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功率级电压的数字控制

这个例子使用了:

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这个例子展示了如何调优带宽接近采样频率的高性能数字控制器。

功率级电压调节

我们使用Sim金宝appulink对电子设备的功率级电压控制器进行建模:

open_system (“rct_powerstage”）

功率级放大器被建模为二阶线性系统，其频率响应如下:

波德(psmodel)网格

控制器必须调节电压Vchip发送到设备跟踪设定值Vcmd并且对负载电流的变化不敏感iLoad．该控制结构由反馈补偿器和扰动前馈补偿器组成。的电压文进入放大器是有限制的$V_{\rm max} = 12 V$．控制器采样率为10mhz(采样时间Tm是1e-7秒)。

性能需求

这种应用具有挑战性，因为控制器带宽必须接近奈奎斯特频率π/ Tm= 31.4 MHz。为了避免离散连续时间控制器时的混叠问题，最好是在离散时间直接调优控制器。

功率级应响应所需电压的设定值变化Vcmd在大约5个采样周期内，峰值误差(跨频率)为50%。使用跟踪需求来捕获这个目标。

Req1 = TuningGoal。跟踪(“Vcmd”，“Vchip”5 * Tm, 0, 1.5);Req1。Name =“定位点变化”；viewGoal (Req1)

功率级还应迅速排除负载干扰iLoad．用收益来表达这个要求iLoad来Vchip．这种增益在低频时应该很低，这样才能很好地抑制干扰。

S = tf(“年代”）;nf = pi/Tm;%奈奎斯特频率Req2 = TuningGoal。获得(“iLoad”，“Vchip”，1.5e-3 * s/nf);Req2。焦点= [nf/1e4, nf];Req2。Name =负载扰动的；

高性能需求可能导致高控制努力和饱和度。对于斜坡剖面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)，我们希望避免击中饱和约束$V_{\rm in} \le V_{\rm max}$．使用速率限制滤波器对ramp命令建模，并要求从速率限制器输入的增益为美元V_ {\ rm在}$小于美元V_ {\ rm max} $．

RateLimiter = 1/(250*Tm*s);%模拟斜坡命令在Simulink金宝app% |RateLimiter * (Vcmd->Vin)| < Vmax . %Req3 =调优目标。获得(“Vcmd”，“文”, / RateLimiter);Req3。焦点= [nf/1000, nf];Req3。Name =“饱和”；

为了确保足够的稳健性，要求在器件输入处至少有7 dB增益裕度和45度相位裕度。

Req4 =调优目标。利润(“文”7、45);Req4。Name =“利润”；

最后，反馈补偿器有一个倾向，取消植物共振缺口。这种植物反转可能导致较差的结果时，共振频率是不确切地知道或受到变化。为了防止这种情况，施加最小闭环阻尼0.5来主动阻尼装置的谐振模式。

Req5 = tuninggoal . pole (0,0.5,3*nf);Req5。Name =“阻尼”；

调优

下一个使用systune根据上面定义的要求调优控制器参数。首先使用slTuner接口配置Simulink模型进行调优。金宝app特别地，指定有两个可调块，并且模型应该在采样时间线性化和调优Tm．

TunedBlocks = {“补偿”，“杉”};ST0 = slTuner(“rct_powerstage”, TunedBlocks);ST0。Ts = Tm;为开环和闭环分析登记感兴趣的点addPoint (ST0, {“Vcmd”，“iLoad”，“Vchip”，“文”})；

我们想使用FIR滤波器作为前馈补偿器。为此，创建一个一阶FIR滤波器的参数化，并将其分配给Simulink中的“前馈FIR”块。金宝app

FIR =可调的(“杉”1 1、Tm);将分母固定为z^nfir . denomator . value = [1 0];fir . denomator . free = false;setBlockParam (ST0“杉”、冷杉);

请注意,slTuner自动将反馈补偿器参数化为三阶状态空间模型(在Simulink块中指定的顺序)。金宝app接下来调整前馈和反馈补偿器systune．将阻尼和裕度需求视为硬性约束，并尽量满足其余需求。

rng(0) topt = systuneOptions(“RandomStart”6);ST = systune(ST0，[Req1 Req2 Req3]，[Req4 Req5]，topt);
Final:软= 1.29，硬= 0.99651，迭代= 373 Final:软= 1.29，硬= 0.98195，迭代= 407 Final:软= 1.29，硬= 0.91128，迭代= 351 Final:软= 1.29，硬= 0.99834，迭代= 399 Final:软= 1.3，硬= 0.99571，迭代= 360 Final:软= 1.28，硬= 0.99752，迭代= 504 Final:软= 1.29，硬= 0.97842，迭代= 368

最佳设计满足硬约束(硬小于1)且几乎满足其他约束(软接近1)。通过绘制每个需求的调优响应图形来验证这一点。

图(“位置”，[10,10,1071,714]) viewGoal([Req1 Req2 Req3 Req4 Req5]，ST)

验证

首先在线性域内使用slTuner接口。绘制step命令的闭环响应Vcmd阶跃扰动iLoad．

图(“位置”，[100,100,560,500]) subplot(2,1,1) step(getIOTransfer(ST，“Vcmd”，“Vchip”), 20 * Tm)标题(对电压中阶跃命令的响应) subplot(2,1,2) step(getIOTransfer(ST，“iLoad”，“Vchip”), 20 * Tm)标题(负载电流的阶跃干扰抑制）

使用getLoopTransfer计算装置输入处的开环响应，并将装置和反馈补偿器的响应叠加。

L = getLoopTransfer(ST，“文”1);C = getBlockValue(ST，“补偿”）;bodeploy (L,psmodel(2)，C(2)，{1e-3/Tm pi/Tm})网格图例(的开环反应，“植物”，“补偿”）

控制器达到了期望的带宽，并且响应足够快。将调整后的参数值应用于Simulink模型，并模拟调整后的响应。金宝app

writeBlockValue (ST)

非线性模拟的结果如下所示。注意控制信号文大约在$\pm 12 V$模拟的设定值跟踪部分的饱和边界。

图1:对斜坡命令和台阶负载干扰的响应。

图2:输入电压幅值文在定点跟踪阶段。

另请参阅

(金宝appSimulink控制设计)|(金宝appSimulink控制设计)|||

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