昨天我在这里发布了一个问题:ValueError and odepack.error using integrate.odeint(),我认为这个问题已经得到了成功的回答。但是我注意到了一些事情。在
本程序旨在为集成控制系统(特别是巡航控制)建模。它目前从速度v0开始,以这个速度运行一段时间,然后巡航控制启动。在这一点上,我们应该看到速度的变化(我们确实看到了),最终稳定在期望的速度vr上。因为其他原因,它的梯度值不一样。不管初始速度如何,它仍然无法达到期望的速度
我已经尝试过不同的参数和变量,但都没有用。我认为问题是控制器没有通过正确的电流速度,但是我不确定如何解决这个问题。在
如果你需要更多的信息,请告诉我。如果我应该编辑上一个问题,请让我知道,我会改为这样做,抱歉,事先。在
这是我的代码:
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
import scipy.integrate as integrate
##Parameters
kp = .5 #proportional gain
ki = .1 #integral gain
vr = 25 #desired velocity in m/s
Tm = 190 #Max Torque in Nm
wm = 420 #engine speed
B = 0.4 #Beta
an = 12 #at gear 4
p = 1.3 #air density
Cd = 0.32 #Drag coefficient
Cr = .01 #Coefficient of rolling friction
A = 2.4 #frontal area
##Variables
m = 18000.0 #weight
v0 = 20. #starting velocity
t = np.linspace(61, 500, 5000) #time
theta = np.radians(4) #Theta
def torque(v):
return Tm * (1 - B*(an*v/wm - 1)**2)
def vderivs(v, t):
v1 = an * controller(v, t) * torque(v)
v2 = m*Cr*np.sign(v)
v3 = 0.5*p*Cd*A*v**2
v4 = m*np.sin(theta)
vtot = v1-v2-v3-v4*(t>=200)
return vtot/m
def uderivs(v, t):
return vr - v
def controller(currentV, time):
z = integrate.odeint(uderivs, currentV, time)
return kp*(vr-currentV) + ki*z.squeeze()
def velocity(desired, theta, time):
return integrate.odeint(vderivs, desired, time)
t0l = [i for i in range(61)]
vf=[v0 for i in range(61)]+[v for v in velocity(v0,theta,t)]
tf=t0l+[time for time in t]
plt.plot(tf, vf, 'k-', label=('V(0) = '+str(v0)))
v0=35.
vf=[v0 for i in range(61)]+[v for v in velocity(v0,theta,t)]
plt.plot(tf, vf, 'b-', label=('V(0) = '+str(v0)))
v0=vr
vf=[v0 for i in range(61)]+[v for v in velocity(v0,theta,t)]
plt.plot(tf, vf, 'g-', label=('V(0) = Vr'))
plt.axhline(y=vr, xmin=0, xmax=1000, color='r', label='Desired Velocity')
plt.legend(loc = "upper right")
plt.axis([0,500,18,36])
plt.show()
速度的第一个急剧变化是在巡航控制启动时,第二个是当坡度改变时
你的猜测是正确的。目标系统和PI控制器是集成的,你不能把它分成两个模块。我修改了你的代码,系统有两个状态变量:一个是系统的速度,一个是控制误差的积分:
输出:
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