PID控制matlab程序

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matlab中pid控制器的应用实例

matlab中pid控制器的应用实例Matlab中PID控制器的应用实例引言PID控制器是一种常用的控制器，可以广泛应用于自动控制系统中。

其中，P代表比例，I代表积分，D代表微分。

PID控制器通过对误差、误差的积分和误差的微分进行加权求和，以便更好地控制系统的输出。

在本文中，我们将使用Matlab来演示PID控制器的应用实例。

我们将从控制物理实验中的水位控制系统开始，然后详细介绍PID控制器的原理和参数调整，最后使用Matlab进行仿真实验和结果分析。

一、实验背景我们考虑一个简单的水位控制系统。

系统由一个水箱和一个控制阀组成。

当水箱的水位低于设定水位时，控制阀将打开，往水箱中注水，当水位达到设定水位时，控制阀将关闭。

我们的目标是设计一个PID控制器，以便精确控制水箱中的水位。

二、PID控制器介绍在介绍PID控制器之前，我们需要了解一些基本的概念。

1. 比例控制（P）比例控制是根据误差的大小来调整控制量的大小。

比例增益参数Kp用于调整误差和控制量之间的比例关系。

控制量可通过以下公式计算：Control = Kp * Error其中，Error是设定值与测量值之间的差异。

2. 积分控制（I）积分控制用于减小系统的稳态误差。

积分增益参数Ki用于计算控制量的积分部分。

控制量可通过以下公式计算：Control = Kp * Error + Ki * \int Error dt其中，\int Error dt表示误差的积分。

3. 微分控制（D）微分控制用于减小系统的瞬态误差。

微分增益参数Kd用于计算控制量的微分部分。

控制量可通过以下公式计算：Control = Kp * Error + Ki * \int Error dt + Kd * \frac{{dError}}{{dt}}其中，\frac{{dError}}{{dt}}表示误差的微分。

三、PID控制器参数调整PID控制器中的三个参数（Kp，Ki，Kd）对控制器的性能有着重要的影响。

PID控制及其MATLAB仿真详细课件

积分分离控制基本思路是，当被控量与设定值偏差较大时，取消积分作用，以免由于积分作用使系统稳定性降低，超调量增大；当被控量接近给定量时，引入积分控制，以便消除静差，提高控制精度。
1.3.5 积分分离PID控制算法及仿真
具体实现的步骤是： 1、根据实际情况，人为设定阈值ε＞0； 2、当∣e (k)∣＞ε时，采用PD控制，可避免产生过大的超调，又使系统有较快的响应； 3、当∣e (k)∣≤ε时，采用PID控制，以保证系统的控制精度。
G(s)
U (s) E(s)
k p 1
1 T1s
TD s
1.1 PID控制原理
PID控制器各校正环节的作用如下：
比例环节：成比例地反映控制系统的偏差信号e(t)，偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用，以减小偏差。积分环节：主要用于消除静差，提高系统的无差度。积分作用的强弱取决于积分时间常数T,T越大，积分作用越弱，反之则越强。微分环节：反映偏差信号的变化趋势，并能在偏差信号变得太大之前，在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统的动作速度，减少调节时间。
1)T )
e(k) e(k
1)
dt
T
T
1.3.1 位置式PID控制算法
可得离散表达式：
u(k
)
k
p
(e(k
)
T T1
k e( j) TD
j0
T
(e(k) e(k
1)))
k p e(k )
ki
k
e(
j0
j)T
kd
e(k )
e(k T
1)
式中，Ki=Kp/Ti,Kd=KpTd,T为采样周期，K为采样序号，k=1,2,……,e (k-1)和e (k)分别为第(k-1)和第k时刻所得的偏差信号。

学生--PID控制MATLAB仿真实验

计算机控制技术实验指导书（MATLAB版）机电学院杨蜀秦编2012-11-19实验一连续系统的模拟PID 仿真一、基本的PID 控制在模拟控制系统中，控制器最常用的控制规律是PID 控制。

模拟PID 控制系统原理框图如图1-1所示。

图1-1 模拟PID 控制系统原理框图PID 控制规律为：⎪⎪⎭⎫⎝⎛++=⎰dt t de T dt t e T t e k t u DtI p )()(1)()(0或写成传递函数的形式⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++==s T s T k s E s U s G D I p 11)()()( Ex1 以二阶线性传递函数ss 251332+为被控对象，进行模拟PID 控制。

输入信号)2.0*2sin()(t t r π=，仿真时取3,1,60===d i p k k k ，采用ODE45迭代方法，仿真时间10s 。

仿真方法一：在Simulink 下进行仿真，PID 控制由Simulink Extras 节点中的PID Controller 提供。

仿真程序：ex1_1.mdl ，如图1-2所示。

图1-2 连续系统PID 的Simulink 仿真程序连续系统的模拟PID 控制正弦响应结果如图1-3所示。

图1-3 连续系统的模拟PID 控制正弦响应仿真方法二：在仿真一的基础上，将仿真结果输出到工作空间中，并利用m 文件作图。

仿真程序：ex1_2.mdl ，程序中同时采用了传递函数的另一种表达方式，即状态方程的形式，其中[]0,01,1330,25010==⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=D C B A ，如图1-4所示。

m 文件作图程序：ex1_2plot.mclose all ;plot(t,rin,'k',t,yout,'k'); xlabel('time(s)'); ylabel('r,y');二、线性时变系统的PID 控制 Ex2 设被控对象为Jss Ks G +=2)(，其中)2sin(300400),6sin(1020t K t J ππ+=+=，输入信号为)2sin(5.0t π。

专家PID控制的MATLAB程序代码

专家PID控制1.专家PID控制原理专家PID控制的实质是：基于受控对象和控制规律的各种知识，无须知道被控对象的精确模型，利用专家经验来设计PID参数。

专家PID控制是一种直接型专家控制器。

图1 典型二阶系统单位阶跃响应误差曲线令e(k)表示离散化的当前采样时刻的误差值，e(k -1)，e(k -2)分别表示前一个和前两个采样时刻的误差值，则有∆e(k)=e(k)-e(k -1)∆e(k -1)=e(k -1)-e(k -2)根据误差及其变化，对图1所示的二阶系统单位阶跃响应误差曲线进行如下定性分析：(1)当|e(k)|>M1时，说明误差的绝对值已经很大。

不论误差变化趋势如何，都应考虑控制器的输出按定值输出，以达到迅速调整误差，使误差绝对值以最大速度减小，同时避免超调。

此时，它相当于实施开环控制。

(2)当e(k)∆e(k)>0或∆e(k)=0时，说明误差在朝误差绝对值增大方向变化，或误差为某一常值，未发生变化。

1)如果|e(k)|>M2，说明误差较大，可考虑由控制器实施较强的控制作用，使误差绝对值朝减小方向变化，迅速减小误差的绝对值，控制器输出为u(k)=u(k -1)+k1{k p[e(k)-e(k -1)]+k i e(k)+k d[e(k)-2e(k -1)+e(k -2)]}2)如果|e(k)|<M2，说明尽管误差朝绝对值增大方向变化，但误差绝对值本身并不是很大，可考虑实施一般的控制作用，扭转误差的变化趋势，使其朝误差绝对值减小方向变化，控制器输出为u (k )=u (k -1)+k p [e (k )-e (k -1)]+k i e (k )+k d [e (k )-2e (k -1)+e (k -2)](3)当e (k )∆e (k )<0，∆e (k )∆e (k -1)>0或e (k )=0时，说明误差的绝对值朝减小的方向变化，或者已经达到平衡状态。

Matlab控制系统工具箱的PID控制设计指南

Matlab控制系统工具箱的PID控制设计指南导言控制系统工具箱是Matlab提供的一个用于分析和设计控制系统的工具包。

其中，PID控制是最常用且广泛应用的一种控制算法。

本文将介绍Matlab控制系统工具箱中PID控制的设计指南，帮助读者快速掌握PID控制的原理和实践技巧。

一、PID控制简介PID控制是一种基于比例、积分和微分的控制方法，适用于各种不确定性和变化的系统。

PID控制器通过实时测量系统的误差（e），并计算比例项（P）、积分项（I）和微分项（D）的乘积和，调整输出控制信号（u），进而实现对系统的稳定控制。

二、PID控制的数学模型PID控制器可以用以下的数学模型表示：u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * △e(t)/dt其中，u(t)表示控制器的输出，e(t)表示误差，Kp、Ki和Kd分别代表比例、积分和微分控制器的增益参数。

PID控制的目标是调整这些参数以使误差最小化。

三、PID控制器的参数调节PID控制器的性能和稳定性取决于增益参数的设置。

Matlab控制系统工具箱提供了多种方法来自动或手动地调节这些参数。

1. 自动调参方法Matlab提供了一些自动调参的函数，如pidtune和pidtool。

这些函数可以根据系统的频率响应和稳定性指标，自动选择合适的PID参数。

使用这些方法可以节省调试时间，但需要注意调参结果的合理性和系统实际需求的匹配性。

2. 手动调参方法手动调参是一种通过试验和调整来寻找最佳PID参数的方法。

Matlab中可以使用step函数或PID Controller Tuner App来进行手动调参。

这种方法需要对系统的特性和动态响应有一定的了解，并经过多次试验和优化来寻找最佳参数。

四、PID控制器的性能分析在设计PID控制器时，除了调节参数之外，还需要进行性能分析来评估控制质量和稳定性。

Matlab控制系统工具箱提供了一些常用的性能指标和分析工具。

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。

基于MATLAB的PID-控制器设计

基于MATLAB的PID 控制器设计基于MATLAB的PID 控制器设计一、PID控制简介PID控制是最早发展起来的经典控制策略, 是用于过程控制最有效的策略之一。

由于其原理简单、技术成，在实际应用中较易于整定, 在工业控制中得到了广泛的应用。

它最大的优点是不需了解被控对象精确的数学模型,只需在线根据系统误差及误差的变化率等简单参数, 经过经验进行调节器参数在线整定, 即可取得满意的结果, 具有很大的适应性和灵活性。

积分作用:可以减少稳态误差, 但另一方面也容易导致积分饱和, 使系统的超调量增大。

微分作用:可提高系统的响应速度, 但其对高频干扰特别敏感, 甚至会导致系统失稳。

所以, 正确计算控制器的参数, 有效合理地实现PID控制器的设计,对于PID 控制器在过程控制中的广泛应用具有重要的理论和现实意义。

在PID控制系统中, PID控制器分别对误差信号e（t）进行比例、积分与微分运算, 其结果的加权和构成系统的控制信号u（t），送给对象模型加以控制。

PID控制器的数学描述为其传递函数可表示为:从根本上讲, 设计PID控制器也就是确定其比例系数Kp、积分系数T i 和微分系数T d , 这三个系数取值的不同, 决定了比例、积分和微分作用的强弱。

控制系统的整定就是在控制系统的结构已经确定、控制仪表和控制对象等处在正常状态的情况下, 适当选择控制器参数使控制仪表的特性和控制对象的特性相配合, 从而使控制系统的运行达到最佳状态, 取得最好的控制效果。

二、MATLAB的Ziegler-Nichols算法PID控制器设计。

1、PID控制器的Ziegler-Nichols参数整定在实际的过程控制系统中, 有大量的对象模型可以近似地由一阶模型来表示。

这个对象模型可以表示为sL-esT1KG(s)+=如果不能建立起系统的物理模型, 可通过试验测取对象模型的阶跃响应, 从而得到模型参数。

当然, 我们也可在已知对象模型的情况下, 利用MATLAB，通过使用step ( ) 函数得到对象模型的开环阶跃响应曲线。

matlab pid算例

matlab pid算例在MATLAB中，你可以使用Control System Toolbox来设计和分析PID控制器。

以下是一个简单的PID控制器设计示例：首先，我们需要定义一个目标系统。

假设我们正在控制一个简单的系统，如直流电机，其传递函数为：```matlabs = tf('s');P_motor = 1/(0.05*s + 1);```在这个例子中，`s`是Laplace变换的变量，`P_motor`是电机的传递函数。

接下来，我们可以设计PID控制器。

PID控制器的传递函数为：```matlabKp = 1; % 比例增益Ki = 1; % 积分增益Kd = 1; % 微分增益C_pid = tf([Kp Kd], [1 Ki]);```在这里，`Kp`、`Ki`和`Kd`是PID控制器的比例、积分和微分增益。

然后，我们可以创建一个系统模型，该模型包含我们的目标系统（电机）和PID控制器。

这个系统的传递函数为：```matlabsys = feedback(C_pid*P_motor, 1);```在这里，`feedback`函数创建了一个包含PID控制器和电机的反馈系统。

最后，我们可以使用`step`函数来模拟系统的响应。

例如，我们可以模拟系统对单位阶跃函数的响应：```matlabstep(sys);```这将生成一个图形，显示系统在单位阶跃输入下的响应。

需要注意的是，上述代码中的`Kp`、`Ki`和`Kd`值是随意选择的。

在实际应用中，你可能需要通过实验或优化算法来确定这些值，以便得到最佳的系统性能。

以上就是在MATLAB中设计PID控制器的一个基本示例。

如果你对控制系统有更深入的理解，你可以根据需要对PID控制器进行更复杂的设计和分析。

分数阶pid matlab

在MATLAB 中实现分数阶PID 控制器需要进行一些特殊的步骤，因为MATLAB 的标准PID 控制器是基于整数阶的。

但是，你可以通过自定义函数或者使用额外的工具箱（如FOMCON 工具箱）来实现分数阶PID 控制器。

以下是一个基本的步骤指南，用于在MATLAB 中实现分数阶PID 控制器：定义分数阶微积分：分数阶微积分通常使用特殊的函数来定义，如Grünwald-Letnikov 定义、Riemann-Liouville 定义或Caputo 定义。

在MATLAB 中，你可能需要编写自定义函数来计算分数阶微分或积分。

设计分数阶PID 控制器：分数阶PID 控制器的传递函数可以表示为：C(s) = Kp + Ki/s^λ+ Kd * s^μ其中Kp 是比例增益，Ki 是积分增益，Kd 是微分增益，λ和μ是分数阶次（它们可以是任何实数，而不仅仅是整数）。

实现控制器：你可以使用MATLAB 的tf 函数（传递函数）来创建控制器模型，但是tf 函数只接受整数作为阶次。

因此，你需要使用s^real 形式的表达式，并通过符号计算或自定义函数来处理它们。

使用FOMCON 工具箱：FOMCON 是一个用于分数阶建模和控制的MATLAB 工具箱。

如果你已经安装了FOMCON 工具箱，那么你可以直接使用它提供的函数来创建和模拟分数阶系统。

例如，使用fomcon 函数来创建分数阶控制器对象。

模拟和测试：一旦你有了分数阶PID 控制器，你可以使用MATLAB 的控制系统工具箱中的函数（如step、bode、nyquist 等）来模拟和测试控制器的性能。

实现到实际系统：如果你打算将分数阶PID 控制器实现到实际系统中，你需要考虑如何将分数阶算法离散化，并编写能够在实时系统中运行的代码。

这可能需要额外的编程和调试工作。

请注意，实现分数阶控制器可能比实现传统的整数阶控制器更复杂，因为分数阶微积分本身就是一个更复杂的数学领域。

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。

基于MATLAB的PID控制器设计说明

基于MATLAB的PID控制器设计说明PID控制是一种广泛应用于工业控制系统中的常用控制方法。

其主要思想是通过对系统输出和系统期望值之间的误差进行反馈调节，从而实现对系统的精确控制。

PID控制器的设计主要包括三个方面：比例控制、积分控制和微分控制。

下面将对MATLAB中的PID控制器设计进行详细说明。

第一步，确定系统模型：在设计PID控制器之前，首先需要获得被控对象的数学模型。

可以通过实验测量、建立数学模型或者系统辨识等方法来获取系统模型。

一般而言，常用的系统模型有传递函数模型和状态空间模型。

第二步，选择控制器类型：在MATLAB中，可以使用pid函数来构造PID控制器对象。

pid函数有多个重载形式，可以根据系统的实际情况选择适合的函数。

通常有两种常见的方式，一种是使用系统传递函数作为输入参数，另一种是使用系统状态空间模型作为参数。

例如，可以使用以下形式调用pid函数来构造一个PID控制器对象：pid_controller = pid(P, I, D)其中P、I和D分别表示比例增益、积分增益和微分增益。

根据系统的实际需求，可以调整这三个参数来获得更好的控制效果。

通常可以通过试探法或者经验法来选取合适的参数值。

第三步，闭环控制：在得到PID控制器对象后，可以通过MATLAB中的反馈函数来实现闭环控制。

反馈函数的基本形式如下：sys_cl = feedback(sys, pid_controller)其中sys为被控对象的传递函数或状态空间模型。

反馈函数可以自动生成闭环传递函数或闭环状态空间模型，并返回新的系统模型sys_cl。

第四步，性能评估和调试：在实际应用中，需要对系统的控制性能进行评估和调试。

MATLAB提供了一系列功能强大的工具和函数用于控制系统分析和调试，如step函数、bode函数、nyquist函数等。

这些工具可以帮助分析系统的响应特性、稳定性和鲁棒性，并通过调整PID控制器的参数来获得更好的控制效果。

pid控制及其matlab仿真-详细

根据线性化后的模型设计PID控制器，并调整参数以满足系统性能要求。
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

增量式PID控制算法的MATLAB仿真

增量式PID 控制算法的MATLAB 仿真PID 控制的原理在工程实际中，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。

当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID 控制技术最为方便。

即当我们不完全了解一个系统和被控对象,或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID 控制技术。

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。

一、题目：用增量式PID 控制传递函数为G(s)的被控对象G （s ）=5/(s^2+2s+10),用增量式PID 控制算法编写仿真程序（输入分别为单位阶跃、正弦信号，采样时间为1ms ，控制器输出限幅：[-5,5],仿真曲线包括系统输出及误差曲线，并加上注释、图例）。

程序如下二、增量式PID 原理{U(k)= ∆u(k)+ U(k-1)或{U(k)= ∆u(k)+ U(k-1)注：U(k)才是PID 控制器的输出三、分析过程1、对G(s)进行离散化即进行Z 变换得到Z 传递函数G(Z)；2、分子分母除以z 的最高次数即除以z 的最高次得到；)]}2()1(2)([)()]1()({[)(-+--++--=∆n n n TT n T Tn n K n U D I P O εεεεεε)]2()1(2)([)(i )]1()([)(-+--++--=∆n n n Kd n K n n K n U P O εεεεεε3、由z 的位移定理Z[e(t-kt)]=z^k*E(z)逆变换得到差分方程；4、PID 编程实现P ：△y = Kp* △ε I: D:由于是仿真采样此处为增量式PID 控制故按照以下程序实现PID 控制：x(1)=error-error_1; %Calculating P x(2)=error-2*error_1+error_2; %Calculating D x(3)=error; %Calculating I四、程序清单clear all; close all; ts=0.001; sys=tf(5,[1,2,1 0]); dsys=c2d(sys,ts,'z'); [num,den]=tfdata(dsys,'v'); u_1=0.0;u_2=0.0; y_1=0.0;y_2=0.0; x=[0,0,0]'; error_1=0; error_2=0; for k=1:1:10000 time(k)=k*ts; S=2; if S==1kp=6;ki=45;kd=5;rin(k)=1; %Step Signal elseif S==2⎰⋅=∆dt T y I ε1dtd T y Dε=∆kp=10;ki=0.1;kd=15; %Sine Signalrin(k)=0.5*sin(2*pi*k*ts);enddu(k)=kp*x(1)+kd*x(2)+ki*x(3); %PID Controlleru(k)=u_1+du(k);%Restricting the output of controllerif u(k)>=5u(k)=5;endif u(k)<=-5u(k)=-5;end%Linear modelyout(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2+num(2)*u_1+num(3)*u_2; error(k)=rin(k)-yout(k);%Return of parametersu_2=u_1;u_1=u(k);y_2=y_1;y_1=yout(k);x(1)=error(k)-error_1; %Calculating Px(2)=error(k)-2*error_1+error_2; %Calculating Dx(3)=error(k); %Calculating Ierror_2=error_1;error_1=error(k);endfigure(1);plot(time,rin,'b',time,yout,'r');xlabel('time(s)'),ylabel('rin,yout');figure(2);plot(time,error,'r')xlabel('time(s)');ylabel('error');调节过程如下：1. 首先调节ki=kd=0,调节比例环节kp,从小到大直至临界稳定。

毕业设计--基于MATLAB的PID控制算法的实现

摘要目前工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。

PID 控制及其控制器已在工程实际中得到了广泛的应用。

本文介绍了PID控制的基础知识和工作原理，并讨论PID控制器的类型以及各种控制器的优缺点，为进行数字PID的算法研究和仿真提供理论基础。

在简单介绍工业过程控制中经常使用到的位置式和增量式PID控制后主要讨论了两种改进的数字PID控制算法：积分分离PID算法与不完全微分PID算法，比较传统控制算法与改进的算法的优缺点，并基于MATLAB对其进行仿真，讨论仿真结果。

仿真结果表明：积分分离控制算法和不完全微分控制算法可以提高控制精度和消除系统高频干扰等。

证明改进的PID控制算法相比一般PID控制算法有很多优点。

关键词：数字PID；积分分离；不完全微分；MATLAB仿真AbstractAt present the level of industrial automation has become an important sign of the modernization of every industries.PID control and controllers now have been worked in a wide range of engineering applications.This paper briefly introduces and discusses the types and the advantages or disadvantages of the PID controllers.These konwledge lay the foundation for the arithmetical research and the simulation.It mainly discusses two improved PID control algorithms: Integral separation PID control algorithm and Not completely differential PID control algorithm after introducing the Incremental PID control and the Position control algorithm used in the industrial process paring the advantage and diadvantage of the traditional PID control algorithm to the improved PID control algorithm and discussing the results of MATLAB simulation.The simulation results show that the Integral separation PID control algorithm and Not completely differential PID control algorithm can improve the control accuracy and eliminate the high frequency interference ,etc.This article proves that the improved PID control algorithm have more advantages than normal PID control algorithm.Key words:digital PID; Integral separation; Not completely differential simulation; MATLAB simulation目录第1章概述 (1)1.1设计的目的和意义 (1)1.2国内外研究发展现状 (1)1.3本次设计的研究内容 (2)第2章 PID控制基本理论 (3)2.1PID的工作原理 (3)2.2PID控制器类型分类 (4)2.4PID控制器参数确定 (6)2.5PID控制器优缺点 (10)2.6本章小结 (10)第3章数字PID控制算法及仿真意义 (11)3.1数字PID控制算法 (11)3.2MATLAB简介 (19)3.3PID仿真的意义 (21)3.4本章小结 (22)第4章改进型PID控制算法及仿真 (23)4.1积分分离式PID控制算法 (23)4.2不完全微分PID控制算法 (27)4.3本章小结 (32)结论 (33)参考文献 (34)致谢 (35)附录 (36)第1章概述1.1 设计的目的和意义PID控制由于结构简单、工作稳定、鲁棒性好等因素在当今的工业过程控制中仍占有主导地位。

MATLAB技术PID控制方法

MATLAB技术PID控制方法引言：现代工业中，自动化控制技术的应用已经广泛而深入。

PID控制是常用的自动控制方法之一，它通过对系统的反馈信号进行连续调整，使得系统能够迅速响应和稳定运行。

在PID控制中，MATLAB作为一种强大的数学计算工具和编程语言，可以极大地简化控制系统的设计和开发过程。

本文将介绍MATLAB技术在PID控制方法中的应用，探讨其原理和实现方法。

一、PID控制概述PID控制是一种经典的自动控制方法，它由比例控制、积分控制和微分控制三个部分组成，可以通过对系统误差进行连续调整，实现对被控对象的精确控制。

比例控制根据误差的大小进行反馈调整，积分控制根据误差的积分值进行反馈调整，微分控制根据误差的变化率进行反馈调整。

PID控制器根据系统的特性和需求，通过调节比例系数、积分时间和微分时间，确定适合的控制参数，实现对系统的稳定运行。

二、MATLAB在PID控制中的应用1. 定义被控对象的传递函数在MATLAB中，可以使用tf函数来定义被控对象的传递函数。

传递函数描述了系统的输入和输出之间的关系，可以使用线性时不变系统模型进行描述。

例如，对于一个一阶惯性系统，可以使用以下代码定义其传递函数：```matlabnum = [1]; % 传递函数的分子多项式系数den = [1, 2, 1]; % 传递函数的分母多项式系数sys = tf(num, den); % 定义传递函数```2. 设计PID控制器在MATLAB中，可以使用pid函数来设计PID控制器。

pid函数接受控制参数和被控对象的传递函数作为输入，返回一个PID控制器对象。

例如，使用如下代码可以设计一个PID控制器：```matlabKp = 1; % 比例系数Ti = 1; % 积分时间Td = 1; % 微分时间controller = pid(Kp, Ti, Td); % 设计PID控制器```3. 绘制PID控制器的阶跃响应曲线在MATLAB中，可以使用step函数来绘制PID控制器的阶跃响应曲线。

PID控制算法的matlab仿真

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：()1d sf Ke G s T sτ-=+ 其中各参数分别为30,630,60f d K T τ===。

MATLAB 仿真框图如图1所示。

图12 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60d τ=，故可选择采样周期1s T =。

2) 令积分时间常数i T =∞，微分时间常数0d T =，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k T 。

3) 选择控制度为 1.05Q =，按下面公式计算各参数：0.630.490.140.014p k i k d k s kK K T T T T T T ====通过仿真可得在1s T =时，0.567,233k k K T ==，故可得：0.357,114.17,32.62, 3.262p i d s K T T T ====0.0053.57p s i i p d d sK T K T K T K T ====按此组控制参数得到的系统阶跃响应曲线如图2所示。

010020030040050060070080090010000.20.40.60.811.21.41.61.8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。