动态系统建模仿真实验报告

动态系统建模仿真-实验报告

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1实验目的

(１）了解位置伺服系统的组成及工作原理； （2）了解不同控制策略对系统性能的影响。

２实验设备

(1）硬件：ＰC 机。

(２）工具软件：操作系统:W ｉndows ７；软件工具：ＭＡTL ＡB Ｒ2０1４a 及s ｉmu ｌink 。

３工作原理及实验要求

3.1实验原理

图３.１是一个以直流电机为驱动元件的位置伺服系统的方块图,Gc （s)为控制器，u f 为与作用于转动轴上的摩擦力矩相对应的电压值。

对于位置伺服控制系统,控制器的输出并不是直接驱动电机,而是经过D/A 转换及功率放大后驱动电机带动负载运动。控制的目标，是使由位置传感器及测量装置给出位置反馈信号跟踪指令信号。实际的控制对象中包含D/A 、功率放大器、电机、负载、位置传感器及测量装置等环节,在本实验项目中,将各环节的模型适当简化，得到广义被控对象为如下形式:

Bs

Js G P +=

21

（１．1）

其中J 为等效转动惯量，B 为等效阻尼系数。

1

Js +Bs

2

Gc(s)

r

y

e

u f

-

u

电机-负载模型

图3.1位置伺服系统方块图

3.2实验要求

(1）采用ＰID 控制器对系统进行仿真,求出负载转角的响应曲线。要求考虑摩擦

力矩、控制器输出饱和等非线性因素的影响。

（２）采用模糊控制算法对系统进行仿真,求出求出负载转角的响应曲线，并与

PID 控制的响应曲线进行比较。仿真时要求考虑摩擦力矩、控制器输出饱和等非线性因素的影响。

4实验内容及步骤

4.1PD 控制位置伺服系统仿真 (１)定义参数:

系统仿真图为图4.1，信号发生器选择幅值为5频率1的正弦信号，在本次实验中Bs

Js G P +=

2

1

,参数J 取０.０5，参数B 取0.5。摩擦力

矩•

-=θJ u u f ,u 为控制输出,J 为等效转动惯量,•

θ转速。非线性饱和器上下限非别为10～-10。

图4.1 PD 控制位置伺服系统

(２）PD 参数整定

本次仿真采用试凑法确定PID 控制器参数,试凑法就是根据控制器

各参数对系统性能的影响程度,边观察系统的运行，边修改参数，直到满意为止。 一般情况下,增大比例系数KP 会加快系统的响应速度,有利于减少静差。但过大的比例系数会使系统有较大的超调，并产生振荡使稳定性变差。减小积分系数ＫＩ将减少积分作用,有利于减少超调使系统稳定,但系

统消除静差的速度慢。增加微分系数KD 有利于加快系统的响应,是超调减少，稳定性增加,但对干扰的抑制能力会减弱。在试凑时,一般可根据以上参数对控制过程的影响趋势，对参数实行先比例、后积分、再微分的步骤进行整定。本次实验中比例系数Ｋp 取35，Ｋv 取9. (3)仿真结果

Ｓim ｕl ｉnk 仿真结果如图４.2,将仿真图导入matlab 工作空间，在命令

窗口作出仿真结果图，如图4.３。通过仿真图可以看出P Ｄ控制器控制效果比较明显,实际转速能较好的的跟踪输入曲线，但是跟踪时间有滞后。

图4.3 PD 控制转速响应曲线

图4.4 P Ｄ控制转速响应曲线跟踪

2

4

6

8101214

16

18

20-5-4-3-2-1012345仿真时间（s ）

PD 控制转速跟踪曲线

实际转速曲线期望转速曲线

４.2模糊控制位置伺服系统仿真

(1）模糊控制器设计

根据系统需要确定模糊控制器输入变量为偏差E和偏差变量EC，输出变量为U。E和U的论域为[-10,10］，EC的论域为［-1，1］,隶属度函数均为高斯函数，设计分别如图4.5，4.6,4．7。

图４.５输入变量E

图4.6 输入变量EC

图4.7 输出变量Ｕ

通过模糊规则编辑器设计模糊规则，如图4.８.利用面积质心法去模糊

化编辑好模糊控制器(FUZZY.fis)导入MATLAB工作空间。

图4．8模糊规则编辑器

(２)模糊控制位置伺服系统

该节对象参数与上节参数一致,利用sｉmｕlinｋ画出仿真图，如图4．9，通过试凑法得出量化因子为60，０.1,2。

图4.9模糊控制位置伺服系统

(3)仿真结果

Siｍuliｎｋ仿真结果如图4.10,maｔlａb仿真结果如图４.11，从图4.11中可看出模糊控制转速曲线几乎与输入曲线一致,拟合效果非常好。

图４.10simu ｌin 仿真结果图

图4.11模糊控制转速跟踪曲线

５.实验结果分析

本实验主要实现对位置控制问题，首先使用常规的P Ｄ控制,PD

控制算法

2

4

6

8101214

16

18

20-5-4-3-2-1012345仿真时间（s ）

模糊控制转速跟踪曲线

模糊控制转速曲线输入曲线

简单，可靠性高,容易实现，有效的解决由于负载等外部干扰带来的扰动误差。由于PD控制的精度有时不能满足实际要求,因此采用更加先进的控制算法,本次实验采用模糊控制算法,模糊算法不但简单,而且易用于实际工程。从实验仿真结果可以看出，误差跟随精度相比PD控制大大减小。