在m文件中编写PID控制算法.doc

在m文件中编写PID控制算法.doc

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已知被控对象传递函数为：

sys=tf（[4.27],[100]）；

　kp=50;

　ki=1.5;

　kd=10;

在ｓｉｍｕｌｉｎｋ下如何搭建进行仿真？

我只会ｍ文件来仿真，以下是．ｍ文件：

clearall;

closeall;

ts=0.01;%采样时间

sys=tf（[4.27],[100]）;%构造时滞系统传递函数模型

dsys=c2d（sys,ts,'z'）;%连续系统离散化，用z变换

[num,den]=tfdata（dsys,'v'）;%求零极点矩阵

u_1=0.0;u_2=0.0;%输入输出等相关变量初始化

y_1=0.0;y_2=0.0;y_3=0.0;

x=[0,0,0]';

error_1=0;

error_2=0;

fork=1:

1:

400

time（k）=k*ts;%400个采样点

rin（k）=1;%StepSignal

kp=50;

ki=1.5;

kd=10;

u（k）=kp*x

（1）+kd*x

（2）+ki*x（3）;%PID控制器输出

%Restrictingtheoutputofcontroller

%对控制器件的输出进行限幅控制

ifu（k）>=10    

  u（k）=10;

end

ifu（k）<=-10

  u（k）=-10;

end

%Linearmodel线性模型

yout（k）=-den

（2）*y_1-den（3）*y_2+num

（2）*u_1+num（3）*u_2;

error（k）=rin（k）-yout（k）;

%Returnofparameters参数更新

u_2=u_1;u_1=u（k）;

y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout（k）;

%增量式PID控制算法  

x

（1）=error（k）-error_1;        %CalculatingP

x

（2）=error（k）-2*error_1+error_2;  %CalculatingD

x（3）=error（k）;              %CalculatingI

error_2=error_1;

error_1=error（k）;

end

figure

（1）;

plot（time,rin,'b',time,yout,'k'）;

xlabel（'无时滞环节的控制系统PID仿真time（s）'）,ylabel（'rin,yout'）;

gridon;

figure

（2）;

plot（time,u,'k'）;

xlabel（'time（s）'）,ylabel（'u'）;

gridon;

最近让做一个一级倒立摆数字PID控制

这是我参考了别人的程序的基础上，自己编写的。

可是当我输入不同的kp时，没有出现振荡的情况。

大家帮我看看，这个程序哪出了问题呢？

clearall;

closeall;

l=1;

g=9.8;

ts=0.001;

%小车的位移为输入，角度为输出时的差分方程表示

sys=tf（[300],[-4*l03*g]）;

dsys=c2d（sys,ts,'z'）;

[numden]=tfdata（dsys,'v'）;

%小车的受力为输入，位移为输出时的差分方程表示

sys1=tf（[-4*l03*g],[-2.202.1*g0]）;

dsys1=c2d（sys1,ts,'z'）;

[num1den1]=tfdata（dsys1,'v'）;

%由冲击力产生的小车位移，此为系统的干扰也是初始位移输入

k=1:

1000;

x0=impz（num1,den1,k）;

f_1=0;

f_2=0;

x_1=0;

x_2=0;

u_1=0.0;u_2=0.0;

uu_1=x0

（1）;uu_2=x0

（2）;

theta_1=0;theta_2=0;

s=[000]';

e_1=0;e_2=0;

kp=0;ki=0;kd=0;

fork=1:

1000

time（k）=k*ts;

rin（k）=0.0;  %期望输入

%选用的是PID增量算法

detau（k）=kp*s

（1）+kd*s

（2）+ki*s（3）;

u（k）=u_1+detau（k）;

ifu（k）>=10

u（k）=10;

end

ifu（k）<=-10

  u（k）=-10;

end

uu（k）=u（k）+x0（k）;

theta（k）=-den

（2）*theta_1-den（3）*theta_2+num

（1）*uu（k）+num

（2）*uu_1+num（3）*uu_2;

e=rin（k）-theta（k）;%e表示误差

u_2=u_1;u_1=u（k）;

uu_2=uu_1;uu_1=uu（k）;

theta_2=theta_1;theta_1=theta（k）;

s

（1）=e-e_1;

s

（2）=e-2*e_1+e_2;

s（3）=e;

e_2=e_1;e_1=e;

end

holdon;

plot（time,theta,'r',time,rin,'b'）