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PID控制算法的matlab仿真..doc

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PID控制算法的matlab仿真..doc


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PID 控制算法的 matlab 仿真 PID 控制算法是实际工业控制中应用最为广泛的控制算法, 它具有控制器设计简单,控制效果好等优点。 PID 控制器参数的设置是否合适对其控制效果具有很大的影响,在本课程设计中一具有较大惯性时间常数和纯滞后的一阶惯性环节作为被控对象的模型对 PID 控制算法进行研究。被控对象的传递函数如下: G(s) Ke d s 1 Tf s 其中各参数分别为 K 30, Tf 630, d 60 。MATLAB仿真框图如图 1 所示。 -K- Kp z 30 -K- (z-1) 630s+1 Step Ki Zero-Order TransportTransfer Fcn Hold Delay Add (z-1) -K- z Kd 图 1 具体内容及实现功能 2.1 PID 参数整定 PID 控制器的控制参数对其控制效果起着决定性的作用,合理设置控制参 数是取得较好的控制效果的先决条件。常用的 PID 参数整定方法有理论整定法和实验整定法两类, 其中常用的实验整定法由扩充临界比例度法、 试凑法等。在此处选用扩充临界比例度法对 PID 进行整定,其过程如下: 1) 选择采样周期 由于被控对象中含有纯滞后,且其滞后时间常数为 60 ,故可选择采样周期 Ts 1。 2) 令积分时间常数 Ti ,微分时间常数 Td 0 ,从小到大调节比例系数 K , 使得系统发生等幅震荡,记下此时的比例系数 K k 和振荡周期 Tk 。  1 Out1 3) 选择控制度为 Q 1.05 ,按下面公式计算各参数: K p 0.63K k Ti 0.49Tk Td 0.14Tk Ts 0.014Tk 通过仿真可得在 Ts 1时, K k 0.567, Tk 233 ,故可得: K p 0.357, Ti 114.17, Td 32.62,Ts 3.262 K p Ts 0.005 K i Ti K pTd 3.57 K d Ts 按此组控制参数得到的系统阶跃响应曲线如图 2 所示。 1.8 1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 图 2 由响应曲线可知,此时系统虽然稳定,但是暂态性能较差,超调量过大,且响应曲线不平滑。根据以下原则对控制器参数进行调整以改善系统的暂态过程: 通过减小采样周期,使响应曲线平滑。 减小采样周期后,通过增大积分时

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