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文档简介
本文格式为Word版,下载可任意编辑——双容水箱试验报告(采用PID模糊控制)。doc
基于fuzzypid控制器的双容水箱液位控制系统仿真
目录
摘要2
第一章.PID控制原理、优越性,对系统性能的改善3
其次章.被控对象的分析与建模5
第三章.PID参数整定方法概述7
3.1PID控制器中比例、积分和微分项对系统性能影响分析7
3.1.1比例作用73.1.2积分作用83.1.3微分作用83.2PID参数的整定方法93.3临界比例度法113.4PID参数的确定14
第四章.控制结构154.1利用根轨迹校正系统154.2利用伯德图校正系统174.3调整系统控制量的模糊PID控制方法19
4.3.1模糊控制部分194.3.2PID控制部分22
第五章.控制器的设计23
第六章.仿真结果与分析24
第七章.实训小结26
基于fuzzypid控制器的双容水箱液位控制系统仿真
摘要:
针对双容水箱大滞后系统,采用PID方法去控制。首先对PID控制中各参数的作用进行分析,采用根轨迹校正、伯德图校正的方法,对系统进行校正。最终采用调整系统控制量的模糊PID控制的方法,对该二阶系统进行控制。同时,在MATLAB下,利用Fuzzy工具箱和Simulink仿真工具,对系统的稳定性、反应速度等各指标进行分析。
关键字:双容水箱,大滞后系统,模糊控制,PID,二阶系统,MATLAB,Simulink
基于fuzzypid控制器的双容水箱液位控制系统仿真
第一章.PID控制原理、优越性,对系统性能的改善
当今的自动控制技术绝大多数部分是基于反馈。反馈理论包括三个基本要素:测量、比较和执行。测量关心的是变量,并与期望值相比较,以此偏差来改正和调理控制系统的响应。反馈理论及其在自动控制的应用的关键是:作出正确的测量与比较后,如何将偏差用于系统的改正和调理。
在过去的几十年里,PID控制,即比例-积分-微分控制在工业控制中得到了广泛的应用。虽然各种先进控制方法不断涌现,但PID控制器由于结构简单,在实际应用中较易于整定,且具有不需确切的系统模型等优势,因而在工业过程控制中仍有着十分广泛的应用。而且大量高级的控制技术也都是以PID控制为基础的。
下面是典型的PID控制系统结构图:
图1-1
其中PID控制器由比例单元(P)、积分单元(I)和微分单元(D)组成。(1)比例(P)调理作用
是按比例反应系统的偏差,系统一旦出现了偏差,比例调理马上产生调理作用用以减少偏差。比例作用大,可以加快调理,减少误差,但是过大的比例,使系统的稳定性下降,甚至造成系统的不稳定。(2)积分(I)调理作用
是使系统消除稳态误差,提高无差度。由于有误差,积分调理就进行,直至无差,积分调理中止,积分调理输出一常值。积分作用的强弱取决与积分时间常数Ti,Ti越小,积分作用就越强。反之Ti大则积分作用弱,参与积分调理可使系统稳定性下降,动态响应变慢。积分作用常与另两种调理规律结合,组成PI调理器或PID调理器。(3)微分(D)调理作用
微分作用反映系统偏差信号的变化率,具有预见性,能预见偏差变化的趋势,因此能产生超前的控制作用,在偏差还没有形成之前,已被微分调理作用消除。因此,可以改善系统的动态性能。在微分时间选择适合状况下,可以减少超调,减少调理时间。微分作用对噪声干扰有放大作用,因此过强的加微分调理,对系
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统抗干扰不利。此外,微分反应的是变化率,而当输入没有变化时,微分作用输出为零。微分作用不能单独使用,需要与另外两种调理规律相结合,组成PD或PID控制器。
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其次章.被控对象的分析与建模
该系统控制的是有纯延迟环节的二阶双容水箱,示意图如下:
双容水箱结构图
图2-1
其中A1A2分别为水箱的底面积,q1q2q3为水流量,R1R2为阀门1、2的阻力,称为液阻或流阻,经线性化处理,有:q有:
hR2
。则根据物料平衡对水箱1
q1q2A1
q2
拉式变换得:
dh1dt
h1R2
Q1(S)Q2(S)A1SH1(S)
Q2(S)
H1(S)R2
基于fuzzypid控制器的双容水箱液位控制系统仿真
对水箱2:
q2q3A2q3拉式变换得:
Q2(S)Q3(S)A2SH2(S)Q3(S)
则对象的传递函数为:W0(S)
其中T1A1R2为水箱1的时间常数,T2A2R3水箱2的时间常数,K为双容对象的放大系数。若系统还具有纯延迟,则传递函数的表达式为:
W0(S)
H2(S)Q1(S)
K
(T1S1)(T2S1)
e
0S
dh2dt
h2R3
H2(S)R2
H2(S)Q1(S)
R3
(A1R2S1)(A2R3S1)
K
(T1S1)(T2S1)
其中
延迟时间常数。
在参考各种资料和数据的基础上,可设定该双容水箱的传递函数为:
G0(S)
1
6400S
2
160S1
e
10S
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第三章.PID参数整定方法概述
3.1PID控制器中比例、积分和微分项对系统性能影响分析
在MATLAB中建立对象的传递函数模型G0(S)
1
6400S
2
160S1
e
10S
,在命令行中输入:
sys=tf(2,[64001601],'inputdelay',10);sysx=pade(sys,1);
3.1.1比例作用
分析在不同比例系数下,系统的阶跃响应图,输入命令:P=[0.10.51510];figure,holdonfori=1:length(P)
G=feedback(P(i)*sys,1);step(G)end
得到图形如下:
图3-1
图中分别绘出了K为0.1,0.5,1,5,10时的阶跃响应图,可知当K增大时系统的稳态误差不断减小,响应时间加快,并出现振荡。
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3.1.2积分作用
分析在不同积分常数下,系统的阶跃响应图,输入命令:Ti=[3:0.5:5];t=0:2:100;figure,holdon
Kp=1;fori=1:length(Ti)
Gc=tf(Kp*[1,1/Ti(i)],[1,0]);G=feedback(Gc*sys,1);step(G,t)end
得图形如下:
图3-2
由图可知,积分作用虽可消除误差,但参与积分调理可使系统稳定性下降,途中甚至可出现不稳定的状况,同时动态响应变慢,调理时间变大。
3.1.3微分作用
分析在不同微分时间常数下,系统的阶跃响应图,输入命令:
Td=[1:4:20];t=0:1:100;figure,holdonfori=1:length(Td)
Gc=tf([5*Td(i),5,1],[5,0]);G=feedback(sys*Gc,1);
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step(G,t)end
得图形如下:
图3-3
图中绘出了Td为1逐渐增大至20时的系统阶跃响应变化趋势,可知微分时间常数增加时,系统上升时间增加了,但是调理时间减少,更重要的是由于带有预计作用,惯性系统的超调量大大减小了。
3.2PID参数的整定方法
采用PID控制器时,最关键的问题就是确定PID控制器中比例度PB、积分时间Ti和微分时间Td。一般可以通过理论计算来确定这些参数,但往往有误差,不能达到理想的控制效果。因此,目前,应用最多的有工程整定法:如经验法、衰减曲线法、临界比例度法和反应曲线法,各种方法的大体过程如下:
(1)经验法
又叫现场凑试法,即先确定一个调理器的参数值PB和Ti,通过改变给定值对
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控制系统施加一个扰动,现场观测判断控制曲线形状。若曲线不够理想,可改变PB或Ti,再画控制过程曲线,经反复凑试直到控制系统符合动态过程品质要求为止,这时的PB和Ti就是最正确值。假使调理器是PID三作用式,那么要在整定好的PB和Ti的基础上加进微分作用。由于微分作用有抵制偏差变化的能力,所以确定一个Td值后,可把整定好的PB和Ti值减小一点再进行现场凑试,直到PB、Ti和Td取得最正确值为止。
显然用经验法整定的参数是确凿的。但花时间较多。为缩短整定时间,应注意以下几点:
①根据控制对象特性确定好初始的参数值PB、Ti和Td。可参照在实际运行中的同类控制系统的参数值,或参照表3-4-1所给的参数值,使确定的初始参数尽量接近整定的理想值。这样可大大减少现场凑试的次数。
②在凑试过程中,若发现被控量变化缓慢,不能尽快达到稳定值,这是由于PB过大或Ti过长引起的,但两者是有区别的:PB过大,曲线漂泊较大,变化不规则,Ti过长,曲线带有振荡分量,接近给定值很缓慢。这样可根据曲线形状来改变PB或Ti。
③PB过小,Ti过短,Td太长都会导致振荡衰减得慢,甚至不衰减,其区别是PB过小,振荡周期较短;Ti过短,振荡周期较长;Td太长,振荡周期最短。
④假使在整定过程中出现等幅振荡,并且通过改变调理器参数而不能消除这一现象时,可能是阀门定位器调校不准,调理阀传动部分有间隙(或调理阀尺寸过大)或控制对象受到等幅波动的干扰等,都会使被控量出现等幅振荡。这时就不能只注意调理器参数的整定,而是要检查与调校其它仪表和环节。
(2)衰减曲线法
该方法是以4:1衰减作为整定要求的,先切除调理器的积分和微分作用,用凑试法整定纯比例控制作用的比例度PB(比同时凑试二个或三个参数要简单得多),使之符合4:1衰减比例的要求,记录下来此时的比例度PBs和振荡周期Ts。假使加进积分和微分作用,可按相应的表格给出经验公式进行计算。若按这种方式整定的参数作适当的调整。对有些控制对象,控制过程进行较快,难以从记录曲线上找出衰减比。这时,只要被控量波动2次就能达到稳定状态,可近似认为是4:1的衰减过程,其波动一次时间为Ts。
(3)临界比例度法
用临界比例度法整定调理器参数时,先要切除积分和微分作用,让控制系统以较大的比例度,在纯比例控制作用下运行,然后逐渐减小PB,每减小一次都
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要认真观测过程曲线,直到达到等幅振荡时,记录下来此时的比例度PBk(称为临界比例度)和波动周期Tk,然后按对应的表给出的经验公式求出调理器的参数值。按该表算出参数值后,要把比例度放在比计算值稍大一点的值上,把Ti和Td放在计算值上,进行现场观测,假使比例度可以减小,再将PB放在计算值上。这种方法简单,应用比较广泛。但对PBk很小的控制系统不适用。
(4)反应曲线法
前三种整定调理器参数的方法,都是在预先不知道控制对象特性的状况下进行的。假使知道控制对象的特性参数,即时间常数T、时间迟延ξ和放大系数K,则可按经验公式计算出调理器的参数。利用这种方法整定的结果可达到衰减率φ=0.75的要求。
3.3临界比例度法
在本设计中,我们组采用了临界比例度法来进行PID参数的整定,下面是用临界比例度法整定PID参数的过程
在simulink中设计简单的PID控制系统结构图如下:
图3-4
采用临界比例度法整定PID参数,先切除积分和微分作用,让控制系统以较大的比例度,在纯比例控制作用下运行,然后逐渐减小PB,直到达到等幅振荡时,记录下来此时的比例系数约为2.45(称为临界比例度)和波动周期Tk约为32s,如下图:
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图3-5
然后按对应的表给出的经验公式求出调理器的参数值。仅参与比例环节时,设P为1.225,系统阶跃响应图如下:
图3-6
由图知系统超调量较小,调理时间为120s左右,但是存在较大的稳态误差为0.3左右,由前面分析欲减小稳态误差需参与积分环节,设P为1.1,Ti为0.0375,此时系统阶跃响应图如下:
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图3-7
由图知参与积分环节后系统的稳态误差大大减小,也验证了其消除误差的作用,但是调理时间加长到约为140s,同时超调量加大近38%,使用PID控制器:
图3-8
系统稳态误差基本为零,调理时间略有减小,但是超调量接近50%,远远达不到系统动态性能的要求。减小比例系数后发现系统超调量逐渐下降,但是响应速度逐渐减慢,调理时间增加,于是增大微分时间常数以加快响应速度,根据经验法逐步调整各参数,得基本满足系统动态性能的图形如下:
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图3-9
此时系统各项指标基本令人满意,只是调理时间稍长,为80s左右。
采用临界比例度法得到的PID参数为:Kp=1.47Ki=0.0625Kd=4
3.4PID参数的确定
该控制器采用的是临界比例系数法对PID参数进行初步整定,然后根据控制的效果,对PID参数进行调整。最终确定的PID参数为:
Kp=2.8
Ki=0.007Kd=20
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第四章.控制结构
在这次设计中,我们首先对系统的传递函数
G0(S)
1
6400S
2
160S1
e
10S
进行根轨迹校正和波的图校正,然后采用调整系统控制量的模糊控制PID控制方法,对系统的控制器进行分析。
4.1利用根轨迹校正系统校正前开环系统根轨迹如下:
图4-1
设定系统校正指标要求为:稳态误差0.05,超调量p15%,
ts20s(=0.02),则校正过程如下:
MATLAB中输入如下命令:
KK=20;bp=0.15;ts=20;delta=0.02;ng0=[2];dg0=[100,20,1];
g0=tf(KK*ng0,dg0);;建立传递函数模型s=bpts2s(bp,ts,delta)s=
-0.2034+0.3368i;期望的闭环主导极点
[ngc,dgc]=rg_lead(KK*ng0,dg0,s);;根轨迹法求带惯性的PD控制器
基于fuzzypid控制器的双容水箱液位控制系统仿真
gc=tf(ngc,dgc)
Transferfunction:2.014s+0.5583
s+0.5583;校正环节传递函数
g0c=tf(g0*gc);
b1=feedback(sys,1);
b2=feedback(g0c,1);;单位负反馈
step(b1,'r--',b2,'b');gridon;校正前后系统的阶跃响应
图4-2
验算时域性能指标:
[pos,tr,ts,tp]=stepchar(b2,delta)
pos=46.1787,tr=2.4720,ts=15.5381,tp=3.5314
从验算结果来看,稳态误差及调理时间达到设计要求,但超调量太大远远不能满足要求,需要调整闭环主导极点的位置。
查看此时预设的主导极点的阻尼比和无阻尼自然频率:[kosi,wn]=s2kw(s)
kosi=0.9477,wn=0.2146
再提高阻尼比及自然频率的值分别为0.99,0.99得闭环极点:s=kw2s(0.99,0.99)s=-0.9801+0.1397i
再运行PD控制器设计得:
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Transferfunction:6.838s+2.589s+2.589
阶跃响应图如下:
图4-3
验算各性能指标:
[pos,tr,ts,tp]=stepchar(b2,delta)
pos=14.3869,tr=1.9006,ts=6.1242,tp=2.7453完全满足设计性能指标要求。
4.2利用伯德图校正系统
校正指标要求:Kv40,60,c5rad/s,幅值裕度15dB。KK=20;Pm=60;wc=5;
ng0=KK*[2];dg0=[64001601];g0=tf(ng0,dg0);w=logspace(-1,3);
[ngc,dgc]=fg_lead_pm_wc(ng0,dg0,Pm,wc,w);gc=tf(ngc,dgc);g0c=tf(g0*gc);
b1=feedback(sys,1);b2=feedback(g0c,1);
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step(b1,'r--',b2,'b');gridon
f
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