自动控制原理课程设计

扬州大学水利与能源动力工程学院

课程实习报告

课程名称：自动控制原理及专业软件课程实习

题目名称：三阶系统分析与校正

年级专业及班级：建电1402

*名：**

学号： 141504230

指导教师：许慧

评定成绩：

教师评语：

指导老师签名：

2016 年 12月 27日

一、课程实习的目的

（1）培养理论联系实际的设计思想，训练综合运用经典控制理论和相关课程知识的能力；

（2）掌握自动控制原理的时域分析法、根轨迹法、频域分析法，以及各种校正装置的作用及用法，能够利用不同的分析法对给定系统进行性能分析，能根据不同的系统性能指标要求进行合理的系统设计，并调试满足系统的指标；

（3）学会使用MATLAB语言及Simulink动态仿真工具进行系统仿真与调试；

（4）学会使用硬件搭建控制系统；

（5）锻炼独立思考和动手解决控制系统实际问题的能力，为今后从事控制相关工作打下较好的基础。

二、课程实习任务

某系统开环传递函数

G(s)=K/s(0.1s+1）（0.2s+1）

分析系统是否满足性能指标：

（1)系统响应斜坡信号r(t)=t,稳态误差小于等于0.01；

（2）相角裕度y>=40度；

如不满足，试为其设计一个pid校正装置。

三、课程实习内容

（1）未校正系统的分析：

1）利用MATLAB绘画未校正系统的开环和闭环零极点图

2）绘画根轨迹，分析未校正系统随着根轨迹增益变化的性能（稳定性、快速性）。

3）作出单位阶跃输入下的系统响应，分析系统单位阶跃响应的性能指标。

4）绘出系统开环传函的bode图，利用频域分析方法分析系统的频域性能指标（相角裕度和幅值裕度，开环振幅）。

（2）利用频域分析方法，根据题目要求选择校正方案，要求有理论分析和计算。并与Matlab计算值比较。

（3）选定合适的校正方案（串联滞后/串联超前/串联滞后-超前），理论分析并计算校正环节的参数，并确定何种装置实现。

（4）绘画已校正系统的bode图，与未校正系统的bode图比较，判断校正装置是否符合性能指标要求，分析出现大误差的原因。

（5）求此系统的阶跃响应曲线。分析采用的校正装置的效果。

（6）绘画模拟电路，提出校正的实现方式及其参数。

（7）总结（包括课程设计过程中的学习体会与收获、对本次课程实习的认识等内容）

自动控制原理及专业软件课程实习

目录

摘要.......................

第一章利用MATLAB绘画未校正系统的开环和闭环零极

点图

第二章绘画根轨迹 .................

第三章作出单位阶跃输入下的系统响应......

第四章绘出系统开环传函的bode图.........

第五章求此系统的阶跃响应曲线..........

第六章绘画模拟电路.................

致谢.........................

参考文献.....................

附录.........................

第一章利用MATLAB绘画未校正系统的开环和闭环零极点图

（1）由稳态误差小于等于0.01 即1/k<=0.01 解得k>=100 所以选择k=101 未校正系统开环和闭环零极点图（K=110）：

clear

clc

num=[101];

den=conv([1 0],conv([0.1 1],[0.2 1]));

G=tf(num,den);

Gf=feedback(G,1,-1);

figure(1)

pzmap(G);

title('未校正系统开环零极点图')

xlabel('实轴x')

ylabel('虚轴j')

figure(2)

pzmap(Gf);

title('未校正系统闭环零极点图')

xlabel ('实轴x')

ylabel （'虚轴j')

第二章绘画根轨迹

（2）绘画根轨迹，根据根轨迹分析未校正系统稳定性和快速性

①系统稳定性分析0.02s^3+0.3s^2+s+k

分析：闭环传递函数的特征方程：D（s）=0.02s^3+0.3s^2+s+k 列出劳斯表：

由劳斯稳定判据有： k>0 且 0.3-0.02k>0 ，

即0

又K=110>30，所以系统不稳定

②系统快速性分析

系统的快速性要好，则闭环极点均应远离虚轴y，以便使阶跃响应中的每个分量都衰减得更快。由图1可知，当系统根轨迹在s左半平面时，闭环极点距s平面上虚轴越近，阻尼角增加，ξ变小，振荡程度加剧，超调量变大，若特征根进一步靠近虚轴，衰减振荡过程变得很缓慢，系统的快速性减小。

第三章作出单位阶跃输入下的系统响应

1.未校正系统阶跃响应图

clear

clc

num=[101];

den=conv([1 0],conv([0.1 1],[0.2 1]));

G=tf(num,den);

Gf=feedback(G,1,-1);

sys=feedback(Gf,1);

t=0:0.01:5;

step(sys,t);

xlabel('t')

ylabel('Gf')