Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника


Приклад скрипт-файла




global p1;

global d1;

global i1;

global q;

global qq;

global N;

global iter;

global mp;

global mi;

global f;

global c;

global ydata;

iter=0;

p1n=0.1;

i1n=0.1;

d1n=0.28;

p1k=15*0.666;

i1k=10*0.666;

ki=i1n;

kp=p1n;

dp=(4/3);

di=(2.5/3);

n_p=0;% number of points kp

n_i=0;% number of points ki

open('lb3_2.mdl');

i=1;

j=1;

z=1;

while kp<=p1k

ki=i1n;

n_p=n_p+1;

n_i=0;

while ki<=i1k

n_i=n_i+1;

mp(n_p)=kp;

mi(n_i)=ki;

z=z+1;

ki=ki+di;

end;

kp=kp+dp;

end;

ii=0;

for i=1:n_p

for j=1:n_i

p1=mp(i);

i1=mi(j);

d1=d1n;

sim('lb3_2');

qq(j,i)=q(length(q));

ii=ii+1

x1(ii,1)=p1

x2(ii,1)=i1

ydata(ii)=q(length(q));

end;

end;

ydata=ydata'

surf(mp,mi,qq)

4. Зберегти робочу область в поточному каталозі для подальшого аналізу.

Побудувати поверхню (3D-графік) функції, що вийшла, за допомогою команди surf(zz) (рисунок 3.2). Дати оцінку її характеристикам.

Рисунок 3.2 – Графік залежності критерію якості від значень коефіцієнтів регулятора

5. Виконати апроксимацію табличних даних квадратичною функцією двох змінних виду:

function yhat = fun4(beta,x)

b1 = beta(1);

b2 = beta(2);

b3 = beta(3);

b4 = beta(4);

b5 = beta(5);

b6 = beta(6);

xx1 = x(:,1);

xx2 = x(:,2);

yhat = b1*xx1.^2+b2*xx2.^2+b3*xx1.*xx2+b4*xx1+b5*xx2+b6

yhat

Де вектор х містить невідомі значення коефіцієнтів поліноміальної функції, вектор xdata - значення аргументів табличної функції.

Для поставленої мети використовувати вбудовану функцію для нелінійної апроксимації nlinfit ( ) (рис. 3.3).

Рисунок 3.3 – Результати апроксимації табличних даних

6. Створити скрипт-файл, що забезпечує автоматичний пошук екстремуму отриманої функції двох змінних. Потрібно застосувати функцію fmincon( ) пакета Optimization Toolbox, яка забезпечує пошук мінімуму скалярної функції багатьох змінних за наявності обмежень.

7. Проаналізувати отриманий результат, порівняти з розрахунковими даними і дати оцінку точності методу.

8. Забезпечити ітеративний програмний пошук оптимальних настройок регулятора шляхом почергової зміни двох з трьох настройок регулятора у такій послідовності: ПІ, ІД, ПД. За початкову крапку для нової пари беруть мінімум, знайдений для попередньої пари. На кожній подальшій ітерації крок зміни настройок потрібно зменшувати. Кількість ітерацій не більше ніж 3. Порівняти і проаналізувати отримані результати. Навести значення настройок, критерію якості і графік перехідного процесу на кожній ітерації.


Поделиться:

Дата добавления: 2015-09-14; просмотров: 60; Мы поможем в написании вашей работы!; Нарушение авторских прав





lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2024 год. (0.005 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты