基于MATLAB仿真的PID控制器方案设计书大学本科方案设计书文档格式.docx
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第一章绪论1
1.1课题来源及PID控制简介1
1.1.1课题的来源和意义1
1.1.2PID控制简介1
1.2国内外研究现状及MATLAB简介3
第二章控制系统及PID调节5
2.1控制系统构成5
2.2PID控制5
2.2.1比例、积分、微分5
2.2.2Ｐ、Ｉ、Ｄ控制7
第三章系统辨识9
3.1系统辨识9
3.2系统特性图10
3.3系统辨识方法11
第四章PID最佳调整法与系统仿真14
4.1PID参数整定法概述14
4.2针对无转移函数的PID调整法15
4.2.1Relayfeedback调整法15
4.2.2Relayfeedback在计算机做仿真15
4.2.3在线调整法19
4.2.4在线调整法在计算机做仿真20
4.3针对有转移函数的PID调整方法23
4.3.1系统辨识法24
4.3.2波德图法及根轨迹法27
第五章油冷却机系统的PID控制器设计28
5.1油冷却机系统28
5.1.1油冷却机28
5.1.2感测与转换器29
5.1.3控制组件30
5.2油冷却机系统之系统辨识31
5.3油冷却机系统的PID参数整定33
结论40
致谢41
参考文献42
第一章绪论
1.1课题来源及PID控制简介
1.1.1课题的来源和意义
任何闭环的控制系统都有它固有的特性，可以有很多种数学形式来描述它，如微分方程、传递函数、状态空间方程等。
但这样的系统如果不做任何的系统改造很难达到最佳的控制效果，比如快速性稳定性准确性等。
为了达到最佳的控制效果，我们在闭环系统的中间加入PID控制器并通过调整PID参数来改造系统的结构特性，使其达到理想的控制效果。
1.1.2PID控制简介
当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。
反馈理论的要素包括三个部分：
测量、比较和执行。
测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。
这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统，PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。
PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。
PID控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。
其输入e
（t）与输出u
（t）的关系为公式（1-1）
公式（1-1）
因此它的传递函数为公式（1-2）
公式（1-2）
比例调节作用：
是按比例反应系统的偏差,系统一旦出现了偏差,比例调节立即产生调节作用用以减少偏差。
比例作用大,可以加快调节,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。
积分调节作用：
是使系统消除稳态误差,提高无差度。
因为有误差,积分调节就进行,直至无差,积分调节停止,积分调节输出一个常值。
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,加入积分调节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节规律结合,组成PI调节器或PID调节器。
微分调节作用：
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,已被微分调节作用消除。
因此,可以改善系统的动态性能。
在微分时间选择合适情况下,可以减少超调,减少调节时间。
微分作用对噪声干扰有放大作用,因此过强的加微分调节,对系统抗干扰不利。
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,需要与另外两种调节规律相结合,组成PD或PID控制器。
PID控制器由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，
Ki和Kd）即可。
在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。
首先，PID应用范围广。
虽然很多控制过程是非线性或时变的，但通过对其简化可以变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，这样PID就可控制了。
其次，PID参数较易整定。
也就是，PID参数Kp，Ki和Kd可以根据过程的动态特性及时整定。
如果过程的动态特性变化，例如可能由负载的变化引起系统动态特性变化，PID参数就可以重新整定。
第三，PID控制器在实践中也不断的得到改进，下面两个改进的例子，在工厂，总是能看到许多回路都处于手动状态，原因是很难让过程在“自动”模式下平稳工作。
由于这些不足，采用PID的工业控制系统总是受产品质量、安全、产量和能源浪费等问题的困扰。
PID参数自整定就是为了处理PID参数整定这个问题而产生的。
现在，自动整定或自身整定的PID控制器已是商业单回路控制器和分散控制系统的一个标准。
在一些情况下针对特定的系统设计的PID控制器控制得很好，但它们仍存在一些问题需要解决：
如果自整定要以模型为基础，为了PID参数的重新整定在线寻找和保持好过程模型是较难的。
闭环工作时，要求在过程中插入一个测试信号。
这个方法会引起扰动，所以基于模型的PID参数自整定在工业应用不是太好。
如果自整定是基于控制律的，经常难以把由负载干扰引起的影响和过程动态特性变化引起的影响区分开来，因此受到干扰的影响控制器会产生超调，产生一个不必要的自适应转换。
另外，由于基于控制律的系统没有成熟的稳定性分析方法，参数整定可靠与否存在很多问题。
因此，许多自身整定参数的PID控制器经常工作在自动整定模式而不是连续的自身整定模式。
自动整定通常是指根据开环状态确定的简单过程模型自动计算PID参数。
但仍不可否认PID也有其固有的缺点：
PID在控制非线性、时变、耦合及参数和结构不确定的复杂过程时，工作地不是太好。
最重要的是，如果PID控制器不能控制复杂过程，无论怎么调参数都没用。
虽然有这些缺点，PID控制器是最简单的有时却是最好的控制器。
1.2国内外研究现状及MATLAB简介
PID控制中最重要的是对其参数的控制，所以当今国内外PID控制技术的研究主要是围绕如何对其参数整定进行的。
自Ziegler和Nichols提出PID参数整定方法起，有许多技术已经被用于PID控制器的手动和自动整定.根据发展阶段的划分，可分为常规PID参数整定方法及智能PID参数整定方法；
按照被控对象个数来划分，可分为单变量PID参数整定方法及多变量PID参数整定方法，前者包括现有大多数整定方法，后者是最近研究的热点及难点；
按控制量的组合形式来划分，可分为线性PID参数整定方法及非线性PID参数整定方法，前者用于经典PID调节器，后者用于由非线性跟踪-微分器和非线性组合方式生成的非线性PID控制器。
Astrom在1988年美国控制会议（ACC）上作的《面向智能控制》［2］的大会报告概述了结合于新一代工业控制器中的两种控制思想——自整定和自适应，为智能PID控制的发展奠定了基础。
他认为自整定控制器和自适应控制器能视为一个有经验的仪表工程师的整定经验的自动化，在文［3］中继续阐述了这种思想,认为自整定调节器包含从实验中提取过程动态特性的方法及控制设计方法，并可能决定何时使用PI或PID控制，即自整定调节器应具有推理能力。
自适应PID的应用途径的不断扩大使得对其整定方法的应用研究变得日益重要。
目前，在众多的整定方法中，主要有两种方法在实际工业过程中应用较好，一种是由福克斯波罗（Foxboro）公司推出的基于模式识别的参数整定方法（基于规则），另一种是基于继电反馈的参数整定方法（基于模型）.前者主要应用于Foxboro的单回路EXACT控制器及其分散控制系统I/ASeries的PIDE功能块，其原理基于Bristol在模式识别方面的早期工作［11］。
后者的应用实例较多，这类控制器现在包括自整定、增益计划设定及反馈和前馈增益的连续自适应等功能.这些技术极大地简化了PID控制器的使用，显着改进了它的性能，它们被统称为自适应智能控制技术。
［4］
自适应技术中最主要的是自整定。
按工作机理划分，自整定方法能被分为两类：
基于模型的自整定方法和基于规则的自整定方法。
在基于模型的自整定方法中，可以通过暂态响应实验、参数估计及频率响应实验来获得过程模型。
在基于规则的自整定方法中，不用获得过程实验模型，整定基于类似有经验的操作者手动整定的规则。
为了满足不同系统的要求，针对多变量和非线形的系统还分别采用了多变量PID参数整定方法和非线性PID参数整定方法。
PID控制算法是迄今为止最通用的控制策略.有许多不同的方法以确定合适的控制器参数.这些方法区分于复杂性、灵活性及使用的过程知识量。
一个好的整定方法应该基于合理地考虑以下特性的折衷：
负载干扰衰减，测量噪声效果，过程变化的鲁棒性，设定值变化的响应，所需模型，计算要求等.我们需要简单、直观、易用的方法，它们需要较少的信息，并能够给出合适的性能。
我们也需要那些尽管需要更多的信息及计算量，但能给出较好性能的较复杂的方法。
从目前PID参数整定方法的研究和应用现状来看，以下几个方面将是今后一段时间内研究和实践的重点。
①对于单输入单输出被控对象，需要研究针对不稳定对象或被控过程存在较大干扰情况下的PID参数整定方法，使其在初始化、抗干扰和鲁棒性能方面进一步增强，使用最少量的过程信息及较简单的操作就能较好地完成整定。
②对于多入多出被控对象，需要研究针对具有显着耦合的多变量过程的多变量PID参数整定方法，进一步完善分散继电反馈方法，尽可能减少所需先验信息量，使其易于在线整定。
③智能PID控制技术有待进一步研究，将自适应、自整定和增益计划设定有机结合，使其具有自动诊断功能；
结合专家经验知识、直觉推理逻辑等专家系统思想和方法对原有PID控制器设计思想及整定方法进行改进；
将预测控制、模糊控制和PID控制相结合，进一步提高控制系统性能，都是智能PID控制发展的极有前途的方向。
MatrixLaboratory（缩写为Matlab）软件包，是一种功能强、效率高、便于进行科学和工程计算的交互式软件包。
其中包括:
一般数值分析、矩阵运算、数字信号处理、建模和系统控制和优化等应用程序，并将应用程序和图形集于便于使用的集成环境中。
在此环境下所解问题的Matlab语言表述形式和其数学表达形式相同，不需要按传统的方法编程并能够进行高效率和富有创造性的计算，同时提供了与其它高级语言的接口，是科学研究和工程应用必备的工具。
目前，在控制界、图像信号处理、生物医学工程等领域得到广泛的应用。
本论文设计中PID参数的整定用到的是Matlab中的SIMULINK,它是一个强大的软件包，在液压系统仿真中只需要做数学模型的推导工作。
用SIMULINK对设计好的系统进行仿真，可以预知效果，检验设计的正确性，为设计人员提供参考。
其仿真结果是否可用，取决于数学模型正确与否，因此要注意模型的合理及输入系统的参数值要准确。
［8］
第二章控制系统及PID调节
2.1控制系统构成
对控制对象的工作状态能进行自动控制的系统称为自动控制系统，一般由控制器与控制对象组成，控制方式可分为连续控制与反馈控制，即一般所称，开回路与闭回路控制。
连续控制系统的输出量对系统的控制作用没有任何影响，也就是说，控制端与控制对象为单向作用，这样的系统亦称开回路系统。
反馈控制是指将所要求的设定值与系统的输出值做比较，求其偏差量，利用这偏差量将系统输出值使其与设定值调为一致。
反馈控制系统方块图一般如图2-1所示：
图2-1反馈控制系统方块图
2.2PID控制
将感测与转换器输出的讯号与设定值做比较，用输出信号源（2-10v或4-20mA）去控制最终控制组件。
在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例积分微分控制，简称PID控制，又称PID调节。
PID控制器问世至今已有近60年的历史了，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主要和可靠的技术工具。
当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它设计技术难以使用，系统的控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。
即当我们不完全了解一个系统和被控对象﹐或不能通过有效的测量手段来获得系统的参数的时候，便最适合用PID控制技术。
2.2.1比例、积分、微分
1.比例
图2-2比例电路
公式（2-1）
2.积分器
图2-3积分电路
公式（2-2）
图2-4微分电路
3.微分器
（式2-3）
实际中也有PI和PD控制器。
PID控制器就是根据系统的误差利用比例积分微分计算出控制量，控制器输出和控制器输入（误差）之间的关系在时域中如公式（2-4）和（2-5）:
u（t）=Kp（e（t）+Td
+
）公式（2-4）
U（s）=[
+
]E（s）公式（2-5）
公式中U（s）和E（s）分别为u（t）和e（t）的拉氏变换，
，
，其中
、
分别为控制器的比例、积分、微分系数［14］
2.2.2Ｐ、Ｉ、Ｄ控制
比例（P）控制
比例控制是一种最简单的控制方式。
其控制器的输出与输入误差讯号成比例关系。
当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差（Steady-stateerror）。
积分（I）控制
在积分控制中，控制器的输出与输入误差讯号的积分成正比关系。
对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统（SystemwithSteady-stateError）。
为了消除稳态误差，在控制器中必须引入“积分项”。
积分项对误差取关于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。
这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。
因此，比例+积分（PI）控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。
微分（D）控制
在微分控制中，控制器的输出与输入误差讯号的微分（即误差的变化率）成正比关系。
自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。
其原因是由于存在有较大惯性的组件（环节）和（或）有滞后（delay）的组件，使力图克服误差的作用，其变化总是落后于误差的变化。
解决的办法是使克服误差的作用的变化要有些“超前”，即在误差接近零时，克服误差的作用就应该是零。
这就是说，在控制器中仅引入“比例”项往往是不够的，比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的是“微分项”，它能预测误差变化的趋势，这样，具有比例+微分的控制器，就能够提前使克服误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严重地冲过头。
所以对有较大惯性和（或）滞后的被控对象，比例+微分（PD）的控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。
［12］
第三章 系统辨识
3.1系统辨识
（1）所谓系统辨识即是在不知道系统转移函数时，根据系统特性辨识出来。
（2）若被控对象的数学模式相当线性（linear），且各项参数都可知道，则可用控制理论来
设计PID控制器的系数大小。
但实际的被控对象往往是非线性系统，且系统复杂，难以精确地用数学式表达。
所以工业上设计PID控制器时，常常使用实验方法而较少用理论来设计。
调整PID控制器的方法中，最有名的是Ziegler-Nichols所提出的二个调整法则。
这个调整法测是基于带有延迟的一阶传递函数模型提出的，这种对象模型可以表示为
公式（3-1）
在实际的过程控制系统中，有大量的对象模型可以近似的由这样的一阶模型来表示，如果不能物理的建立起系统的模型，我们还可以由实验提取相应的模型参数[5]。
（3）将大小为1的阶跃信号加到被控对象如图3-1所示：
图3-1将阶跃信号加到被控对象
对大多数的被控对象，若输入为阶跃信号，则其输出c（t）大多为S状曲线，如下图3-2所示。
这个S状曲线称之为过程反应曲线（processreactioncurve）。
图3-2被控对象的阶跃响应图
（4）系统转移函数
空调方面：
图3-3空调系统示意图
图3-4空调系统方块图
由图3-3及图3-4可得知此系统的转移函数推导如下：
公式（3-2）
3.2系统特性图
（1）系统为制热
使用最大信号去控制系统，直到稳定之后，也就是热到达无法再上升时，此时系统特性就会出现，如下图3-5所示：
图3-5系统制热的特性图
（2）系统为制冷
使用最大信号去控制系统，直到稳定之后，也就是冷到达无法再下降时，此时系统特性就会出现，如下图3-6所示：
图3-6系统制冷的特性图
3.3系统辨识方法
（1）一阶系统带有延迟特性
此切线为最大斜率
图3-7一阶系统带有延迟特性图
一阶系统
加一个传递
来近似被控对象，则其近似转移函数如公式3-3所示：
公式（3-3）
其中K、T、L可由上图3-7求得。
K：
稳态时的大小。
T:
时间常数。
※注：
系统越大，时间常数越大。
L：
延迟时间。
（2）K、T、L的求法：
如上图3-3.1所示，K值相当于C（t）在稳态时的大小。
T与L：
求T及L必须在S形状曲线划一条切线（最大斜率），画出切线之后，T及L值可以直接从图上得知。
T及L值与C（t）及切线的关系如上图3-7所示。
如需要全文可联系QQ2537024709（定做各专业论文）
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