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功率级电压的数字控制

此示例显示如何调整高性能数字控制器,带宽接近采样频率。

功率级电压调节

我们使用Sim金宝appulink为电子设备的电源级模拟电压控制器:

开放式系统(“rct_功率级”

功率级放大器被建模为具有以下频率响应的二阶线性系统:

BODE(PSMODEL)网格

控制器必须调节电压Vchip传送到设备以跟踪设定值速度波形并且对负载电流的变化不敏感Iload.. 控制结构由反馈补偿器和扰动前馈补偿器组成。电压Vin进入放大器仅限于$ v _ {\ rm max} = 12 v $。控制器采样率为10 MHz(采样时间Tm值是1E-7秒)。

性能要求

此应用程序具有具有挑战性,因为控制器带宽必须接近奈奎斯特频率PI / TM.=31.4兆赫。为避免离散连续时间控制器时出现混叠问题,最好在离散时间内直接调整控制器。

功率级应响应所需电压的设定值变化速度波形在大约5个采样周期中,峰值误差(跨越频率)为50%。使用跟踪要求来捕获此目标。

req1 = tuninggoal.tracking('vcmd''vchip',5 * tm,0,1.5);req1.name =“设定点更改”;ViewGoal(req1)

功率级还应快速抑制负载干扰Iload.。在收益方面表达这一要求Iload.Vchip。对于良好的干扰抑制,这种增益应低于低频。

s = tf('); nf=pi/Tm;%奈奎斯特频率Req2=调谐目标。增益(“伊洛德”'vchip',1.5e-3*s/nf);需求2.焦点=[nf/1e4,nf];要求2.名称=“负载扰动”;

高性能要求可能导致高控制努力和饱和。对于坡道纵断面vcmd在Simulink模型中指定(在大金宝app约250个采样周期内从0到1),我们希望避免达到饱和约束$ v _ {\ rm in} \ le v _ {\ rm max} $. 使用速率限制滤波器对斜坡命令进行建模,并要求从速率限制器输入的增益$V{\rm in}$少于$ v _ {\ rm max} $

Ratelimiter = 1 /(250 * Tm * s);%Simulink中的模型渐变命令金宝app%|速率限制器*(Vcmd->Vin)|Req3=调整目标。增益('vcmd''vin',vmax / Ratelimiter);req3.focus = [nf / 1000,nf];req3.name ='饱和';

为确保足够的稳健性,在设备输入端要求至少7 dB增益裕度和45度相位裕度。

req4 = tuninggoal.margins('vin',7,45);req4.name =“利润”;

最后,反馈补偿器具有通过术语取消植物共振的倾向。当谐振频率不完全已知或受到变化时,这种植物反转可能导致差的结果。为了防止这种情况,施加最小闭环阻尼0.5以主动潮湿植物的共振模式。

Req5=调谐目标极(0,0.5,3*nf);要求5.名称=“阻尼”;

调谐

下一次使用Systune.根据上述要求调整控制器参数。首先使用SLTUNER.接口配置Simulink模型进行调谐。金宝app特别地,指定有两个可调谐块,并且该模型应该在采样时间线性化和调谐Tm值

TunedBlocks={“补偿者”'冷杉'}; ST0=单反调谐器(“rct_功率级”,tunedblocks);st0.ts = tm;%注册开环和闭环分析的关注点addpoint(st0,{'vcmd'“伊洛德”'vchip''vin'});

我们希望使用FIR滤波器作为馈电补偿器。为此,请创建一阶FIR筛选器的参数化,并将其分配给Simulink中的“馈送FIR”块。金宝app

fir = tunabletf('冷杉',1,1,Tm);%将分母固定到z^nfir.denominator.value = [1 0];fir.denominator.free = false;SetBlockParam(ST0,'冷杉',杉木);

注意SLTUNER.将反馈补偿器自动参数化为三阶状态空间模型(Simulink块中指定的阶数)。下一步,调整前馈和反馈补偿器金宝appSystune.. 将阻尼和裕度要求视为硬约束,并尽量满足其余要求。

RNG(0)TOPT = SYSTUNEOPTIONS('OrmyStart'6);ST = SYTUNE(ST0,[REQ1 REQ2 REQ3],[REQ4 REQ5],TOPT);
Final:Soft = 1.29,硬= 0.857,迭代= 290最终:Soft = 1.28,硬= 0.97984,迭代= 425 Final:Soft = 1.29,硬= 0.99799,迭代= 382 Final:Soft = 1.29,硬= 0.87586,迭代= 346 Final:Soft = 1.29,硬= 0.90107,迭代= 422 Final:Soft = 1.28,硬= 0.99574,迭代= 473 Final:Soft = 1.28,硬= 0.99417,迭代= 369

最佳设计满足硬约束(硬的小于1),并且几乎满足其他约束(柔软的接近1)。通过绘制每个需求的优化响应,以图形方式验证这一点。

身材(“位置”,[10,10,1071,714])ViewGoAL([req1 req2 req3 req4 req5],st)

验证

首先使用使用的线性域中的设计SLTUNER.接口。绘制对step命令的闭环响应速度波形一步一个脚印Iload.

身材(“位置”,[100,100,560,500])子图(2,1,1)步(getiotransfer(st,'vcmd''vchip'),20*Tm)标题('响应步进指令'电压')子批次(2,1,2)步骤(getIOTransfer(ST,“伊洛德”'vchip'),20*Tm)标题('在负载电流中拒绝阶跃干扰'

使用getLooptransfer.计算工厂输入的开环响应并叠加工厂和反馈补偿器响应。

clf L=getLoopTransfer(ST,'vin',-1);c = getblockValue(st,“补偿者”); bodeplot(L,psmodel(2),C(2),{1e-3/Tm pi/Tm})网格图例('开环响应'“植物”“补偿者”

控制器达到所需的带宽,并且响应足够快。将调谐参数值应用于Simulink模型并模拟调谐响应。金宝app

writeblockvalue(st)

非线性模拟结果如下。注意控制信号Vin大约在$\pm 12伏$模拟设定点跟踪部分的饱和界限。

图1:对斜坡指令和阶跃负载干扰的响应。

图2:输入电压的振幅Vin在设定值跟踪阶段期间。

也可以看看

|||(金宝appSimulink Control Design)|(金宝appSimulink Control Design)

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