![]() КАТЕГОРИИ:
АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Приклад скрипт-файлаglobal 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.
|