计算机过程控制实验报告.docx

1、计算机过程控制实验报告实验报告课程名称 计算机控制技术 实验名称 过程控制实验 实验日期 2015.6.30 学生专业 测控技术与仪器 学生学号 912101170116 学生姓名 陈昊飞 实验室名称 机械院院办420 教师姓名 江剑 成 绩 南京理工大学机械工程学院实验1 控制系统动态特性测试1、实验目的在设定值和扰动信号的作用下，过程控制系统的输出可由两条通道来产生：控制通道：设定值对被控变量影响的通道，其作用是抵消扰动影响，以使被控变量尽可能快地维持在给定值附近。干扰通道：干扰信号对被控变量影响的通道。本实验通过控制通道和干扰通道的增益、时间常数和时滞的变化，测试被控对象特性对控制系统性

2、能的影响。2、实验内容(1) 增益对控制系统的影响假设被控对象的传递函数为G0(s)=2e-10s/(35s+1),考核系统在单位阶跃信号作用下，不同控制通道增益下系统的响应，运行下列matlab语句，观察响应曲线，得出有关结论。%研究控制通道增益Kc对系统的影响G0=tf(2,35 1); % 2/35s+1np,dp=pade(10,2);Gp=tf(np,dp); % e-10sG1=G0*Gp;Kc=1:0.5:2.5; % Kc=1 1.5 2.0 2.5hold onfor i=1:length(Kc)Gc=feedback(Kc(i)*G1,1); step(Gc); %阶跃响应

3、pause %等键盘 end 从图形可以看出，随着控制通道增益Kc的增加，系统的稳态误差减少，但系统的稳定性变差。（结论：放大系数Kc一般希望大一点，Kc大表明操纵量对被控量校正作用有较大的灵敏度，有利于提高控制质量） 假设系统的传递函数为G0(s)=2e-10s/(35s+1),干扰的传递函数为Gd(s)=2e-5s/(7s+1),则系统在单位阶跃扰动信号的作用下，不同扰动增益的响应曲线可以通过，运行下列matlab语句来观察：%研究扰动通道增益Kd对系统的影响G0=tf(1,7 1);np,dp=pade(5,2);Gp1=tf(np,dp);Gd=G0*Gp1;G1=tf(2,35 1)

4、;np,dp=pade(10,2);Gp2=tf(np,dp);Go=G1*Gp2;Kc=1.5;G3=feedback(Go,Kc);G4=Gd*G3;hold onKd=1:4for i=1:length(Kd)G=Kd(i)*G4;step(G); pause %等键盘end 从图形可以看出，随着扰动通道增益Kd的增加，系统的稳态误差增加，并且扰动作用下的输出响应也增加。（结论：放大系数Kd愈大，被控制量的超调量愈大，一般要求Kd愈小愈好）。%研究控制通道时间常数T对系统的影响Kc=1.5;T=25 35 45;hold onfor i=1:length(T)G0=tf(2,T(i) 1

5、);np,dp=pade(10*T(i)/35,2);Gp=tf(np,dp);G1=G0*Gp;Gc=feedback(Kc*G1,1);step(Gc);pause;end （2）时间常数对控制系统的影响时间常数T是指当被控对象受到阶跃输入信号作用后，被控量以初始速度变化，达到新的稳态值所需的时间。时间常数T是因为物料或能量的传递需要通过一定的阻力而引起的，反映了被控变量的变化快慢，因此T是对象的一个动态参数。假设被控对象的传递函数为G0(s)=2e-10s/(Ts+1),考核系统在单位阶跃信号作用下，不同T值（25，35，45）下系统的响应，运行下列matlab语句，观察响应曲线，得出有

6、关结论。 从图形可以看出，随着T的变大，系统的振荡频率变小，系统的动态响应变慢，过渡过程时间加长。（结论：时间常数T小，对象动态响应快，控制及时，有利于克服干扰；但T过小，会引起过渡过程的振荡，不利于控制质量提高，因此，T应适当；）设T0=35，改变扰动通道的时间常数Td（10，35，50），观察扰动阶跃响应曲线。4 %研究扰动通道不同时间常数对系统的影响 G0=tf(2,35 1);Kc=1.5;G1=feedback(G0,Kc);Td=10 35 50;hold onfor i=1:length(Td)Gd=tf(5,Td(i) 1);G=Gd*G1;step(G);pauseend 系

7、统扰动通道的时间常数Td越大，扰动对输出的影响越缓慢，有利于系统克服干扰的影响，提高控制系统质量。（结论：时间常数Td愈大，干扰对被控量的影响愈平缓，时间常数Td愈小，干扰对被控量的影响愈大，因此一般要求Td大一些为好；）（3）时滞对控制系统的影响控制通道的时滞t0时滞t0指输出变量的变化落后于输入变量变化的时间。滞后的产生是由于介质的输送或热质传递需要一段时间所引起的，时滞t0也反映了被控对象的动态特性。时滞t0的存在使系统的稳定性变差，用t0/T0反映系统时滞的相对影响，t0/T00.2时，简单的控制系统已很难满足要求，要考虑负责方案。试增加t0考察对曲线的影响。扰动通道的时滞 扰动通道的

8、td不会对系统的稳定性产生影响，仅仅表示扰动进入系统的时间先后对系统的动态品质没有影响。实验2 比例积分微分控制规律特性分析一、实验目的本实验通过比例、积分和微分单独的作用及大小的变化，验证比例、积分和微分环节对系统的余差及稳定性的影响。二、实验内容1、比例作用 假设被控系统为Gp(s)=e-50s/(36s+1) r(t)只采用比例控制策略，研究不同Kp值下，闭环系统阶跃响应曲线：u(t)+y(t) 运行下列matlab语句，观察响应曲线，得出有关结论。%tf函数：传递函数定义 参数：分子、分母G0=tf(1,36,1);% pade函数：参数1表示e的（-多少s）；参数2表示用几阶来逼近n

9、p,dp=pade(50,2);G1=tf(np,dp);% GpGp=G0*G1;% P数组表示不同的Kp值P=0.5,0.7,0.9,1,1.5 ;% hold on表示图形可以叠加hold on;for i=1:length(P) Gc=feedback(P(i)*Gp,1,-1); %定义反馈结构step(Gc); %求阶跃响应pause;end 结论：随着Kp值的变化，控制系统的余差减少，但振荡加剧，振荡周期缩短。2、积分作用假设被控系统为Gp(s)=e-50s/(36s+1)，只采用积分策略，研究不同的Ki值下，闭环系统的响应曲线。%研究积分速度对系统调节的影响clearG0=tf

10、(1,36,1);np,dp=pade(50,2);G1=tf(np,dp);Gp=G0*G1;Ki=0.005,0.01,0.015,0.02;hold on;for i=1:length(Ki) Gc=tf(Ki(i),1,0) G=feedback(Gc*Gp,1,-1);step(G);pause;end结论：积分作用可以消除余差，但增大Ki将会降低系统的稳定性，甚至会导致系统不稳定。3、微分作用 由于微分作用不单独采用，所以研究比例微分作用，改变微分时间常数Td，观察系统的闭环系统的响应曲线。%Td对系统调节的影响clearG0=tf(1,36,1);np,dp=pade(50,2)

11、;G1=tf(np,dp);Gp=G0*G1;Kp=0.8;Td=20:5:35;hold on;for i=1:length(Td) Gc=tf(Kp*Td(i),1,1) G=feedback(Gc*Gp,1); step(G); pause;end结论：余差存在，随着Td增加，系统的稳定性变差。4、PID算法比较首先介绍一个函数：1、零极点增益模型形式G(S)= k(S-Z1)(S-Z2)(S-Zm)/(S-P1)(S-P2)(S-Pn)式中： k: 系统增益；z1,z2,zm: 系统零点；p1,p2,pn: 系统极点；注：对实系数的传函模型来说，系统的零极点或者为实数，或者以共轭复数的

12、形式出现。系统的传函模型给出以后，可以立即得出系统的零极点模型。2、在MATLAB下的输入形式在MATLAB里，连续系统可直接用向量z、p、k构成的矢量组【z，p，k】表示系统，即： k=k;z=z1;z2;zm;p=p1;p2;pn;3、函数命令zpk( )在MATLAB中，用函数命令zpk( )来建立控制系统的零极点增益模型，或者将传函模型或者状态空间模型转换为零极点增益模型。zpk( )函数命令的调用格式为：sys = zpk ( z,p,k ) G(S)=6(S+1.9294)(S+0.03530.9287i)/(S+0.95671.2272i)(S-0.04330.6412i)解：k

13、 = 6; z = -1.9294;-0.0353+0.9287*i;-0.0353-0.9287*i;p = -0.9567+1.2272*i;-0.9567-1.2272*i;+0.0433+0.6412*i;+0.0433-0.6412*i;G = zpk(z,p,k)假设系统的模型为Gp=10/(s+1)(s+2)(s+3)(s+4),研究不同调节器下闭环系统阶跃响应。%研究不同调节器下闭环系统阶跃响应。Gp=zpk(,-1;-2;-3;-4,10);hold on;Kp=6.2; % P调节Gc=Kp;G1=feedback(Gp*Gc,1);step(G1);pauseKi=1;

14、% P调节Gc=tf(Ki,1,0);G2=feedback(Gp*Gc,1);step(G2);pauseKp=5.5;Ti=2.5; % PI调节Gc=tf(Kp*1,1/Ti,1,0);G3=feedback(Gp*Gc,1);step(G3);pauseKp=6;Td=0.4; % PD调节Gc=tf(Kp*Td,1,1);G4=feedback(Gp*Gc,1);step(G4);pauseKp=7.4;Ti=1.5;Td=0.38; % PID调节Gc=tf(Kp*Td,1,1/Ti,1,0);G5=feedback(Gp*Gc,1);step(G5);P调节反应速度快，输出与输入

15、同步，无时间滞后，动态特性好；调节结果不能使被调参数完全会到给定值，而产生余差，Kp越大，控制作用越强，余差最小。PI调节可快速抵消干扰的影响，同时利用I调节消除余差，在比例带不变的情况下，减小积分时间将使控制系统稳定性降低，振荡加剧，调节过程加快，振荡频率升高。PD调节的抗干扰能力很差，且对于纯延迟过程无效；大多数PD控制系统随微分时间增大，且稳定性提高，但超出某一上限值后系统反而变得不稳定。实验3 数字PID控制算法的实现一、实验目的学习传递函数到离散方程的转换方法。学习数字PID控制算法的编写过程。二、实验内容本实验的PID控制算法采用积分分离的PID算法，假设被控对象为具有时延的惯性环

16、节Gp(s)=e-80s/(60s+1)，系统的采样周期为20s，延迟时间为4个采样周期，则被控对象被离散化为yout(k)=-den(2)*y(k-1)+num(2)*u(k-5);采用分段积分分离方式，根据误差绝对值的不同采用不同的积分强度。输入中设定值r(k)=40，控制器输出限制在-110，110内，运行以下语句，比较与普通PID控制的阶跃响应。% 积分分离式 PID% 采样时间ts=20;% 被控对象离散化sys=tf(1,60,1,inputdelay,80); %描述被控对象dsys=c2d(sys,ts,zoh); %进行Z变换 num,den=tfdata(dsys,v);%

17、求Z变换分子分母u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;y_1=0;y_2=0;y_3=0;error_1=0;error_2=0;ei=0;for k=1:1:200; time(k)=k*ts; % 离散化对象 yout(k)=-den(2)*y_1+num(2)*u_5; %离散化后u与y的关系 % I separation rin(k)=40; error(k)=rin(k)-yout(k); ei=ei+error(k)*ts; %ei积分项 M=2; %通过在此处改变M取值来选择是用普通PID或积分分离PID if M=1 %采用分段积分分离方式 if abs(

18、error(k)=30&abs(error(k)=20&abs(error(k)=10&abs(error(k)=110 u(k)=110; end if u(k)=-110 u(k)=-110; end u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k); y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k); error_2=error_1; error_1=error(k); end plot(time,rin,b,time,yout,r); xlabel(time(s);ylabel(rin,yout);比起模拟PID控制器，数字PID控制器参数整定中多

19、了一个采样周期T的确定，T越小，其控制性能越接近模拟控制器的控制性能。Kp越大，控制作用越强，则余差越小。Kp越小，超调越小，甚至可以没有超调，但余差很大，调节时间也很长。实验4 PID调节器参数的工程整定一、实验目的采用动态特性法对PID调节器的参数进行工程整定。二、实验内容 动态特性法以广义被控对象阶跃响应为依据，根据经验公式求取PID调节器的最佳参数整定值，由Ziegler-Nichols提出。在系统处于开环并处于稳定的情况下，给系统输入一个阶跃信号，测量系统的输出响应曲线，一般的响应曲线如下图所示。 该广义对象可以用如下数学模型来近似： 其中K、T和t可以有下式来求： K=y()-y(

20、0)/u 如果在曲线上取y(t1)=0.39 y(t2)=0.63 则有 T=2(t2-t1) t=2t1-t2在K、T和t求得的情况下，根据Z-N参数整定公式求得控制器的参数。控制规律比例带积分时间微分时间PPI1.13.3PID0.852.00.5试采用动态特性法整定PID控制器的参数。%用动态特性参数法确定P、PI、PID调制器的参数%采用曲线拟合法，可近似得到广义对象的一阶惯性加纯滞后对象的参数%假设被控对象的传递函数为1/(s+1)(2s+1)(5s+1)(10s+1)num=1;den=conv(conv(1,1,2,1),conv(5,1,10,1);Gp=tf(num,den); %原系统figure(1),hold onstep(Gp)pausek=0.993;T=14.4;L=6.6; %请从曲线用鼠标读取数组，并计算相应参数值G0=tf(k,T 1);np,dp=pade(L,2);G1=tf(np,dp);G=G0*G1; %近似模型step(G) pause%采用Ziegler-Nichols控制器参数整定PI调节器Kp1=T/(1.1*k*L);Ti1=3.3*L;Gc1=tf(Kp1*1,1/Ti1,1,0);G_c1=feedback(G*Gc1,1);figure(2),step(G_c1)观察曲线形状，求取有关数值，了解整定公式