基于matlab的电炉温度控制算法比较和仿真研究.docx
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基于matlab的电炉温度控制算法比较和仿真研究
课程设计
《计算机控制技术》
题目：
基于MATLAB的电炉温度控制算法比较及仿真研究系别：
电子电气工程系
班级：
2010级电气工程及其自动化（4）班
学号：
2
姓名：
吴昊
一
研究对象分析说明
温度控制的关键在于测温和控温两个方面。
温度测量是温度控制的基础，这方面的技术比较成熟。
但由于控制对象的越来越复杂，在温度控制方面还存在许多问题。
本论文提出了基于采用PID算法、Smith预估控制算法、达林算法三种算法作对比研究的工业电阻炉温度计算机控制系统的仿真设计，并利用仿真软件MATLAB／SIMULINK对控制算法进行了仿真，同时对先进的控制算法进行了研究。
该系统的被控对象为电炉，采用热阻丝加热，利用控制器控制热阻丝两端所加的电压大小，来改变流经热阻丝的电流，从而改变电炉炉内的温度。
可控硅控制器输入为0~5V时对应电炉温度0~~500℃，温度传感器测量值对应也为0~5V，
炉温变化曲线要求参数：
t≤80s；超调量≤10℅；静态误差e≤2℃。
Spv
二总设计
1PID算法的设计及分析
1.1算法简介
PID调节是连续系统中技术最成熟的、使用最广泛的一种控制算方法。
它结构灵活，
不仅可以用常规的PID调节，而且可以根据系统的要求，采用各种PID的变型，如PI、
PD控制及改进的PID控制等。
它具有许多特点，如不需要求出数学模型、控制效果好
等，特别是在微机控制系统中，对于时间常数比较大的被控制对象来说，数字PID完
全可以代替模拟PID调节器，使用更加灵活，使用性更强。
所以该系统采用PID控制算法。
系统的结构框图如图1所示：
图1系统结构框图
根据偏差的比例、积分、微分的线性组合，进行反馈控制（简称ＰＩＤ控制），是
多年来，工业使用中最为广泛的一种控制规律，该控制方法出现于２０世纪三四十年代，适用于对被控对象模型了解不清楚的场合，都能得到比较满意的效果。
它具有原理简单、易于实现、参数整定方便、结构改变灵活、适应性强等优点，在
连续系统中获得了广泛的使用。
在计算机进入控制领域后，用计算机实现的数字PID
算法代替了模拟PID调节器，这种控制规律的使用不但没有受到影响，而且有了新的发展，它仍然是当今工业过程计算机控制系统中使用最广泛的一种。
在PID调节中，比例控制能迅速反应误差，从而减小误差，但比例控制不能消除稳态
误差，
K
p
的加大，会引起系统的不稳定；积分控制的作用是：
只要系统存在误差，积分控
制作用就不断地积累，输出控制量以消除误差，因而，只要有足够的时间，积分控制将能完全消除误差，积分作用太强会使系统超调加大，甚至使系统出现振荡；微分控制可以使减小超调量，克服振荡，提高系统的稳定性，同时加快系统的动态响应速度，减小调整时间，从而改善系统的动态性能。
将P、I、D三种调节规律结合在一起，可以使系统既快速敏捷，又平稳准确，只要三者强度配合适当，便可获得满意的调节效果。
模拟PID控制规律为：
u（t）K[e（t）
p
1
T
I
t
0
e（t）dtT
D
de（t）
dt
]
（2-2）
式中：
e（t）r（t）y（t）
称为偏差值，可作为温度调节器的输入信号，其中r（t）
为给定值，
y（t）
为被测变量值；K为比例系数；T为积分时间常数；T为微分时间常数；u（t）
pID
为调
节器的输出控制电压信号。
在计算机控制系统中，PID控制规律的实现必须用数值逼近的方法，当采样周期相
当短时，用求和代替积分，用后向差分代替微分，使模拟PID离散化变为差分方程。
1.2PID控制仿真模型
整定好的PID参数的系统输出阶跃响应图
1.3仿真结果分析
从图中可看出，超调量约为1.9％﹤10％，上升时间4s，稳态误差很小，调节时间53s。
仿真结果说明采用PID算法可以十分有效的减少甚至消除稳态。
2Smith预估控制算法的设计及分析
2.1算法简介
Smith预估控制法是一个和对象并联的“预估补偿模型”的纯滞后补偿方法，使得控制对象为扣除纯滞后的对象。
已知纯滞后负反馈控制系统，其中
其中D（s）为调节器传递函数，
G（s）
e3s
10s1
为对象传递函数。
Smith预估控制原理是：
和D（s）并接一个补偿环节，用来补偿被控制对象中的纯滞后环
节部分。
这个补偿环节称为预估器，其传递函数为
Gs1es，为纯滞后时间。
p
本设计中纯滞后补偿的数字控制器由两部分组成：
一部分是数字PID控制器（由离散化得到）；一部分就是预估器。
Smith纯滞后补偿的计算机控制系统为:
Ds
上图所示
ZOH
为零阶保持器，
2.2PID控制仿真模型
整定好的PID参数的系统输出阶跃响应图
2.3
仿真结果分析
0
从图中看出，调节时间45s，稳态误差趋近于零，超调很小。
仿真结果说明采用Smith算法课显著减小超调，也可做到很小的稳态误差。
3大林算法的设计及分析
3.1算法简介
在本设计中，被控对象含有较大的纯滞后特性。
被控对象的纯滞后时间使系统的稳
定性降低，动态性能变坏，如容易引起超调和持续的振荡。
对象的纯滞后特性给控制器的设
计带来困难。
一般的，当对象的滞后时间和对象的惯性时间常数Tm之比超过0.5时，采用常规的控制算法很难获得良好的控制性能。
因此，具有纯滞后特性对象属于比较难以控制的一类对象，对其控制需要采用特殊的处理方法。
大林算法的设计目标是使整个闭系统所期望的传递函数相当于一个延迟环节和一个惯
性环节相串联，并希望整个闭环系统的滞后时间和被控对象的纯滞后时间相同。
所以有相关知识得到整个闭环系统的闭环传递函数为：
W（s）[
1eTseNTs（1eT/）z（N1）
]
ss11eT/z1
由此，可得出达林算法所设计的控制器D（z）为：
W（z）（1eT/）z（N1）
D（z）
[1W（z）]G（z）[1eT/z1（1eT/）z（N1）]G（z）
因为
1eTsk（1eTs）eNTsk（1eT/）zG（z）[G（s）][]
ss（s1）1eT/z
1
于是得到数字控制器为
（N1）
1
D（z）
W（z）
[1W（z）]G（z）
（1-eT/）z（N1）
[1eT/z1（1eT/）z（N1）]G（z）
又因为在纯滞后的一阶惯性环节组成的系统中，数字控制器输出对输入的脉冲传递函数不存在复实轴上的极点，这种系统不存在振铃现象。
3．2大林算法仿真模型
仿真时间设置为0—150s时的输出如下图
仿真时间设置为0—500s时的输出如下图
局部放大后的输出曲线如下图
3.3大林算法仿真结果分析
从图中可看出超调量为8%，稳态误差很小，上升时间大约25s。
仿真结果说明采
用达林算法可显著减小超调，也可做到很小的稳态误差。
从系统设计中我们可以看出，
达林算法的输出不仅是以偏差为依据的，还和前N次的输出有关，但所起的作用不尽相同。
三
总结比较
PID算法
PID控制多年来受到广泛的的使用，PID在解决快速性、稳态误差、超调量等问题上具有很好的使用。
PID的调整时间，动态性能都很好。
Smith预估控制算法
适合用于较大纯滞后系统的控制。
它通过估计对象的动态特性,用一个预估模型进行补偿,从而得到一个没有时滞的被调节量反馈到控制器,使得整个系统的控制就如没有时滞环节,减小超调量,提高系统的稳定性并且加速调节过程,提高系统的快速性。
达林算法
适合用于没有超调或有较小的超调，且对快速性要求不高的场合。
在一定情形下需消除振铃现象。
鉴于设计要求以及自己仿真的结果，综合比对各方面的条件，本次电炉温度控制使用PID控制算法可以得到较理想的结果。
四
小结
本次电炉温度控制是在学习了自动控制原理，计算机控制技术之后做的一次综合的能力检测。
在设计中，我首先系统的，全面的了解和掌握了大林算法，PID控制算法，Smith预估控制算法在计算机控制方面的具体使用以及具体的设计方法，包括各个控制算法的思想，设计步骤，参数的选取和整定，当然也了解和熟悉了运用Matlab的simulink进行计算机控制的仿真，这是在课堂上学不到的，大大增加了我的实践动手能力。
在这期间，我翻阅了以前的相关课本及资料，向老师请教了许多存在疑惑的知识点，和同学展开了积极的讨论，这对自己所学的专业知识无疑是一种巨大的提升。
本次设计也使我更坚信理论联系实际的重要性，尤其是专业知识一定要通过一定的实践来加深对其的理解。
通过本次设计，我明白了在实际的工业生产中解决问题的方法很可能不止一个，我们在解决问题的过程中要学会择优选择，在
众多的可能方案中综合分析全面比较，最终确定最优方案。
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