Thiết kế môn học :
Lời nói đầu:
Ngày nay do sự bùng nổ của tiến bộ kỹ thuật trong lĩnh vực điện ,điện tử và tin
học,trong những năm gần đây đã dẫn đến sự thay đổi sâu sắc cả về lý thuyết và thực
tế của lĩnh vực điều khiển chuyển động .
Các đối tợng điều khiển trong công nghệ cao thờng có yêu cầu điều khiển phức
tạp cần có độ chính xác cao.Ngời ta thấy rằng các hệ điều khiển phản hồi tuyến tính
với hệ số khuếch đaị không đổi thông thờng có thể hoạt động tốt trong một điều
kiện làm việc ổn định , nhng khi có nhiều tác động nên hệ thống hoặc tham số của
hệ thay đổi thì chất lợng của hệ thống điều khiển sẽ bị ảnh hởng .Do vậy hiện nay
chất lợng của hệ điều khiển luôn là yêu cầu đợc quan tâm hàng đầu , nên các phơng
pháp nâng cao độ chính xác trong hệ điều khiển vẫn là mục tiêu quan trọng trong
nghiên cứu phát triển kỹ thuật điêù khiển .
Hiện nay có một số phơng pháp nâng cao độ chính xác của hệ thống điều khiển
chuyển động ,nh điều khiển thích nghi ,tự chỉnh ,điều khiển theo mô hình dự báo
.Thiết kế này nghiên cứu tổng quan về phơng pháp điều khiển theo mô hình dự báo.
Do hạn chế về năng lực nên trong đồ án còn nhiều thiếu sót, em rất mong đợc
sự góp ý ,nhận xét của các thầy cô.Em xin chân thành cảm ơn.
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 1
Thiết kế môn học :
Chơng1:Tổng quan về MPC
1.1. Phơng pháp điều khiển theo mô hình dự báo ( Model predictive cổntl
MPC)
1.1.1.Quá trình phát triển của phơng pháp điều khiển theo mo hình dự
báo MPC
Phơng pháp điều khiển theo mô hình dự báo, gọi tắt MPC, là một tập hợp các
thuật toán để tính toán một tập hợp các biến đầu vào nhằm tối u hoá các đáp ứng t-
ơng lai của đối tợng. Đầu tiên, lý thuyết ứng dụng nhiều cũng có thể là các yếu tố
liên quan tới khả năng và trình độ của ngời thực hiện điều khiển quá trình.
Chính những hạn chế này đã dẫn đến sự phát triển của một phơng pháp điều

p
(k) phụ thuộc vào các điêu kiện ràng buộc cảu đầu vào điều khiển
u(k+ i/k), i = 0, 1, 2.m-1, trạng thái x(k+ i/k), i = 0, 1, 2.p, và đầu ra y(k+ i/k), i
= 0, 1, 2.p
Trong đó:
- x(k+ i/k), y(k+ i/k): Là trạng thái và đầu ra tại thời điểm k+i. Chúng đợc dự báo
dựa trên trạng thái và đầu ra đo đợc tại thời điểm k, đó là x(k/k) và y(k/k)
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 2
Thiết kế môn học :
-u(k+i/k)tin hiệu điều khiển tại thời điểm k+i, đợc tính toán bằng việc tối u hàm
Jp(k) tại thời điểm k;u(k/k) là tín hiệu điều khiển đơc thực hiện tại thời điểm k
p: là miền dự báo
m: là miền điều khiển
Giả thiết không có hoạt động điều khiển sau thời điểm k+m-1, có nghĩa là
u(k+i/k) =0 với i m. Trong bớc thực hiện tiếp theo, chỉ có tien shiệu điều khiển đ-
ợc tính toán đầu tiên u(k/k) là đợc thực hiện. ở chu kỳ cắt mẫu tiếp theo, hàm J lại
đợc tối u hoá vơí các thông số mới đo đợc từ đối tợng. Mục tiêu của việc đa các
thông số mới đo đợc vào hệ thống tại mỗi bớc là để bù vào các nhiễu không đo đợc
và độ không chính xác cảu mô hình. Chính hai yếu tố này làm cho đầu ra thực tế
của quá trình khác so với đầu ra dự báo của mô hình.
1.1.3 ứng dụng của phơng pháp điều khiểnt theo mô hình dựbáo trong công
nghiệp:
Phơng pháp điều khiên theo mô hình dự báo MPC đã đợc các ngành công
nghiệp khác nhaunghiên cứu và ứng dụng rộng rãi [ TLTK-1]. Các ứng dụng của
phơng pháp này có thể kể đến là: điềy khiển theo mô hình dự báo tự học (MPHC);
điều khiển ma trận
a.Điều khiển theomô hình dự báo tự học (MPHC)
ứng dụng đầu tiên của công nghệ MPC là MPHC ( Model Predictive
Heuristic Control), điều khiển theomô hình dự báo tự học, dới dạng một phần mềm

u
k+j-1
Mô hình này dự báo đầu ra vào một thời điểm nhất định phụ thuộc vào việc kết hợp
tuyến tính giá trị đầu và quá khứ; h
i
là các hệ số đáp ứng xung. Hàm này đợc chặn
tại thời điểm mà tại đó các đầu vào quá khứ không còn khả năng tác động tới đầu
ra , điều nảy chỉ có thể xảy ra ở các đối tợng ổn định.
Đáp ứng xung giới hạn đợc các định từ các dữ liệu kiểm tra của dối tợng
bằng cách dùng một thuật toán đợc thiết kế nhằm tối thiểu hoá sai lệch về cấu trúc
giữa đáp ứng của đối tợng và các đáp ứng xung mô hình dự báo. Thuật toán tơng tác
thu đợc tiến hành điều chỉnh các hệ số đáp ứng xung tại mỗi bớc theo nguyên tắc
sai lệch liên tục giảm dần. Thuật toán này đợc dùng để đa các giá trị ớc tính tham
số không lệch theo đại lợng nhiễu đầu ra. Bài toán điều khiển đợc giải bằng chính
thuật toán này va flu ý thêm quá trình điều khiển là một bớc nhận dạng qualại.
Trong bài toán nhận dạng, chúng ta biết các đầu ra, đầu vào và yêu cầu là ớc tính
các hệ số. Trong bài toán điều khiển, chúng ta biết quỹ dậi đầu ra mong muốn và hệ
số mô hình với yêu cầu là ớc tính các đầu vào cần thiết. Bởi vì việc dự báo đầu ra là
giao điểm giữa các vector hệ số, nên một thuật toán tơng tự cũng có thể áp dụng để
tìm ra một trong hai kết quả đó. Bản chất tơng tác của thuật toán điều khiển là cho
phép kiểm tra các điều kiện ràng buộc đầu vào và đầu ra khi tìm ra đáp án của bài
toán. Do luật điều khiển không phải là tuyến tính và không thể biểu diễn nh dạng
một hàm truyền, nên phơng pháp này đợc đề cập tới là phơng pháptự học. Ngày
nay thuật toán này còn đợc biết đến nh là bộ điều khiển MPC phi tuyến tính.
Thuật toán MPC dự báo đợc một quỹ đạođầu ra tơng lai bám sát với quỹ đạo
chuẩn. Toạ độ của đáp ứng mạch kín mong muốn đợc đặt theo hằng số thời gian
của quỹ đạo chuẩn
Bốn cấp điều khiển của MPHC đó là:
Cấp 3: Kế hoạch về thời gian và không gian của quá trình sản xuất
Cấp 2: Tối u hoá các điểm đặt nhằm tối thiểu hoá chi phí và đảm bảo chất

cực tiếu.
Mô hình đáp ứng bớc tuyến tính dùng thuật toán DMC kết hợp những thay
dổi của đầu ra quá trình với hệ số thay đổi của đầu vào trong quá khứ, hay
còn gọi là bớc chuyển đầu vào. Đối với hệ SISO, mô hình đáp ứng bớc có
dạng:
y
k+j
=


=
1
1
N
i
S
i
u
k+j-1
+ S
N
u
k+j-N
Trong đó:
s
i
là các hệ số đáp ứng bớc
Về mặt toán học, đáp ứng bớc đợc định nghĩa là tích phân cuả đáp ứng xung.
Các đầu ra đợc xử lý bằng phơng pháp xếp chồng. Bằng cách sử dụng mô hình đáp
ứng bớc, chúng ta có thể dự báo đợc thay đổi đầu ra tơng lai khi có kết hợp tuyến

công nghệ MPC lại càng trở nên phức tạp bvới quy mô rộng lớn hơn,các kỹ s điều
kgiển đã ứng dụng công nghệ MPC thú hai vào các ván đề thực tế.thuật toán QDMC
cung cấp một cách tiếp cận hệ thống khi các điều kiện ràng buộc cứng của đầu vào
và đầu ra nhng không mang lại một giải pháp có tính khả thi .Ví dụ một nhiễu tiền
định hoàn toàn có thể dẫn đến một hệ bậc hai không khả thi và quá trình điều khiển
sẽ phải xử lý thế nào đối với trờng hợp này? Việc tạo lập điều kiện ràng buộc mềm
không thể giải quyết đợc bởi vì nó cho phép tất cả các điều kiện ràng buộc có thể bị
vi phạm ở một chừng mực nào đó. Tuy nhiên rõ ràng có một số điều kiện ràng buộc
đầu ra quan trọng hơn những điều kiện ràng buộc khác và do vậy những điều kiện
ràng buộc quan trọng này không đợc phép vi phạm.
Trên thc tế, các đầu vào và đầu ra của quá trình có thể bị mất đi trong bớc điều
khỉên thực tế do tín hiệu phâqnf cứng bị sai lệch, hay điều kiện bão hoà do có sự
can thiệp trực tiếp của ngời vận hành. Và chúng có thể quay trở lại bài toán điều
khiển vào bất kỳ khoảng thời gian cắt mẫu nào. Điều này có nghĩa là cấu trúc cảu
bài toán và bậc tự do điều khiển có thể thay đổi. Hình vữ dới đây mô tả dạng ma
trận của hàm truyền quá trình trong ba trờng hợp tổng quát.
Hình1.2:Cấu trúc của quá trình quyết định bậc tự do của bộ điều khiển
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 6
Thiết kế môn học :
Trờng hợp ma trận vuông xuất hiện, khi đối tợng có số lợng biến đầu vào MV bằng
số lợng biến đầu ra CV, do đó bậc tự do bằng 0, bài toán điều khiển này có một giải
pháp duy nhất.
Trờng hợp phổ biến hơn là ma trận ngang khi đối tợng có nhiều biến đầu vào MV
hơn biến đầu ra CV. Lúc này bậc tự do d thừa sử dụng cho mục tiêu khác ví dụ nh
điều khiển đối tọng bám chặt hơn điểm vận hành tối u.
Trong trờng hợp điều khiển bị bão hoà hoặc bớc điều khiển ở cấp thấp hơn bị
mất, đối tợng rơi vaò tình trạng có nhiều biến đầu ra CV hơn biến đầu vào MV. Đât
là trờng hợp ma trận dọc. Trong trờng hợp này, việc thoả mãn mọi mục tiêu điều
khiển không thể thực hiện đợc, các yêu cầu diều khiển cần phải đợc nới lỏng ở một

Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 7
Thiết kế môn học :
nhiên. Cái tên này xuất phát từ thực tế các giá trị dự báo và giá trị mong muốn nằm
trong quỹ đạo chuẩn bậc một, mà quỹ đạo này bắt đầu tại giá trị hiện tqại đo đợc và
dần dần bám theo điểm đặt. Mỗi đầu ra có hai tham số hiệu chỉnh cơ bản điểm ngẫu
nhiên và thời gian đáp ứng mạch kín để xác định quỹ đạo chuẩn.
Khi giải pháp cho bài toán tối u đầu ra không phải là duy nhất và bậc tự do
của ma trận > 0 thì cần giải thêm baì toán tối u đầu vào. Tối thiểu hoá hàm mục tiêu
đầu vào bậc hai yêu cầu phải phụ thuộc vào các điều kiện ràng buộc duy trì giá trị
đầu ra ở trạng thái tối u hoá đầu ra.
Phơng pháp IDCOM-M bao gồm hai loại điều kiện ràng buộc cứng và mềm.
Điều kiện ràng buộc cứng đợc u tiên hơn mềm. Khi tính toán khả thi, điều kiện ràng
buộc cứng có mức độ u tiên thấp nhất sẽ bị loại bỏ và bài toán đợc lặp lại.
Quá trình tính toán tiêu biểu nh sau:
Xác định các đầu vào và đầu ra của quá trình.
Xác định dãy các đầu ra điều khiển bằng bộ kiểm tra khả năng điều khiển.
Tối u hoá đầu ra.
Tối u hoá đầu vào.
Thuật toán IDCOM-M đợc coi là thế hệ thứ ba của công nghệ MPC. Phơng
pháp này cho phép phân biệt các loại điều kiện ràng buộc ( cứng, mềm và xếp loại)
đa ra một cơ cấu giải quyết tính bất khả thi của bài toán, chỉ ra đợc các vấn đề khi
cơ cấu điều khiển thay đổi thực sự và cho phép khả năng dao động của quá trình
rộng hơn cùng với các yêu cầu của bộ điều khiển.
Tóm lại, chơng này đã giới thiệu tổng quan về các phơng pháp điều khiển
theo mô hình dự báo MPC qua đó có thể đánh giá hệ thống điều khiển theo mô hình
dự báo có những u điểm là:
- Khả năng ứng dụng trong nhiều hệ thống ngay cả khi tham số của hệ
biến đổi.
- Có khả năng khử ảnh hởng của nhiẽu đầu vào và đẩu ra.

báo tổng quát cho một hệ thống tuyến tính tham số không đổi.
2.2. Đối tợng điều khiển.
Xét một đối tợng điều khiển tuyến tính tham số không biến đổi nh hình vẽ
2.2
Hình 2.2:Sơ đồ khối mô tả đối tợng điều khiển
Trong đó:
u là vector tín hiệu điều khiển
W là vector nhiễu không đo đợc
D là vector nhiễu đo đợc
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 9
Thiết kế môn học :
Y là vector đầu ra của đối tợng
Giả sử đối tợng điều khiển bậc n, tức là có n trạng thái đầu vào r
u
và m đầu
ra. Đối tợng điều khiển đợc mô tả bằng hệ phơng trình trạng thái gián đoạn dạng
tổng quát nh sau:
x
m
(k+1) = A x
m
(k+1) + B
u
u
m
(k)+B
v
v(k)+B
w

m
(k)]
T
+ u
m
(k) là vector đầu ra của đối tợng
u
m
(k)=[u
1
(k), u
2
(k) u
m
(k)]
T
+ v
m
(k) là vector đầu ra của đối tợng
v
m
(k)=[v
1
(k), v
2
(k) v
m
(k)]
T
+ w

Mô hình dự báo là một bộ phận rất quan trọng trong hệ thống điều khiển dự
báo mô hình. Nhiệm vụ của mô hình dự báo là tại mỗi thời điểm lấy mẫu k sẽ dự
đoán đợc tín hiệu đầu ra ở một số thời điểm tơng lai cảu hệ thống.
Trong phần này ta sẽ đa ra cấu trúc của mô hình dự báo.Mô hình dự báo có
thể là mô hình hở hoặc kín. Dựa trên phơng trình trạng thái mô tả đối tợng điều
khiển (2-1) ta có phơng trình trạng thái của mô hình dự báo tại thời điểm k+j nh
sau:
x(k+j/k) = Ax(k+j-1/k) +Bu(k+j-1/k) (2-2)
y(k+j/k)= Cx(k+j/k)
Trong đó:
j = 1-p. Với p là miền dự báo tơng lai
x(k+i/k), y(k+i/k): là các vector trạng thái và đầu ra tại thời điểm k+i.
Chúng đợc dự đoán dựa trên trạng thái đầu ra đo đợc tại thời điểm k,
x(k/k) và y(k/k).
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 10
Thiết kế môn học :
X(k+j/k)=[ x
1
(k+j/k), x
2
(k+j/k), , x
n
(k+j/k)]
T
Y(k+j/k)=[ y
1
(k+j/k), y
2
(k+j/k), , y

Từ phơng trình (2-4) cho thấy tín hiệu đầu ra của mô hình dự báo tại thời điểm k+1
có thể đợc tính dựa trên trạng thái của nó tại thời điểm k và độ thay đổi tín hiệu điều
khiển giữa thời điểm k-1 và k
J=2
Bầng phơng pháp tơng tự tín hiẹu đầu ra của mô hình tại thời điểm k+2 co thể nhân
đợc
Y(k+2/k)=C[Ax(k+1/k)+Bu(k+1/k)]
=Cax(k+1/k)+Cbu(k+1/k)
=Cax[Ax(k/k)+B

u (k/k)]+CB[

u (k/k)+

u(k+1/k)]
=CA
2
x(k/k)+C(A
1
+A
0
)B

u(k/k)+CA
0
B

u(k+1/k) (2-5)
trong đó:


B

u(k+p-1/k) (2-6)
Từ các phơng trình (2-4),(2-5),(2-6)ở trên ta xxây dựg đợc phơng trình ở dậng ma
trân nh sau:
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 11
Thiết kế môn học :












+
+
+
)/(

)/2(
)/1(
kpky
kky
kky












+


=

=

BCABACBAc
BAAC
BCA
p
j
j
p
j
0
1
1
1

Đặt các véctor sau:
-Y=[y(k+1/k),y(k+2/k), ,y(k+p/k)]
T
trong đó vector y(k+j/k),j=1-p là vector đầu ra tại thời điểm k=j có dạng nh sau
y(k+j/k)= [y
1
(k+j/k),y
2
(k+j/k), ,y
m
(k+j/k)]
T
Với m là số đầu ra của đối tợng.Bậc của ma trận Y là[ (p x m) x1]

U=[

u(k/k),

u(k+1/k), ,

u(k+p-1/k)]
T
]
Trong đó

u(,j=1-p là một vector tín hiệu tại thời điểm k+j có dạng nh sau:

u(k+j/k)=[

u






110
10 0
0 0
p
p
p
GGG
G
G
Trong đó:
G
P-1
=CA
0
B
G
P-1
=C(A
1
+A
0
)B

Nh đã phân tích ở trên,dựa vào các tín hiệu đầu ra dự báo của mô hình sẽ tính
toán đợc vector tín hiệu điều khiển trong khoảng dự báo u(k+j/k),j=0-(p-1) bằng
tối thiểu hoá hàm mục tiêu:
min u(k+j/k)J(k)
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 12
Thiết kế môn học :
Có nhiều công trình đã công bố về việc lựa chọn hàm mục tiêu J[TLTK-3],
[TLTK-5].Đối với hệ thốngtuyến tính,hàm mục tiêu J có thể đợc chọn là hàm bình
phơng có dạng nh sau:
J=

=
+++++
p
j
TT
kJkuSkjkkjkQkjke
1
T
)]/1()/1(u)/()/([
(2-8)
Trong đó:e(k+j/k)=y(k+j/k)-y
r
(k+j/k).Là véctor sai số giữa vector tín hiệu
đầu ra củamô hình và vector tín hiệu chuẩn mong muốn
Với y
r
(k+j/k) là vector đầu ra mong muốn cả đối tợng hay là tín hiệu đặt
Ma trận Q và Slà ma trận trọng lợng đối với tín hiệu ra và tín hiệu điều

u (k+p-1/k]
T
(2-10)
Với:

u(k+j/k)=[

u
1
(k+j/k),

u
2
(k+j/k)

u
ru
(k+j/k)]
T
I
e
,I
u
là các ma trận đơn vị,
ue

,
là các hàm đơn vị
bậc của ma trận Q là(pm x pm),cua S là:[(pxr
u

(k+1), y
r
(k+2), , y
r
(k+p)]
T
Thay ma trận E ở công thức (2-12) vào hàm mục tiêu J trong công thức (2-
11) ta có
J=
e

[Hx(k/k)+G

u -Y
r
]
T
[Hx(k/k)+G

u -Y
r
]+
u


u
T

u (2-13)
Cục tiểu hoá đợc hàm mục tiêu J với biến là u ta xác dịnh d ợc các vector u nh

ru
0 0][
e

G
T
G+
u

I]
-1
G
T
[Y
r
-Hx(k)]
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 13
Thiết kế môn học :
Trong đó I
ru
là ma trận có kích thớc(r
u
xr
u
)
Đặt K
MPC
=[ I
ru

Bớc 6: Từ việc tối thiểu hóa hàm J đi xác định đợc

u
Bớc 7: chọn thành phần đầu tiên của u(k/k) trong má trận

U
Bớc 8: cộng

u(k/k) với u(k/k) ta sẽ nhận đợc luật điều khiển của quá trình
tiếp theo.
Ta có lu đồ thuật toán nh hình vẽ 2.3
Hình 2.3:lu đồ thuật toán của luật điều khiển theo mô hình dự báo
2.4.4.cấu trúc hệ thống kín
ta có pt của hệ thống hở là:
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 14
Thiết kế môn học :
x(k+1)=Ax(k)+B
u
u(k)+B
v
v(k)+B
w
w(k) (2-16)
y(k)=Cx(k)
trong đó tín hiệu điều khiển của bbộ điều khiển theo mô hình dự báo đợc tính
the công thức(2-15)
u(k)+K
MPC
[Y

z.x(k)=(A-K
MPC
H)x(k)+B
u
K
MPC
Y
r
(k)+B
v
v(k)+B
w
w(k)
[z-(A-K
MPC
H]x(k)=B
u
K
MPC
Y
r
(k)+B
v
v(k)+B
w
w(k)
x(k)=[z-(A-K
MPC
H]
T

z
-1
)]
-1
********** (2-19)
Phơng trình (2-19) mô tả động học của hệ thống điều khiển kín.
Dộ ổn định của hhệ thống điều khiển đợc đánh giá theo nghiệm của phơng trình đặc
tính:ZI-(A-K
MPC
H)=0.hệ thống sẽ ổn định chỉ khi ttất cả cá nghiệm của phơng trình
đặc tính nằm bên trái măt phẳng phức.
Nh vậy điều kiện ổn địnhcuả hệ thống kín là:
Z=A-K
MPC
H<0
Có nghĩa là
K
MPC
H>A (2-20)
Tóm lạị trong chơng này ta dẫ xây dựng đợc phơng trình trạng thái gián đoạn của
mô hình dự báo và của đối tợng,từ đóta xây dựng thuât toán của bộ điều khiển theo
mô hình dự báo tổng quát.
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 15
Thiết kế môn học :
Chơng 3:kết quả mô phỏng
3.1.Phơng trình động học của động cơ một chiều.
Sơ đồ nguyên lý của động cơ điện một chiều nh hình vẽ 3.1
Hình3.1: Động cơ điên 1 chiều
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH

B:hệ số nhớt
Thay phơng btrình (3-3) vào(3-2) ta có
Ldi
u
/dt=Ri+u+K


(3-4)
Jd

/dt=K

i-M
c
-B

(3-5)
Ta có thể viét 2 pt vi phân trên dới dạngma trận sau:







dtdi
dtd
u
/
/

i

+






L/1
0
u+







0
/1 J
M
c
(3-6)
Ta có thể viết(3-6) ở dạng phửong trình tổng quát nh sau:
X=Ax+Bu+B
v
v (3-7)
Y=Cx
Trong đó:





Lu
R
JK
/
/
B
1
=






l/1
0
B
1v
=








Trong đó I là ma trận đơn vị có bậc(2 x 2)
Đặt A=(AT
1
+I)
B
u
=TB
1u
B
v
=TB
1v
C=C
1
u=u
v=M
c

nh vậy ta có thể viết lại phơng trình (3-8) nh sau:
x(k+1)=Ax(k)+B
u
u(k)+B
v
v(k) (3-9)
y(k)=CX(k)
Nh vạy ta đẫ xây dựng đợc hệ phơng trình trạng thái gián đoạn cho động cơ một
chiều
3.2.Sơ đồ hệ thống điều khiển theo mô hình dự báo cho động cơ một chiều.
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 18

%MO PHONG MPC
T=0.01;P=10;Mc=0;Tc=8;T1=T;
nc=Tc/T1;
xk=[0;0];xkm=[0;0]; duk=0;ukm=0;
%tin hieu ra mong muon
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 19
ThiÕt kÕ m«n häc :
%hong do doi tuong:dong co
l=0.006;
r=0.55;
k=0.55;
J=0.1;
bw=0.008;
%pt trang thai lien tuc
a=[-bw/J k/j;-k/l -r/l];
b=[0;1/l];
d=0;
e=[-1/J;0];
Cd=[1 0];
%phuong trinh trang thai gian doan
[Ad,Bd]=c2dmp(a,b,T);
[Ad1,Ed]=c2dmp(a,e,T);
ykr1=18;ykr2=36;
lamdau=1;lamdae=1;
fid=fopen('dat.$','w');
for k=1:nc
tt=T1*k
if tt>=Tc/3
ykr=ykr2;

end
Go=Cd*Sa*Bd*eye(i);
if length(Go)==i
G1=[zeros(p-i,length(go));Go];
G2=[G1 zeros(p,p-i)]+G2;
end
if i==p
Hp=[Cd*(Ad^(p-i+1))*xkm;zeros(p-1,1)];
elseif i==1
H1=[zero0s(p-1,1);Cd*(Ad^(p-i+1))*xkm];
else
Hi=[zeros(p-i,1);Cd*(Ad^(p-i+1))*xkm;zeros(i-1,1)]+Hi;
end
end %ket thuc vong lap for i=p:-1:1
H=Hi+H1+Hp;
G=G2;
dukma=inv((lamdae^2)*G*G+(lamdau^2)*eye(p))*(lamdae^2)*G1*(ykr-H);
if dukma(1)<=0
duk=0;
else
duk=dukma(1);
end
duk;
Sinh viªn: nguyÔn v¨n v¬ng Líp: §T§-43- §H
Trang : 22
Thiết kế môn học :
Y=[tt;duk;km;yk;ykm;ykr(1)];
forintf(fio,'%0.4f %0.2f %0.2f %0.2f %0.2f %0.2f\n',y);
end %ket thuc for k=1:nc
fclose(fid);