PID控制算法的MATLAB仿真
PID控制算法及MATLAB仿真分析
题目:以PID控制进行系统仿真学院自动化学院专业班级工业自动化111班学生姓名黄熙晴目录1 引言 (1)1.1本论文研究内容 (1)2 PID控制算法 (1)2.1模拟PID控制算法 (1)2.2数字式PID控制算法 (3)2.3PID控制算法的改进 (5)2.3.1微分项的改进 (5)2.3.2积分项的改进 (9)2.4模糊PID控制算法 (11)2.4.1模糊推理的系统结构 (12)2.4.2 PID参数在线整定原则 (12)2.5PID控制器研究面临的主要问题 .................................. 错误!未定义书签。
3 MATLAB编程和仿真 (13)3.1PID控制算法分析 (13)3.2MATLAB仿真 (15)4结语 (20)参考文献...................................................................................... 错误!未定义书签。
1 引言PID控制器以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。
光学表面等离子共振生物传感技术受温度影响很大,因此设计高精度的温度控制器对于生物分析仪十分重要。
研究PID的控制算法是PID控制器整定参数优化和设定的关键技术之一。
在工业过程控制中,目前采用最多的控制方式依然是PID方式。
它具有容易实现、控制效果好、鲁棒性强等特点,同时它原理简单,参数物理意义明确,理论分析体系完整,并为工程界所熟悉,因而在工业过程控制中得到了广泛应用。
在实际的应用中,许多被控过程机理复杂,具有高度非线性、时变不确定性和纯滞后等特点,特别是在噪声、负载扰动等因素的影响下,参数复杂烦琐的整定过程一直困扰着工程技术人员。
为了减少参数整定的工作量,克服因环境变化或扰动作用造成系统性能的降低,就要提出一种PID控制参数的自动整定。
1.2本论文研究内容本文在介绍传统的PID控制算法,并对传统算法改进后,在学习的基础上提出一种模糊参数自整定方法,这种模糊控制的PID算法必须精确地确定对象模型。
PID控制和其MATLAB仿真
序号,k=1,2,……,e (k-1)和e (k)分别为第(k-
1)和第k时刻所得旳偏差信号。
1.3.1 位置式PID控制算法
• 位置式PID控制系统
1.3.1 位置式PID控制算法
根据位置式PID控制算法得 到其程序框图。
在仿真过程中,可根据实 际情况,对控制器旳输出 进行限幅:[-10,10]。
• 变速积分旳基本思想是,设法变化积分项旳累加 速度,使其与偏差大小相相应:偏差越大,积分 越慢;反之则越快,有利于提升系统品质。
• 设置系数f(e(k)),它是e(k)旳函数。当 ∣e(k)∣增大时,f减小,反之增大。变速积分 旳PID积分项体现式为:
ui (k )
ki
k
1
e(i)
f
e(k )e(k )T
i0
1.3.8 变速积分算法及仿真
• 系数f与偏差目前值∣e(k)∣旳关系能够是线性 旳或是非线性旳,例如,可设为
1
f
e(k
)
A
e(k A
)
B
0
e(k) B B e(k) A B e(k) A B
1.3.8 变速积分算法及仿真
• 变速积分PID算法为:
u(k)
k
p e(k )
ki
1.3.4 增量式PID控制算法及仿真
• 增量式PID阶跃跟踪成果
1.3.5 积分分离PID控制算法及仿真
• 在一般PID控制中,引入积分环节旳目旳主要是为了 消除静差,提升控制精度。但在过程旳开启、结束或 大幅度增减设定时,短时间内系统输出有很大旳偏差 ,会造成PID运算旳积分积累,致使控制量超出执行机 构可能允许旳最大动作范围相应旳极限控制量,引起 系统较大旳振荡,这在生产中是绝对不允许旳。
matlab实现pid仿真
左图表示了本步骤的内容,以图片内 容为准。
sum的下面的符号变成了-,反馈回来 的信号相减,系统变成负反馈。
点击执行按钮,然后双击Scope,切 换到显示界面,出现熟悉的pid输出 波形。
双击pid控件可以调整PID的三个基本 参数,Proportional(比例常数), Integral(积分常数),Derivative (微分常数)。
谢谢观看
《先进模糊智能复合经典PID控制理论与应用及其Matlab实现》是2019年7月首都经济贸易大学 出版社出版的图书,作者是刘经纬、朱敏玲、周瑞。
《过程控制系统的MATLAB仿真》是2009年机械工业出版社出版的图书,作者是刘文定。
《MATLAB控制系统仿真与设计》是2010年11月1日机械工业出版社出版的图书, 作者是赵景波。
打开matlab2009,新建一个模型文件, 点击“开始”->"Simulink">“Library Browser”,打开 simulink库。
左图表示了本步骤的内容,以图片内 容为准。
在“Simulink Library Browser” 的库列表中找到“Simulink Extras”,点击右侧的“Additional Linear”。
我们试试将积分常数改为100,然后 再次运行,在Scope中点击 “Autoscale”,可以看到输出由平 滑变得震荡起来了。
左图表示了本步骤的内容,以图片内 容为准。
可以试着自己调整下PID的各个参数, 看看效果,加深理解。
用step信号做pid的输入信号效果会更明显些。
MATLAB/Simulink与控制系统仿真(第3版)是2012-01-01电子工业出版社出版的图书,由王正 林,王胜开,陈国顺等编著。
控制系统pid参数整定方法的matlab仿真
控制系统PID参数整定方法的MATLAB仿真1. 引言PID控制器是一种常见的控制算法,广泛应用于自动控制系统中。
其通过调节三个参数:比例增益(Proportional gain)、积分时间常数(Integral time constant)和微分时间常数(Derivative time constant),实现对被控对象的稳态误差、响应速度和稳定性等性能指标的调节。
PID参数的合理选择对控制系统的性能至关重要。
本文将介绍PID控制器的经典整定方法,并通过MATLAB软件进行仿真,验证整定方法的有效性。
2. PID控制器的整定方法2.1 手动整定法手动整定法是根据经验和试错法来选择PID参数的方法。
具体步骤如下:1.将积分时间常数和微分时间常数设为零,仅保留比例增益,将比例增益逐渐增大直至系统产生较大的超调现象。
2.根据超调响应的情况,调整比例增益,以使系统的超调量接近所需的范围。
3.逐步增加微分时间常数,观察系统的响应速度和稳定性。
4.增加积分时间常数,以减小系统的稳态误差。
手动整定法的优点是简单易行,但需要经验和反复试验,对控制系统要求较高。
2.2 Ziegler-Nichols整定法Ziegler-Nichols整定法是一种基于试探和试错法的自整定方法,该方法通过调整系统的输入信号,观察系统的输出响应,从而确定PID参数。
具体步骤如下:1.将I和D参数设为零,仅保留P参数。
2.逐步增大P参数,直到系统的输出出现大幅度的振荡。
3.记录下此时的P参数值,记为Ku。
4.根据振荡的周期Tp,计算出系统的临界增益Kc = 0.6 * Ku。
5.根据系统的类型选择相应的整定法则:–P型系统:Kp = 0.5 * Kc,Ti = ∞,Td = 0–PI型系统:Kp = 0.45 * Kc,Ti = Tp / 1.2,Td = 0–PID型系统:Kp = 0.6 * Kc,Ti = Tp / 2,Td = Tp / 82.3 Cohen-Coon整定法Cohen-Coon整定法是基于频域曲线拟合的方法,主要应用于一阶和二阶系统的整定。
PID算法设计MATLAB课程设计
PID算法设计MATLAB课程设计一、课程目标知识目标:1. 掌握PID算法的基本原理,理解其参数调整对系统性能的影响;2. 学会使用MATLAB软件进行PID控制器的设计与仿真;3. 了解PID控制在实际工程中的应用及优化方法。
技能目标:1. 能够运用所学知识,独立设计简单的PID控制系统;2. 能够运用MATLAB软件进行PID控制器参数调整及系统性能分析;3. 能够通过课程学习,提高解决实际工程问题的能力。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对自动控制技术的兴趣,激发其学习热情;2. 培养学生严谨的科学态度和团队协作精神;3. 增强学生对我国科技创新能力的信心,激发其为国家发展贡献力量的决心。
课程性质:本课程为实践性较强的课程,结合理论知识与实际操作,培养学生的动手能力和解决实际问题的能力。
学生特点:学生具备一定的自动控制理论基础,对MATLAB软件有一定了解,但对PID算法及其实际应用尚不熟悉。
教学要求:结合学生特点和课程性质,注重理论与实践相结合,以案例教学为主,充分调动学生的主观能动性,提高学生的实际操作能力。
在教学过程中,关注学生的个体差异,给予个性化指导,确保学生能够达到预设的课程目标。
通过课程学习,使学生能够具备独立设计PID控制系统并进行性能分析的能力。
二、教学内容1. PID算法基本原理:介绍PID控制器的定义、工作原理及其在自动控制中的应用;分析比例、积分、微分三个环节对系统性能的影响。
教材章节:第五章第二节2. MATLAB软件操作:回顾MATLAB软件的基本操作,重点掌握Simulink 环境下搭建仿真模型的方法。
教材章节:第四章3. PID控制器设计:讲解如何使用MATLAB/Simulink进行PID控制器的设计与参数调整;分析不同参数设置对系统性能的影响。
教材章节:第五章第三节4. PID控制系统仿真:通过实际案例,演示如何运用MATLAB进行PID控制系统的仿真,分析系统性能指标。
用MATLAB对PID控制做简单的仿真
⽤MATLAB 对PID 控制做简单的仿真PID 控制是⽬前⼯程上应⽤最⼴的⼀种控制⽅法,其结构简单,且不依赖被控对象模型,控制所需的信息量也很少,因⽽易于⼯程实现,同时也可获得较好的控制效果。
PID 控制是将误差信号e(t)的⽐例(P),积分(I)和微分(D)通过线性组合构成控制量进⾏控制,其输出信号为:下⾯⽤MATLAB 软件对PID 控制做简单的仿真描述。
1. 建⽴⼆阶负反馈控制系统,其开环传递函数为:clc; clear all; close all;Go = tf(1,conv([2,1],[5,1]));2. ⽐例控制,输出与输⼊偏差成⽐例,即直接将误差信号放⼤或缩⼩。
⽐例控制的传递函数为:取不同的⽐例系数,绘制系统的单位阶跃响应曲线:Kp = [0.5,2,5,10];for m = 1:4 sys = feedback(Kp(m)*Go,1); step(sys); hold on;end随着K P 值的增⼤,系统响应速度加快,但系统的超调也随着增加,调节时间也随着增长。
当K P 增⼤到⼀定值后,闭环系统将趋于不稳定。
⽐例控制具有抗⼲扰能⼒强、控制及时、过渡时间短的优点,但存在稳态误差,增⼤⽐例系数可提⾼系统的开环增益,减⼩系统的稳态误差,从⽽提⾼系统的控制精度,但这会降低系统的相对稳定性,甚⾄可能造成闭环系统的不稳定,因此,在系统校正和设计中,⽐例控制⼀般不单独使⽤。
3. 微分控制,输出与输⼊偏差的微分成⽐例,即与偏差的变化速度成⽐例。
微分控制(与⽐例控制同时使⽤)的传递函数为:取不同的微分系数,绘制系统的单位阶跃响应曲线:Kp = 10;u(t)=[e(t)+e(t)dt +]K P 1T I ∫t 0T D de(t)dt(s)=G O 1(2s +1)(5s +1)(s)=G C K P(s)=(1+s)G C K P T DTd = [0,0.4,1,4];for m = 1:4 G1 = tf([Kp*Td(m),Kp],[0,1]); sys = feedback(G1*Go,1); step(sys); hold on;end随着T D 值的增⼤,系统超调量逐渐减⼩,动态特征有改善。
模糊pidmatlab(simulink)仿真详细步骤
下面用一个简单的例子作介绍:(本例不是特别针对实现什么功能,只是为了介绍方便)第一部分创建一个模糊逻辑(.fis文件)第一步:打开模糊推理系统编辑器步骤:在Commond Window 键入fuzzy回车打开如下窗口,既模糊推理系统编辑器第二步:使用模糊推理系统编辑器本例用到两个输入,两个输出,但默认是一个输人,一个输出步骤:1、添加一个输入添加一个输出得如下图2、选择Input、output(选中为红框),在Name框里修改各输入的名称并将And method 改为prod,将Or method 改为probor提示:在命名时’_’在显示时为下标,可从上图看出。
第三步:使用隶属函数编辑器该编辑器提供一个友好的人机图形交互环境,用来设计和修改模糊推理系中各语言变量对应的隶属度函数的相关参数,如隶属度函数的形状、范围、论域大小等,系统提供的隶属度函数有三角、梯形、高斯形、钟形等,也可用户自行定义。
步骤:1、双击任何一个输入量(In_x、In_y)或输出量打开隶属度函数编辑器。
2、在左下处Range和Display Range处添加取值范围,本例中In_x和In_y的取值范围均为[0 10], Out_x和Out_y的取值范围均为[0 1]3、默认每个输入输出参数中都只有3个隶属度函数,本例中每个输入输出参数都需要用到五个,其余几个需要自己添加:选中其中一个输入输出参数点击Edit菜单,选Add MFS…打开下列对话框将MF type设置为trimf(三角形隶属度函数曲线,当然你也需要选择其他类型) 将Number of MFs设置为2点击OK按钮同样给其他三个加入隶属度函数4、选中任何一个隶属度函数(选中为红色),在Name中键入名称,在Type 中选择形状,在Params中键入范围,然后回车如下图:5、关闭隶属函数编辑器第四步:使用规则编辑器通过隶规则编辑器来设计和修改“IF...THEN”形式的模糊控制规则。
基于matlab的智能PID控制器设计和仿真毕业设计论文
基于MATLAB的智能PID控制器设计与仿真摘要在工业生产中应用非常广泛的是PID控制器,是最早在经典控制理论基础上发展起来的控制方法,应用也十分广泛。
传统的PID控制器原理十分简单,即按比例、积分、微分分别控制的控制器,但是他的核心也是他的难点就是三个参数(比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd)的整定。
参数整定的合适,那么该控制器将凭借结构简单、鲁棒性好的优点出色的完成控制任务,反之则达不到人们所期望的控制效果。
人工神经网络模拟人脑的结构和功能而形成的信息处理系统,是一门十分前沿高度综合的交叉学科,并广泛应用于工程领域。
神经网络控制是把自动控制理论同他模仿人脑工作机制的数学模型结合起来,并拥有自学习能力,能够从输入—输出数据中总结规律,智能的处理数据。
该技术目前被广泛应用于处理时变、非线性复杂的系统,并卓有成效。
关键词自适应PID控制算法,PID控制器,神经网络Design and simulation of Intelligent PID Controllerbased on MATLABAbstractPID controller ,the control method which is developed on the basis of classical control theory, is widely used in industrial production.The Principle of traditional PID controller is very simple, which contains of the proportion, integral, differential three component, but its core task and difficulties is three parameter tuning(proportional coefficient Kp, integral coefficient Ki and differential coefficient KD).If the parameter setting is suitable, the controller can accomplish the control task with the advantages of simple structure and good robustness;but on the contrary, it can not reach the desired control effect which we what.Artificial neural network , the formation of the information processing system which simulate the structure and function of the human brain , is a very high degree of integration of the intersection of disciplines, and widely used in the field of engineering. Neural network control ,combining automatic control theory and the imitate mathematical model of the working mechanism of human brain , has self-learning ability, and can summarize the law of the input-output data , dealing with data intelligently .This technique has been widely used in the process of time-varying, nonlinear and complex system, and it is very effective.Key W ord:Adaptive PID control algorithm,PID controller,Neural network目录摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1 课题研究背景及意义 (1)第二章 PID控制器 (2)2.1 PID控制原理 (2)2.2常规PID控制器的算法理论 (3)2.2.1 模拟PI D控制器 (3)2.2.2 数字P I D控制算法 (3)2.2.3常规PID控制的局限 (5)2.2.4 改进型PID控制器 (5)第三章人工神经网络 (8)3.1 人工神经网络的原理 (8)3.2神经网络PID控制器 (8)3.2.1神经元PID控制器 (8)3.2.2 单神经元自适PID应控制器 (9)3.3 BP神经网络参数自学习的PID控制器 (12)第四章MATAB仿真 (16)4.1 仿真过程 (16)第五章结论与展望 (24)致谢 (25)参考文献 (25)华东交通大学毕业设计(论文)第一章绪论1.1 课题研究背景及意义在工业生产中应用非常广泛的是PID控制器,是最早在经典控制理论基础上发展起来的控制方法,应用也十分广泛。
基于MATLAB的PID控制器参数整定及仿真
基于MATLAB的PID控制器参数整定及仿真PID控制器是一种经典的控制器,在工业自动化控制系统中广泛应用。
其主要功能是根据系统的误差信号,通过调整输出信号的比例、积分和微分部分来减小误差,并达到系统的稳定控制。
PID控制器参数整定是指确定合适的比例常数Kp、积分常数Ki和微分常数Kd的过程。
本文将介绍基于MATLAB的PID控制器参数整定及仿真的方法。
首先,在MATLAB中建立一个包含PID控制器的模型。
可以通过使用MATLAB的控制系统工具箱来实现这一过程。
在工具箱中,可以选择合适的建模方法,如直接设计模型、积分节点模型或传输函数模型。
通过这些工具,可以方便地建立控制系统的数学模型。
其次,进行PID控制器参数整定。
PID控制器参数整定的目标是通过调整比例常数Kp、积分常数Ki和微分常数Kd,使系统的响应特性达到最佳状态。
常用的PID参数整定方法有经验法、试误法、Ziegler-Nichols方法等。
1.经验法:根据系统的特性和经验,选择合适的PID参数。
这种方法常用于初步整定,但可能需要根据实际情况调整参数。
2.试误法:通过逐步试验和调整PID参数,使系统的输出响应逐渐接近期望值,从而达到最佳控制效果。
3. Ziegler-Nichols方法:该方法是一种经典的系统辨识方法,通过测试系统的临界稳定性,得到系统的传递函数参数,并据此计算出合适的PID参数。
最后,进行PID控制器参数整定的仿真。
在MATLAB中,可以通过使用PID模块进行仿真。
可以输入相应的输入信号和初始参数,观察系统的输出响应,并通过调整参数,得到最佳的控制效果。
总结起来,基于MATLAB的PID控制器参数整定及仿真的过程包括:建立控制系统模型、选择PID参数整定方法、进行PID参数整定、进行仿真实验。
PID控制器参数整定的好坏直接影响控制系统的工作性能。
通过基于MATLAB的仿真实验,可以方便地调整和优化控制系统的PID参数,提高系统的响应速度、稳定性和抗干扰性能。
pid控制及其matlab仿真-详细
在MATLAB中搭建仿真模型,验证PID控制器对复杂系统的控制 效果。
PID控制器的参数优化
参数优化方法
采用智能优化算法(如遗传算法、粒子群算法等)对PID 控制器参数进行优化,以进一步提高控制性能。
01
MATLAB实现
在MATLAB中编写优化算法程序,通过 Simulink仿真模型进行测试和验证。
积分控制
02
03
微分控制
通过累积输入信号的变化量来控 制输出信号,以减小输出信号的 误差。
通过预测输入信号的变化趋势来 控制输出信号,以减小输出信号 的超调和响应时间。
PID控制器的参数整定
比例系数
影响控制器的增益,比例系数越 大,控制器的增益越大,输出信 号变化越快。
积分系数
影响积分控制的强度,积分系数 越大,积分控制作用越强,误差 减小越快。
温度控制系统中的应用
温度控制系统是PID控制器的另一个重要应用领域。在工 业和科学实验中,温度控制对于保持恒定的实验条件和产 品质量至关重要。
PID控制器用于温度控制系统的目的是通过自动调节加热 元件的功率或冷却介质的流量,将温度维持在设定的范围 内。
PID控制器通过比较温度传感器的实际测量值与期望值之 间的误差,来调整加热元件或冷却介质的控制信号,以减 小误差并实现稳定的温度控制。
pid控制及其 matlab仿真-详细
目 录
• PID控制理论简介 • MATLAB仿真环境介绍 • PID控制器在MATLAB中的实现 • PID控制器的性能分析 • PID控制器的应用实例 • 结论与展望
01
CATALOGUE
PID控制理论简介
PID控制算法的MATLAB仿真分析
PID的MATLAB仿真程序:%PID Controler 不完全微分clear all;close all;ts=20;sys=tf([1],[60,1],'inputdelay',80);dsys=c2d(sys,ts,'zoh');[num,den]=tfdata(dsys,'v');u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;ud_1=0;y_1=0;y_2=0;y_3=0;error_1=0;ei=0;for k=1:1:100time(k)=k*ts;rin(k)=1.0;%Linear modelyout(k)=-den(2)*y_1+num(2)*u_5;D(k)=0.01*rands(1);yout(k)=yout(k)+D(k);error(k)=rin(k)-yout(k);%PID Controller with partly differential ei=ei+error(k)*ts;kc=0.30;ki=0.0055;TD=140;kd=kc*TD/ts; Tf=180;Q=tf([1],[Tf,1]); %Low Freq Signal FilterM=2; %M=1不完全微分,%M=2普通Pid控制!!if M==1%Using PID with Partial differentialalfa=Tf/(ts+Tf);ud(k)=kd*(1-alfa)*(error(k)-error_1)+alf a*ud_1;u(k)=kc*error(k)+ud(k)+ki*ei;ud_1=ud(k);elseif M==2 %Using Simple PIDu(k)=kc*error(k)+kd*(error(k)-error_1)+ ki*ei;end%Restricting the output of controllerif u(k)>=10u(k)=10;endif u(k)<=-10u(k)=-10;endu_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);error_1=error(k);endfigure(1);plot(time,rin,'b',time,yout,'r');xlabel('time(s)');ylabel('rin,yout');由仿真结果可以看出,采用不完全微分型PID算法,引入不完全微分后能有效克服普通PID的不足,尽管不完全微分算法比普通PID控制算法要复杂的多,但由于其良好的控制特性,近年来越来越广泛的应用。
离散电机pid控制及其matlab仿真
03
在Simulink中构建PID控制器模型,包括比例、积分
和微分三个环节。
pid控制器仿真实现
01
PID控制器参数设置
根据控制要求,设置PID控制器 的比例、积分和微分系数,以及 采样时间等参数。
02
控制器输出与电机 响应
将PID控制器与离散电机模型连 接,观察电机响应与控制器输出 的关系。
03
电流式pid控制算法
电流式pid控制算法原理
电流式pid控制算法是根据电机电流的反馈信号来控制电机的旋转 扭矩。
电流传感器
在电流式pid控制系统中,需要使用电流传感器来检测电机的电流 ,并将电流信号转换为电信号。
控制逻辑
根据反馈信号和设定值之间的差异,通过pid控制算法计算出控制 输入,以调整电机的旋转扭矩。
MATLAB仿真实现
使用MATLAB的Simulink工具箱,搭建PID控制器模型,对伺服系 统进行控制仿真。
THANKS。
02
03
比例(P)控制
通过调节输入信号的幅值 ,以改变输出值的大小。
积分(I)控制
通过累计输入信号的幅值 ,以调节输出值的趋势。
微分(D)控制
通过比较输入信号的变化 率,以预调节输出值的变 化趋势。
离散电机pid控制器设计
选择合适的pid控制器
根据电机特性和控制要求,选择合适的pid控制器。
确定pid参数
基于模糊逻辑的控制器设计
模糊逻辑是一种基于模糊集合理论的智能控制方 法,适用于处理不确定性和非线性的系统。
基于模糊逻辑的控制器设计方法包括:模糊化、 规则库、反模糊化等步骤,可以根据系统的输入 和输出信息来调整pid控制器的参数,以实现更好 的控制效果。
模糊PID控制及其MATLAB仿真讲解
模糊PID控制及其MATLAB实现姓名:专业班级:学号:授课教师:摘要PID(比例积分微分)控制具有结构简单、稳定性能好、可靠性高等优点,尤其适用于可建立精确数学模型的控制系统。
而对于一些多变量、非线性、时滞的系统,传统的PID控制器并不能达到预期的效果。
随着模糊数学的发展,模糊控制的思想逐渐得到控制工程师们的重视,各种模糊控制器也应运而生。
而单纯的模糊控制器有其自身的缺陷—控制效果很粗糙、控制精度无法达到预期标准。
但利用传统的PID控制器和模糊控制器结合形成的模糊自适应的PID控制器可以弥补其缺陷;它将系统对应的误差和误差变化率反馈给模糊控制器进而确定相关参数,保证系统工作在最佳状态,实现优良的控制效果。
论文介绍了参数自适应模糊PID控制器的设计方法和步骤。
并利用MATLAB 中的SIMULINK 和模糊逻辑推理系统工具箱进行了控制系统的仿真研究,并简要地分析了对应的仿真数据。
关键词: 经典PID控制; 模糊控制; 自适应模糊PID控制器; 参数整定; MATLAB仿真ABSTRACTPID(Proportion Integration Differentiation) control, with lots of advantages including simple structure, good stability and high reliability, is quite suitable to establish especially the control system which accurate mathematical model is available and needed. However, taken multivariable, nonlinear and time-lag into consideration, traditional PID controller can not reach the expected effect.Along with the development of Fuzzy Mathematics, control engineers gradually pay much attention to the idea of Fuzzy Control, thus promoting the invention of fuzzy controllers. However, simple fuzzy controller has its own defect, where control effect is quite coarse and the control precision can not reach the expected level. Therefore, the Fuzzy Adaptive PID Controller is created by taking advantage of the superiority of PID Controller and Fuzzy Controller. Taken this controller in use, the corresponding error and its differential error of the control system can be feed backed to the Fuzzy Logic Controller. Moreover, the three parameters of PID Controller is determined online through fuzzification, fuzzy reasoning and defuzzification of the fuzzy system to maintain better working condition than the traditional PID controller.Meanwhile,the design method and general steps are introduced of the Parameter self-setting Fuzzy PID Controller. Eventually, the Fuzzy Inference Systems Toolbox and SIMULINK toolbox are used to simulate Control System. The results of the simulation show that Self-organizing Fuzzy Control System can get a better effect than the Classical PID controlled evidently.Keywords: Classic PID control; Fuzzy Control; Parameters tuning; the Fuzzy Adaptive PID Controller; MATLAB simulation目录第一章绪论 (1)1.1 研究的背景及意义 (1)1.2 经典PID控制系统的分类与简介 (2)1.2.1 P控制 (2)1.2.2 PI控制 (2)1.2.3 PD控制 (2)1.2.4 比例积分微分(PID)控制 (2)1.3 模糊逻辑与模糊控制的概念 (3)1.3.1 模糊控制相关概念 (3)1.3.2 模糊控制的优点 (4)1.4 模糊控制技术的应用概况 (4)1.5 本文的研究目的和内容 (5)第二章PID控制 (6)2.1 PID的算法和参数 (6)2.1.1 位移式PID算法 (6)2.1.2 增量式PID算法 (7)2.1.3 积分分离PID算法 (7)2.1.4 不完全微分PID算法 (8)2.2 PID参数对系统控制性能的影响 (9)2.2.1 比例系数K P对系统性能的影响 (9)2.2.2 积分时间常数T i对系统性能的影响 (9)2.2.3 微分时间常数T d对系统性能的影响 (9)2.3 PID控制器的选择与PID参数整定 (10)2.3.1 PID控制器的选择 (10)2.3.2 PID控制器的参数整定 (10)第三章模糊控制器及其设计 (11)3.1 模糊控制器的基本结构与工作原理 (11)3.2 模糊控制器各部分组成 (11)3.2.1 模糊化接口 (11)3.2.2 知识库 (12)3.2.3 模糊推理机 (12)3.2.4 解模糊接口 (13)3.3模糊推理方式 (13)3.3.1 Mamdani模糊模型(迈达尼型) (13)3.3.2 Takagi-Sugeno模糊模型(高木-关野) (13)3.4模糊控制器的维数确定 (14)3.5 模糊控制器的隶属函数 (15)3.6模糊控制器的解模糊过程 (17)3.7 模糊PID控制器的工作原理 (18)第四章模糊PID控制器的设计 (19)4.1 模糊PID控制器组织结构和算法的确定 (19)4.2 模糊PID控制器模糊部分设计 (19)4.2.1 定义输入、输出模糊集并确定个数类别 (19)4.2.2 确定输入输出变量的实际论域 (20)4.2.3 定义输入、输出的隶属函数 (20)4.2.4 确定相关模糊规则并建立模糊控制规则表 (20)第五章模糊PID控制器的MATLAB仿真 (24)5.1 模糊PID控制的仿真 (24)5.1.1 FIS编辑器 (24)5.1.2 隶属函数 (25)5.1.3 模糊规则库 (25)5.2 对模糊控制器编程仿真 (27)第六章结语 (31)参考文献 (32)第一章绪论1.1 研究的背景及意义随着越来越多的新型自动控制应用于实践,其控制理论的发展也经历了经典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。
基于matlab的pid控制仿真课程设计
基于matlab的pid控制仿真课程设计PID(比例-积分-微分)控制器是一种常见的控制算法,被广泛应用于工业控制系统中。
在本文中,我们将介绍基于MATLAB的PID控制仿真课程设计。
首先,我们将简要介绍PID控制器的原理和特点,然后介绍如何使用MATLAB进行PID控制的仿真。
PID控制器是一种反馈控制器,可以通过比例、积分和微分三部分来调节控制系统的输出。
比例部分根据误差的大小进行调节,积分部分用于消除稳态误差,微分部分用于抑制系统振荡。
通过调节PID控制器的参数,可以使系统的稳定性、响应速度和稳态误差达到预期的要求。
在MATLAB中,可以使用控制系统工具箱来进行PID控制的仿真。
首先,我们需要定义一个系统模型,可以是连续时间系统或离散时间系统。
然后,我们可以使用PID控制器对象来创建一个PID控制器。
PID控制器的参数可以通过试错法、模型辨识等方法进行调节。
一旦系统模型和PID控制器被定义,我们可以使用MATLAB中的仿真工具来进行PID控制器的仿真。
通常,我们将输入信号作为控制器的参考信号,将输出信号作为系统的输出,并将控制器的输出作为系统的输入。
然后,我们可以观察系统的响应,并根据需要调整控制器的参数。
在进行PID控制仿真实验时,我们可以通过选择不同的控制器参数、改变控制器的结构、调整参考信号等方式来研究控制系统的性能。
例如,我们可以改变比例增益来改变系统的稳定性和响应速度,增加积分时间常数来减小稳态误差,增加微分时间常数来抑制系统振荡等。
在课程设计中,我们可以设计不同的控制实验,并分析不同参数对系统性能的影响。
例如,可以研究比例增益对系统稳定性和响应速度的影响,或者研究积分时间常数对稳态误差的影响等。
同时,我们还可以通过比较PID控制和其他控制算法(如PI控制、PD控制等)来评估PID控制的优势和局限性。
在进行PID控制仿真实验时,我们应该注意以下几点。
首先,选择合适的系统模型,确保模型能够准确地描述实际系统的行为。
控制系统pid参数整定方法的matlab仿真
控制系统pid参数整定方法的matlab仿真
控制系统PID参数整定方法的MATLAB仿真,可以分为以下几个步骤:
1. 建立模型。
在MATLAB中建立你要进行PID参数整定的模型,比如电机速度控制系统或温度控制系统。
2. 设计控制器。
根据建立的模型,设计出对应的PID控制器,并将其加入到系统中。
3. 确定初始参数。
在进行PID参数整定前,需要确定PID控制器的初始参数。
通常可以选择Ziegler-Nichols方法、Chien-Hrones-Reswick方法等经典的PID参数整定法则来确定初始参数。
4. 仿真模拟。
使用MATLAB中的仿真工具,对整定后的PID控制器进行仿真模拟,并记录下系统的响应曲线和各项性能指标。
5. 调整参数。
根据仿真结果,对PID控制器的参数进行适当的调整,以达到更理想的控制效果。
6. 再次仿真模拟。
调整完参数后,再次使用MATLAB中的仿真工具,对整定后的PID控制器进行仿真模拟,并比较其与上一次仿真的差异,以确认调整是否合理。
7. 实现控制。
最后,将优化后的PID控制器应用到实际控制系统中,进行控制。
总的来说,PID参数整定是一个相对复杂的过程,需要根据具体情况选择合适的方法和工具。
MATLAB作为一种强大的数学计算软件,可以提供丰富的工具和函数,方便进行控制系统的建模和仿
真,也可以帮助我们更好地进行PID参数整定。
MATLAB和基本PID控制系仿真
3.2 PID控制系统仿真
例:基本PID控制SIMULINK仿真
仿真时取kp=60,ki=1,kd=3,输入指令为rin(k)=sin(0.4*pi*t) 采用ODE45迭代措施,仿真时间为10s。
Signal Generator
Sum
PID
PID Controller
133 s2+25 s Transfer Fcn
措施一
clear all;
close all;
ts=0.001;
sys=tf(523407,[1,86.85,10465,0]);
dsys=c2d(sys,ts,'z');
[num,den]=tfdata(dsys,'v');
u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0;
y_1=0.0;y_2=0.0;y_3=0.0;
Mux
Mux
Scope
参数设置
仿真曲线
3.2.1 数字PID
1、离散系统旳数字PID控制仿真:
离散PID控制算法:
u (k )
k perror(k) ki
k
error( j)T
j0
kd
error(k) error(k T
1)
例:被控对象为:G(s)
523407
s3 86.85s 2 10465s
(5)从频域角度来看,PID控制是经过积分作用于系统旳 低频段,以提升系统旳稳态性能,而微分作用于系统旳中 频段,以改善系统旳动态性能。
Байду номын сангаас
PID参数整定规律
几条基本旳PID参数整定规律: (1)增大百分比系数一般将加紧系统旳响应,在有静差旳情
PID控制算法的MATLAB仿真
PID控制算法的MATLAB仿真假设我们现在要设计一个PID控制器来控制一个被控对象,该对象的传递函数为G(s)。
首先,我们需要确定PID控制器的参数。
这些参数包括比例增益Kp、积分时间Ti和微分时间Td。
在Simulink中,我们可以使用以下步骤来进行PID控制的仿真:1. 打开MATLAB,并在工具栏上选择Simulink模块。
2. 在Simulink模块中,选择一个PID控制器模块,并将其拖放到工作区域中。
4.将被控对象的传递函数G(s)添加到工作区域中,并将其与PID控制器模块连接起来。
5.添加一个把期望值作为输入的信号源,并将其连接到PID控制器模块的输入端口上。
6.添加一个作为输出的信号源,并将其与被控对象的输出端口连接起来。
7. 在Simulink模块中运行仿真。
下面以一个简单的例子来说明PID控制的仿真过程。
假设我们要控制一个小车的速度,将其速度控制在一个期望值上。
小车的动力学方程可以表示为:m * V_dot = F - B * V其中,m为小车的质量,V为小车的速度,F为施加在小车上的力,B 为摩擦系数。
首先,我们需要将动力学方程转化为传递函数的形式。
假设小车的传递函数为:G(s)=1/(m*s+B)在Simulink中,可以通过使用Transfer Fcn模块来表示传递函数。
在工作区域中添加该模块,并设置其参数为1 / (m * s + B)。
接下来,我们需要添加PID控制器模块,并设置其参数。
假设我们选择Kp=1,Ti=0.5,Td=0.1作为PID控制器的参数。
将信号源(期望值)和输出信号(小车速度)连接到PID控制器模块。
然后,将PID控制器的输出连接到小车动力学方程的输入端口。
最后,点击Simulink模块中的“运行”按钮,即可开始仿真。
在进行仿真时,可以观察小车速度是否能够达到期望值,并调整PID控制器的参数以获得更好的控制效果。
通过以上步骤,在MATLAB中可以很方便地进行PID控制的仿真。
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图 12
3 分析与总结
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:
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3
最终,选择采样周期为 Ts 1 ,PID 控制器的控制参数为:
K p 0.25, K i 0.001, K d 3
此时,系统的超调量为 M p 27.7% ,上升时间为 tr 135 ,调整时间为
1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0
参数不变 参数改变
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
图5
相对参数未变时单位阶跃响应而言, 被控对象的惯性时间常数增大使得系统 的响应速度变慢,故而,使得系统的超调量减小,上升时间和调整时间都增大。 又各性能指标的变化量都比较小,故可知,当被控对象的惯性时间常数在一定范 围内变化时,对 PID 控制器的控制效果不会产生太大影响。 当被控对象的纯滞后时间常数增大 5% 时,系统的单位阶跃响应曲线如图 6 所示,此时系统的个暂态性能指标为:
30 630s+1 Transfer Fcn Scope
Add 3 (z-1) z
图7
实际的控制系统中往往存在非线性,如执行机构的非线性。系统的非线性将 会对控制器的控制效果产生影响, 下面通过仿真研究非线性对 PID 控制器控制效 果的影响。 在原控制系统仿真框图中控制器输出后加饱和非线性环节, 得到图 7 所示的 框图。 在保持其它参数不变的情况下得到其阶跃响应曲线如图 8 所示。从响应曲 线可知,加入非线性环节后,系统的超调量、上升时间、调整时间均增大,控制
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 Ki Kd K pTs Ti K pTd Ts 0.005 3.57
按此组控制参数得到的系统阶跃响应曲线如图 2 所示。
1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 参数改变 参数不变
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
图4
当被控对象的惯性时间常数增大 5% 时,系统的单位阶跃响应曲线如图 5 所 示,此时系统的个暂态性能指标为:
M p 26.4%, tr 175, t s 475
G (s) Ke d s 1 Tf s
其中各参数分别为 K 30, T f 630, d 60 。MATLAB 仿真框图如图 1 所示。
-KKp
-KStep Ki
z (z-1) Zero-Order Hold Add Transport Delay
30 630s+1 Transfer Fcn
1 Out1
-KKd
(z-1) z
图1
2 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
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: 1) 通过减小采样周期,使响应曲线平滑。 2) 减小采样周期后,通过增大积分时间常数来保证系统稳定。 3) 减小比例系数和微分时间常数,以减小系统的超调。 改变控制器参数后得到系统的阶跃响应曲线如图 3 所示, 系统的暂态性能得 到明显改善.
t s 445 。稳态误差为 ess 0 。
2.2 模型失配对 PID 控制器控制效果的影响 实际中, 由于建模误差以及被控对象的参数变化,都会使得被控对象传递函 数参数不准确。 一个性能优良的控制器应该在系统参数发生变化时依然具有良好 的控制性能, 既具有较强的鲁棒性。PID 控制器的鲁棒性强弱是由控制器参数确 定后系统的稳定裕度决定的。 下面通过仿真分析被控对象参数变化时 PID 控制器 的控制效果。 当被控对象的比例系数增大 5% 时,系统的单位阶跃响应曲线如图 4 所示, 此时系统的个暂态性能指标为:
d 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 。 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
M p 29.9%, tr 129, t s 410
相对参数未变时单位阶跃响应而言,系统的超调量增大,上升时间和调整时 间都减小,但是,各性能指标的变化量都比较小。这是因为,被控对象的比例系 数增大使得系统的开环增益变大,故而系统响应的快速性得到提高,但超调量也
随之增大。 从被控对象的比例系数变化时系统的单位阶跃响应可知,当被控对象 的比例系数在一定范围内变化时,对 PID 控制器的控制效果不会产生太大影响。
1.4 加脉冲扰动时响应曲线 不加扰动时的响应曲线
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
图 11
1.4 加阶跃扰动时响应曲线 不加扰动时响应曲线
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
效果变坏。
1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0
不含非线性 含非线性
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
图8
2.4 扰动对 PID 控制器控制效果的影响 实际的控制系统中, 被控对象和检测通道往往会受到多种因素的影响,从而 对控制效果产生影响, 下面分别以加在前向通道和反馈通道上的脉冲扰动和阶跃 扰动为例探讨扰动对控制系统的影响。 1) 前向通道上的扰动对控制效果的影响: 在前向通道上控制器输出之后加脉冲扰动和阶跃扰动信号时系统的响应曲 线分别如图 9 和图 10 所示。由响应曲线可知,系统达到稳态后,前向通道上的 扰动信号将使得控制系统的输出产生波动,但通过控制器的作用,控制系统经过 一个过渡过程后将会恢复原来的稳定状态。
M p 31.5%, t0.6 0.4 0.2 0
参数改变 参数不变
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
图6
2.3 非线性对 PID 控制器控制效果的影响
0.25
0.001 Step
z (z-1) Saturation Zero-Order Hold Transport Delay
1.4 加阶跃扰动时响应曲线 不加扰动时响应曲线
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
图9
1.4 加脉冲扰动时响应曲线 不加扰动时响应曲线
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
200
400
600
800
1000
图 10
2) 反馈通道上的扰动对控制效果的影响: 在反馈通道上加脉冲扰动和阶跃扰动信号时, 控制系统的响应曲线分别如图 11 和图 12 所示.由响应曲线可知,控制系统输出随着反馈通道上的扰动变化而 变化,且由反馈通道上的扰动引起的误差不能被消除。但是当扰动消失时,控制 系统也恢复原来的稳定状态。