Gain scheduling: differenze tra le versioni
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m Aggiunte applicazioni energetiche e resa l'affermazione sui controlli robusti meno categorica in maniera che non necessiti di una fonte specifica. (Anche se la letteratura a riguardo non manca certamente). Etichette: Modifica visuale Modifica da mobile Modifica da web per mobile |
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Il '''''gain scheduling''''' (in italiano: '''pianificazione dei guadagni''') è una soluzione empirica per rendere un [[controllo adattativo|controllore adattativo]],
== Principio di funzionamento ==
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Il ''gain scheduling'' si applica su sistemi non lineari, per i quali un controllo lineare classico non riesce a soddisfare le specifiche in termini di stabilità e prestazioni.
Il primo passo consiste nell'individuazione di una cosiddetta '''variabile di scheduling''', ovvero un parametro che caratterizza le variazioni del sistema, ad esempio per un [[motore a combustione interna]] si sceglie la [[velocità di rotazione]].
La scelta della ''variabile di scheduling'' determina in maniera
Il sistema viene linearizzato in un numero ''N'' di punti, che rappresentano ''N'' valori della ''variabile di scheduling''. Si ottengono ''N'' rappresentazioni lineari, valide localmente al valore della ''variabile di scheduling'', sulle quali è possibile [[Taratura|tarare]] un controllore lineare (ad esempio [[
Successivamente, il controllore viene sottoposto a prove sperimentali per accertare il rispetto delle specifiche di progetto. In genere si ottiene il rispetto delle specifiche solo per condizioni di regime sulla ''variabile di scheduling'', mentre durante i transitori è difficile garantire il rispetto delle specifiche in modo stringente. Infatti, durante i transitori sulla ''variabile di scheduling'' compaiono delle dinamiche aggiuntive non considerate in ambito progettuale.
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== Vantaggi ==
Le soluzioni in ''gain scheduling'' permettono l'utilizzo delle tecniche di controllo lineare anche per sistemi non lineari e ciò ha decretato il successo di tale approccio, quando non erano disponibili strumenti matematici per la trattazione di sistemi non lineari.
Inoltre i parametri del controllore sono noti a priori e non soffrono di fenomeni di deriva o divergenza, e ciò soprattutto per sistemi critici (come un [[aeromobile]]) può rappresentare un vantaggio.
== Svantaggi ==
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== Bibliografia ==
* J. J. Slotine, Weiping Li. ''Applied Nonlinear Control'', Prentice Hall, 1991.
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[[Categoria:Teoria del controllo]]
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