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实验六基于Simulink的位置式和增量式PID仿真一、实验目的:1、用Matlab的仿真工具Simulink分别做出数字PID控制器的两种算法(位置式和增量式)进行仿真;2、被控对象为一阶惯性环节D(s)=1/(5s+1);3、采样周期T=1s;4、仿真结果:确定PID相关参数,使得系统的输出能够很快的跟随给定值的变化,给出例证,输入输出波形,程序清单及必要的分析。二、实验学时:4三、实验原理:(1)列出算法表达式:位置式PID控制算法表达式为:(2)列出算法传递函数:(3)建立simulink模型:(4)准备工作:双击step,将sampletime设置为1以符合采样周期T=1s的要求;选定仿真时间为500。第一步是先获取开环系统的单位阶跃响应,在Simulink中,把反馈连线、微分器、积分器的输出连线都断开,并将’Kp’的值置为1,调试之后获取响应值。再连上反馈线,再分别接上微分器、积分器,仿真,调试仿真值。2、增量式PID:(1)列出算法表达式:增量式PID控制算法表达式为:(2)列出算法传递函数:(3)建立simulink模型:(4)准备工作:双击step,将sampletime设置为1以符合采样周期T=1s的要求;选定仿真时间为500。第一步是先获取开环系统的单位阶跃响应,在Simulink中,把反馈连线、微分器、积分器的输出连线都断开,并将’Kp’的值置为1,调试之后获取响应值。再连上反馈线,再分别接上微分器、积分器,仿真,调试仿真值。四、实验内容:1、位置式:(1)P控制整定仿真运行完毕,双击“scope”得到下图将Kp的值置为0.5,并连上反馈连线。仿真运行完毕,双击“scope”得到下图效果不理想,再将Kp的值置为0.2,并连上反馈连线。P控制时系统的单位阶跃响应图如下:(2)PI控制整定(比例放大系数仍为Kp=0.2)经多次输入Ki的值,发现Ki=1时,系统的输出最理想,选定仿真时间,仿真运行,运行元毕后.双击Scope得到以下结果(3)PID控制整定经多次输入调试,Kd的值置为0.5时,系统能最快地趋向稳定。双击scope可得:从上面三张图可以看出.PI、PID控制二者的响应速度基本相同,且系统稳定的输出值也相同。Kp、Ki、Kd分别取0.2、1、0.5。2、增量式:(1)对P控制整定仿真运行完毕,双击“scope”得到下图将Kp的值置为2.5,并连上反馈连线。P控制时系统的单仲阶跃响应图如下:无论如何更改Kp的值,都是呈现出下坡趋势。(2)对PI控制整定(比例放大系数仍为Kp=0.25)经多次输入Ti的值,发现Ki=0.3时,系统的输出最理想。仿真运行完毕后.双击Scope得到以下结果,如下图:(3)对PID控制整定当Kd的值置为3时,如下图由图可得,系统非常不稳定。将Kd的值置为0.5,双击scope可得:继续调节,将Kd的值置为0.3,双击scope。虽然Kp在等于0.5跟0.3时,图像相差不大,但很明显当Kp置为0.3时,系统能够更快地趋向平衡,因此取Kp为0.3.从上面三张图可以看出.P调节下最不稳定,而PID控制下,系统最稳定,且调节时间最短。Kp,Ki,Kd分别取2.5、0.3、0.3。通过这次实验可以得出,不同形式的PID控制说所达到的效果是不同的,这将便于我们根据系统具体的情况去做出相应的调整,用最少的路径去达到系统的稳定平衡。对于位置式的P、PI、PID控制,P控制的系统难以到达稳定状态,所需要的时间很长。而PI控制与PID控制到达稳定状态的能力基本相同;对于增量式的P、PI、PID控制,P控制同样难以达到稳定状态,一直呈现下降趋势。PI控制相比于PID控制,PI控制同样也能通过调节使得系统达到平衡状态,但PID控制的系统呈现出更快,更精准的稳定趋势。
本文标题:实验六-基于Simulink的位置式和增量式PID仿真
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