过程控制作业-基于MatlabPID整定

《过程控制》课程设计报告题目： PID整定方法的比较研究姓名：学号：专业：自动化年级：指导教师：年月日目录1，任务书 (3)2，参数计算 (4)3，PID整定3.1临界比例度法整定 (5)3.2减振荡法整定 (7)3.3应曲线法整定 (8)4，问题总结 (11)4.1小结 (11)4.2三种整定方法的比较 (11)4.3 P、PI控制效果的比较 (12)4.4设计过程中遇到的问题及解决方法 (12)5，心得体会 (13)1 任务书1.1、设计题目PID整定方法的比较研究1.2、设计任务设计水槽水位单回路控制系统如图1所示：在阀门开度u 阶跃变化50%时，测得液位的响应数据如表1 所示：(1)液位必须控制在一定范围内，否则会影响系统的稳定运行，出现安全事故。

液位测量变速器的测量范围为100400mm。

已知测量变送环节均为线性测量变送元件。

(2)控制系统采用DDZ-III 型仪表，输入输出信号为标准电流信号。

(3)阀门为直线特性。

1.3、设计内容1、用具有纯滞后的一阶惯性环节近似该被控过程的数学模型2、分别用临界比例度法、衰减振荡法、反应曲线法整定P，PI 控制器参数3、利用 MATLAB/SIMULINK 构建单回路控制系统模型4、比较不同整定方法的控制效果5、比较P、PI 控制效果2 计算采用两点法计算参数Т，δ，τ由：T= (t2-t1)/{ln[1-y0(t1)]-ln[1-y0(t2)]}τ={t2ln[1-y0(t1)]-t1ln[1-y0(t2)]}/{ln[1-y0(t1)]-ln[1-y0(t2)]}得：表2表3由表3得：Т=（0.737+0.494+0.334）/3=0.522τ=（0.379+0.495+0.648）/3=0.507K=(340.5-200.1)/50=2.808 G(s)=2.808e^(0.507s)/(0.522s+1)检测变送K1=(20-4)/（400-300）=0.053 调节阀开度K2=100/16=6.25MATLAB/SIMULINK 构建单回路控制系统模型图Gain33 PID 整定3.1临界比例度法 具体整定步骤如下：① 将控制器的积分时间TI 置于最大（ TI =∞） ，比例带置为较大的数值, 把系统投入闭环运行。

这篇文章是关于基于Matlab的PID控制仿真课程设计的，主要内容包括PID控制的基本原理、Matlab的应用、课程设计的目的和意义、课程设计的具体步骤和具体操作步骤。

文章采用客观正式的语气，结构合理，旨在解释基于Matlab的PID控制仿真课程设计的重要性和实施方法。

1. 简介PID控制是一种常见的控制算法，由比例项（P）、积分项（I）和微分项（D）组成，可以根据被控对象的实际输出与期望输出的偏差来调整控制器的输出，从而实现对被控对象的精确控制。

Matlab是一种强大的数学建模与仿真软件，广泛应用于工程领域，尤其在控制系统设计和仿真方面具有独特优势。

2. PID控制的基本原理PID控制算法根据被控对象的实际输出与期望输出的偏差来调整控制器的输出。

具体来说，比例项根据偏差的大小直接调整输出，积分项根据偏差的积累情况调整输出，微分项根据偏差的变化速度调整输出。

三者综合起来，可以实现对被控对象的精确控制。

3. Matlab在PID控制中的应用Matlab提供了丰富的工具箱，其中包括控制系统工具箱，可以方便地进行PID控制算法的设计、仿真和调试。

利用Matlab，可以快速建立被控对象的数学模型，设计PID控制器，并进行系统的仿真和性能分析，为工程实践提供重要支持。

4. 课程设计的目的和意义基于Matlab的PID控制仿真课程设计，旨在帮助学生深入理解PID控制算法的原理和实现方法，掌握Matlab在控制系统设计中的应用技能，提高学生的工程实践能力和创新思维。

5. 课程设计的具体步骤（1）理论学习：学生首先需要学习PID控制算法的基本原理和Matlab在控制系统设计中的应用知识，包括控制系统的建模、PID控制器的设计原理、Matlab的控制系统工具箱的基本使用方法等。

（2）案例分析：学生根据教师提供的PID控制实例，在Matlab环境下进行仿真分析，了解PID控制算法的具体应用场景和性能指标。

（3）课程设计任务：学生根据所学知识，选择一个具体的控制对象，如温度控制系统、水位控制系统等，利用Matlab建立其数学模型，设计PID控制器，并进行系统的仿真和性能分析。

控制系统PID参数整定方法的MATLAB仿真1. 引言PID控制器是一种常见的控制算法，广泛应用于自动控制系统中。

其通过调节三个参数：比例增益（Proportional gain）、积分时间常数（Integral time constant）和微分时间常数（Derivative time constant），实现对被控对象的稳态误差、响应速度和稳定性等性能指标的调节。

PID参数的合理选择对控制系统的性能至关重要。

本文将介绍PID控制器的经典整定方法，并通过MATLAB软件进行仿真，验证整定方法的有效性。

2. PID控制器的整定方法2.1 手动整定法手动整定法是根据经验和试错法来选择PID参数的方法。

具体步骤如下：1.将积分时间常数和微分时间常数设为零，仅保留比例增益，将比例增益逐渐增大直至系统产生较大的超调现象。

2.根据超调响应的情况，调整比例增益，以使系统的超调量接近所需的范围。

3.逐步增加微分时间常数，观察系统的响应速度和稳定性。

4.增加积分时间常数，以减小系统的稳态误差。

手动整定法的优点是简单易行，但需要经验和反复试验，对控制系统要求较高。

2.2 Ziegler-Nichols整定法Ziegler-Nichols整定法是一种基于试探和试错法的自整定方法，该方法通过调整系统的输入信号，观察系统的输出响应，从而确定PID参数。

具体步骤如下：1.将I和D参数设为零，仅保留P参数。

2.逐步增大P参数，直到系统的输出出现大幅度的振荡。

3.记录下此时的P参数值，记为Ku。

4.根据振荡的周期Tp，计算出系统的临界增益Kc = 0.6 * Ku。

5.根据系统的类型选择相应的整定法则：–P型系统：Kp = 0.5 * Kc，Ti = ∞，Td = 0–PI型系统：Kp = 0.45 * Kc，Ti = Tp / 1.2，Td = 0–PID型系统：Kp = 0.6 * Kc，Ti = Tp / 2，Td = Tp / 82.3 Cohen-Coon整定法Cohen-Coon整定法是基于频域曲线拟合的方法，主要应用于一阶和二阶系统的整定。

matlab自整定pid算法
MATLAB中有多种方法可以自整定PID算法，以下是其中两
种常见的方法：
1. Ziegler-Nichols方法：
- 首先，将PID控制器的P和I增益设置为零，将D增益设置
为一个较小的非零值。

- 增加P增益，直到系统出现持续的高频振荡。

记录下此时的
P增益，记为Ku。

- 根据振荡的周期T，计算出临界增益Kc：Kc = 0.6 * Ku。

- 将PID控制器的增益重新设置为零，根据以下公式计算PID
控制器的增益：Kp = 0.6 * Kc，Ki = 1.2 / (T * Kc)，Kd = 0.075 / (T * Kc)。

- 将这些增益值设置到PID控制器中，进行实际的控制。

2. AMIGO方法：
- 首先，收集系统的开环响应数据，包括输入信号和输出信号。

- 使用AMIGO工具箱读取数据并进行预处理。

- 选择合适的模型结构，例如一阶传递函数、二阶传递函数等。

- 使用AMIGO工具箱中的模型校准方法，例如最小二乘法或
极大似然法，将模型参数校准到实际数据中。

- 根据得到的模型参数，计算PID控制器的增益值。

- 将这些增益值设置到PID控制器中，进行实际的控制。

根据具体的系统和要求，可以选择适合的自整定方法，并使用MATLAB进行实现。

Matlab自整定PID算法一、介绍PID算法PID控制算法是一种经典的反馈控制算法，PID分别代表比例(proportional)、积分(integral)和微分(derivative)。

它是一种线性控制算法，最早应用于工业控制领域，后来被广泛应用于自动化、机器人、航空航天等领域。

PID算法的基本原理是通过对系统的误差进行比例、积分和微分处理，来调节系统的控制量，使系统的输出值逐步趋近目标值。

二、Matlab中的PID控制Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的控制算法工具箱。

在Matlab中，可以通过内置的PID控制器对象来实现PID算法。

可以使用MATLAB提供的PID类对象，也可以自行实现PID算法的代码。

三、Matlab自整定PID算法对于控制系统中的PID参数(Kp、Ki、Kd)，通常需要通过试错法来调节，这样既费时又费力。

Matlab提供了自整定PID控制器工具箱，可以根据系统的性能指标自动生成PID参数。

与传统的手动调节相比，自整定PID算法具有以下优势：1. 时间效率：自整定PID算法可以快速生成合适的PID参数，节省了调试时间，提高了工作效率。

2. 精度：自整定PID算法可以根据系统的性能指标精确地生成最优的PID参数，使系统的控制性能得到优化。

3. 应用广泛：自整定PID算法适用于不同类型的系统，包括传统的工业控制系统、机器人系统、航空航天系统等。

四、Matlab自整定PID算法的原理Matlab自整定PID算法的原理主要是基于系统的数学模型和系统的性能指标。

在实际应用中，通常需要对系统进行数学建模，提取系统的参数，并根据系统的性能要求来自动生成PID参数。

MATLAB的自整定PID算法主要包括以下步骤：1. 系统建模：将控制系统的数学模型转化为MATLAB的控制系统模型，提取系统的参数，如传递函数、状态空间模型等。

2. 设定性能指标：根据控制系统的性能要求，设定性能指标，如超调量、调节时间、稳定性等。

基于MATLAB的PID 控制器设计基于MATLAB的PID 控制器设计一、PID控制简介PID控制是最早发展起来的经典控制策略, 是用于过程控制最有效的策略之一。

由于其原理简单、技术成，在实际应用中较易于整定, 在工业控制中得到了广泛的应用。

它最大的优点是不需了解被控对象精确的数学模型,只需在线根据系统误差及误差的变化率等简单参数, 经过经验进行调节器参数在线整定, 即可取得满意的结果, 具有很大的适应性和灵活性。

积分作用:可以减少稳态误差, 但另一方面也容易导致积分饱和, 使系统的超调量增大。

微分作用:可提高系统的响应速度, 但其对高频干扰特别敏感, 甚至会导致系统失稳。

所以, 正确计算控制器的参数, 有效合理地实现PID控制器的设计,对于PID 控制器在过程控制中的广泛应用具有重要的理论和现实意义。

在PID控制系统中, PID控制器分别对误差信号e（t）进行比例、积分与微分运算, 其结果的加权和构成系统的控制信号u（t），送给对象模型加以控制。

PID控制器的数学描述为其传递函数可表示为:从根本上讲, 设计PID控制器也就是确定其比例系数Kp、积分系数T i 和微分系数T d , 这三个系数取值的不同, 决定了比例、积分和微分作用的强弱。

控制系统的整定就是在控制系统的结构已经确定、控制仪表和控制对象等处在正常状态的情况下, 适当选择控制器参数使控制仪表的特性和控制对象的特性相配合, 从而使控制系统的运行达到最佳状态, 取得最好的控制效果。

二、MATLAB的Ziegler-Nichols算法PID控制器设计。

1、PID控制器的Ziegler-Nichols参数整定在实际的过程控制系统中, 有大量的对象模型可以近似地由一阶模型来表示。

这个对象模型可以表示为sL-esT1KG(s)+=如果不能建立起系统的物理模型, 可通过试验测取对象模型的阶跃响应, 从而得到模型参数。

当然, 我们也可在已知对象模型的情况下, 利用MATLAB，通过使用step ( ) 函数得到对象模型的开环阶跃响应曲线。

基于MATLAB的PID控制器参数整定及仿真PID控制器是一种经典的控制器，在工业自动化控制系统中广泛应用。

其主要功能是根据系统的误差信号，通过调整输出信号的比例、积分和微分部分来减小误差，并达到系统的稳定控制。

PID控制器参数整定是指确定合适的比例常数Kp、积分常数Ki和微分常数Kd的过程。

本文将介绍基于MATLAB的PID控制器参数整定及仿真的方法。

首先，在MATLAB中建立一个包含PID控制器的模型。

可以通过使用MATLAB的控制系统工具箱来实现这一过程。

在工具箱中，可以选择合适的建模方法，如直接设计模型、积分节点模型或传输函数模型。

通过这些工具，可以方便地建立控制系统的数学模型。

其次，进行PID控制器参数整定。

PID控制器参数整定的目标是通过调整比例常数Kp、积分常数Ki和微分常数Kd，使系统的响应特性达到最佳状态。

常用的PID参数整定方法有经验法、试误法、Ziegler-Nichols方法等。

1.经验法：根据系统的特性和经验，选择合适的PID参数。

这种方法常用于初步整定，但可能需要根据实际情况调整参数。

2.试误法：通过逐步试验和调整PID参数，使系统的输出响应逐渐接近期望值，从而达到最佳控制效果。

3. Ziegler-Nichols方法：该方法是一种经典的系统辨识方法，通过测试系统的临界稳定性，得到系统的传递函数参数，并据此计算出合适的PID参数。

最后，进行PID控制器参数整定的仿真。

在MATLAB中，可以通过使用PID模块进行仿真。

可以输入相应的输入信号和初始参数，观察系统的输出响应，并通过调整参数，得到最佳的控制效果。

总结起来，基于MATLAB的PID控制器参数整定及仿真的过程包括：建立控制系统模型、选择PID参数整定方法、进行PID参数整定、进行仿真实验。

PID控制器参数整定的好坏直接影响控制系统的工作性能。

通过基于MATLAB的仿真实验，可以方便地调整和优化控制系统的PID参数，提高系统的响应速度、稳定性和抗干扰性能。