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PID控制的基本原理.docx

1、PID控制的基本原理PID 控制的基本原理1PID 控制概述当今的自动控制技术绝大部分是基于反馈概念的。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,以此误差来纠正和控制系统的响应。反馈理论及其在自动控制中应用的关键是:做出正确测量与比较后,如何用于系统的纠正与调节。在过去的几十年里,PID 控制,也就是比例积分微分控制在工业控制中得到了广泛应用。在控制理论和技术飞速发展的今天,在工业过程控制中 95%以上的控制回路都具有 PID 结构,而且许多高级控制都是以 PID 控制为基础的。PID 控制器由比例单元(P)、积分单元(I)和微分单元(D)组成,它的基本原

2、理比较简单,基本的 PID 控制规律可描述为:G(S ) = K P + K1 + K D S(1-1)PID 控制用途广泛,使用灵活,已有系列化控制器产品,使用中只需设定三个参数(KP,K I 和 KD)即可。在很多情况下,并不一定需要三个单元,可以取其中的一到两个单元,不过比例控制单元是必不可少的。PID 控制具有以下优点:(1)原理简单,使用方便,PID 参数KP 、K I 和 KD可以根据过程动态特性变化,PID 参数就可以重新进行调整与设定。(2)适应性强,按 PID 控制规律进行工作的控制器早已商品化,即使目前最新式的过程控制计算机,其基本控制功能也仍然是 PID 控制。PID 应

3、用范围广,虽然很多工业过程是非线性或时变的,但通过适当简化,也可以将其变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统,就可以进行 PID 控制了。(3)鲁棒性强,即其控制品质对被控对象特性的变化不太敏感。但不可否认 PID 也有其固有的缺点。PID 在控制非线性、时变、偶合及参数和结构不缺点的复杂过程时,效果不是太好;最主要的是:如果 PID 控制器不能控制复杂过程,无论怎么调参数作用都不大。在科学技术尤其是计算机技术迅速发展的今天,虽然涌现出了许多新的控制方法,但 PID 仍因其自身的优点而得到了最广泛的应用,PID 控制规律仍是最普遍的控制规律。PID 控制器是最简单且许多时候最好的控制器。在过

4、程控制中,PID 控制也是应用最广泛的,一个大型现代化控制系统的控制回路可能达二三百个甚至更多,其中绝大部分都采用 PID 控制。由此可见,在过程控制中,PID 控制的重要性是显然的,下面将结合实例讲述 PID控制。1.1.1 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信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳定误差。比例控制器的传递函数为:GC (S ) = KP(1- 2)式中,KP称为比例系数或增益(视情况可设置为正或负),一些传统的控制器又常用比例带(ProportionalBand, PB),来取代比例系数KP,比例带是比例系数的倒数,比例带也称为比例

5、度。对于单位反馈系统,0 型系统响应实际阶跃信号R0 1(t)的稳态误差与其开环增益K 近视成反比,即:0t对于单位反馈系统,I 型系统响应匀速信号(1- 3)R1 (t)的稳态误差与其开环增益 K v 近视成反比, 即:lime(t) =R1K V(1- 4)StP 控制只改变系统的增益而不影响相位,它对系统的影响主要反映在系统的稳态误差和稳定性上,增大比例系数可提高系统的开环增益,减小系统的稳态误差,从而提高系统的控制精度,但这会降低系统的相对稳定性,甚至可能造成闭环系统的不稳定,因此,在系统校正和设计中 P 控制一般不单独使用.具有比例控制器的系统结构如图 1.1 所示.KPH(S)图

6、1.1 具有比例控制器的系统结构图系统的特征方程式为:G0(S)D(s)=1+K pG0 H(s)=0(1- 5)下面的例子用以说明纯比例控制的作用或比例调节对系统性能的影响.G (s)= (s +1)(2s +1)(5s +1)例1-1控制系统如图 1.1 所示,其中G0 (s)为三阶对象模型:10H(s)为单位反馈,对系统单采用比例控制,比例系数分别为 K p =0.1,2.0,2.4,3.0,3.5,试求各比例系数下系统的单位阶跃响应,并绘制响应曲线.解:程序代码如下:G=tf(1, conv(conv(1,1,2,1), 5,1);Kp=0.1,2.0,2.4,3.0,3.5for i

7、=1:5G=feedback(kp(i)*G,1);step(G)hold onendgtext (kp=0.1)gtext (kp=2.0)gtext (kp=2.4)gtext (kp=3.0)gtext (kp=3.5)响应曲线如图 1.2 所示.图 1.2 例 1-1 系统阶跃响应图从图 1.2 可以看出,随着Kp值的增大,系统响应速度加快,系统的超调随着增加,调节时间也随着增长.但Kp增大到一定值后,闭环将趋于不稳定.1.2.2比例微分(PD)控制环节具有比例加微分控制规律的控制称为 PD 控制,PD 的传递函数为:Gc (s) = K p + K p s(1- 6)其中,Kp为比例

8、系数, 为微分常数,Kp与 两者都是可调的参数.具有 PD 控制器的系统结构如图 1.3 所示。KP(1+s)_H(S)图 1.3 具有比例微分控制器的系统结构图PD 控制器的输出信号为:G0(S)u(t)=Kpe(t) + K pde(t)dt(1- 7)在微分控制中,控制器的输入与输出误差信号的微分(即误差的变化率)成正比关系。微分控制反映误差的变化率,只有当误差随时间变化时,微分控制才会对系统起作用,而对无变化或缓慢变化的对象不起作用。因此微分控制在任何情况下不能单独与被控制对象串联使用,而只能构成 PD 或 PID 控制。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不稳定,其原

9、因是由于存在有较大惯性的组件(环节)或有滞后的组件,具有抑制误差的作用,其变化总是落后于误差的变化。解决的方法是使抑制误差变化的作用“超前”,即在误差接近零时,抑制误差的作用就应该是零。这就是说,在控制中引入“比例”项是不够的,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,就能提前使抑制误差的作用等于零甚至为负值,从而避免被控量的严重超调。因此对有较大惯性或滞后的被控对象,比例微分(PD)控制器能改善系统在调节过程中的动态性。另外,微分控制对纯时控制环节不能改善控制品质而具有放大高频噪声信号的缺点。在实际应用中,当设定值

10、有突变时,为了防止由于微分控制的突跳,常将微分控制环节设置在反馈回路中,这种做法称为微分先行,即微分运算只对测量信号进行,而不对设定信号进行。例1- 2控制系统如图 1.3 所示,其中Go (s) 为三阶对象:1oH(s)为单位反馈,采用比例微分控制,比例系数Kp=2,微分系数分别取 =0,0.3,0.7,1.5,3,试求各比例微分系数下系统的单位阶跃响应,并绘曲线.解:Kp=2程序代码如下: G=tf(1, conv(conv ( 11 2,1),5,1);Tou=0,0.3,0.7,1.5,3for i=1:5G1=tf(kp*tou(i),kp,1)sys=feedback(G1*G,1

11、);step(sys)hold onendgtext (tou=0)gtext (tou=0.3)gtext (tou=0.7)gtext (tou=1.5)gtext (tou=3)图 1-4单位响应曲线如图 1.4 所示.例 1-2 系统阶跃响应图从图 1.4 可以看出,仅有比例控制时系统阶响应有相当大的超调量和较强烈的振荡,随着微分作用的增强,系统的超调量减小,稳定性提高,上升时间缩短,快速性提高.1.2.3积分(I)控制具有积分控制规律的控制称为积分控制,即 I 控制,I 控制的传递函数为:GC(s) =Ksi(1- 8)其中,Ki称为积分系数控制器的输出信号为:U(t)=It0(1-

12、 9)或者说,积分控制器输出信号 u(t) 的变化速率与输入信号 e(t)成正比,即: , ,K e(t) dtdu(t)dt= K I e(t)(1-10)对于一个自动控制系统,如果在进入稳态后存在稳态误差,则称这个系统是有稳态误差的或简称有差系统.为了消除稳态误差,在控制器必须引入”积分项”.积分项对误差取决于时间的积分,随着时间的增加,积分项会增大使稳态误差进一步减小,直到等于零.通常,采用积分控制器的主要目的就是使用系统无稳态误差,由于积分引入了相位滞后,使系统稳定性变差,增加积分器控制对系统而言是加入了极点,对系统的响应而言是可消除稳态误差,但这对瞬时响应会造成不良影响,甚至造成不稳

13、定,因此,积分控制一般不单独使用,通常结合比例控制器构成比例积分(PI)控制器.1.2.4比例积分(PI)控制具有比例加积分控制规律的控制称为比例积分控制器,即 PI 控制,PI 控制的传递函数为:K P 1 =i K p T i s(1-11)其中,Kp为比例系数,Ti称为积分时间常数,两者都是可调的参数.控制器的输出信号为:u(t) = K p e(t) +tpi 0(1-12)PI 控制器可以使系统在进入稳态后无稳态误差.PI 控制器在与被控对象串联时,相当于在系统中增加了一个位于原点的开环极点,同时也增加了一个位于s 左半平面的开环零点.位于原点的极点可以提高系统的型别,以消除或减小系统的稳态误差,改善系统的稳态性能;而增加的负实部零点则可减小系统的阻尼程度,缓和 PI 控制器极点对系统稳定性及动态过程产生的不利影响.在实际工程中,PI 控制器通常用来改善系统的稳定性能.例1- 3单位负反馈控制系统的开环传递函数G0 (s) 为:10

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