数字PID的仿真实验例子

实验三 数字式PID 调节器控制算法仿真一、实验目的1、了解并掌握基本的数字PID 控制算法和常用的PID 控制改进算法。

2、掌握用Matlab 进行仿真的方法。

3、了解PID 参数整定的方法及参数整定在整个系统中的重要性。

二、实验设备PC 机(Matlab 软件)三、实验原理1、基本的PID 控制算法：基本的数字P0控制有三种算法：位置式、增量式和速率式，其中应用最为广泛的是增量式，因为增量式算法只与最近几次采样值有关，不需要累加；计算机输出增量，误差动作时影响小。

因此这里采用增量式PID 算法：)]1()1(2)([)()]1()([)(-+--++--=∆k e k e k e k k e k k e k e k k u d i p其中设)]1()([)(--=k e k e k k u p p)()(k e k k u i i =)]2()1(2)([)(-+--=k e k e k e k k u d d则)()()()(k u k u k u k u d i p ++=∆2、数字PID 调节器参数的整定：为使系统性能满足一定的要求，必须确定算法中各参数的具体值，这就是参数整定。

参数整定是十分重要的，调节系统参数整定的好坏直接影响调节品质。

要想快速、灵活的将参数整定好，首先应透彻理解这些参数对系统性能的影响：增大比例系数，一般将加快系统的响应，这在有静差系统中有利于减小静差，但过大会使系统有较大超调，并产生振荡，使稳定性变坏。

增大积分时间(积分作用减弱)有利于减小超调，减小振荡，使系统更加稳定，但系统静差消除的过程将随之减慢。

增大微分时间(微分作用增强)有利于加快系统响应，使超调减小，稳定性增加，但系统对扰动有较敏感的响应。

四、实验要求1、在Matlab 环境中，按照给定对象，构建仿真PID 控制系统。

2、调整PID 参数，观察各参数对系统响应的影响。

3、采用增量式PID 算法进行控制系统仿真，对各参数进行整定，观察系统响应曲线，直到获得满意的响应曲线。

PID仿真实验报告PID控制是一种经典的控制方法，被广泛应用于工业自动化控制系统中。

本次实验主要针对PID控制器的参数调整方法进行仿真研究。

实验目的：1.研究PID控制器的工作原理；2.了解PID参数调整的方法；3.通过仿真实验比较不同PID参数对系统控制性能的影响。

实验原理：PID控制器由比例（P）、积分（I）、微分（D）三个控制部分组成。

比例控制：输出与误差成比例，用来修正系统集成误差；积分控制：输出与误差的积分关系成比例，用来修正系统持续存在的静态误差；微分控制：输出与误差变化率成比例，用来修正系统的瞬态过程。

PID参数调整方法有很多种，常见的有经验法、Ziegler-Nichols法和优化算法等。

实验中我们使用经验法进行调整，根据系统特性来进行手动参数调整。

实验装置与步骤：实验装置：MATLAB/Simulink软件、PID控制器模型、被控对象模型。

实验步骤：1. 在Simulink中建立PID控制器模型和被控对象模型；2.设定PID控制器的初始参数；3.运行仿真模型，并记录系统的响应曲线；4.根据系统响应曲线，手动调整PID参数；5.重复第3步和第4步，直到系统的响应满足要求。

实验结果与分析：从图中可以看出，系统的响应曲线中存在较大的超调量和震荡，说明初始的PID参数对系统控制性能影响较大。

从图中可以看出，系统的响应曲线较为平稳，没有出现明显的超调和震荡。

说明手动调整后的PID参数能够使系统达到较好的控制效果。

总结与结论：通过本次实验，我们对PID控制器的参数调整方法进行了研究。

通过手动调整PID参数，我们能够改善系统的控制性能，提高系统的响应速度和稳定性。

这为工业自动化控制系统的设计和优化提供了参考。

需要注意的是，PID参数的调整是一个复杂的工作，需要结合具体的控制对象和要求进行综合考虑。

而且，不同的参数调整方法可能适用于不同的控制对象和场景。

因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的参数调整方法，并进行实验验证。

计算机控制技术实验指导书（MATLAB版）机电学院杨蜀秦编2012-11-19实验一 连续系统的模拟PID 仿真一、基本的PID 控制 在模拟控制系统中，控制器最常用的控制规律是PID 控制。

模拟PID 控制系统原理框图如图1-1所示。

图1-1 模拟PID 控制系统原理框图PID 控制规律为：⎪⎪⎭⎫⎝⎛++=⎰dt t de T dt t e T t e k t u DtI p )()(1)()(0或写成传递函数的形式⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++==s T s T k s E s U s G D I p 11)()()( Ex1 以二阶线性传递函数ss 251332+为被控对象，进行模拟PID 控制。

输入信号)2.0*2sin()(t t r π=，仿真时取3,1,60===d i p k k k ，采用ODE45迭代方法，仿真时间10s 。

仿真方法一：在Simulink 下进行仿真，PID 控制由Simulink Extras 节点中的PID Controller 提供。

仿真程序：ex1_1.mdl ，如图1-2所示。

图1-2 连续系统PID 的Simulink 仿真程序连续系统的模拟PID 控制正弦响应结果如图1-3所示。

图1-3 连续系统的模拟PID 控制正弦响应仿真方法二：在仿真一的基础上，将仿真结果输出到工作空间中，并利用m 文件作图。

仿真程序：ex1_2.mdl ，程序中同时采用了传递函数的另一种表达方式，即状态方程的形式，其中[]0,01,1330,25010==⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=D C B A ，如图1-4所示。

m 文件作图程序：ex1_2plot.mclose all ;plot(t,rin,'k',t,yout,'k'); xlabel('time(s)'); ylabel('r,y');二、线性时变系统的PID 控制 Ex2 设被控对象为Jss Ks G +=2)(，其中)2sin(300400),6sin(1020t K t J ππ+=+=，输入信号为)2sin(5.0t π。

实验4 PID 控制器一、 实验目的1. 了解PID 控制器中P ，I ，D 三种基本控制作用对控制系统性能的影响。

2. 进行PID 控制器参数工程整定技能训练。

二、实验内容：题目1 了解P 、I 、D 三种控制器的作用：． )11(s T sT K G d i p c ++= 已知被控对象传递函数为3)1(1+sA 获取比例系数为1的系统阶跃响应曲线；实验步骤：在matlab 命令窗口中键入： clcclear allg0=tf(1,conv([1 2 1],[1 1])); kp=1;sys=feedback(kp*g0,1); step(sys);legend('Kp=1');grid on 运行得到的图象如图一：Step ResponseTime (sec)A m p l i t u d e图一B 调节比例系数，分析p K 过大和过小对系统动态性能(s p t t ,,σ)有何影响？稳态性能(稳定/ss e )的影响；实验步骤：在matlab 命令窗口中键入： clcclear allg0=tf(1,conv([1 2 1],[1 1])); kp=0.1:0.6:3;for i=1:length(kp)sys=feedback(kp(i)*g0,1); step(sys);legend('first','second','third','four','five'); grid on hold onend 运行之后得到的图象如图二：0246810121416180.10.20.30.40.50.60.70.80.91Step ResponseTime (sec)A m p l i t u d e图二分析：图二中绘制了Kp 从0.1到3时的系统单位阶跃响应曲线，可以看到，当比例作用增大时，闭环系统稳态误差变小，响应的震荡加剧，响应速度变快。

PID仿真实验报告PID控制算法是一种重要的控制算法，被广泛应用于工业控制系统中。

本文通过仿真实验的方式，对PID控制算法进行了验证和分析。

一、实验目的1.了解PID控制算法的基本原理和调节方法；2. 掌握MATLAB/Simulink软件的使用，进行PID控制实验仿真；3.验证PID控制算法的稳定性和性能。

二、实验内容本次实验选择一个常见的控制系统模型，以电感驱动的直流电机控制系统为例。

通过PID控制算法对该系统进行控制，观察系统的响应特性。

三、实验步骤1.搭建电感驱动的直流电机控制系统模型，包括电感、直流电机、PID控制器等组成部分；2.设置PID控制器的参数，包括比例增益Kp、积分时间Ti、微分时间Td等；3.进行仿真实验，输入适当的控制信号，观察系统的响应曲线；4.调节PID控制器的参数，尝试不同的调节方法，观察响应曲线的变化，寻找合适的参数。

四、实验结果与分析1.首先，设置PID控制器的参数为Kp=1，Ti=1，Td=0，进行仿真实验。

观察到系统的响应曲线，并记录与分析曲线的特点；2.其次，调整PID控制器的参数，如增大比例增益Kp，观察系统的响应曲线的变化；3.最后，调整积分时间Ti和微分时间Td，观察系统的响应曲线的变化。

通过实验结果与分析，可以得到以下结论：1.PID控制算法能够有效地控制系统，并实现稳定的控制；2.比例增益Kp对系统的超调量有较大的影响，增大Kp可以减小超调量，但也会增加系统的稳定时间；3.积分时间Ti对系统的稳态误差有较大的影响，增大Ti可以减小稳态误差，但也会增加系统的超调量；4.微分时间Td对系统的响应速度有较大的影响，增大Td可以增加系统的响应速度，但可能会引起系统的振荡。

五、实验总结通过本次实验，我深入理解了PID控制算法的原理和调节方法。

同时，通过对实验结果的分析，我也了解了PID控制算法的稳定性和性能。

在实际工程应用中，需要根据具体的控制对象，合理选择PID控制器的参数，并进行调节优化，以获得理想的控制效果。

《计算机控制技术》数字PID控制器设计与仿真实验报告课程名称：计算机控制技术实验实验类型：设计型实验项目名称：数字PID控制器设计与仿真一、实验目的和要求1. 学习并掌握数字PID以及积分分离PID控制算法的设计原理及应用。

2. 学习并掌握数字PID控制算法参数整定方法。

二、实验内容和原理图3-1图3-1是一个典型的 PID 闭环控制系统方框图，其硬件电路原理及接线图可设计如图1-2所示。

图3-2中画“○”的线需用户在实验中自行接好，对象需用户在模拟实验平台上的运放单元搭接。

图3-2上图中，ADC1为模拟输入，DAC1为模拟输出，“DIN0”是C8051F管脚 P1.4，在这里作为输入管脚用来检测信号是否同步。

这里，系统误差信号E通过模数转换“ADC1”端输入，控制机的定时器作为基准时钟(初始化为10ms)，定时采集“ADC1”端的信号，得到信号E的数字量，并进行PID计算，得到相应的控制量，再把控制量送到控制计算机及其接口单元，由“DAC1”端输出相应的模拟信号，来控制对象系统。

本实验中，采用位置式PID算式。

在一般的PID控制中，当有较大的扰动或大幅度改变给定值时，会有较大的误差，以及系统有惯性和滞后，因此在积分项的作用下，往往会使系统超调变大、过渡时间变长。

为此，可采用积分分离法PID控制算法，即：当误差e(k)较大时，取消积分作用；当误差e(k)较小时才将积分作用加入。

图3-3是积分分离法PID控制实验的参考程序流程图。

图3-3三、主要仪器设备计算机、模拟电气实验箱四、操作方法与实验步骤1.按照图3-2搭建实验仿真平台。

2.确定系统的采样周期以及积分分离值。

3.参考给出的流程图编写实验程序，将积分分离值设为最大值0x7F，编译、链接。

4.点击，使系统进入调试模式，点击，使系统开始运行，用示波器分别观测输入端R以及输出端C。

5.如果系统性能不满意，用凑试法修改PID参数，再重复步骤3和4，直到响应曲线满意，并记录响应曲线的超调量和过渡时间。

pid控制实验报告pid控制实验报告篇一：PID控制实验报告实验二数字PID控制计算机控制是一种采样控制，它只能根据采样时刻的偏差值计算控制量。

因此连续PID控制算法不能直接使用，需要采用离散化方法。

在计算机PID控制中，使用的是数字PID控制器。

一、位置式PID控制算法按模拟PID控制算法，以一系列的采样时刻点kT代表连续时间t，以矩形法数值积分近似代替积分，以一阶后向差分近似代替微分，可得离散PID位置式表达式：Tu T ?kpeu=para; J=0.0067;B=0.1; dy=zeros= y= -+ = k*ts; %time中存放着各采样时刻rineu_1=uerror_1=error;%误差信号更新图2-1 Simulink仿真程序其程序运行结果如表2所示。

Matlab输出结果errori = error_1 = 表2 例4程序运行结果三、离散系统的数字PID控制仿真1．Ex5 设被控对象为G?num 仿真程序：ex5.m%PID Controller clear all; close all;篇二：自动控制实验报告六-数字PID控制实验六数字PID控制一、实验目的1．研究PID控制器的参数对系统稳定性及过渡过程的影响。

2．研究采样周期T对系统特性的影响。

3．研究I型系统及系统的稳定误差。

二、实验仪器1．EL-AT-III型自动控制系统实验箱一台 2．计算机一台三、实验内容1．系统结构图如6-1图。

图6-1 系统结构图图中 Gc（s）=Kp（1+Ki/s+Kds） Gh（s）=（1－e）/s Gp1（s）=5/（（0.5s+1）（0.1s+1）） Gp2（s）=1/（s（0.1s+1））-TS 2．开环系统（被控制对象）的模拟电路图如图6-2和图6-3，其中图6-2对应GP1（s）,图6-3对应Gp2（s）。

图6-2 开环系统结构图1 图6-3开环系统结构图2 3．被控对象GP1（s）为“0型”系统，采用PI控制或PID控制，可使系统变为“I型”系统，被控对象Gp2（s）为“I型”系统，采用PI控制或PID控制可使系统变成“II型”系统。

离散系统数字PID 控制仿真一、题目:用数字PID 控制传递函数为G(s)的被控对象：G(s)=523500/(s^3+87.35*s^2+10470*s)二、分析过程：1、对G(s)进行离散化即进行Z 变换得到Z 传递函数：G(Z)=(n1*z^3+n2*z^2+n3*z+n4)/(m1*z^3+m2*z^2+m3*z+m4)注：之所以为z 的三次式，这是通过matlab 进行z 变换后，观察num,den 的数据得到z 传递函数形式为z 的三次式，若为其他次数n ，则相应有n+1项。

2、分子分母除以z 的最高次数即除以z 的3次得到：Y(z)/U(z)=(n1+n2*z^-1+n3*z*^-2+n4*z^-3)/(m1+m2*z^-1+m3*z^-2+m4*z^-3) (m1+m2*z^-1+m3*z^-2+m4*z^-3) Y(z)= (n1+n2*z^-1+n3*z*^-2+n4*z^-3)* U(z)3、由z 的位移定理Z[e(t-kt)]=z^k*E(z)逆变换得到差分方程：m1*y(k)+m2*y(k-1)+m3*y(k-2)+m4*y(k-3)=n1*u(k)+n2*u(k-1)+n3*u(k-2)+n4*u(k-3) 通常m1=1得：y(k)+m2*y(k-1)+m3*y(k-2)+m4*y(k-3)=n1*u(k)+n2*u(k-1)+n3*u(k-2)+n4*u(k-3) y(k)=-m2*y(k-1)-m3*y(k-2)-m4*y(k-3)+n1*u(k)+n2*u(k-1)+n3*u(k-2)+n4*u(k-3)4、PID 编程实现P ：△y = Kp* △ε I: D: 由于是仿真采样此处为数字式故采样时间为1ms ，时间很短，已经相当于微元化，所以可以按照以下程序实现PID 控制：x(1)=error(k); %数字控制器的P 编程实现 数字式控制器需要采样已经微元化 x(2)=(error(k)-error_1)/ts; %数字控制器的D 编程实现⎰⋅=∆dt T y I ε1dtd T y D ε=∆x(3)=error(k)*ts; %数字控制器的I编程实现三、程序清单clear all;close all;ts=0.001; %数字控制器的采样时间sys=tf(5.235e005,[1,87.35,1.047e004,0]); %写出控制对象的传递函数dsys=c2d(sys,ts,'z'); %被控对传递函数离散化[num,den]=tfdata(dsys,'v'); %离散化后的数据矩阵转化为Z传函u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0; %初始化差分方程的初始值y_1=0.0;y_2=0.0;y_3=0.0;x=[0,0,0]'; %PID的三个变量并赋予初值error_1=0; %作为偏差的前一时刻的变量for k=1:1:1500time(k)=k*ts;%设置输入信号类型和PID参数S=2;if S==1kp=0.50;ki=0.001;kd=0.001;rin(k)=1; %Step Signalelseif S==2kp=0.50;ki=0.001;kd=0.001;rin(k)=sign(sin(2*2*pi*k*ts)); %Square Wave Signalelseif S==3kp=1.5;ki=1.0;kd=0.01; %Sine Signalrin(k)=0.5*sin(2*2*pi*k*ts);endu(k)=kp*x(1)+kd*x(2)+ki*x(3); %PID控制器输出，作为被控对象的输入if u(k)>=10 %限制控制器的输出u(k)=10;endif u(k)<=-10u(k)=-10;end%*****************************************关键点*****************************************% yout(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2-den(4)*y_3+num(2)*u_1+num(3)*u_2+num(4)*u_3;%被控对象传递函数的输出与输入的关系，由Z变换的位移定理的逆变换得到%*****************************************关键点*****************************************%error(k)=rin(k)-yout(k);u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k); %参数反馈，差分方程得以继续y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);%*****************************************关键点*****************************************% x(1)=error(k); %数字控制器的P编程实现数字式控制器需要采样已经微元化x(2)=(error(k)-error_1)/ts; %数字控制器的D编程实现x(3)=error(k)*ts; %数字控制器的I编程实现%*****************************************关键点*****************************************% error_1=error(k); %得到当前的偏差作为PID运算中进行偏差运算endfigure(1);plot(time,rin,'k',time,yout,'k');xlabel('time(s)'),ylabel('rin,yout');grid on四、评价数字PID控制算法的缺点是，由于采用全量输出，所以每次的输出都与过去的状态有关，计算时要对error(k)量进行累加，计算机输出控制量u(k)对应的是执行机构的实际位置偏差，如果位置传感器出现故障，u(k)可能出现大幅度变化。

4.5.1数字PID 控制实验 1 标准PID 控制算法1. 一. 实验要求2. 了解和掌握连续控制系统的PID 控制的原理。

3. 了解和掌握被控对象数学模型的建立。

4. 了解和掌握数字PID 调节器控制参数的工程整定方法。

观察和分析在标准PID 控制系统中, P.I.D 参数对系统性能的影响。

二. 实验内容及步骤 ⑴ 确立模型结构本实验采用二个惯性环节串接组成实验被控对象, T1=0.2S, T2=0.5S Ko=2。

S e T K s G τ-+⨯≈+⨯+=1S 110.2S 21S 5.01)(000⑵ 被控对象参数的确认被控对象参数的确认构成如图4-5-10所示。

本实验将函数发生器（B5）单元作为信号发生器, 矩形波输出（OUT ）施加于被测系统的输入端R, 观察矩形波从0V 阶跃到+2.5V 时被控对象的响应曲线。

图4-5-10 被控对象参数的确认构成实验步骤: 注: 将‘S ST ’用‘短路套’短接!① 在显示与功能选择（D1）单元中, 通过波形选择按键选中‘矩形波’（矩形波指示灯亮）。

② B5的量程选择开关S2置下档, 调节“设定电位器1”, 使之矩形波宽度>2秒（D1单元左显示）。

③ 调节B5单元的“矩形波调幅”电位器使矩形波输出电压= 2.5V 左右（D1单元右显示）。

④ 构造模拟电路: 按图4-5-10安置短路套及测孔联线, 表如下。

（a ）安置短路套 （b ）测孔联线⑤ 运行、观察、记录:A)先运行LABACT 程序, 选择界面的“工具”菜单选中“双迹示波器”（Alt+W ）项, 弹出双迹示波器的界面, 点击开始, 用虚拟示波器观察系统输入信号。

图4-5-11 被控对象响应曲线B) 在图4-5-112被控对象响应曲线上测得t1和t2。

通常取 , 要求从图中测得 ； 通常取 , 要求从图中测得 。

计算 和 : 0.84730.3567t -1.204t )]t (y 1[ln -)]t (y 1[ln )]t (y 1[ln t )]t (y 1[n t 0.8473t t )]t (y 1[ln -)]t (y 1[ln t t T 212010201102122010120==-----=-=---=τC) 求得数字PID 调节器控制参数P K 、I T 、D T （工程整定法）)/0.2(1)/0.37()/0.6(1)/0.5()/2.5(]27.0)/(35.1[10000200000T T T T T T T T T T K K D I P ττττττ+⨯=++⨯=+=据上式计算数字PID 调节器控制参数P K 、I T 、D T⑶ 数字PID 闭环控制系统实验数字PID 闭环控制系统实验构成见图4-5-12, 观察和分析在标准PID 控制系统中, P.I.D 参数对系统性能的影响, 分别改变P.I.D 参数, 观察输出特性, 填入实验报告,模块号 跨接座号 1 A5 S5, S7, S102 A7 S2, S7, S9, P3 B5‘S-ST ’1 输入信号R B5（OUT ）→A5（H1）2 运放级联 A5A （OUTA ）→A7（H1）3 示波器联接 ×1档B5（OUT ）→B3（CH1） 4A7A （OUTA ）→B3（CH2）图4-5-12 数字PID 闭环控制系统实验构成实验步骤: 注: 将‘S ST ’用‘短路套’短接!① 在显示与功能选择（D1）单元中, 通过波形选择按键选中‘矩形波’（矩形波指示灯亮）。

1 数字PID控制在MATLAB仿真实验下图为数字PID控制算法仿真实验的示意图：
在模拟的过程中，我们分别改变其中的一个参数，而其他的两个参数不变的情况下，观测他的图像变化。

1、当改变比例时：
分析结果：当只改变比例，积分和微分都不变的情况下，比例系数越大，调节作用越强，但是存在调节误差。

2、当只改变积分时
分析结果：当系统中只改变积分，而比例和微风都不变时，可以减少或消除误差，但响应慢。

3、当只改变微分时
分析结果：当系统中加入了微分环节时，改善了系统的稳定性能和动态性能，但是，它的响应比较慢。