CS241171B1 - Digital predictor - Google Patents
Digital predictor Download PDFInfo
- Publication number
- CS241171B1 CS241171B1 CS84290A CS29084A CS241171B1 CS 241171 B1 CS241171 B1 CS 241171B1 CS 84290 A CS84290 A CS 84290A CS 29084 A CS29084 A CS 29084A CS 241171 B1 CS241171 B1 CS 241171B1
- Authority
- CS
- Czechoslovakia
- Prior art keywords
- input
- output
- multiplier
- register
- divider
- Prior art date
Links
Landscapes
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
Abstract
Číslicový prediktor je využitelný pro predikci hodnoty výstupu jednorozměrové řízené soustavy s jednou vstupní a jednou výstupní veličinou. Sestává z modulu přípravy dat, aktualizačního modulu a výstupního modulu a je sestaven z osmi registrů, osmi násobiček, tří sumátorů a tří děliček. Využívá nejen naměřených hodnot výstupů, ale i posloupnost naměřených hodnot vstupů řízené soustavy. Pracuje na základě regresního modelu a upravené metody rekursivní Kalmanovy filtrace. Zahrnuje transformaci vstup — výstup řízení soustavy a udává „apriori“ informaci o vztahu mezí hodnotami veličin naměřenými a budoucími. Využití se předpokládá například v energetice při realizaci centrálního regulátoru pro regulaci kmitočtu a předávaných výkonů na státním dispečinku propojené elektrizační soustavy ČSSR.The numerical predictor can be used to predict the output value of a one-dimensional controlled system with one input and one output quantity. It consists of a data preparation module, an update module and an output module and is composed of eight registers, eight multipliers, three adders and three dividers. It uses not only the measured values of the outputs, but also the sequence of the measured values of the inputs of the controlled system. It works on the basis of a regression model and a modified method of recursive Kalman filtering. It includes the transformation input — output of the system control and gives "a priori" information about the relationship between measured and future values of quantities. It is expected to be used, for example, in the energy industry when implementing a central regulator for regulating the frequency and transmitted power at the state control center of the interconnected electricity system of the Czechoslovak Republic.
Description
Vynález se týká zapojení číslicového prediktcru, který predikuje hodnotu výstupu řízené jednorozměrové soustavy o jeden krok vzorkování dopředu. Jednorozměrová řízená soustava má jednu vstupní a jednu výstupní veličinu.The invention relates to a digital predictive circuit that predicts the output value of a controlled one-dimensional array one step forward. The one-dimensional controlled system has one input and one output variable.
Je známo několik způsobů realizace prediktoru, například na základě střední hodnoty minulých výstupů, použitím lineární či kvadratické aproximace, metodou nejmenších čtverců nebo filtrací derivace výstupu soustavy. Tyto způsoby však využívají pouze naměřených hodnot současného výstupu a hodnot minulých výstupů řízené soustavy, což představuje pouze omezené množství dostupných informací.Several methods of predictor realization are known, for example based on the mean value of past outputs, using linear or quadratic approximation, least squares or filtering the output of a system output. However, these methods use only measured values of current output and values of past outputs of the controlled system, which represents only a limited amount of available information.
Tuto nevýhodu podstatně snižuje číslicový prediktor podle vynálezu, jeho podstata je v tom, že první akumulační registr, na jehož vstup je zavedena okamžitá hodnota výstupu řízené soustavy, je zapojen na první vstup registru přípravy dat a druhý akumulační registr, na jehož vstup je zavedena okamžitá hodnota vstupu řízené soustavy, je zapojen na druhý vstup registru přípravy dat, zapojeného přes první výstup na první vstup první násobičky, na jejíž druhý vstup je zapojen první registr, současně zapojený na první vstup sedmé násobičky a první vstup druhého sumátoru, zapojeného na první registr a na vstup registru rozkládače matice.This disadvantage is substantially reduced by the digital predictor according to the invention, the principle being that the first storage register, which is inputted by the instantaneous value of the controlled system output, is connected to the first input of the data preparation register and the second storage register, the value of the controlled system input is connected to the second input of the data preparation register connected through the first output to the first input of the first multiplier, the second input of which is connected to the first register, simultaneously connected to the first input of the seventh multiplier and and to the matrix decomposer register input.
První násobička je zapojena na druhý vstup druhé násobičky, druhý vstup třetí děličky a první vstup třetí násobičky, na jejíž druhý vstup a současně na druhý vstup sedmé násobičky je zapojena druhá násobička, jejíž první vstup je zapojen na třetí registr, zapojený současně na první vstup čtvrté násobičky, zapojené na třetí registr a jejíž druhý vstup je zapojen na druhou děličku, na jejíž první vstup je zapojen první sumátor, současně zapojený na druhý registr, který je dále zapojen na první vstup třetí děličky, první vstup prvního sumátoru a první vstup první děličky, na jejíž druhý vstup je zapojen zdroj mocniny faktoru zapomínání φ2, zapojené na druhý vstup druhé děličky.The first multiplier is connected to the second input of the second multiplier, the second input of the third divider and the first input of the third multiplier, the second multiplier is connected to the second input of the seventh multiplier and the second multiplier is connected. fourth multipliers connected to a third register and whose second input is connected to a second divider, the first input of which is connected to the first summer, simultaneously connected to a second register which is further connected to the first input of the third divider, the first input of the first sumper and the first input of the first divider, whose second input is connected power source forgetting factor φ 2 , connected to the second input of the second divider.
Třetí násobička je zapojena na druhý vstup prvního sumátoru. Třetí dělička je zapojena na první vstup páté násobičky, jejíž druhý vstup je zapojen na zdroj hodnoty minus jedna a která je zapojena na druhý vstup šesté násobičky, zapojené na druhý vstup druhého sumátoru a jejíž první vstup je zapojen na čtvrtý registr současně zapojený na první vstup třetího sumátoru, na jehož druhý vstup je zapojena sedmá násobička a který je zapojen na čtvrtý registr. Druhý výstup registru přípravy dat je zapojen na první vstup osmé násobičky, na jejíž druhý vstup je zapojen registr rozkládače matice.The third multiplier is connected to the second input of the first summator. The third divider is connected to the first input of the fifth multiplier, whose second input is connected to the source of the value minus one and which is connected to the second input of the sixth multiplier connected to the second input of the second summator. the third summer, the second input of which is connected to the seventh multiplier and which is connected to the fourth register. The second output of the data preparation register is connected to the first input of the eighth multiplier, the second input of which is the matrix deinterleaver register.
Výhodou číslicového prediktoru podle vynálezu je, že využívá nejen posloupnost naměřených hodnot výstupů, ale i posloupnost naměřených hodnot vstupů řízené soustavy. Prediktor pracuje na základě regresního modelu a upravené metody rskursívní Kalmanovy filtrace. Regresní model zahrnuje transformaci vstup — výstup řízené soustavy a udává „apriori1 informaci o vztahu mezi hodnotami veličin naměřenými' a budoucími — predikovanými.The advantage of the digital predictor according to the invention is that it uses not only the sequence of measured values of the outputs but also the sequence of measured values of the inputs of the controlled system. The predictor works on the basis of a regression model and a modified method of rursive Kalman filtering. The regression model involves the input-output transformation of the controlled system and gives "a priori 1 information about the relationship between the measured values" and the future - predicted.
Příklad číslicového prediktoru podie vynálezu je nakreslen v blokovém schématu na připojeném výkrese.An example of a digital predictor according to the invention is drawn in the block diagram of the attached drawing.
Číslicový prediktor sestává z modulu I přípravy dat, aktualizačního modulu II prediktoru a výstupního modulu III prediktoru. V modulu I přípravy dat je vstup 101 prvního akumulačního registru 1 zapojen na zdroj okamžité hodnoty řízené veličiny v okamžiku vzorkování y (k) a jeho výstup 1G2 je zapojen na první vstup 301 registru 3 přípravy dat. Vstup 201 druhého akumulačního registru 2 je zapojen na zdroj okamžité hodnoty akční veličiny v okamžiku vzorkování u (li) a jeho výstup 202 je zapojen na druhý vstup 302 registru 3 přípravy dat. Jeho první výstup 303 je spojen s prvním vstupem SOI první násobičky 9 v aktualizačním modulu II prediktoru a jeho druhý výstup 304 je spojen s prvním vstupem 161 osmé násobičky 16 ve výstupním modulu III prediktoru.V aktualizačním mcdulu II prediktoru je druhý vstup 802 první násobičky 9 zapojen na výstup 402 prvního registru 4, který je současně zapojen na první vstup 151 sedmé násobičky 15 a první vstup 131 druhého sumátoru 18. Výstup 183 druhého sumátoru 13 je zapojen na vstup 401 prvního registru 4 a na vstup 001 registru 3 rozkladače matice ve výstupním modulu III prediktoru. Na druhý vstup 182 druhého sumátoru 18 je zapojen výstup 143 šesté násobičky 14. Její první vstup 141 je zapojen na výstup 702 čtvrtého registru 7 zároveň zapojený na první vstup 1S1 třetího sumátoru 19. Jeho druhý vstup 192 je spojen s výstupem 153 sedmé násobičky 15 a jeho výstup 133 se vstupem 7.31 čtvrtého registru 7. Výstup SG3 první násobičky 9 je zapojen na druhý vstup 02 druhé násobičky 10, na druhý vstup 222 třetí děličky 22 a na první vstup 111 třetí násobičky 11.The digital predictor consists of the data preparation module I, the predictor update module II, and the predictor output module III. In the data preparation module I, the input 101 of the first accumulation register 1 is connected to the instantaneous value source of the controlled value at the time of sampling y (k) and its output 1G2 is connected to the first input 301 of the data preparation register 3. The input 201 of the second accumulation register 2 is connected to the instantaneous value source at the time of sampling u (li) and its output 202 is connected to the second input 302 of the data preparation register 3. Its first output 303 is coupled to the first SOI input of the first multiplier 9 in the predictor update module II and its second output 304 is coupled to the first input 161 of the eighth multiplier 16 in the predictor output module III.In the predictor update module II, the second input 802 is the first multiplier 9 connected to the output 402 of the first register 4, which is simultaneously connected to the first input 151 of the seventh multiplier 15 and the first input 131 of the second summator 18. The output 183 of the second summator 13 is connected to the input 401 of the first register 4 and module III of the predictor. The output 143 of the sixth multiplier 14 is connected to the second input 182 of the second summer 18. Its first input 141 is connected to the output 702 of the fourth register 7 at the same time connected to the first input 1S1 of the third summer 19. its output 133 with the input 7.31 of the fourth register 7. The output SG3 of the first multiplier 9 is connected to the second input 02 of the second multiplier 10, to the second input 222 of the third divider 22 and to the first input 111 of the third multiplier 11.
Výstup 03 druhé násobičky 10 je zapojen na druhý vstup 152 sedmé násobičky 15 a na druhý vstup 112 třetí násobičky 11. Její výstup 113 je spojen s druhým vstupem 172 prvního sumátoru 17. Jeho výstup 173 je zapojen na první vstup 211 druhé děličky 21 a na vstup 501 druhého registru 5. Jeho výstup 502 je zapojen na první vstup 221 třetí děličky 22, na první vstup 171 prvního sumátoru 17 a na první vstup 001 první děličky 20. Výstup 223 třetí děličky 22 je zapojen na první vstup 131 páté násobičky 13, na jejíž druhý vstup 132 je zapojen zdroj hodnoty minus jedna. Její výstup 133 je spojen s druhým vstupem 142 šesté násobičky 14. Druhý vstup 002 první děličky 20 je spojen se'zdrojem mocniny faktoru zapomínání j>2. Její výstup 003 je spojen s druhým vstupem 212 druhé děličky 21, jejíž výstup 213 je spojen s druhým vstupem 122 čtvrté násobičky 12, jejíž výstup 123 je zapojen na vstup 601 třetího registru 6, jehož výstup 602 je zapojen na první vstup 01 druhé násobičky 10 a na první vstup 121 čtvrté násobičky 12. Ve výstupním modulu III prediktoru výstup 802 registru 8 rozkládače matice je zapojen na druhý vstup 162 osmé násobičky 16, jejíž výstup 163 je výstupem číslicového prediktoru.The output 03 of the second multiplier 10 is connected to the second input 152 of the seventh multiplier 15 and to the second input 112 of the third multiplier 11. Its output 113 is connected to the second input 172 of the first summator 17. Its output 173 is connected to the first input 211 of the second divider 21. input 501 of second register 5. Its output 502 is connected to first input 221 of third divider 22, to first input 171 of first summator 17, and to first input 001 of first divider 20. Output 223 of third divider 22 is connected to first input 131 of fifth multiplier 13, to which the second input 132 is connected a source of value minus one. Its output 133 is connected to the second input 142 of the sixth multiplier 14. The second input 002 of the first divider 20 is connected to the power factor of the forgetting factor j> 2 . Its output 003 is connected to the second input 212 of the second divider 21, whose output 213 is connected to the second input 122 of the fourth multiplier 12, whose output 123 is connected to the input 601 of the third register 6, whose output 602 is connected to the first input 01 of the second multiplier 10. and to the first input 121 of the fourth multiplier 12. In the predictor output module III, the output 802 of the matrix spreader register 8 is coupled to the second input 162 of the eighth multiplier 16, whose output 163 is the output of the digital predictor.
Struktura číslicového prediktoru je obecně popsána diferenční rovnicí y(k-l- l) = bou(k)j— a4y (k — lj + + b2u (k — 2) — a3y (k — 3) + + b4u (k —_4j — ... — a2n,-iy_(k — 2m + + 1) + b2ra.u (k — 2mj j- b2m+2u (k — — 2m — 2) + ... + h,.„u (k — 2n) (1) kde y(k + l) je predikovaná hodnota řízené veličiny, b0, b2,..., b2n jsou parametry struktury modelu prediktoru příslušející k akčním veličinám, at, a3,..., a2„i-i jsou parametry struktury modelu prediktoru příslušející k řízeným veličinám, u jsou akční veličiny obecného modelu, y jsou řízené veličiny obecného modelu, k je okamžik rozhodování.The structure of a digital predictor is generally described by the difference equation y (kl-1) = bou (k) j— and 4 y (k-1j + + b 2 u (k-2) - a 3 y (k-3) + + b 4 u (k - 4m - ... - a 2 n, -iy_ (k - 2m + + 1) + b 2ra .u (k - 2mj j - b 2m + 2 u (k - - 2m - 2) + ... + h,. u (k - 2n) (1) where y (k + l) is the predicted value of the controlled variable, b 0 , b 2 , ..., b 2n are the predictor model structure parameters belonging to the action variables, a t , a 3 , ..., and 2 "ii are predictor model structure parameters belonging to controlled variables, u are general variables, y are general variables, k is the moment of decision.
V rovnici (1) pro takzvaný nepřírůstkový model platí y_(k —p) = y (k — p); u (k — 1) — u (k — 1), kde y jsou okamžité hodnoty řízených veličin, u jsou okamžité hodnoty akčních veličin, p = —1, 1, 3, .... 2m — 1 je index okamžiku vzorkování řízených veličin, = 0, 2, 4, ..., 2n je index okamžiku vzorkování akčních veličin, přičemž m < n a pro tak zvaný přírůstkový model platí y(k — p) — Ay (k — p) — y(k — pj — — y (k — p — 1) u (k — 1) = Au (k — lj = u (k — 1} — _ u (k _ i _ i), kdeIn equation (1), the so-called non-incremental model holds y_ (k —p) = y (k - p); u (k - 1) - u (k - 1), where y are the instantaneous values of the controlled variables, u are the instantaneous values of the action variables, p = -1, 1, 3, .... 2m - 1 is the index of the instantaneous sampling variables, = 0, 2, 4, ..., 2n is the index of the moment of sampling the action variables, where m <na for the so-called incremental model holds y (k - p) - Ay (k - p) - y (k - pj - - y (k - p - 1) u (k - 1) = Au (k - 1j = u (k - 1) - _ u (k - i - i), where
A je přírůstek veličiny.And is an increment of quantity.
Výhodou je, že touto rovnicí lze popsat širokou třídu reálných soustav včetně soustav s rozloženými parametry a s dopravním zpožděním. Zvolené struktura prediktoru obsahuje obecně konečný počet neznámých parametrů.The advantage is that this equation can describe a wide class of real systems, including systems with distributed parameters and with a traffic delay. The selected predictor structure generally contains a finite number of unknown parameters.
P(kj = [b0, at, b2, a3, b4,... a2rn_b b2m, h2m + 2 · · · h2n ], kdeP (Ki = [b 0, a t, b 2, a 3, b 4, ..., and 2Rn _ b b 2 m H 2 m + 2 · h · 2n], wherein
P je vektor parametrů.P is a parameter vector.
Naměřené hodnoty vzorkovaných veličin u (k) a y (k) jsou uspořádány do vektoru akční veličiny u(k) = [u(k’j, ¥(k — l),...u(k — 2nj] a vektoru řízené veličiny y (kj = fy (kj 7[k-l),...7(k-2mj],The measured values of the sampled quantities u (k) and y (k) are arranged in the vector of the action quantity u (k) = [u (k'j, ¥ (k - 1), ... u (k - 2nj) and the controlled quantity vector y (kj = fy (kj 7 [kl)), ... 7 (k-2mj),
Určení hodnoty predikce y(k + l) je dosaženo aplikací základních operací maticové algebry na vektory u (kj, y (k) a matice U (kj, D (kJ, které jsou definovány faktorizačním rozkladem symetrické pozitivně definitní matice K (kj na součin matic podle rovniceDetermination of the value of prediction y (k + l) is achieved by applying the basic operations of matrix algebra to vectors u (kj, y (k) and matrix U (kj, D (kJ), which are defined by factorization decomposition of symmetric positive definite matrix K (kj matrices according to the equation
K [kj = U (kj . D (k) . U (k)T, (2) kdeK [kj = U (kj. D (k). U (k) T , (2) where
U (kj je čtvercová dolní trojúhelníková matice s jednotkovou diagonálou s rozměrem (m + n + 1),U (kj is a square lower triangular matrix with a unit diagonal of dimension (m + n + 1),
D (kj je diagonální čtvercová matice s rozměrem (m + n-t-1),D (kj is a diagonal square matrix with dimension (m + n-t-1),
U (k3T ]'θ transponovaná matice U (kj.U (k3 T ] 'θ transposed matrix U (kj.
Číslicový prediktor pracuje s pevně zadanou periodou vzorkování Tz.The digital predictor works with a fixed sampling period T z .
Z hlediska výpočtu matic U (kj, D (kj je výhodné, že je lze určit aktualizací matic z minulého okamžiku vzorkování U (k — lj, D (k — lj na základě nově naměřených hodnot u (k —1), y (k). Konkrétně jsou vektory u (k — 3), y (k — 2) a hodnoty u (k — — 1), y (k) sdruženy do jednoho vektoru d (kf = [7(k), -u (k - 1], y (k_— 2j, —u (k — 3),..., y (k — 2mj, —u (k — —_2m — 1 j, — u (k — 2m — 3),..., —u (k — 2n + 1) ] (3) kde d je vektor dat, dT je transponovaný vektor dat.From the point of view of the calculation of matrices U (kj, D (kj) it is advantageous that they can be determined by updating the matrices from the previous moment of sampling U (k - lj, D (k - lj) based on newly measured values u (k -1), y Specifically, the vectors u (k - 3), y (k - 2) and the values u (k - - 1), y (k) are combined into one vector d (kf = [7 (k), -u (k) - 1], y (k - 2j, —u (k - 3), ..., y (k - 2mj, —u (k - 2m - 1 j, - u (k - 2m - 3) ,. .., —u (k - 2n + 1)] (3) where d is the data vector, d T is the transposed data vector.
Aktualizační prediktor je potom popsán maticovými rekursivními rovnicemi .241171 fi (k) = fj (k- i) + d, (k) [U/ (k-i).The update predictor is then described by matrix recursive equations .241171 fi (k) = fj (k-i) + d, (k) [U / (k-i).
. Dj (k — 1) . Uj (k — lj] d/(k] (4) kde fi je prvek vektoru aktualizačního algoritmu,. Dj (k-1). Uj (k - lj] d / (k] (4) where fi is an element of the update algorithm vector,
Dj je sloupec matice D,Dj is a column of matrix D,
U/ (k—1) .d, (k)U / (k-1) .d, (k)
Ud (k) = UJk-1) fj (k-lj kdeU d (k) = UJk-1) fj (k-1j where
Uu je prvek matice U, i je index vnitřního cyklu, . j je index vnějšího cyklu, gi je prvek aktualizačního vektoru gi (kj = gi (k — 1} 4- [U„ (k — 1) .U u is an element of matrix U, i is an internal cycle index,. j is the index of the outer cycle, gi is the element of the update vector gi (kj = gi (k - 1) 4- [U '(k - 1).
. DJk - 1) . U/ (k - 1) ] dj(k) (7). DJk - 1). U / (k - 1)] d (k) (7)
Rovnice (4) až (7 j tvoří vnější cyklus s indexem j; j = N, N — 1.....1 a rovnice (6) a (7) vnitřní cyklus s indexem i;Equations (4) to (7 j) form the outer cycle with the index j; j = N, N - 1 ..... 1 and Equations (6) and (7) form the inner cycle with the index i;
i — j + 1, j + 2, . .. , N, kdei - j + 1, j + 2. .., N, where
N je maximální hodnota cyklů označených indexy i, j.N is the maximum value of cycles denoted by indexes i, j.
Predikovanou hodnotu výstupu získáme z rovnice y (k + 1) = P (k) z (k ], (8) kde z je základní vektor dat.The predicted value of the output is obtained from the equation y (k + 1) = P (k) z (k], (8) where z is the basic vector of data.
z (kj = [— u (k),V(k — 1), —li (k — 2), y [k — 3), —u (k — 4jfJ.., y (k — 2m + -1-1), —u (k — 2m), —u (k — 2m — 2),z (kj = [-u (k), V (k-1), —li (k-2), y [k-3), —u (k-4j fJ .., y (k-2m + -) 1-1), —u (k - 2m - 2), —u (k - 2m - 2),
..., — u (k — 2n) ]..., -u (k-2n)]
O)O)
K číslicovému prediktoru podle vynálezu lze vektor odhadu parametrů získat přímo z matice U (k).For the digital predictor according to the invention, the parameter estimation vector can be obtained directly from the matrix U (k).
kdewhere
P (k) je odhad vektoru parametrů, jehož prvky tvoří záporně vzaté hodnoty prvků prvního sloupce matice U (kj.P (k) is an estimate of the parameter vector whose elements form the negative values of the elements of the first column of the matrix U (kj.
U, je sloupec matice U, dj je prvek vektoru dat.U, is a column of matrix U, dj is an element of the data vector.
D· <k) = WP D’lk -11 (51 kde φ- je mocnina faktoru zapomínání. D · < k) = WP D ' lk - 11 (51 where φ- is the power of the forgetting factor.
—-gi (k-lj (6)—Gi (k-lj (6)
P (k) = [-U2.,, - ......... -U,P (k) = [-U 2. ,, - ......... -U
Hodnota akční veličiny u (k) řízené soustavy je zavedena na vstup 201 druhého akumulačního registru 2, ve kterém je sdružena s dříve naměřenými hodnotami do vektoru u (kj, výstup 202 registru 2 druhého akumulačního je spojen se druhým vstupem 302 registru 3 přípravy dat. Hodnota řízené veličiny y (kj řízené soustavy je zavedena na vstup 101 prvního akumulačního registru 1, ve kterém je sdružena s dříve naměřenými hodnotami do vektoru y (k), výstup 102 prvního akumulačního registru 1 je spojen s prvním vstupem 301 registru 3 přípravy dat. V registru 3 přípravy dat jsou naměřené hodnoty uspořádány do vektoru d (k) vystupujícího na prvním výstupu 303 a do vektoru z (k) na druhém výstupu 304.The setpoint value u (k) of the controlled system is input to input 201 of the second storage register 2, in which it is associated with previously measured values into vector u (kj, output 202 of the second storage register 2 is connected to the second input 302 of data preparation register 3. The value of the controlled quantity y (kj) of the controlled system is input to the input 101 of the first storage register 1, in which it is associated with previously measured values into the vector y (k), the output 102 of the first storage register 1 is connected to the first input 301 of the data preparation register 3. In the data preparation register 3, the measured values are arranged in vector d (k) output at first output 303 and in vector z (k) at second output 304.
První výstup 303 prvního registru 3 je spojen s prvním vstupem 901 první násobičky 9, na jejíž druhý vstup 902 je zapojen výstup 402 prvního registru 4. ve kterém je uchována matice U (k — 1J z minulého výpočetního kroku. V první násobičce 9 je proveden vektorový součin matice U (k — 1) a vektoru dat d (k). Výstup S03 první násobičky 9 je spojen s druhým vstupem 02 druhé násobičky 10, ve které je vynásoben s maticí D (k — lj z minulého výpočetního kroku zavedenou z výstupu S02 třetího registru E na první vstup 01 druhé násobičky 10.The first output 303 of the first register 3 is connected to the first input 901 of the first multiplier 9, to the second input 902 of which the output 402 of the first register 4 is connected in which the matrix U (k-1J from the previous calculation step). the vector product of the matrix U (k - 1) and the data vector d (k) The output S03 of the first multiplier 9 is connected to the second input 02 of the second multiplier 10 in which it is multiplied with the matrix D (k - 1j) S02 of the third register E for the first input 01 of the second multiplier 10.
Současně je výstup 003 první násobičky 9 spojen s druhým vstupem 222 třetí dělič ky 22, ve které je podělen vektorem! (k — — lj z minulého výpočetního kroku zavedeným z výstupu 502 druhého registru 5 na první vstup 221 třetí děiičky 22, jejíž výstup 223 je spojen s prvním vstupem 131 páté násobičky 13. Na druhý vstup 132 páté násobičky 13 je zavedena hodnota minus jedna a její výstup 133 je spojen s druhým vstupem 142 šesté násobičky 14.At the same time, the output 003 of the first multiplier 9 is connected to the second input 222 of the third divider 22 in which it is divided by a vector! (k - - 1j from the last computation step inputted from the output 502 of the second register 5 to the first input 221 of the third divider 22, the output 223 of which is connected to the first input 131 of the fifth multiplier 13. its output 133 is connected to the second input 142 of the sixth multiplier 14.
Výstup 903 první násobičky 9 je dále zapojen na první vstup 111 třetí násobičky 11, ve které je vynásoben s výstupem 83 druhé násobičky 10, zavedeným na druhý vstup 112 třetí násobičky 11, jejíž výstup 113 je spojen s druhým vstupem 172 prv.241171 níbo sumátoru 17. Na první vstup 171 prvního sumátoru 17 je zaveden výstup 502 druhého registru 5 a na jeho výstupu 173 je vektor f (kj, který je zaveden na vstup 531 druhého registru 5, kde přemaže jeho obsah f(k — lj z minulého výpočetního kroku.The output 903 of the first multiplier 9 is further coupled to the first input 111 of the third multiplier 11 in which it is multiplied with the output 83 of the second multiplier 10 applied to the second input 112 of the third multiplier 11 whose output 113 is connected to the second input 172 of the first. 17. Output 502 of second register 5 is input to first input 171 of first summator 17 and output vector 173 is f (kj), which is input to input 531 of second register 5, deleting its content f (k-lj from the previous computation step). .
Výstup 502 druhého registru 5 je zapojen na první vstup 001 první děličky 20, ve které je podělen hodnotou p- zavedenou na druhý vstup 002. Výstup 003 první děličky 20 je spojen s druhým vstupem 212 druhé děličky 21, ve které je podělen vektorem f (k) z výstupu 173 prvního sumátoru 17 spojeným s prvním vstupem 211 druhé děličky 21, jejíž výstup 213 je spojen s druhým vstupem 122 čtvrté násobičky 12.The output 502 of the second register 5 is connected to the first input 001 of the first divider 20, in which it is divided by the p-value applied to the second input 002. The output 003 of the first divider 20 is connected to the second input 212 of the second divider 21 k) from the output 173 of the first sump 17 connected to the first input 211 of the second divider 21, the output 213 of which is connected to the second input 122 of the fourth multiplier 12.
Na vstupu 121 čtvrté násobičky 12 je zapojen výstup 602 třetího registru 6. Na výstupu 123 čtvrté násobičky 12 je hodnota matice D (k), která po zavedení na vstup GDI třetího registru 6 přemaže jeho obsah D(k —1) z minulého výpočetního kroku. Výstup 03 druhé násobičky 10 je spojen dále s druhým vstupem 152 sedmé násobičky 15, jejíž první vstup 151 je spojen s výstupem 402 prvního registru 4, ve kterém je matice U(k —1) z minulého výpočetního kroku a její výstup 153 je spojen s druhým vstupem 192 třetího sumátoru 19.At the input 121 of the fourth multiplier 12 the output 602 of the third register 6 is connected. At the output 123 of the fourth multiplier 12 the value of the matrix D (k) is deleting its content D (k -1) from the previous calculation step. . The output 03 of the second multiplier 10 is coupled further to the second input 152 of the seventh multiplier 15, the first input 151 of which is coupled to the output 402 of the first register 4, in which the matrix U (k -1) is the second input 192 of the third summer 19.
První vstup 191 třetího sumátoru 19 je spojen s výstupem 702 čtvrtého registru 7, ve kterém je uchován vektor g (k — 1) z minulého výpočetního kroku. Na výstupuThe first input 191 of the third summator 19 is coupled to the output 702 of the fourth register 7 in which the vector g (k - 1) from the previous computation step is stored. Output
193 třetího sumátoru 19 je vektor g (k), který po zavedení na vstup 701 čtvrtého registru 7 přemaže jeho obsah g (k — 1), který před přemazáním byl zaveden do šesté násobičky 14 spojením výstupu 702 čtvrtého registru 7 s jejím prvním vstupem 141.193 of the third summator 19 is a vector g (k) which, upon input at input 701 of the fourth register 7, erases its content g (k - 1), which before being overloaded was introduced into the sixth multiplier 14 by connecting output 702 of the fourth register 7 to its first input 141 .
Výstup 143 šesté násobičky 14 je spojen s druhým vstupem 182 druhého sumátoru 18 jehož první vstup 181 je spojen s výstupem 402 prvního registru 4 s hodnotou matice U (k — 1) z minulého výpočetního kroku. Na výstupu 183 druhého sumátoru 18 je hodnota matice U (kj, která po zavedení na vstup 401 prvního registru 4 přemaže jeho obsah U (k — 1).The output 143 of the sixth multiplier 14 is coupled to the second input 182 of the second summer 18 whose first input 181 is coupled to the output 402 of the first register 4 with the value of the matrix U (k-1) from the previous calculation step. At the output 183 of the second summator 18 there is a value of the matrix U (kj) which, upon input at the input 401 of the first register 4, erases its content U (k - 1).
Výstup 183 druhého sumátoru 38 je spojen se vstupem 891 registru 8 rozkládače matice, z něhož na výstupu 302 vystupuje odhad vektoru parametrů prediktoru P (k), který je prvním sloupcem matice U (k). Výstup 802 registru 8 rozkládače matice je spojen s druhým vstupem 182 osmé násobičky 16, jejíž první vstup 161 je spojen s výstupem 304 registru 3 přípravy dat, a na jejímž výstupu 3.63 je predikována hodnota výstupu řízené soustavy y (k + 1 j pro příští okamžik vzorkování.The output 183 of the second summator 38 is coupled to the input 891 of the matrix deinterleaver register 8, from which the output 302 of the predictor parameter vector P (k), which is the first column of the matrix U (k), is output. The output 802 of the matrix deinterleaver register 8 is coupled to the second input 182 of the eighth multiplier 16, the first input 161 of which is coupled to the output 304 of the data preparation register 3, whose output 3.63 predicts the value of the controlled system output y (k + 1 j for next moment). sampling.
Využití číslicového prediktoru podle vynálezu se předpokládá například při realizaci centrálního regulátoru pro regulaci kmitočtu a předávaných výkonů na státním dispečinku propojené elektrizační soustavy ČSSR.The use of the digital predictor according to the invention is envisaged, for example, in the implementation of a central regulator for the regulation of frequency and transmitted power at the state control center of the interconnected power system of the CSSR.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CS84290A CS241171B1 (en) | 1984-01-13 | 1984-01-13 | Digital predictor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CS84290A CS241171B1 (en) | 1984-01-13 | 1984-01-13 | Digital predictor |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CS29084A1 CS29084A1 (en) | 1985-05-15 |
| CS241171B1 true CS241171B1 (en) | 1986-03-13 |
Family
ID=5334755
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CS84290A CS241171B1 (en) | 1984-01-13 | 1984-01-13 | Digital predictor |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CS (1) | CS241171B1 (en) |
-
1984
- 1984-01-13 CS CS84290A patent/CS241171B1/en unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CS29084A1 (en) | 1985-05-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Sznaier et al. | Heuristically enhanced feedback control of constrained discrete-time linear systems | |
| Tanino et al. | Duality theory in multiobjective programming | |
| Friedman | On the second eigenvalue and random walks in random d-regular graphs | |
| EP2733842B1 (en) | Controlling an electrical converter | |
| CS241171B1 (en) | Digital predictor | |
| Iwai et al. | Decoupling of linear time-varying systems with time delays in the control variables or state variables | |
| Price | Solving goal-programming manpower models using advanced network codes | |
| US4497035A (en) | Method of generating time delay | |
| Rauber et al. | Parallel iterated Runge-Kutta methods and applications | |
| US5473633A (en) | Process and a system for digital modulation | |
| Ailon et al. | Driving a linear constant system by a piecewise constant control | |
| Kolmanovsky et al. | Stochastic stability of a class of nonlinear systems with randomly varying time-delay | |
| Ben Mansour et al. | Comparison between predictive sliding mode control and sliding mode control with predictive sliding function | |
| Todorov et al. | Recurrent Fuzzy-Neural Network with fast learning algorithm for predictive control | |
| Grancharova et al. | Dual-Mode distributed model predictive control of a quadruple-tank system | |
| Luh et al. | An approximate minimal time closed-loop controller for processes with bounded control amplitudes and rates | |
| MAHMOUD | Dynamic multilevel optimization for a class of non-linear systems | |
| Jabri et al. | Decentralized controller design for large scale switched Takagi-Sugeno systems with H∞ performance specifications | |
| Anand et al. | Optimal tracking strategies for uncertain ensembles of thermostatically controlled loads | |
| Driankov | Fuzzy gain scheduling | |
| Menendez Zometa | Code generation for model predictive control of embedded systems | |
| Moore et al. | Convergence of weighted minimum variance N-step ahead prediction/control schemes | |
| Imad | An analysis of a digitally controlled power system | |
| Carpentier et al. | Multimethod Optimal Power Flows at Electricite De France | |
| Deiana et al. | Sojourn Time in a Markov Driven Fluid Queue with Finite Buffer |