Sistema de Controle de Estudo de Caso: Cruise Control
Neste estudo de caso controle de cruzeiro, você pode usar Pylab ea função SciPy lsim () para avaliar o desempenho de controle de cruzeiro com um grau de 4 por cento. Note-se que um grau de 4 por cento significa aumento em relação ao percurso de 4/100, o que equivale a
Conjunto T = 10s, vmax = 120 mph e v0 = 75 mph. conversão de unidades é manejada cruise_control (). O fator de circuito de amortecimento é
(Amortecimento crítico, o que significa que o circuito fechado pólos são repetidos sobre o eixo real negativa, e # 969-n toma valores de 0,5, 0,1 e 0,2 rad / s).
Dentro [241]: T = arange (0100, 01) Em [242]: B, a = ssd.cruise_control (0.05,1.0,10, 75., 120, 'HED'..) Em [243]: Tv, v, xs = signal.lsim ((b, a), 0,04 queridos * (len (t)), t) Em [245]: Lote (tv, v) Em [247]: # Semelhante para WN = 0,1 e 0,2
Resultados erro de velocidade pode ser encontrado na figura a seguir.
Você vê que pelo monte aparecimento do erro de velocidade do veículo começa a subir, o que significa que a velocidade real do veículo está caindo abaixo do valor de set point. Com o tempo, o controle de cruzeiro responde aumentando a posição do acelerador para corrigir o distúrbio colina, e o erro de velocidade cai para zero. Se você aumentar # 969-n o tempo de resposta do circuito de controlo diminui, diminuindo assim a velocidade de erro quando o aparecimento de grau 4 por cento ocorre.