Robust LQR Control for PWM Converters: An LMI Approach

Slides:



Advertisements
Samankaltaiset esitykset
Yleistä Läsnäolovelvollisuus Poissaolojen selvitys Käyttäytyminen
Advertisements

lämpöoppia eri lämpötila, eri aineet, loppulämpötila?
Analyyttinen geometria MA 04
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 10 – Juho Kokkala Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Kernel-tasoitus.
Estimointi Laajennettu Kalman-suodin
Integraalilaskenta MA 10
Langattomien laitteiden matematiikka 1
Hypoteesin testeistä Testin valinta perustuu aina tutkimusongelmaan ja kuvailuun (joka perustuu mitta-asteikoihin) Testaus ei koskaan ole itsenäinen, vaan.
Iitin yläkoulu 9. Luokka Antti Halme
Numeerisia ja algebralllisia menetelmiä MA 12
Derivaatta MA 07 Derivaatta tarkoittaa geometrisesti käyrälle piirretyn tangentin kulmakerrointa.
Duaali Teemu Myllynen.
KANTATAAJUINEN BINÄÄRINEN SIIRTOJÄRJESTELMÄ AWGN-KANAVASSA
AS Automaation signaalinkäsittelymenetelmät
T Automaatiotekniikka 2 4op
T Automaatiotekniikka 2 4op
2.2 Schäfer-Gordon malli Gordon (Journal of Political Economy 1954), Schäfer (1957), Scott (JPE 1955) Vaihtoehdot joita vertailemme: Biologinen optimimointi.
Taylor polynomi usean muuttujan funktiolle
KANNANVAIHTO?.
KERTAUSTA PERUSASTEEN MATEMATIIKASTA Piia junes
LOGARITMI Eksponenttiyhtälön 10x = a ratkaisua sanotaan luvun a logaritmiksi Merkintä x = lga Huom. vain positiivisilla luvuilla on logaritmi.
TMA.003 / L3 ( )1 3. Funktioista 3.1. Kuvaus ja funktio Olkoon A ja B ei-tyhjiä joukkoja. Tulojoukon A  B = {(x,y) | x  A, y  B} osajoukko on.
Ohjelmoinnin tekniikkaa Sisällys for -lause lyhemmin. Vaihtoehtoisia merkintöjä aritmeettisille lauseille. Useiden muuttujien esittely.
Mittaustekniikka (3 op)
1 Dynaamiset systeemit Talousmatematiikan 3 ov aineopinto- jakso MAT.113 Opettajat –Professori Ilkka Virtanen (luennot) –Assistentti Virpi Elomaa (harjoitukset)
2. Vuokaaviot.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 16 - Jarto Niemi Optimointiopin seminaari - Kevät 2007 Kaaos differentiaaliyhtälöissä,
Digitaalinen kuvankäsittely
Pienin ja suurin arvo suljetulla välillä
Raja-arvon määritelmä
TIEP114 Tietokoneen rakenne ja arkkitehtuuri, 3 op ALU.
Kalakantojen arviointi (KALAT22)
Fysiikka2 Jouko Teeriaho syksy 2004.
Elliptiset jakaumat Esitys 6 kpl Tuomas Nikoskinen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla. Muilta.
Tutkimussuunnitelma Kasvumallien toiminnan validointi Esko Välimäki.
*14. Kolmiossa yksi kärki on origossa, toinen pisteessä A= (9, 0), B=(3,6) Osoita, että kolmion pyörähtäessä x-akselin ympäri syntyvän kappaleen tilavuus.
3.1. DERIVAATAN MÄÄRITELMÄ
PARAABELI (2. ASTEEN FUNKTION KUVAAJIA)
1.4. Integroimismenetelmiä
Muuttujien riippuvuus
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä # - Esitelmöijän nimi Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Lineaarinen.
5. Lineaarinen optimointi
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 9 - Jaakko Niemi Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Virittäminen (Tuning) s
4. Optimointia T
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 4 – Jussi Kangaspunta Optimointiopin seminaari - Kevät 2007 Kaksiulotteiset kuvaukset 2/2.
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 17 – Tuomas Nummelin Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Tukivektorikoneet.
Vaasan yliopisto / Sähkötekniikka SATE11XX SÄHKÖMAGNEETTINEN KENTTÄTEORIA (LISÄOSA) 4.AALTOYHTÄLÖT.
7. Määritä sellaisen ympyräsektorin keskuskulma, jonka pinta-ala on 1 ja piiri mahdollisimman lyhyt. Anna tulos 0,1 asteen tarkkuudella. Keskuskulma =
Monotoniset jonot Jono (a n ) on kasvava, jos  n : a n+1  a n aidosti kasvava, jos  n : a n+1 > a n aidosti vähenevä, jos  n : a n+1 < a n vähenevä,
YE 4 Luonnonvarataloustieteen jatkokurssi Kalastuksen taloustiede
2. MÄÄRÄTTY INTEGRAALI Pinta-alan käsite Kirja, sivut
5. Fourier’n sarjat T
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 12 – Jukka Luoma Optimointiopin seminaari - Kevät 2007 Jaksolliset radat ja rajajoukot.
Neperin luku e ja funktio y = ex
Funktion jatkuva kohdassa x = x0 joss
Luonnollisen logaritmifunktion derivaatta
Koska toispuoliset raja-arvot yhtä suuria, niin lim f(x) = 1
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 22 – Jussi Kangaspunta Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Ohjaamaton.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Pekka Mild Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Monitavoitteiset vaikutuskaaviot; Ratkaisu.
Sovellettu matematiikka 3 Jarkko Hurme1 3.3Kohti todellista tilannetta.
4. Lineaarinen optimointi
T Automaatiotekniikka 2 4op
T Automaatiotekniikka 2 4op Matemaattinen mallinnus Matemaattinen malli on ensimmäinen askel säädön suunnittelussa (tietokoneavusteisessa) Matemaattinen.
Vaasan yliopisto / Sähkötekniikka SATE1110 SÄHKÖMAGNEETTINEN KENTTÄTEORIA 15.AALTOYHTÄLÖT.
Osa 5. Joustoista Kysynnän hintajousto (price elasticity of demand) mittaa, miten kysynnän määrä reagoi hinnan muutokseen = kysytyn määrän suhteellinen.
Kertymäfunktio Määritelmä Olkoon funktio f jatkuva ja x > a
Y56 Luku 21 Yrityksen teoria: kustannuskäyrät
SATE1110 SÄHKÖMAGNEETTINEN KENTTÄTEORIA
KYNNYSILMIÖ kulmamodulaatioilla
Induktanssin määrittäminen
Esityksen transkriptio:

Robust LQR Control for PWM Converters: An LMI Approach Matti Paakkinen Heikki Järvisalo

Boost-hakkuri Oletuksia -Hakkuri on jatkuvasti johtavassa tilassa (continuous conductive mode, CCM). Kelan virta ei ole saturoitunut. Resistanssit RC ja RL ovat riittävän pieniä, jotta ne voidaan jättää huomiotta.

PWM:n keskiarvoistettu tilamalli Keskiarvoistetun boost-hakkurin tilamatriisit ja –vektorit Huom. Keskiarvoistettu systeemi on lineaarinen D’d on pulssisuhteen komplementti eli

Jatkuvuustilassa kondensaattorin yli olevan jännitteen virhe on tasapainopisteessä (nollassa) ja siten ajan suhteen integroituna nolla, jolloin saadaan systeemin linearisoitu malli muotoon Koska hakkurin säätö tapahtuu tasapainopisteen läheisyydessä, voidaan epälineaarinen osa jättää huomiotta. Tällöin A ja B matriisit ovat muotoa Tarkastelupisteen läheisyydessä R ja D’d ovat epävarmoja termejä. Koska matriisit A ja B eivät riipu näistä termeistä, määritellään näistä riippuvat epävarmat muuttujat

Huomioitavia asioita luodusta mallista Edellä olevat muuttujat kuvaavat relaksaatiota epävarmuustekijöiden rajoitteissa. Muuttujat oletetaan olevan toisistaan riippumattomia, jotta saadaan systeemille lineaarinen käyttäytyminen. Uusi malli käsittää dynaamisia vasteita, jotka eivät vastaa mitään todellista sovellusta. Tästä syystä saatu tulokseen on syytä suhtautua varauksella.

Varsinainen säätö Stabiilisuuden tarkastelu Lyapunovin menetelmällä Aikainvariantti systeemi Lyapunovin funktio Jonka derivaatta Koska derivaatan on oltava positiivista, täytyy P-matriisin olla positiivinen. Lisäksi sen täytyy täyttää ehto sekä kytkimen ollessa auki että suljettuna.

Robusti LQR-säätö (linear quadratic regulator) Optimaali LQR säädin saadaan käyttämällä sellaista tilatakaisinkytkentäkerrointa, joka minimoi kustannusfunktion Missä Qw on symmetrinen ja semidefiniitisti positiivinen matriisi ja Rw on symmetrinen ja definiitisti positiivinen matriisi Josta saadaan Niin sanotulla trace-operaattorilla päästään eroon integraalista Trace-operaattorin määritelmän yhtälö Missä P on symmetrinen positiivisesti definiitti matriisi

Minivoiva takaisinkytkentäkerroin voidaan laskea yhtälöstä Missä Y=KP Muuttujan Y määrittäminen on välttämätöntä, jotta saadaan lineaarisuus aikaiseksi Samalla täytyy toteutua Koska taas päädyttiin epälineaariseen systeemiin, määritellään uusi muuttuja X. Schur’n komplementin avulla saadaan Schur’n komplementti Nyt saadaan ongelman ratkaisu muotoon Ratkaisemalla yhtälö, saadaan optimaalinen takaisinkytkentäkerroin LQR-järjestelmälle

Numeerinen ratkaisu Parametri Arvo R [10,50] Ω Vg 12 V D´d [0.3,0.7] C 200 μF δ [1.42,3.33] L 100 μH β [0.04,1.11] Ts 2.5 μs Vref 24 V

Jotta saadaan integroiva osuus pakotettua toteutumaan ja siten järjestelmän väre pidettyä alle 5 %:ssa, valitaan painokerroinmatriiseiksi Matlabilla saadaan tällöin tavallisella LQR menetelmällä, joka ei huomioi epävarmoja tekijöitä Ja robustilla menetelmällä Huomionarvoista on, että muuta eroa ei juurikaan ole havaittavissa näiden kahden menetelmän välillä, paitsi että jälkimmäinen takaa robustisuuden.

Säädetyn boost-hakkurin simulointi

Säätäjän kytkentäkaavio

Simulointituloksia 0,48A askelmainen muutos kuormavirrassa D´d=0,50

Simulointituloksia 1,44A askelmainen muutos kuormavirrassa D´d=0,50

Mittaustuloksia 1,44A askelmainen muutos kuormavirrassa D´d=0,50

Mittaustuloksia ±40% muutos tulojännitteessä