matlab控制系統(tǒng)與仿真-wenkub.com
2025-08-02 01:24 本頁面
【正文】 四、參考文獻(xiàn)【1】：王正林，郭陽寬著MATLAB與過程控制系統(tǒng)仿真(修訂版)。帶進(jìn)pid對(duì)象中。den=[1,0]。p2=[0,0,1]。 % P控制器 case 2num=Kp*[Ti,1]。Ti=2*L。if key==1 num=1/a。K=vars(1) 。K=dcgain (num,den)知k=2；通多step函數(shù)得到的曲線得到L=，T=；已知被控對(duì)象的K、L 和T 值后, 我們可以根據(jù)Ziegler — Nichols整定公式編寫一 個(gè)MATLAB函數(shù)ziegler_std ( )用以設(shè)計(jì)PID控制器。4. 對(duì)象控制要求由于原系統(tǒng)不能達(dá)到預(yù)期要求，需對(duì)對(duì)象函數(shù)加PID進(jìn)行調(diào)節(jié)，而進(jìn)行PID調(diào)節(jié)前首先就是PID的系數(shù)的確定。最重要的是，如果 PID 控制器不能控制復(fù)雜過程，無論怎么調(diào)參數(shù)都沒用。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題。 在一些情況下針對(duì)特定的系統(tǒng)設(shè)計(jì)的PID控制器控制得很好，但它們?nèi)源嬖谝恍﹩栴}需要解決：如果自整定要以模型為基礎(chǔ)，為了PID參數(shù)的重新整定在線尋找和保持好過程模型是較難的。 第三，PID控制器在實(shí)踐中也不斷的得到改進(jìn)，下面兩個(gè)改進(jìn)的例子，在工廠，總是能看到許多回路都處于手動(dòng)狀態(tài)，原因是很難讓過程在“自動(dòng)”模式下平穩(wěn)工作。雖然很多控制過程是非線性或時(shí)變的，但通過對(duì)其簡(jiǎn)化可以變成基本線性和動(dòng)態(tài)特性不隨時(shí)間變化的系統(tǒng)，這樣PID就可控制了。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。因此,可以改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。積分作用的強(qiáng)弱取決與積分時(shí)間常數(shù)Ti，Ti越小,積分作用就越強(qiáng)。(t) 的關(guān)系為公式（11） 公式（11）因此它的傳遞函數(shù)為公式（12） 公式（12） 比例調(diào)節(jié)作用：是按比例反應(yīng)系統(tǒng)的偏差,系統(tǒng)一旦出現(xiàn)了偏差,比例調(diào)節(jié)立即產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用用以減少偏差。 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。 PID控制簡(jiǎn)介當(dāng)今的自動(dòng)控制技術(shù)都是基于反饋的概念。 the great majority feedback loop is co
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