59 sistemas dinamicos realimentacion de la salida 1

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/59

Sistemas dinamicos

Realimentacion de la salida

1

/59

Contenido

1. El estimador de estado

2. El observador a lazo abierto

3. El observador a lazo cerrado

4. Diseño del observador

5. El observador de orden reducido

2

/59

EL ESTIMADOR DE ESTADO

3

/59

El observador de estado

El control por realimentacion de estados asume la disponibilidad de todas las variables de estado.

» En la practica, sin embargo, este puede no ser el caso, ya sea porque ciertos estados no son medibles, o es muy dificil o muy caro medirlos.

4

u r K x

/59

El observador de estado

A fin de implementar una realimentacion de estados debemos entonces diseñar un dispositivo dinamico cuya salida sea una estimacion del vector de estados:

5

El observador de estados

x̂ es una estimacion de x

Bu

y C

x Ax

x

/59

Arquitectura del control

6

tu tx 1s

I A B

K

Compensator

State Observer

C

ˆ tx

Open Loop System

ˆu t K t x

Se usa una estimacion del estado para generar el control

Se asume el sistema conocido, con D = 0 Bu

y C

x Ax

x

y t y t Du t

Resultados validos si remplazando y(t) por

0D

/59

EL OBSERVADOR A LAZO ABIERTO

7

/59

El observador a lazo abierto

Usando solo la entrada para exitar el estimador de lazo abierto

Si el sistema y el observador tienen las mismas condiciones iniciales, entonces, para, para cualquier entrada

8

Conociendo A y B, duplicar la ecuacion de estados original

0t x̂ t x t

)(tu )(tybs

1

A

cx x

bs

1

A

x̂x̂

Bu

y C

x Ax

x

ˆ ˆ Bu x Ax

Idea:

/59

Calculo del estado inicial

Si el sistema es observable, su estado inicial x(0) puede ser calculado de u y y en cualquier intervalo de tiempo, por ejemplo, [0, t1].

9

¿Como hallar el estado inicial x(0) del sistema para usarlo en el observador?

/59

Calculo del estado inicial Pasos a implementar en el observador:

1. Calcular el estado inicial x(0)

2. Calcular el estado en t2 y hacer

10

ˆ( ) ( )x t x t

2 2ˆ( ) ( )x t x t 2 1t t

Entonces:

para todo t t2.

¿algun problema?

/59

Dinamica del error La ecuacion del error de estimacion esta dada por

Si A es Hurwitz, entonces → 0 cuando t → ∞.

11

ˆ 0Atx t x t x t e x

x t

Por lo tanto, la dinamica del error esta completamente determinada por la dinamica en lazo abierto del

sistema (los valores propios de la matriz A).

¿algun problema?

/59

Limitaciones del observador a lazo abierto

El observador en lazo abierto tiene las siguientes importantes desventajas:

Aun con la matriz A estable, esta dinamica pudiera ser muy lenta.

Si A tiene autovalores con parte real positiva,

» entonces cualquier pequeña diferencia entre y para algun t0, causada por un disturbio o una imperfeccion en la estimacion del estado inicial, hara que:

12

)( 0tx )(ˆ 0tx

ˆx t x t crezca con el tiempo

/59

EL OBSERVADOR A LAZO CERRADO

13

/59

El observador a lazo cerrado

Observador a lazo cerrado = estimador asintotico

14

A, B and C son conocidos

Usando la entrada y la salida

/59

El observador a lazo cerrado

Estimador a lazo cerrado = estimador asintotico

15

A, B and C son conocidos

ˆy t y t Cx t

El error de estimacion de la salida, pasando por una ganancia constante L, es usado como un termino de correccion.

Si el error es cero, no es necesaria ninguna correcion.

y t

/59

El observador a lazo cerrado

Estimador a lazo cerrado = estimador asintotico

16

Forma simplificada

Si la diferencia no es cero y si la ganancia L se diseña apropiadamente, la diferenciallevara al estado estimado a su estado real

ˆ ˆ ˆ( )

ˆ( )

x Ax Bu L y Cx

A LC x Bu Ly

A, B and C son conocidos

/59

El error de estimacion

El estado verdadero:

El estado de estimado:

El error de Estimacion:

La dinamica del error

Si todos los autovalores de (A LC) pueden ser asignados arbitrariamente, podemos controlar la velocidad con que el error de estimacion se aproxima a cero

17

No hay necesidad de calcular el estado inicial de la ecuación de estado original.

ˆ ˆ( )A LC Bu Ly x x

ˆ:x x x

;A Bu y C x x x

ˆ ( )x A LC x x x

/59

Teorema

Teorema de la asignacion de Autovalores en observadores

Considere el par (A, C)

Todos los autovalores de (A LC) pueden asignarse arbitrariamente seleccionando un vector real L si y solo si (A, C) es observable.

18

ˆ ( )x A LC x x x

/59

Teorema Teorema de la signacion de Autovalores en observadores

Considere el par (A, C). Todos los autovalores de (A LC) pueden asignarse arbitrariamente seleccionando un vector real L si y solo si (A, C) es observable.

19

Prueba:

Recurriendo a la dualidad controlabilidad/observabilidad, el par (A, C) es observable si y solo si (AT, CT) es controlable.

Si (AT, CT) es controlable todos los autovalores de (AT CTK) pueden asignarse arbitrariamente mediante una eleccion adecuada de K.

La transpuesta de (AT CTK) es (A KTC) y por lo tanto, hacemos L = KT.

/59

Teorema Teorema de la signacion de Autovalores en observadores

Considere el par (A, C). Todos los autovalores de (A LC) pueden asignarse arbitrariamente seleccionando un vector real L si y solo si (A, C) es observable.

20

Si (AT, CT) es controlable todos los autovalores de (AT CTK) pueden asignarse arbitrariamente mediante una eleccion adecuada de K.

La transpuesta de (AT CTK) es (A KTC) y por lo tanto, hacemos L = KT.

El mismo procedimiento usado para calcular la matriz de realimentacion de estados K sirven para calcular la matriz L del observador.

/59

Procedimiento de diseño del observador

Obtener el par (AT, CT). Si el par es controlable continuar 

Elegir los valores propios deseados del observador en lazo cerrado

 Usando (AT, CT), calcular la matriz de realimentacion K mediante el procedimiento para la asignacion de autovalores, via la forma canonica.

Obtener L = KT

21

con la funcion K = place(AT, CT,P) de MATLAB

/59

REALIMENTACION DE LA SALIDA

22

/59

Arquitectura del control

23

ˆu t K t x

Se usa una estimacion del estado para generar el control

Se asume el sistema conocido, con D = 0 Bu

y C

x Ax

x

y t y t Du t

Resultados validos si remplazando y(t) por

0D

tu tx 1s

I A B

K

Compensator

C

ˆ tx

Open Loop System ty

1s I A

B

L

C

Estimator

/59

Dinamica del estado en lazo cerrado

Definiendo el estado del sistema aumentado, en lazo cerrado

» Partiendo de las ecuaciones

24

ˆu K x

ˆ ˆ( )A LC Bu Ly x x

;A Bu y C x x x

a ˆx

x I 0 xx

I I x

0ˆ ˆ0x x

00x x

/59

Dinamica del estado en lazo cerrado

» Dinamica del estado, en lazo cerrado

» Dinamica del error

25

ˆx Ax BK x

ˆAx BK BKx BKx x ˆA BK x BK x x

A BK x t BKx

ˆu K x

ˆ ( )x A LC x x x

/59

Dinamica del estado en lazo cerrado

La dinamica del sistema aumentado:

26

ˆ ( )x A LC x x x

x A BK x t BKx

0

0 00

ˆ

a

a aA BK BK xx

A LC x xx

x

x x0

Los autovalores del sistema realimentado son la union de los autovalores de y A BK A LC

/59

Caracteristicas

La ecuacion de estado resultante no es controlable y la funcion de transferencia es igual a

Esta es la funcion de transferencia del sistema realimentado original sin usar el estimador de estado

El estimador es completamente cancelado en la funcion de transferencia desde r a y

27

A BK BK Br

x A LC x

x x

0 0

y Cx

x0

1ˆ ( ) ( )fg s C sI A BK B y C x( )A BK Br x x

/59

Diseño del control

Los autovalores del sistema realimentado son la union de los autovalores de

Esta es la propiedad de la separacion: la solucion en dos diseños separados

Obtener los autovalores deseados de A – BK seleccionando la ganancia de realimentacion

Obtener los autovalores deseados de A – LC seleccionando la ganancia del observador

28

y A BK A LC

/59

Ejemplo 1

29

Diseñar la realimentacion de estado u = r Kx para ubicar los autovalores en 1 y 2.

Solucion:

u

1

0

11

10xx x01y

1 21 2

0 10 1 0

1 11 1 1A BK k k

k k

22 1

1 2

( ) ( ) ( 1) (1 ) ( 1)( 2)

3, 4

f s sI A BK s k s k s s

k k

/59

Ejemplo 1

30

Diseñar la realimentacion de estado u = r Kx para ubicar los autovalores en 1 y 2.

Realimentacion de estado:

x43ru

r

1

0

32

10xx x01y

/59

Ejemplo 1

31

Sistema original:

Sistema realimentado:

u

1

0

11

10xx x01y

r

1

0

32

10xx x01y

x43ru+ +r u 2x 2x 1x

1 y

1

1

- 4

- 3

/59

Ejemplo 1

32

Solucion:

Diseñar el estimador de estado completo con autovalores en 4 y 5.

1 1

2 2

10 11 0

1 11 1

l lA LC

l l

21 2 1

1 2

( ) ( ) ( 1) ( 1)

( 4)( 5) 10, 31

o s sI A LC s l s l l

s s l l

/59

Ejemplo 1

33

Es estimador de estado:

Diseñar el estimador de estado completo con autovalores en 4 y 5.

ˆ ˆ( )

10 1 0 10ˆ

30 1 1 31

A LC Bu Ly

u y

x x

x

+ +r u 2x 2x 1x

1 y

1

1

- 3

- 4

1

++

1031

-101

1

-30

1̂x2x̂

/59

Ejemplo 2

34

Diseñar el observador para el pendulo invertido en el carro

m

M

y

u

0 1 0 0 0

0 0 1 0 1

0 0 0 1 0

0 0 5 0 2

1 0 0 0

0 0 1 0

t t u t

t t

bA

C

x x

y x

1 2 3 4 x y x y x x

/59

Ejemplo 2

35

Comprobamos si el par (AT, CT) es controlable desde la primera salida

1 0 0 0C 1

2

yy

y

2 3T TTTQ C CA CA CA

sysO = ss(A',C',C,D)Q = ctrb(sysO)

matlab

1 0 0 0

0 1 0 0

0 0 1 0

0 0 0 1

1x

/59

Ejemplo 2

36

Se seleccionan los autovalores deseados del observador

escogidos por las propiedades de la respuesta

1

2

15 5

15 5

j

j

3

4

10 10

10 10

j

j

Polinomio caracteristico deseado en lazo cerrado

10 10 10 10 15 5 15 5q s s j s j s j s j

2 220 200 30 250s s s s

3 2 1 0

4 3 2 1 050 1050 11000 50000s s s s s

/59

Ejemplo 2

37

Polinomio caracteristico en lazo abierto

Ganancia del observador, para el sistema en la forma canonica

detq s sI A

3 2 1 0

4 3 2 1 00 5 0 0s s s s s

1 0 0 1 1 2 2 3 3TL

1 50000 11000 1055 50T

L

/59

Ejemplo 2

38

La ganancia de realimentacion en las coordenadas originales es,

1T T TL L P L CC 1 2 3

1 21 2 3

1

1

0 1

0 0 1

0 0 0 1

P B AB A B A B

1 50 1055 11250 55275T

L

Finalmente

/59

Ejemplo 2

39

El observador

ˆ ˆ

ˆ

A LC Bu L

C

x x y

y x

50 1 0 0 0 50 0

1055 0 1 0 1 1055 0ˆ ˆ

11250 0 0 1 0 11250 0

55275 0 5 0 2 55275 0

u

x x y

1 0L L

/59

Ejemplo 2

40

El observador con realimentacion

Para

50 1 0 0 50 0

1053 3.667 7.583 4.333 1055 0ˆ ˆ

11250 0 0 1 11250 0

55272 7.333 12.167 8.667 55275 0

0

1

0

2

r

x x y

ˆu K r x

5 103 13113 3 12 2K

/59

Ejemplo 2

41

Comparacion

0 1 2 3 4 5 6 7-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0

0.1

Time (s)

Car

t po

sitio

n

Observer feedback

State feedback

0 1 2 3 4 5 6 7-0.15

-0.1

-0.05

0

0.05

0.1

Time (s)

Car

t po

sitio

n

Observer feedback

State feedback

/59

Ejemplo 3

42

Considere el péndulo invertido del ejemplo anterior

Sean los autovalores deseados 1.50.5j y 1j .

MATLAB tiene la funcion K = place(A,B,P) que calcula K para ubicar los autovalores en los valores dados en el

vector P.

EJERCICIO: Diseñar el controlador con observador y construir y observar el comportamiento del sistema en lazo cerrado en Simulink

/59

EL OBSERVADOR DE ORDEN REDUCIDO

43

/59

El observador de orden reducido

Se supondra, ahora, que q de los n estados del sistema pueden ser medidos en forma directa.

» Estos estados se agrupan en el vector

» mientras que los restantes n − q estados se agrupan en

» La ecuacion de estado original

44

1 1 2, , ,Tqx x x x

2 1 2, , ,Tq q nx x x x

:B

C

x Ax u

y x

: , : , :n n B n p C q n A

C tiene rango completo de fila

1x

/59

El observador de orden reducido

Si C = [ I 0 ], entonces y(t) son los primeros q estados

definiendo,

45

11

T T n qQ C CC R

1 qCQ I

/59

El observador de orden reducido

definiendo

46

2 2 2: y n n qQ Q rank Q n q C 0R

12 2 2T T n qR Q Q Q

R

1

2 2 2 2 2T T

n q n qRQ Q Q Q Q

I

Una base para Null(C)

/59

El observador de orden reducido

47

/59

El observador de orden reducido

Definiendo la transformacion P

Por la transformacion

48

211: QQPQ )(:,: 21 qnnqn QQ

1 21 2

1 2

q

nn q

C CC

I 0Q QI PQ Q Q

0 IRQ RQR

Pxx

1

1:

q

B

C

x PAP x P u

y P x I 0 x

11 111 12

22 221 22

1q

B

B

xx A Au

xx A A

y I 0 x x

/59

El observador de orden reducido

Todos los estados x1 son accesibles. Solo necesitan ser estimados los ultimos nq elementos de

Usando , tenemos

Definiendo,

49

x

1xy

2 21 22 2 2

11 12 2 1

y B

y B

x A A x u

y A A x u

21 2

11 1

B

B

u A y u

w y A y u

212

2222

xAwuxAx

11 111 12

22 221 22

1q

B

B

xx A Au

xx A A

y I 0 x x

En la ecuacion de salida se ha puesto de manifiesto que todos los estados x1

son accesibles y seran tomados como salidas para su realimentacion

/59

El observador de orden reducido

El problema se reduce a diseñar un observador para el sistema:

Definiendo,

50

21 2

11 1

B

B

u A y u

w y A y u

212

2222

xAwuxAx

/59

El observador de orden reducido

El observador:

Definiendo,

51

21 2

11 1

B

B

u A y u

w y A y u

2 22 2 12 2ˆ ˆ ˆx x L w x

A u A

Requiere derivar la salida!!

/59

El observador de orden reducido

Para eliminar la derivada, definir

Entonces,

52

2ˆt t t x Ly

2ˆd d d

t t tdt dt dt x L y

/59

El observador de orden reducido

Para eliminar la derivada, definir

Entonces,

53

2ˆt t t x Ly

22 12 2 1

21 11 22 12

dt t t

dt

t

A LA B LB u

A LA A LA L y

/59

El observador de orden reducido

Entonces,

Estimar:

54

22 12 2 1

21 11 22 12

dt t t

dt

t

A LA B LB u

A LA A LA L y

ˆt

tt t

yx

Ly

/59

Realimentacion de los estados estimados

El control se genera por la realimentacion de los estados estimados

55

1 2

1 2 2

ˆPt

t tt t

t

t

yu K x K K

Ly

yK K L K

1 2

1 2 2

ˆt

t tt t

t

t

yu Kx K K

Ly

yK K L K

/59

Realimentacion de los estados estimados

Sistema aumentado en lazo cerrado

Existe separacion de los problemas de la estimacion de los estados y el control

56

2

22 12a a

dt t

dt

A BK BKx x

0 A LA

/59

Realimentacion de los estados estimados

Si (A, C) es observable, puede ser construido un estimador completo o de orden reducido con valores propios arbitrarios

Si las variables de estado NOestan disponibles para realimentacion, podemos diseñar un estimador de estado

57

)(tr)(tu

)(ty

Plant

k

Estimatorx̂

xkˆru

/59

Bibliografia

A. D. Lewis, A Mathematical Approach to Classical Control, 2003, on line acces http://www.mast.queensu.ca/~andrew/teaching/math332/notes.shtml

Robert L., Williams, Douglas A. Lawrence “Linear State-Space Control Systems”, Wiley, 2007

58

/59

FIN

59

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