Simulink 下实现PID 控制器控制效果的验证(过程计算机控制课程设计).doc

精品1. 设计任务设被控对象的传递函数是建立Simulink模型：采用Ziegler- Nichols经验公式对PID参数进行整定，从而确定比例放大系数Kp，积分时间常数Ti,微分时间常数Td。最后，通过在t=4000s时，外加一个幅值为15的扰动信号来验证该控制系统的控制效果。2.MATLAB/SIMULINK软件简介（800字左右）Simulink是MATLAB最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。在该环境中，无需大量书写程序，而只需要通过简单直观的鼠标操作，就可构造出复杂的系统。Simulink具有适应面广、结构和流程清晰及仿真精细、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的复杂仿真和设计。同时有大量的第三方软件和硬件可应用于或被要求应用于Simulink。 Simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具， 是一种基于MATLAB的框图设计环境，是实现动态系统建模、仿真和分析的一个软件包，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的建模和仿真中。Simulink可以用连续采样时间、离散采样时间或两种混合的采样时间进行建模，它也支持多速率系统，也就是系统中的不同部分具有不同的采样速率。为了创建动态系统模型，Simulink提供了一个建立模型方块图的图形用户接口(GUI) ，这个创建过程只需单击和拖动鼠标操作就能完成，它提供了一种更快捷、直接明了的方式，而且用户可以立即看到系统的仿真结果。Simulink是用于动态系统和嵌入式系统的多领域仿真和基于模型的设计工具。对各种时变系统，包括通讯、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、执行和测试。.构架在Simulink基础之上的其他产品扩展了Simulink多领域建模功能，也提供了用于设计、执行、验证和确认任务的相应工具。Simulink与MATLAB紧密集成，可以直接访问MATLAB大量的工具来进行算法研发、仿真的分析和可视化、批处理脚本的创建、建模环境的定制以及信号参数和测试数据的定义。 其特点：丰富的可扩充的预定义模块库交互式的图形编辑器来组合和管理直观的模块图以设计功能的层次性来分割模型，实现对复杂设计的管理通过Model Explorer 导航、创建、配置、搜索模型中的任意信号、参数、属性，生成模型代码提供API用于与其他仿真程序的连接或与手写代码集成使用Embedded MATLAB 模块在Simulink和嵌入式系统执行中调用MATLAB算法使用定步长或变步长运行仿真，根据仿真模式(Normal,Accelerator,Rapid Accelerator)来决定以解释性的方式运行或以编译C代码的形式来运行模型图形化的调试器和剖析器来检查仿真结果，诊断设计的性能和异常行为可访问MATLAB从而对结果进行分析与可视化，定制建模环境，定义信号参数和测试数据模型分析和诊断工具来保证模型的一致性，确定模型中的错误3.模型建立及仿真（写出详细步骤，图可打印后贴上）1 SIMULINK的启动（为建模做准备）： 1.运行MATLAB 2.在Command Window窗口输入simulink按Enter，启动simulink。3. 打开simulink建模窗口：FileNewModel.。2. 建立Simulink模型：1.模块的操作：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） .得到如图所示模块集合：（模块的位置可以用方位键移动） （3） .对部分模块进行修改：双击所要修改的模块即可对其参数进行设置和点击图形下面的文字对其进行修改（如下图） 双击 改为确定双击该参数，单击文字改名字其中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. 模块的连接：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，即可得到所有连线。（连线完成如下图，需要有节点的地方，用鼠标右键点击要节点处不放，拖动鼠标到分支终点）3 对模型进行仿真：1.Ziegler- Nichols整定的第一步是获取开环系统的单位阶跃响应，在Simulink中，把反馈连线、微分器的输出连线、积分器的输出连线都断开，“Kp”的值置为1，连线得：(1).选定仿真时间5000：SimulationConfiguration ParametersStop time (2) 仿真运行 点击三角号(3) 运行完毕后，双击“Scope”得到结果：2. 根据Ziegler- Nichols经验公式，可知P控制整定时，比例放大系数Kp=0.25，将“Kp”的值置为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，运行完毕后，双击“Scope”得到结果：上图即为PI控制时系统的单位阶跃响应。根据Ziegler- Nichols经验公式，可知PID控制整定时，比例放大系数Kp=0.3，积分时间常数Ti=396,微分时间常数Td=90,将“Kp”的值置为0.3,“1/Ti”的值为1/396，“Td”的值置为90，将微分器的输出连线连上，得：双击改为确定双击改为确定选定仿真时间，仿真运行，运行完毕后，双击“Scope”得到结果：4.在干扰作用系统仿真（写出详细步骤，图可打印后贴上）由以上三图同样可以看出，P、PI控制二者的响应速度基本相同，但系统稳定的输出值不同。PI控制超调量比P控制的要小一些。PID控制比前者的响应速度都快，但超调量最大。针对该PID 控制器，我们可以通过外加扰动信号来测试其控制效果。如下图，我们在t=4000s时，外加一个幅值为15的扰动信号（利用signal generator）：（1）双击得：（2）选择AxesChange 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，如下图：选定仿真时间，仿真运行，运行完毕后，双击“Scope”得到结果：5.结果与讨论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控制器可以很快对被控对象的响应进行校正，使其尽快稳定。由上图可以看出，该PID 控制器效果良好。从系统接入PID 控制器前后的阶跃响应曲线中, 我们可以明显地看到系统性能的改善。利用MATLAB/Simulink可以实现PID 控制器的离线设计和整定, 并可实现实验室仿真。但是这种常规的PI