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2019年度制御工学II 後期第6回資料1

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2019年度 制御工学 II 後期 第6回資料

1

1

7 章 :フィードバック制御系のロバスト性解析

学習目標 :ロバスト安定性について, その性質と条件を理 解する。

7.2

ロバスト安定性

キーワード : ロバスト安定性

,

相補感度関数

2

[ 例

7.4

] むだ時間変動

ノミナルモデル

乗法的な不確かさの大きさ

Re

Im 乗法的な不確かさの大きさ

(の上限値)

3

7.8 むだ時間変動に対する

周波数重み関数 不確かさの周波数重み

起こりうる不確かさを すべてカバーしている。

として,

モデル集合

はこのモデル を考えると,任意の

[dB]

集合の中に含まれる。

4

7

フィードバック制御系のロバスト性解析

7.2

ロバスト安定性

7.9 乗法的な不確かさを有するフィードバック系

モデルに不確かさがある場合でも,内部安定性は保たれるのか?

ロバスト安定性とは

コントローラ が集合 に属するすべての に対 して内部安定性を保証すること

5

不確かなモデル

(ナイキストの安定判別法)

任意の について, そのベクトル軌跡 が点 をまわらなければ安定

不確かな開ループ伝達関数

開ループの帯

中心 Re Im

6

のベクトル軌跡

半径 , 中心 の円盤の内側

中心

7.10 ベクトル軌跡による

ロバスト安定性 と の距離

ならば 任意の について,そのベクトル 軌跡が点 をまわらない。

ロバスト安定

Im Re

(2)

2019年度 制御工学 II 後期 第6回資料

2

7

Re Im

のとき不安定の可能性がある

もし, とすると

8

相補感度関数

への伝達関数

より,

感度関数

9

相補感度関数を用いると

よって,

は小さい方が良い

7.11 相補感度関数と

ロバスト安定性

10

MATLAB演習 7章演習問題【4

ロバスト安定

11 omega_n = 1;

zeta = 1;

P_nom = tf(omega_n^2,[1 2*zeta*omega_n 0]) K = 1;

W2A = tf([zeta 0],[1 omega_n]);

D = ultidyn('Delta',[1 1]);

T = feedback(P_nom,1);

figure(1)

nyquist(P_nom*K*(1 + W2B*D)) figure(2)

hold on bodemag(TA) hold on bodemag(1/W2A)

file6_1.m

を実行

12

(-1,0)

すべての が(-1,0)を 左にみて通過する

ロバスト安定

ロバスト安定

(3)

2019年度 制御工学 II 後期 第6回資料

3

13 omega_n = 1;

zeta = 1;

P_nom = tf(omega_n^2,[1 2*zeta*omega_n 0]) K = 1;

W2B = tf([5*zeta 0],[1 omega_n]);

D = ultidyn('Delta',[1 1]);

TB = feedback(P_nom*K,1);

figure(3)

nyquist(P_nom*K*(1 + W2B*D)) figure(4)

hold on bodemag(TB) hold on bodemag(1/W2B)

file6_2.m

を実行

14

(-1,0)

(-1,0)を右にみて通過す るベクトル軌跡がある

ロバスト安定でない

15

ロバスト安定でない を満たさない

16

【課題1P制御(KP だけで,KD = 0, KI = 0)でロバスト安定なKPを 答え, ナイキスト軌跡,ゲイン線図( , )を描け。

file6_3.m

% --- KP = xxxxx;

KD = 0;

KI = 0;

% ---

K = tf([KD KP KI],[1 0]) K_nom = 10;

T_nom = 0.0933;

P_nom = tf(K_nom,[T_nom 1 0]) W2 = 0.065*tf([0.5 1],[0.12 1]);

D = ultidyn('Delta',[1 1]);

T = feedback(P_nom*K,1);

…….

17

【課題2PI制御(KP, KI だけで,KD = 0)でロバスト安定なKP, KI を 答え, ナイキスト軌跡,ゲイン線図( , )を描け。

% --- KP = xxxxx;

KD = 0;

KI = xxxxx;

% ---

K = tf([KD KP KI],[1 0]) K_nom = 10;

T_nom = 0.0933;

P_nom = tf(K_nom,[T_nom 1 0]) W2 = 0.065*tf([0.5 1],[0.12 1]);

D = ultidyn('Delta',[1 1]);

T = feedback(P_nom*K,1);

…….

18

7 章 :フィードバック制御系のロバスト性解析

学習目標 : ロバスト安定性について, その性質と条件を理 解する。

7.2 ロバスト安定性

キーワード : ロバスト安定性

,

相補感度関数

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