MatlabSimulink课程上机实验汇报
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03 （ 3 ） 增 大 微 分时 间常 数有 利于 加快 系统 的响 应速 度，使系统超调量减小，稳定性增加，但系统对扰 动的抑制能力减弱。
模糊控制
模糊控制概述
模糊控制是以模糊集合论，模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算 机智能控制。在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影 响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控 制的目的。传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对 于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力。因此便尝试着以 模糊数学来处理这些控制问题。
PID控制器参数的工程整定方法，主要有临界比例法、反应曲线法和衰减法。三种方法各有其特点， 其共同点都是通过试验，然后按照工程经验公式对控制器参数进行整定。但无论采用哪一种方法所得到的 控制器参数，都需要在实际运行中进行最后调整与完善。现在一般采用的是临界比例法。
PID控制
1.2 PID控制器的参数整定
模糊控制
模糊集合
经典集合论中任意一个元素与任意一个集合之间的关系，只是“属于”或“不属于”，两者必居其一 而且只居其一。它描述的是有明确分界线的元素组合。经典集合用0或1简单地表示“属于”或“不属于” 的分类对比，而模糊集合则是把它扩展成用0~1之间的连续变化值来描述元素的属于程度。经典集合中元 素必须符合特征函数，而模糊集合实际上是将经典集合论中的特征函数表示扩展到用隶属度函数来表示。
隶属度函数实质上反映的是事物的渐变性，要遵守一些基本规则。 1．表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合 2．变量所取隶属度函数通常是对称和平衡的 3．隶属度函数要遵从语意顺序和避免不恰当重叠 4．隶属度函数的选择需要考虑重叠指数
模糊控制
模糊集合
隶属度函数举例
模糊控制
模糊化
模糊化就是将精确值转 化为隶属度。
模糊控制
知识库
知识库包括数据库和规 则 库 。 在 M AT L A B 中 有 内置的FUZZY工具箱， 可以直接设定规则。
模糊控制
知识库
规则对应的计算结果
模糊控制
知识库
规则对应的计算 结果
模糊控制
推理决策逻辑
在 M AT L A B 内 置 工 具 箱 中，有两种算法： mamdani和sugeno。
PID控制
1.2 PID控制器的参数整定
PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心内容。它是根据被控过程的特性确定PID控制器的比例 系数、积分时间常数和微分时间常数的大小。
PID控制器参数整定的方法很多，概括起来有两大类：一是理论计算整定法。它主要是依据系统的数 学模型，经过理论计算确定控制器参数。这种方法所得到的计算数据未必可以直接用，还必须通过工程实 际进行调整和修改。二是工程整定方法，它主要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行，且方法简 单、易于掌握，在工程实际中被广泛采用。
临界比例度法步骤： （1）将调节器的积分时间置于最大，微分时间置零。 （2）将比例系数增大，直至出现临界振荡，记录临界振荡增益和周期。 （3）根据增益和周期，利用经验公式和控制器类型整定相应的PID参数。
PID控制
1.3 仿真结果对比
如图是建立的对传递函数为G(s)=1/(5s+1)(2s+1)(10s+1)的系统模型的控制，输入相同的 激励，上半部分通过用临界比例度法进行参数整定，下半部分利用simulink自带的PID调节器自本专业的相关知识，运用MATlAB的计算仿真能力，对专业问题进行仿真 计 算 ， 加 深 知 识 的 理 解 和 加 强 M AT L A B 软 件 的 应 用 。
03
上机内容
PID控制
1.1 PID控制概述
在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。 PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、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。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、 微分计算出控制量进行控制的。 PID控制器具有以下优点： （1）原理简单，使用方便。 （2）适应性强。 （3）鲁棒性强，即其控制品质对被控制对象特性的变化不太敏感。
模糊PID控制
模糊PID控制是将PID控制和模糊 控制进行结合，simulink搭建模 型如图所示。被控对象传递函数 G(s)=1/(5s+1)(2s+1)(10s+1) 保持不变，上半部分应用模糊PID 控制，下半部分应用PID调节器控 制。
模糊PID控制
sigal
350 Fuzzy PID PID tuner
时系统输出存在稳态误差（Steady-state error）。
积分控制
在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入 稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统。为了消除稳态误差，在控制器 中必须引入“积分项”。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便 误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等 于零。因此，比例+积分（PI）控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。
PID控制
1.3 仿真结果对比
sigal
1.4 PID tuner 临界比例度法
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 time(s)
由左图可知，临界比例度法整定的 出来的参数在控制时超调量比较高，但 上升速度快，可以适当增大积分时间常 数降低超调。而simulink中的PID调节 器在有确定系统数学模型的情况下可以 直接应用获取初步参数。
Matlab/Simulink 课程上机实验汇报
目录
01
上机实验目的
02
上机内容
03
上机练习任务
04
总结
01
上机实验目的
上机实验目的
1 ． 了 解 M ATA L B 程 序 设 计 语 言 的 基 本 特 点 ， 熟 悉 M AT L A B 软 件 的 运 行 环 境 ； 2．掌握变量、函数等有关概念，掌握M文件和simulink仿真的基本使用方法。
300
250
200
150
100
50
0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 time(s)
PID控制与模糊PID控制对比
可以看出，相比于PID调节器的控制 曲线，模糊PID控制基本没有超调， 系统稳定时间几乎相同，不过存在一 定的静态误差。
04
总结
总结
通过学习Matlab软件的应用，掌握了基本的M函数的 编写方法和simulink仿真模型的搭建。通过这次simulink 仿真实验，对比了传统PID控制和模糊PID控制的优缺点， 加深了对知识的理解和记忆。感谢老师的课上的指导，使我 认识到Matlab软件不仅是一款强大的数据分析处理软件， 而且是强大的仿真软件，画图软件，对研究生的科研工作起 到不可替代的作用。希望自己能在今后的科研工作中熟练掌 握Matlab的应用方法，更好地完成科研任务。
PID控制
1.3 仿真结果对比
基本的PID参数整定规律：
01 （ 1 ） 增 大 比 例系 数一 般将 加快 系统 的响 应， 在有 静差的情况下有利于减小静差，但是过大的比例系 数会使系统有比较大的超调，并产生振荡，使稳定 性变坏。
02 （ 2） 增 大 积 分时 间常 数有 利于 减小 超调 ，减 小振 荡，使系统的稳定性增加，但是系统静差消除时间 变长。
PID控制
微分控制
在微分控制中，控制器的输出与输入误差信号的微分（即误差的变化率）成正比关系。自动控制系统 在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。其原因是由于存在有较大惯性组件（环节）或有滞后 组件，具有抑制误差的作用，其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差的作用的变化“超 前”，即在误差接近零时，抑制误差的作用就应该是零。这就是说，在控制器中仅引入 “比例”项往往 是不够的，比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的是“微分项”，它能预测误差变化的趋 势，这样，具有比例+微分的控制器，就能够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免 了被控量的严重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象，比例+微分（PD）控制器能改善系统在调节 过程中的动态特性。
谢谢
PID控制
1.1 PID控制概述
在线性连续系统中，控制规律通常由以下三种情况组成：
01 （1）比例控制：控制作用u与偏差e成比例关系；
02 （2）积分控制：控制作用u为偏差e对时间的积分成比例关系；
03 （3）微分控制：控制作用u为偏差e对时间的导数成比例关系；
PID控制
比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制
模糊控制
模糊控制概述
模糊控制是以模糊集合论，模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算 机智能控制。在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影 响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控 制的目的。传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对 于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力。因此便尝试着以 模糊数学来处理这些控制问题。
PID控制器参数的工程整定方法，主要有临界比例法、反应曲线法和衰减法。三种方法各有其特点， 其共同点都是通过试验，然后按照工程经验公式对控制器参数进行整定。但无论采用哪一种方法所得到的 控制器参数，都需要在实际运行中进行最后调整与完善。现在一般采用的是临界比例法。
PID控制
1.2 PID控制器的参数整定
模糊控制
模糊集合
经典集合论中任意一个元素与任意一个集合之间的关系，只是“属于”或“不属于”，两者必居其一 而且只居其一。它描述的是有明确分界线的元素组合。经典集合用0或1简单地表示“属于”或“不属于” 的分类对比，而模糊集合则是把它扩展成用0~1之间的连续变化值来描述元素的属于程度。经典集合中元 素必须符合特征函数，而模糊集合实际上是将经典集合论中的特征函数表示扩展到用隶属度函数来表示。
隶属度函数实质上反映的是事物的渐变性，要遵守一些基本规则。 1．表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合 2．变量所取隶属度函数通常是对称和平衡的 3．隶属度函数要遵从语意顺序和避免不恰当重叠 4．隶属度函数的选择需要考虑重叠指数
模糊控制
模糊集合
隶属度函数举例
模糊控制
模糊化
模糊化就是将精确值转 化为隶属度。
模糊控制
知识库
知识库包括数据库和规 则 库 。 在 M AT L A B 中 有 内置的FUZZY工具箱， 可以直接设定规则。
模糊控制
知识库
规则对应的计算结果
模糊控制
知识库
规则对应的计算 结果
模糊控制
推理决策逻辑
在 M AT L A B 内 置 工 具 箱 中，有两种算法： mamdani和sugeno。
PID控制
1.2 PID控制器的参数整定
PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心内容。它是根据被控过程的特性确定PID控制器的比例 系数、积分时间常数和微分时间常数的大小。
PID控制器参数整定的方法很多，概括起来有两大类：一是理论计算整定法。它主要是依据系统的数 学模型，经过理论计算确定控制器参数。这种方法所得到的计算数据未必可以直接用，还必须通过工程实 际进行调整和修改。二是工程整定方法，它主要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行，且方法简 单、易于掌握，在工程实际中被广泛采用。
临界比例度法步骤： （1）将调节器的积分时间置于最大，微分时间置零。 （2）将比例系数增大，直至出现临界振荡，记录临界振荡增益和周期。 （3）根据增益和周期，利用经验公式和控制器类型整定相应的PID参数。
PID控制
1.3 仿真结果对比
如图是建立的对传递函数为G(s)=1/(5s+1)(2s+1)(10s+1)的系统模型的控制，输入相同的 激励，上半部分通过用临界比例度法进行参数整定，下半部分利用simulink自带的PID调节器自本专业的相关知识，运用MATlAB的计算仿真能力，对专业问题进行仿真 计 算 ， 加 深 知 识 的 理 解 和 加 强 M AT L A B 软 件 的 应 用 。
03
上机内容
PID控制
1.1 PID控制概述
在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。 PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、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。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、 微分计算出控制量进行控制的。 PID控制器具有以下优点： （1）原理简单，使用方便。 （2）适应性强。 （3）鲁棒性强，即其控制品质对被控制对象特性的变化不太敏感。
模糊PID控制
模糊PID控制是将PID控制和模糊 控制进行结合，simulink搭建模 型如图所示。被控对象传递函数 G(s)=1/(5s+1)(2s+1)(10s+1) 保持不变，上半部分应用模糊PID 控制，下半部分应用PID调节器控 制。
模糊PID控制
sigal
350 Fuzzy PID PID tuner
时系统输出存在稳态误差（Steady-state error）。
积分控制
在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入 稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统。为了消除稳态误差，在控制器 中必须引入“积分项”。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便 误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等 于零。因此，比例+积分（PI）控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。
PID控制
1.3 仿真结果对比
sigal
1.4 PID tuner 临界比例度法
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 time(s)
由左图可知，临界比例度法整定的 出来的参数在控制时超调量比较高，但 上升速度快，可以适当增大积分时间常 数降低超调。而simulink中的PID调节 器在有确定系统数学模型的情况下可以 直接应用获取初步参数。
Matlab/Simulink 课程上机实验汇报
目录
01
上机实验目的
02
上机内容
03
上机练习任务
04
总结
01
上机实验目的
上机实验目的
1 ． 了 解 M ATA L B 程 序 设 计 语 言 的 基 本 特 点 ， 熟 悉 M AT L A B 软 件 的 运 行 环 境 ； 2．掌握变量、函数等有关概念，掌握M文件和simulink仿真的基本使用方法。
300
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0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 time(s)
PID控制与模糊PID控制对比
可以看出，相比于PID调节器的控制 曲线，模糊PID控制基本没有超调， 系统稳定时间几乎相同，不过存在一 定的静态误差。
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总结
总结
通过学习Matlab软件的应用，掌握了基本的M函数的 编写方法和simulink仿真模型的搭建。通过这次simulink 仿真实验，对比了传统PID控制和模糊PID控制的优缺点， 加深了对知识的理解和记忆。感谢老师的课上的指导，使我 认识到Matlab软件不仅是一款强大的数据分析处理软件， 而且是强大的仿真软件，画图软件，对研究生的科研工作起 到不可替代的作用。希望自己能在今后的科研工作中熟练掌 握Matlab的应用方法，更好地完成科研任务。
PID控制
1.3 仿真结果对比
基本的PID参数整定规律：
01 （ 1 ） 增 大 比 例系 数一 般将 加快 系统 的响 应， 在有 静差的情况下有利于减小静差，但是过大的比例系 数会使系统有比较大的超调，并产生振荡，使稳定 性变坏。
02 （ 2） 增 大 积 分时 间常 数有 利于 减小 超调 ，减 小振 荡，使系统的稳定性增加，但是系统静差消除时间 变长。
PID控制
微分控制
在微分控制中，控制器的输出与输入误差信号的微分（即误差的变化率）成正比关系。自动控制系统 在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。其原因是由于存在有较大惯性组件（环节）或有滞后 组件，具有抑制误差的作用，其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差的作用的变化“超 前”，即在误差接近零时，抑制误差的作用就应该是零。这就是说，在控制器中仅引入 “比例”项往往 是不够的，比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的是“微分项”，它能预测误差变化的趋 势，这样，具有比例+微分的控制器，就能够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免 了被控量的严重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象，比例+微分（PD）控制器能改善系统在调节 过程中的动态特性。
谢谢
PID控制
1.1 PID控制概述
在线性连续系统中，控制规律通常由以下三种情况组成：
01 （1）比例控制：控制作用u与偏差e成比例关系；
02 （2）积分控制：控制作用u为偏差e对时间的积分成比例关系；
03 （3）微分控制：控制作用u为偏差e对时间的导数成比例关系；
PID控制
比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制