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计算机仿真 转速反馈单闭环直流调速系统仿真结题报告 实验一

Beijing Jiaotong University

转速反馈单闭环直流调速系统仿真

结题报告

姓名:TYP

班级:电气0906

学号:09291183

指导老师:牛利勇

完成日期:2012.4.22

一、开环仿真实验仿真

1、实验内容

直流电机模型框图如下图所示,仿真参数为R=0.6,Tl=0.00833,Tm=0.045,Ce=0.1925。本次仿真采用算法为ode45,仿真时间5s。

图1 直流电机模型

用simulink实现上述直流电机模型,直流电压Ud0取220V,0~2.5s,电机空载,即Id=0;

2.5s~5s,电机满载,即Id=55A。

画出转速n的波形,根据仿真结果求出空载和负载时的转速n 以及静差率s。改变仿真算法,观察效果(运算时间、精度等)。

2、实验步骤及数据

打开Matlab中的simulink模块,点击“新建”,即弹出仿真的对话框。将需要的模块拖动到新建的对话框中,再将它们搭建成如上图所示的系统,输入用常数模块(220)代替,I d的扰动用阶跃信号模块(step time选为2.5,initial value为0,final value为55,sample time 为0)代替,输出波形用示波器模块显示,具体仿真模块如下图。

(1)将仿真步长改为5秒,点击“运行”按钮,双击示波器,即可显示系统仿真输出波形如下:

(2)在Simulation中选择configuration parameters选项,在其中更改系统仿真算法。上一次仿真的算法为ode45,现在可更改为ode23,ode113,ode23s,ode15s等,每种仿真波形如下面几幅图:

ode23算法仿真波形

ode113算法仿真波形

ode23s算法仿真波形

ode15s算法仿真波形

以上是对于系统不同算法的仿真波形。通过Matlab的scopedata 可以读出,在加入I d=55之前,系统输出转速为n0=1142.9 n/min,在加入I d=55后,系统输出转速为n=971.5 n/min,转差率为s=(n0-n)

/ n0=(1142.9-971.5)/1142.9=0.15。可能通过波形和转差率不能直观

的看出它们之间的区别,他们之间的区别主要在于运算时间和仿真精度,具体每个算法及其他算法之间的区别如下表所示:

二、闭环仿真实验仿真

1、实验内容

在上述仿真基础上,添加转速闭环控制器,转速指令为1130rpm,

0~2.5s,电机空载,即Id=0;

2.5s~5s,电机满载,即Id=55A。

(1)控制器为比例环节:试取不同kp值,画出转速波形,求稳态时n和s并进行比较。

(2)控制器为比例积分环节,设计恰当的kp和kI值,并与其它不同的kp和kI值比较,画出不同控制参数下的转速波形,比较静差率、超调量、响应时间和抗扰性。

图2 转速闭环直流电机调速控制框图

2、实验步骤及数据

按照实验要求稍微更改一下仿真连线图,加入一个PID控制器,和一个反馈环,将输入常数改为1130,具体连线图如下图所示:

(1)将PID调节器选为P模式,改变proportional参数,即可实现调节k p的功能。

改变kp大小,可得到不同的输出转速波形如下几幅图所示,其中kp为比例系数,ts为调整时间,Mp为最大峰值,n1为空载转速,n2为负载转速,s为转差率:

①kp=100,ts=0.1521,Mp=2087.8,n1=1127.8,n2=1127.5,s=0.0003。

②kp=10,ts=0.2235,Mp=1776.3,n1=1108.7,n2=1105.4,s=0.003。

③kp=5,ts=0.2144,Mp=1618.5,n1=1088.1,n2=1081.8,s=0.006。

s=0.01465。

⑤kp=2.5,ts=0.1819,Mp=1426.2,n1=1049.2,n2=1037.0,s=0.01163。

根据上面的各种kp的仿真结果我们可以看出来当kp越小时,超调量和调节时间等越小。但是离我们跟定的输入值就越大,此时就需要并且当kp越小时,其转差率也会随之增大,我们一般都是希望转差率尽量小一定,这样电机运转的效率高一点,所以根据综合各方面的因数,我们选择当kp=2.5。虽然此时的离我们所希望的输出还有一定的差值,但是相对比较好。因此我们可以看出来只是用比例环节进行调节,依然还是不能达到我们所希望的要求。因此下面用比例积分环节进行调节。

(2)将PID调节器选为PI模式,改变proportional和intergal参数,即可实现调节k p和k i的功能。

下面对k p和k i取不同的值,观察输出波形以及相关参数,其中kp为比例系数,ki 为积分系数,ts为调整时间,Mp为最大峰值,n1为空载转速,n2为负载转速,s为转差率,Mp%为超调量。

①kp=10,ki=2,ts=2.2697,Mp=1780.7,n1=1128.2,n2=1129.6,s=0.00124,Mp%=57.8%。

通过scopedata可以看出,ki取2的时候系统到2.5s还没有稳定,输出转速还在变化,说明ki取值与系统达到稳态的时间有关,积分常数越大,此系统达到稳态的时间越短。下面,保持kp不变,改变ki,观察输出转速波形及数值变化。

②kp=10,ki=5,ts=1.2279,Mp=1798.1,n1=1130.0,n2=1130.0,

s=0,Mp%=59.12%。

将ki增大到5,系统在2.5s之前就能稳定,整体来说效果比较

好,但是超调量比较大,容易对电机寿命等造成一定影响。

③kp=10,ki=10,ts=0.6355,Mp=1819.5,n1=1130.0,n2=1130.0,s=0,Mp%=61.02%。

可以看出,ki取到10的时候系统早早就稳定了,但是超调量,还是比较大,这样对系统不是很好,所以下面我们调一下kp的参数(取ki=5)。

④kp=5,ki=5,ts=1.4169,Mp=1647.4,n1=1130.0,n2=1130.0,s=0,Mp%=45.79%。

可以看出,减小kp,可以降低超调量,这样对系统是有利的,但是达到稳定的时间比kp取10的要稍长一点。

⑤kp=15,ki=5,ts=1.0894,Mp=1868.9,n1=1130.0,n2=1130.0,

s=0,Mp%=65.39%。

这时由于kp取值过大,导致系统超调量太大对系统的冲击很大,不利于电机稳定运转。综上,可以得出,当kp取10的时候,改变

ki,可以改变系统的稳定时间;当ki取5的时候,改变kp,可以改

变系统的超调量。在相互比对之后,可以说kp=5,ki=5时是系统运行最好的时候,对系统长期稳定运行有利。

三、实验结论分析

在开环仿真中,我们可以根据开环传递函数来进行求解输入,根据C(s)=R(s)*ф(s)进行求解,不过此时的频域,我们需要转化到时域中进行求解,带入相应的时间进行求解。在t=2.5s加入负载,相当于在此时加入一个扰动。此时可以把输入看做两个输入,不过此时由于扰动相当于一个负的输入量,所以相对在没有扰动加入之前,其输出量减少了。

在闭环仿真中,相当于我们给定了一个参考量,通过闭环控制来实现输出与输入一致。而在控制中,通常有比例控制环节、比例积分控制环节、比例微分控制环节和比例微分积分控制环节。不同的控制环节有不同的作用。比例环节的特点是输出不失真,不延迟,成比例地复现输入信号的变化。在仿真过程中,通过不同的Kp可以看出来,其放大的效果以及超调量是不一样的,总体上对输入信号有放大,但是由于在输入和反馈之间有个波动,把这个波动放大,这样使得在开始时,系统波动比较大,且调节时间也比较大。在串联校正中,加大控制器增益Kp,可以提高系统的开环增益,减小系统稳态误差,从而提高系统的控制精度,但会降低系统的相对稳定性,甚至可能造成

闭环系统不稳定。因此,在系统校正设计中很少单独使用比例控制规律。

控制器为比例积分控制,积分环节可以提高系统的型别,有利于系统稳态性能的提高,但积分控制使系统增加了一个位于原点的开环极点,使信号产生90°的相角滞后,于系统的稳定性不利。而加上比例环节的性质之后,就能改变整个控制的性质,能够达到我们所希望要求。在串联校正时,PI控制器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;而增加的负实零点则用来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,只要积分时间足够大,PI控制器对系统稳定性的不利影响可大为减弱。在控制工程中,PI控制器主要用来改善控制系统是的稳态性能。通过以上的仿真结果我们可以看出来,在Kp和Ki保持一定的比例时,系统的性能都相对较好一点,并且系统的Ki越大,就相当于积分的时间越长一点,则系统的稳定性能越好。且其抗干扰能力也比较强,但是当Kp比Ki大时,可能会导致系统不稳定,且调节时间也会相应的增加,因此我们应该通过适当改变Kp和Ki的值来调节系统的性能。在只有比例环节时,为了达到输入量,我们不得不增大Kp的值,增大Kp的值,带来的后果是使系统变得不稳定,这样对于我们调节是不利的,而在加入积分环节之后,通过同时调节Kp和Ki的值可以达到一个很好的控制效果。说明积分环节能够使系统达到一个稳定的效

果,由于积分环节积分时间的影响,在加入负载(在自控中相当于一个干扰信号)之后,其输出虽然在加入瞬间有个干扰,但是很快输出基本上能够稳定跟上原来的输出,这样就增加了其抗干扰能力。而在比例环节中,其抗干扰能力不强,且还会把干扰信号进行放大,这就很可能使系统变得不再稳定。因此PI控制是比较常用的。

四、实验心得

对于simulink,可以说我并不陌生,在大三上上自控的时候,老师就要求用Matlab仿真,我当时就用的simulink模块,仿真比较简单直观,当时八个实验都要仿真,工作量特别大,这也使我现在用起simulink已经很熟练了。

这次实验可以说是对电机,自控知识重新实践的计算机仿真,题目并不难,搭建系统也较容易,关键是对不同参数的选取以及相互比较,大致了解各个参数对系统的影响,最终比较出一组较好的参数。但这终归是计算机仿真的大作业,主要目的还是熟练Matlab,熟悉simulink,我个人认为对于这个目的,我已经达到了,至少通过这次实验知道了示波器中的波形怎样读数,系统不同精度和运算时间的算法应该怎样选择,学到了很多细节方面的知识,对此我很满足,也更希望在将来的学习中能学到更多的知识。总之,我十分珍惜这次实验!

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