Questions tagged «control-engineering»

如果我使用超声波传感器，它会检测水位吗？ 我在想一款可以读取水箱上水位的产品（在巴西很常见）。我研究了用于此测量的仪器，我认为超声波传感器是最佳选择。水会正确反射超声波并且不会改变对固体障碍物的正常测量吗？

14 electrical-engineering  measurements  sensors  control-engineering 

背景 当我参加控制学的第一堂课（2006年初，由一位航空航天教授针对ME和EE学生混合授课）时，基本上都是用拉普拉斯变换，传递函数等完成的。 最近（2012年），我在另一所学校上了研究生水平的控制课，这几乎是所有状态空间的课程。实际上，它是一堆抽象的线性代数证明，恰好与可观测性和可控性有关。我将差异归因于这样一个事实，那就是针对研究生的学生将研究更多理论性的问题（几乎没有提及将其与任何实际系统联系起来）。 现在，从与同一所学校的本科生交谈开始，我已经了解到状态空间是当前教授控制理论的方式。简要介绍了Laplace方法，但很快就过时了。 我从事燃烧工作，不知道发生了什么。 问题 这是否可以准确地说明这些天来教授控制的方式？ 无论哪种方式，都与控制的状态/可预见的未来相符吗？ 我也想知道一种方法优于另一种方法的优点。

13 education  control-engineering 

状态向量x（t）和控制向量y（t）的典型最优控制问题可以表示为： maxx(t),y(t)∫t10f(t,x(t),y(t))dtmaxx(t),y(t)∫0t1f(t,x(t),y(t))dt\max_{x(t), y(t)} \int_0^{t_1} f(t,x(t), y(t)) dt 服从x′(t)=g(t,x(t),y(t))x′(t)=g(t,x(t),y(t))x'(t)= g(t, x(t), y(t))和x的边界条件xxx。 我想解决一个看起来非常相似的问题，但是控件的运动定律是： x′(t)=g(t,x(t),y(t),z(x(t)))x′(t)=g(t,x(t),y(t),z(x(t)))x'(t)= g(t, x(t), y(t), z(x(t)) ) 在这里，需要选择z(.)z(.)z(.)。但是它的论点是国家。 我什至不知道从哪里开始寻找解决方案。我该如何解决这个问题？

11 control-engineering  control-theory  optimal-control 

我建立了（几个）离散扩展卡尔曼滤波器（EKF）。我正在构建的系统模型具有9个状态和10个观察值。我看到除一个州外，大多数州都在融合。除了1-2的EKF状态估计之外，所有其他函数似乎都在漂移。由于EKF依赖于所有收敛的状态，因此在偏离之后，其余状态是非常错误的。 如何检查EKF的可观察性？我是否只是简单地检查测量雅可比行列的等级，看看它是否小于测量雅可比行列的最大等级？ 在我的模拟中添加更多的测量值之后，我可以使事情收敛。但是，关于可观察性的问题仍然存在！ 问题： 地面真实性和EKF估计图可在此处找到或参见下文。 笔记： 该模型在时间步长400-600之间是非常非线性的，因此某些状态存在一定差异 图/状态6似乎有所不同 请忽略图8/9的“传感器读数”图 我尝试过的事情： 我知道对于线性状态空间系统，您可以使用Cayley Hamilton定理来检查可观察性。 我试图检查创新/测量残差e，所有创新都收敛为0 我也测试了不同的输入，它们似乎并没有影响发散状态的收敛。 我对EKF进行了调优，但没有任何收敛迹象 另一个输入信号的图形：或参见下文 与同事交谈后，他建议我调查另一个问题，该问题可能是线性依赖于两个状态的观测值，例如y = x1 + x2。可以满足相同条件的值有无数y，但是可观察性难道也不能解决这个问题吗？ 请让我知道我还有什么可以提供的。 地面真实情况和EKF估计图： 单击图像可查看大图 附加输入信号： 单击图像可查看大图

11 electrical-engineering  control-engineering  control-theory  optimal-control 

我在计算简化的加载桥的微分方程时遇到了麻烦。 该系统的构建如下图所示（仅是草图）： 如果我使用牛顿法，那么通过忽略摩擦，空气阻力和绳索长度的变化，我将得到以下方程式： mkx¨k=FA+FSsin(φ)mGx¨G=−FSsin(φ)mGz¨G=mGg−FScos(φ)mkx¨k=FA+FSsin⁡(φ)mGx¨G=−FSsin⁡(φ)mGz¨G=mGg−FScos⁡(φ) m_k \ddot{x}_{k} = F_{A} + F_{S} \sin(\varphi) \\ m_G \ddot{x}_{G} = -F_{S} \sin(\varphi) \\ m_G \ddot{z}_{G} = m_{G} g - F_{S} \cos(\varphi) 当我查看抓爪（重量为的圆）的运动学关系时，将得到以下方程式。mGmGm_G xG=xk+lsin(φ)zG=lcos(φ)φ=ωt=φ˙txG=xk+lsin⁡(φ)zG=lcos⁡(φ)φ=ωt=φ˙t x_{G} = x_{k} + l \sin(\varphi) \\ z_{G} = l \cos(\varphi)\\ \varphi = \omega t = \dot{\varphi} t 我知道权重和m G以及长度l，但是这些值现在并不重要。mkmkm_kmGmGm_Glll 目标是最后有两个微分方程。一个方程应显示的驱动力之间的关系和的路径手推车X ķ（与推导）的其他方程不应出现驱动力之间的关系˚F …

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例如，考虑带有PID控制器的P-T1系统。首先只看一下P-T1系统，设置一个ÿ[Rÿ[Ry_r 等待很长时间-然后我们看一下它的输出 XXx 看到它仍然有干扰 ddd 它随时间变化（请参见图，系统输出） = x=X= x）。在此模型中，长时间等待后，系统输出为常数加d（吨）d（Ť）d(t)。 下一步是引入PID控制器： 仅对于此循环，我们可以使用一些基于经验的技术，例如Ziegler和Nichols过程来调整其参数 ķpķpK_p， ķ一世ķ一世K_i 和 ķdķdK_d最佳。如果由于控制器是数字控制器而切换到离散控制回路，则将有一个附加参数：Δ ŤΔŤ\Delta t 控制器运行所在的位置。 什么 Δ ŤΔŤ\Delta t 需要控制回路来减小 ddd在系统输出？趋势当然会更小Δ ŤΔŤ\Delta t 更好，但是是否有关于最大数量的一般规则 Δ ŤΔŤ\Delta t？

10 process-engineering  control-engineering 

我已经看到了几个带有对角线输入的方框图，并用箭头穿过了该方框。 和其他类似的方式（通过Google图片搜索） 此信号输入与典型信号输入有什么区别？虚线表示什么？

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许多文章和书中都描述了具有2输入2输出解耦方法的MIMO系统与SISO系统。如何m * n个大小传递函数系统？我们如何将这种方法推广到例如3 * 3或3 * 7 MIMO系统？ 这是2 * 2 MIMO系统的描述： 用到窗体D11(s)=D22(s)=1D11(s)=D22(s)=1\mathrm{D_{11}(s)=D_{22}(s)=1} D(s)=[D11(s)D21(s)D12(s)>D22(s)]D(s)=[D11(s)D12(s)D21(s)>D22(s)]\mathrm{D(s)}=\begin{bmatrix} D_{11}(s) & D_{12}(s) \\ D_{21}(s) & > D_{22}(s) \\ \end{bmatrix} 在这里，我们用公式中的结构指定一个解耦响应和一个解耦器 Gp(s)D(s)=[G11(s)00G22(s)>][G11(s)G21(s)G12(s)>G22(s)][1D21(s)D12(s)1>]>=[G∗11(s)00G∗22(s)]Gp(s)D(s)=[G11(s)00G22(s)>][G11(s)G12(s)G21(s)>G22(s)][1D12(s)D21(s)1>]>=[G11∗(s)00G22∗(s)]G_p(s)D(s)=\begin{bmatrix} G_{11}(s) & 0 \\0 & G_{22}(s) > \end{bmatrix} \\ \begin{bmatrix} G_{11}(s) & G_{12}(s) \\ G_{21}(s) & > G_{22}(s) \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & D_{12}(s) \\ …

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我还没有找到用简单的语言解释PID控制器的文本。我知道这一理论：它计算出微分，比例增益和积分等，但实际上我需要知道每个函数和每个函数组合的输出是什么。 例如，从比例开始：它发送与记录的误差成比例的输入。因此，如果误差为5 V，是否可以通过减小？或？或还是什么？我不明白1个2⋅ 5 V1个2⋅5 V\frac{1}{2}\cdot5\text{ V}1个5⋅ 5 V1个5⋅5 V\frac{1}{5}\cdot5\text{ V}− 15⋅ 5 V-1个5⋅5 V-\frac{1}{5}\cdot5\text{ V} 至于衍生工具，它在特定时间监控衍生工具？然后呢？另外，如果开始时有噪音/干扰，那么PID控制器将没有正常的使用变化率进行比较怎么办？与积分相同。您能指点我一个好的资源还是请给我解释？

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我需要为FSAE汽车设计自动变速系统。离合器和变速箱通过Pi Innovo发动机控制单元（ECU）进行电子接合和分离。 我担心的问题是降档，我想进行重新匹配，以实现快速，干净的降档和离合器寿命。我的团队不可能使用电子节气门，因此我无法以电子方式“使”节气门“发亮”。 我的想法是，当需要降档时，我会发出信号以电子方式完全分离离合器，然后，当发动机RPM达到认为匹配的水平时，我会发送信号以进行换档。 在离合器完全分离的情况下，允许我的发动机旋转会损坏离合器吗？另外，转速匹配有多重要？经过一个星期的比赛，我们已经更换了离合器，难道重新匹配不是一个大问题吗？

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连续PID控制器的通用描述是这样写的： 最好给定受控系统的常数K_p，K_i和K_d的值将取决于其时间常数，可以是\ text {PT} _1系统或\ text {PT} _2系统等。y(t)=Kp⋅e(t)+Ki∫t0e(τ)dτ+Kdde(t)dty(t)=Kp⋅e(t)+Ki∫0te(τ)dτ+Kdde(t)dty(t)=K_p⋅e(t)+K_i\int_0^t e(τ)dτ+K_d\dfrac{de(t)}{dt}KpKpK_pKiKiK_iKdKdK_dPT1PT1\text{PT}_1PT2PT2\text{PT}_2 如果此类系统的时间常数可变，该怎么办。可以说，它在TaTaT_a和T_b之间变化TbTbT_b（Ta&lt;TbTa&lt;TbT_a < T_b）。您如何设计PID常数？

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考虑沿轴移动的一维点质量。力üuu用作控件。没有重力或其他作用力。该系统可以在状态空间方程中描述为： 一个乙Cd=⎡⎣⎢0001个0001个0⎤⎦⎥=⎡⎣⎢⎢⎢001个中号⎤⎦⎥⎥⎥= [001个]= [ 0 ]A=[010001000]B=[001M]C=[001]D=[0]\begin{align} A &= \begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 \end{bmatrix} \\ B &= \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \\ \dfrac{1}{M} \end{bmatrix} \\ C &= \begin{bmatrix} 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \\ D &= …

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我在“迭代学习控制，重复控制和逐项运行控制调查”中发现了有关直接和间接控制的以下注释。王高和道尔撰： 有两种应用模式可以使用学习型控件。首先，学习型控制方法用于直接确定控制信号，这种学习型控制称为直接学习型控制。其次，在每个周期中都有一个本地反馈控制器，学习型控件用于更新本地控制器的参数设置，因此这种类型称为间接学习型控件。可以在第4节和第5节中分别讨论可用于设计直接学习类型控制和间接学习类型控制的方法。 直接和间接学习控制有什么区别？我的理解是，在间接控制中，您可以更改控制参数和输入信号，而不仅仅是直接控制中的输入信号。它是否正确？我也不了解“本地”控制器的重要性。

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据我所知，控制系统工程工作几乎总是高级职位。大多数工程师在有资格实际设计控制系统之前，有哪些入门级工作？这种工作需要PE许可证吗？ 我目前正在攻读电气和计算机工程硕士学位。我最感兴趣的是控制理论，这是我论文的主题。

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我是一名学士学位的学生，负责对RC车的车辆动力学进行建模，并将自动驾驶。我缺乏车辆动力学的先前经验或特别的教育，所以我一直在研究这个领域，特别是Rajesh Rajamani的车辆动力学和控制。根据主管的建议，我不会使用Pacejka Magic Formula。我想我对这个问题以及如何处理这个问题已经有了足够的了解，但是我对于“转弯刚度”这个参数非常糟糕。据我所知，这是轮胎的属性，我会在轮胎数据表上找到。然而在我的情况下，轮胎更简单，它们只是轮子周围的坚固橡胶圈。 那么，我该如何确定转弯刚度呢？否则，考虑到这些轮胎的形状，我可以做出任何可以简化模型的假设吗？

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