基于matlab仿真的PID控制研究.doc

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1、基于MATLAB仿真的PID控制研究目 录摘要.Abstract.一、 设计任务.1二、 设计要求.2三、 方案论证.3四、 基于MATLAB下的系统模型搭建与仿真.4五、 收获与总结.15 参考文献.17 附录.18摘 要 PID控制,又称PID调节,是比例(proportional)、积分(intergral)、微分(differential)调节的简称。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。在自动控制的发展历程中,PID调节是历史悠久、控制性能最强的基本调解方式。PID调节原理简单,易于整定,使用方便;按PID调节

2、功能工作的各类调节器广泛应用于国民经济所有工业生产部门,适用性特强;PID的调节性能指标对于受控对象特性的少许变化不是很灵敏,这就极大的保证了调节的有效性;PID调节可用于补偿系统使之达到大多数品质指标的要求。直到目前为止,PID调节仍然是最广泛应用的基本控制方式。关键词:PID调节IAbstract窗体顶端PID control, also known as PID regulation is proportional (proportional), points (intergral), differential (differential) adjusted for short. PID

3、 controllers come out has been nearly 70 years of history, with its simple structure, good stability, reliable, easy to adjust and become one of the major technology industry control. In the development of the automatic control, PID regulation is a long history, the strongest performance of the basi

4、c control mediation. PID regulator principle is simple, easy tuning, easy to use; the work of the PID regulation function is widely used in various types of regulators in all industrial production sectors of the national economy, particularly strong applicability; PID regulation controlled object pe

5、rformance characteristics for a little change is not very sensitive, which greatly ensure the effectiveness of the regulation; PID regulator can be used to compensate the system so as to meet the requirements of most quality indicators. Until now, PID regulation is still the basic control the most w

6、idely used.Keyword:PID regulator窗体底端I一、设计任务 PID控制器具有结构简单、容易实现、控制效果好、鲁棒性强等特点,是迄今为止最稳定的控制方法。它所涉及的参数物理意义明确,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。在工业过程控制中,目前采用最多的控制方式依然是PID方式,即使在日本,PID控制的使用率也达到84.5%。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。尽管自1940年以来,许多先进控制方法不断推出,但PID控制器仍

7、被广泛应用于冶金、化工、电力、轻工和机械等工业过程控制中。然而,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。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控制算法进行研究。被控对象的传递函数如下:其中各参数分别为。MATLAB仿真框图如下图所示:二、设计要求(1) PID控制器调节参数的整定。PID参数的选定对控制系统能否得到好的控制效果是至关重要的,PID参数的整定方法有很多种,可采用理论整定法(如ZN法)或者实验确定法(比如扩充临界比例度

8、法、试凑法等),也可采用如模糊自适应参数整定、遗传算法参数整定等新型的PID参数整定方法。选择某种方法对参数整定后,在MATLAB上对系统进行数字仿真,绘制系统的阶跃响应曲线,从动态和静态特性的性能指标评价系统控制效果的优劣;(2) 改变对象模型参数,通过仿真实验讨论PID控制参数在被控对象模型失配情况下的控制效果。由于在实际生产过程的控制中,用模型表示被控对象时往往存在一定误差,且参数也不可能是固定不变的。在已确定控制器最优PID调节参数下,仿真验证对象模型的3个参数()中某一个参数变化(不超过原值的)时,系统出现模型失配时控制效果的改变并分析原因;(3) 执行机构非线性对PID控制器控制效

9、果的分析研究。在控制器输出后加入非线性环节(如饱和非线性、死区非线性等),从仿真结果分析、讨论执行机构的非线性对控制效果的影响。(4) 待系统稳定后,给系统施加小的扰动信号,观察此时系统的响应曲线,分析对不同的扰动信号类型(如脉冲信号、阶跃)和不同的信号作用位置(如在系统的测量输出端或控制器输出后位置)情况下,系统是否仍然稳定,并与无扰动情况下的响应曲线进行比较。三、 方案论证PID参数的选定对控制系统能否得到好的控制效果是至关重要的,PID参数的整定方法有很多种,可采用理论整定法(如ZN法)或者实验确定法(比如扩充临界比例度法、试凑法等),也可采用如模糊自适应参数整定、遗传算法参数整定等新型

10、的PID参数整定方法。1、 ZN经验公式法从对象的开环响应曲线来看,大多数工业过程都能用一阶惯性加纯滞后模型来近似描述。基于这一点,最小模型假设工业对象模型的传递函数为:,其中K、分别为对象模型的开环增益、纯滞后时间常数和惯性时间常数。2、 ZN临界比例度法同ZN经验法不同,该法不依赖于对象的数学模型参数,而是总结了前人理论和实践的经验,通过实验由经验公式得到PID控制器的最优整定参数。它用来确定被控对象的动态特性的参数有两个:临界增益Kk和临界振荡周期Tk。临界比例度法是在闭环的情况下,将PID控制器的积分和微分作用先去掉,仅留下比例作用,然后在系统中加入一个扰动,如果系统响应是衰减的,则需

11、要增大控制器的比例增益K:重做实验,相反如果系统响应的振荡幅度不断增大,则需要减小K,。实验的最终目的,是要使闭环系统做临界等幅周期振荡,此时的比例增益K,就被称为临界增益;而此时系统的振荡周期被称为临界振荡周期。临界比例度法就是由经验公式求出P、PI和PID这三种控制器的参数整定值。ZN临界比例度法的缺陷虽然ZN临界比例度法非常简单,并且也曾在工程上得到广泛应用,但是该法存在着以下一些不足:(a)通常,为了获得Kp和Tk要进行多次实验,这是比较费时的,特别是对具有大时间常数的慢系统而言。(b)由于现场实验中存在着不确定的影响会给实验数据带来一定甚至关键的噪声,因而会对最终的控制品质但来很大的

12、影响。(c)当等幅振荡的幅值很小时,如果系统内部存在滞环或者较大的阀门摩擦阻力,就容易产生“有限环”;相反,如控制系统的某个元素饱和了,则有可能出现大振幅的持续等幅振荡。这两种情况都很容易让人以为是达到了临界振荡,给PID控制器参数的整定带来大误差。(d)对不允许做临界振荡实验的系统,该法不能得到运用。在很多工业过程中,不允许系统出现临界周期振荡的情况,一旦出现这种现象,就可能会导致整个系统的崩溃。 本设计采用临界比例扩充法以及结合试凑法来实现系统的功能。四、基于MATLAB下的系统模型搭建1、PID参数整定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

13、决条件。常用的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,故可选择采样周期。 2)令积分时间常数,微分时间常数,从小到大调节比例系数,使得系统发生等幅震荡,记下此时的比例系数和振荡周期。3)选择控制度为,按下面公式计算各参数:4) 去掉积分作用和微分作用,保留比例放大作用,搭建仿真框图求和。逐渐调节,使系统响应曲线出现等幅振荡,如下图: 此时=0.568,由图可知,等幅振荡周期=230,当=1s时=0.00318=11.5276 按

14、此组PID参数整定的响应曲线如下图所示: 由响应曲线可知,此时系统虽然稳定,但超调较大,曲线不平滑,调节时间过长。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.最终,选择采样周期为,PID控制器的控制参数为=0.24,=0.001,=3.1此时,系统的超调量为=27%,上升时间为=130s,调整时间为=400s。稳态误差为。2、模型失配对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。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控制器的控制效果。(1)当被控对象的比例系数增大时,即=661.

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