【正文】 L0 . 6 3 2 kkT ’T ”Tc ( t )圖 32 被控對(duì)象的階躍響應(yīng)圖(4) 系統(tǒng)轉(zhuǎn)移函數(shù) 空調(diào)方面： 圖 33 空調(diào)系統(tǒng)示意圖圖 34 空調(diào)系統(tǒng)方塊圖由圖 33 及圖 34 可得知此系統(tǒng)的轉(zhuǎn)移函數(shù)推導(dǎo)如下： Qco?? dtTCRS 公式（32）1??Q? 系統(tǒng)特性圖(1) 系統(tǒng)為制熱使用最大信號(hào)去控制系統(tǒng)，直到穩(wěn)定之后，也就是熱到達(dá)無(wú)法再上升時(shí)，此時(shí)系統(tǒng)特性就會(huì)出現(xiàn)，如下圖 35 所示：1 0 ℃5 0 ℃圖 35 系統(tǒng)制熱的特性圖(2) 系統(tǒng)為制冷使用最大信號(hào)去控制系統(tǒng)，直到穩(wěn)定之后，也就是冷到達(dá)無(wú)法再下降時(shí)，此時(shí)系統(tǒng)特性就會(huì)出現(xiàn)，如下圖 36 所示：1 0 ℃3 0 ℃ 1 0 ℃3 0 ℃圖 36 系統(tǒng)制冷的特性圖 系統(tǒng)辨識(shí)方法（1）一階系統(tǒng)帶有延遲特性L0 . 6 3 2 kkaT ’T ”TC ( t )圖 37 一階系統(tǒng)帶有延遲特性圖一階系統(tǒng) 加一個(gè)傳遞 來(lái)近似被控對(duì)象，則其近似轉(zhuǎn)移函數(shù)如公式 31?TsKlse?3 所示： 公式（33 ）1)(???TsKGL其中 K、T 、L 可由上圖 37 求得。這樣，即便誤差很小，積分項(xiàng)也會(huì)隨著時(shí)間的增加而加大，它推動(dòng)控制器的輸出增大使穩(wěn)態(tài)誤差進(jìn)一步減小，直到等于零。 ［8］第二章 控制系統(tǒng)及 PID 調(diào)節(jié) 控制系統(tǒng)構(gòu)成對(duì)控制對(duì)象的工作狀態(tài)能進(jìn)行自動(dòng)控制的系統(tǒng)稱為自動(dòng)控制系統(tǒng)，一般由控制器與控制對(duì)象組成，控制方式可分為連續(xù)控制與反饋控制，即一般所稱，開回路與閉回路控制。在基于規(guī)則的自整定方法中，不用獲得過(guò)程實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，整定基于類似有?jīng)驗(yàn)的操作者手動(dòng)整定的規(guī)則。另外，由于基于控制律的系統(tǒng)沒有成熟的穩(wěn)定性分析方法，參數(shù)整定可靠與否存在很多問(wèn)題。微分作用不能單獨(dú)使用,需要與另外兩種調(diào)節(jié)規(guī)律相結(jié)合,組成 PD或 PID 控制器。測(cè)量關(guān)心的變量，與期望值相比較，用這個(gè)誤差糾正調(diào)節(jié)控制系統(tǒng)的響應(yīng)。本設(shè)計(jì)就是借助此軟件主要運(yùn)用 Relayfeedback 法，線上綜合法和系統(tǒng)辨識(shí)法來(lái)研究 PID 控制器的設(shè)計(jì)方法，設(shè)計(jì)一個(gè)溫控系統(tǒng)的 PID 控制器，并通過(guò) MATLAB 中的虛擬示波器觀察系統(tǒng)完善后在階躍信號(hào)下的輸出波形。反之 Ti 大則積分作用弱,加入積分調(diào)節(jié)可使系統(tǒng)穩(wěn)定性下降,動(dòng)態(tài)響應(yīng)變慢。由于這些不足，采用 PID 的工業(yè)控制系統(tǒng)總是受產(chǎn)品質(zhì)量、安全、產(chǎn)量和能源浪費(fèi)等問(wèn)題的困擾。他認(rèn)為自整定控制器和自適應(yīng)控制器能視為一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的儀表工程師的整定經(jīng)驗(yàn)的自動(dòng)化，在文［3］中繼續(xù)闡述了這種思想,認(rèn)為自整定調(diào)節(jié)器包含從實(shí)驗(yàn)中提取過(guò)程動(dòng)態(tài)特性的方法及控制設(shè)計(jì)方法，并可能決定何時(shí)使用 PI 或 PID 控制，即自整定調(diào)節(jié)器應(yīng)具有推理能力。 ［4］Matrix Laboratory(縮寫為 Mat lab)軟件包，是一種功能強(qiáng)、效率高、便于進(jìn)行科學(xué)和工程計(jì)算的交互式軟件包。 PID 控制器就是根據(jù)系統(tǒng)的誤差利用比例積分微分計(jì)算出控制量，控制器輸出和控制器輸入（誤差）之間的關(guān)系在時(shí)域中如公式（24 ）和（25 ）:u(t)=Kp(e(t)+Td + ) 公式（24）dte)(?dtTi(1U(s)=[ + ]E(s) 公式（25）PK?Si公式中 U(s)和 E(s)分別為 u(t)和 e(t)的拉氏變換， ， ，其pdKT?iP中 、 、 分別為控制器的比例、積分、微分系數(shù) ［14］ PKid Ｐ、Ｉ、Ｄ控制比例（P）控制 比例控制是一種最簡(jiǎn)單的控制方式。(2) 若被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模式相當(dāng)線性(linear) ，且各項(xiàng)參數(shù)都可知道，則可用控制理論來(lái)設(shè)計(jì) PID 控制器的系數(shù)大小。T 及 L 值與 C(t)及切線的關(guān)系如上圖 37 所示。 所以對(duì)有較大慣性和（或）滯后的被控對(duì)象，比例+微分(PD)的控制器能改善系統(tǒng)在調(diào)節(jié)過(guò)程中的動(dòng)態(tài)特性。即當(dāng)我們不完全了解一個(gè)系統(tǒng)和被控對(duì)象﹐或不能通過(guò)有效的測(cè)量手段來(lái)獲得系統(tǒng)的參數(shù)的時(shí)候，便最適合用 PID 控制技術(shù)。②對(duì)于多入多出被控對(duì)象，需要研究針對(duì)具有顯著耦合的多變量過(guò)程的多變量 PID 參數(shù)整定方法，進(jìn)一步完善分散繼電反饋方法，盡可能減少所需先驗(yàn)信息量，使其易于在線整定。自 Ziegler 和 Nichols 提出 PID 參數(shù)整定方法起，有許多技術(shù)已經(jīng)被用于PID ，可分為常規(guī) PID 參數(shù)整定方法及智能 PID 參數(shù)整定方法；按照被控對(duì)象個(gè)數(shù)來(lái)劃分，可分為單變量 PID參數(shù)整定方法及多變量 PID 參數(shù)整定方法，前者包括現(xiàn)有大多數(shù)整定方法，后者是最近研究的熱點(diǎn)及難點(diǎn)；按控制量的組合形式來(lái)劃分，可分為線性 PID 參數(shù)整定方法及非線性 PID 參數(shù)整定方法，前者用于經(jīng)典 PID 調(diào)節(jié)器，后者用于由非線性跟蹤 微分器和非線性組合方式生成的非線性 PID 控制器。如果過(guò)程的動(dòng)態(tài)特性變化，例如可能由負(fù)載的變化引起系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性變化， PID 參數(shù)就可以重新整定。因?yàn)橛姓`差,積分調(diào)節(jié)就進(jìn)行,直至無(wú)差,積分調(diào)節(jié)停止,積分調(diào)節(jié)輸出一個(gè)常值。PID 控制器（亦稱調(diào)節(jié)器）及其改進(jìn)型因此成為工業(yè)過(guò)程控制中最常見的控制器 (至今在全世界過(guò)程控制中用的 84%仍是純 PID 調(diào)節(jié)器，若改進(jìn)型包含在內(nèi)則超過(guò) 90%)。 PID 控制器簡(jiǎn)單易懂，使用中不需精確的系統(tǒng)模型等先決條件，因而成為應(yīng)用最為廣泛的控制器。在很多情況下，并不一定需要全部三個(gè)單元，可以取其中的一到兩個(gè)單元，但比例控制單元是必不可少的。自動(dòng)整定通常是指根據(jù)開環(huán)狀態(tài)確定的簡(jiǎn)單過(guò)程模型自動(dòng)計(jì)算 PID 參數(shù)。PID 、靈活性及使用的過(guò)程知識(shí)量。反饋控制是指將所要求的設(shè)定值與系統(tǒng)的輸出值做比較，求其偏差量，利用這偏差量將系統(tǒng)輸出值使其與設(shè)定值調(diào)為一致。 微分（D）控制 在微分控制中，控制器的輸出與輸入誤差訊號(hào)的微分（即誤差的變化率）成正比關(guān)系。T:時(shí)間常數(shù)。(3) 將大小為 1 的階躍信號(hào)加到被控對(duì)象如圖 31 所示：圖 31 將階躍信號(hào)加到被控對(duì)象　對(duì)大多數(shù)的被控對(duì)象，若輸入為階躍信號(hào)，則其輸出 c(t)大多為 S 狀曲線，如下圖 32 所示。為了消除穩(wěn)態(tài)誤差，在控制器中必須引入“積分項(xiàng)” 。用 SIMULINK 對(duì)設(shè)計(jì)好的系統(tǒng)進(jìn)行仿真，可以預(yù)知效果，檢驗(yàn)設(shè)計(jì)的正確性，為設(shè)計(jì)人員提供參考。