Simulink下实现PID控制器控制效果的验证过程计算机控制专业课程设计.doc

1. 设计任务
设被控对象传输函数是

建立Simulink模型：

采取Ziegler- Nichols经验公式对PID参数进行整定，从而确定百分比放大系数Kp，积分时间常数Ti,微分时间常数Td。最终，经过在t=4000s时，外加一个幅值为15扰动信号来验证该控制系统控制效果。

2.MATLAB/SIMULINK软件介绍（800字左右）
Simulink是MATLAB最关键组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析集成环境。在该环境中，无需大量书写程序，而只需要经过简单直观鼠标操作，就可结构出复杂系统。Simulink含有适应面广、结构和步骤清楚及仿真精细、贴近实际、效率高、灵活等优点，并基于以上优点Simulink已被广泛应用于控制理论和数字信号处理复杂仿真和设计。同时有大量第三方软件和硬件可应用于或被要求应用于Simulink。
Simulink是MATLAB中一个可视化仿真工具， 是一个基于MATLAB框图设计环境，是实现动态系统建模、仿真和分析一个软件包，被广泛应用于线性系统、非线性系统、数字控制及数字信号处理建模和仿真中。Simulink能够用连续采样时间、离散采样时间或两种混合采样时间进行建模，它也支持多速率系统，也就是系统中不一样部分含有不一样采样速率。为了创建动态系统模型，Simulink提供了一个建立模型方块图图形用户接口(GUI) ，这个创建过程只需单击和拖动鼠标操作就能完成，它提供了一个愈加快捷、直接明了方法，而且用户能够立即看到系统仿真结果。　　Simulink是用于动态系统和嵌入式系统多领域仿真和基于模型设计工具。对多种时变系统，包含通讯、控制、信号处理、视频处理和图像处理系统，Simulink提供了交互式图形化环境和可定制模块库来对其进行设计、仿真、实施和测试。.　　构架在Simulink基础之上其它产品扩展了Simulink多领域建模功效，也提供了用于设计、实施、验证和确定任务对应工具。Simulink和MATLAB紧密集成，能够直接访问MATLAB大量工具来进行算法研发、仿真分析和可视化、批处理脚本创建、建模环境定制和信号参数和测试数据定义。
其特点：丰富可扩充预定义模块库
　　交互式图形编辑器来组合和管理直观模块图
　　以设计功效层次性来分割模型，实现对复杂设计管理
　　经过Model Explorer 导航、创建、配置、搜索模型中任意信号、参数、属性，生成模型代码
　　提供API用于和其它仿真程序连接或和手写代码集成
　　使用Embedded MATLAB™ 模块在Simulink和嵌入式系统实施中调用MATLAB算法
　　使用定步长或变步长运行仿真，依据仿真模式(Normal,Accelerator,Rapid Accelerator)来决定以解释性方法运行或以编译C代码形式来运行模型
　　图形化调试器和剖析器来检验仿真结果，诊疗设计性能和异常行为
　　可访问MATLAB从而对结果进行分析和可视化，定制建模环境，定义信号参数和测试数据
　　模型分析和诊疗工具来确保模型一致性，确定模型中错误

3.模型建立及仿真（写出具体步骤，图可打印后贴上）
一． SIMULINK开启（为建模做准备）：
1.运行MATLAB

2.在Command Window窗口输入"simulink"——按"Enter"，开启simulink。

3. 打开simulink建模窗口：File——New——Model.。

二. 建立Simulink模型：

1.模块操作：按上图所需模块，从“Simulink Library Browser”窗口中选择，然后直接拖到“untitled”窗口即可。
（1）.将下图所圈模块直接拖到“untitled”窗口：

（2） .得到图所表示模块集合：（模块位置能够用方位键移动）

（3） .对部分模块进行修改：双击所要修改模块即可对其参数进行设置和点击图形下面文字对其进行修改（以下图）
双击 改为确定
双击该参数，单击文字更名字

其中1/Ti：当数字较长时无法完全显示，将显示K-如：
双击改为确定
双击改为确定
双击改为确定
双击改为确定

综上得到：

2. 模块连接：将鼠标置于某模块起点处，鼠标变为十字形，拖动鼠标到终点，即可得到全部连线。（连线完成以下图，需要有节点地方，用鼠标右键点击要节点处不放，拖动鼠标到分支终点）

三． 对模型进行仿真：
1.Ziegler- Nichols整定第一步是获取开环系统单位阶跃响应，在Simulink中，把反馈连线、微分器输出连线、积分器输出连线全部断开，“Kp”值置为1，连线得：

(1).选定仿真时间5000：Simulation——Configuration Parameters——Stop time

(2) 仿真运行
点击三角号
(3) 运行完成后，双击“Scope”得到结果：

2. 依据Ziegler- Nichols经验公式，可知P控制整定时，百分比放大系数Kp=0.25，将“Kp”值置为0.25，并连上反馈连线，得：
双击改为确定

选定仿真时间，仿真运行，运行完成后，双击“Scope”得到结果：

上图即为PI控制时系统单位阶跃响应。
依据Ziegler- Nichols经验公式，可知PID控制整定时，百分比放大系数Kp=0.3，积分时间常数Ti=396,微分时间常数Td=90,将“Kp”值置为0.3,“1/Ti”值为1/396，“Td”值置为90，将微分器输出连线连上，得：
双击改为确定

双击改为确定

选定仿真时间，仿真运行，运行完成后，双击“Scope”得到结果：

4.在干扰作用系统仿真（写出具体步骤，图可打印后贴上）
由以上三图一样能够看出，P、PI控制二者响应速度基础相同，但系统稳定输出值不一样。PI控制超调量比P控制要小部分。PID控制比前者响应速度全部快，但超调量最大。

针对该PID 控制器，我们能够经过外加扰动信号来测试其控制效果。
以下图，我们在t=4000s时，外加一个幅值为15扰动信号（利用signal generator）：

（1）双击得：

（2）选择Axes——Change Time Range

设置为
确定后图变为：

（3） 两次拖动左边界分别设为4001和4000：

改为
确定后图为：

将该扰动信号加到系统输入端，以下图：

选定仿真时间，仿真运行，运行完成后，双击“Scope”得到结果：

5.结果和讨论
5.1课程设计结果分析
当系统稳定后，若加一个扰动信号，PID控制器能够很快对被控对象响应进行校正，使其立即稳定。由上图能够看出，该PID 控制器效果良好。

从系统接入PID 控制器前后阶跃响应曲线中, 我们能够显著地看到系统性能改善。利用MATLAB/Simulink能够实现PID 控制器离线设计和整定, 并可实现试验室仿真。不过这种常规PID 控制不含有自适应性, 在长久工作时对象参数会产生偏移, 系统含有时变不确定性, 也存在非线性, 工况点周围小范围线性化假设在整个工作范围中不能成立时, 就难以达成理想控制效果。为此, 我们能够考虑自适应PID 控制算法。

5.2小结及体会：