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课程名称 指导教师 实验时间 姓名： 班级： 学号： 成绩：实验五 基于达林算法的控制系统设计一、实验目的：1掌握达林算法数字控制器的设计方法。
2掌握达林算法设计的控制器产生振铃现象的原因。
3 掌握消除振铃现象的方法。
二、实验内容：已知某过程对象的传递函数为：期望的闭环系统时间常数 ，采样周期 。
要求：1采用达林算法设计数字控制器；2 在simulink 环境下，搭建控制系统模型，进行实验仿真； 3判断有无振铃现象，若有则修改控制器消除之，仿真并分析系统在单位阶跃响应下的输出结果； 三、 实验结果与分析1 达林算法设计数字控制器16.03)(5.0+=-s es G ss T 25.00=s T 5.0=被控对象为一阶惯性环节，则广义对象脉冲传递函数，闭环系统脉冲函数和数字调节器脉冲传递函数分别如下：()111111111TT Ts s N TT e Ke e G z Z Kz s T s e z τ-------⎡⎤--==⎢⎥+⎣⎦-()()()111111T T Ts s NT T e z Y z e e z Z zR z sT s ez ττττφ-------⎛⎫- ⎪⎡⎤-⎝⎭===⎢⎥+⎣⎦-()1111111z 111T T T T T T TT T T N e e D z K e e z ez τττ---------⎛⎫⎛⎫--⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎡⎤⎛⎫⎛⎫---- ⎪ ⎪⎢⎥⎝⎭⎝⎭⎣⎦=由题意可得：0.5τ= 3K = 10.6T = 00.25T T τ== 0.5T = 1N =带入上述()D z 可得：()()()()()0.50.510.250.60.50.50.51110.60.250.25113111eezD z ee z e z -----------=⎡⎤----⎢⎥⎣⎦化简得：()220.86z 0.381.690.23 1.46zD z z z -=--2 基于达林算法的控制系统模型3 Matlab 仿真结果：4 判断有无振铃现象，若有则修改控制器消除之，仿真并分析系统在单位阶跃响应下的输出结果；由 ()()11111111T T T T u T TT T e e z z G z K e e z ττφφ------⎛⎫⎛⎫-- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭==⎛⎫⎛⎫-- ⎪⎪⎝⎭⎝⎭求得极点T T z eτ-=恒大于零.所以该带纯滞后的一阶惯性系统环节组成的系统中，不存在振铃现象。
3.4大林(Dahlin )算法前面介绍的最少拍无纹波系统的数字控制器的设计方法只适合于某些随动系统，对系统输出的超调量有严格限制的控制系统它并不理想。
在一些实际工程中，经常遇到纯滞后调节系统，它们的滞后时间比较长。
对于这样的系统，往往允许系统存在适当的超调量，以尽可能地缩短调节时间。
人们更感兴趣的是要求系统没有超调量或只有很小超调量，而调节时间则允许在较多的采样周期内结束。
也就是说，超调是主要设计指标。
对于这样的系统，用一般的随动系统设计方法是不行的，用PID算法效果也欠佳。
针对这一要求，IBM公司的大林(Dahlin)在1968年提出了一种针对工业生产过程中含有纯滞后对象的控制算法。
其目标就是使整个闭环系统的传递函数相当于一个带有纯滞后的一阶惯性环节。
该算法具有良好的控制效果。
3.4.1大林算法中D(z)的基本形式设被控对象为带有纯滞后的一阶惯性环节或二阶惯性环节，其传递函数分别为：(341)(少+1)(加+ 1)(3-4-2)其中「，为被控对象的时间常数，二二上三为被控对象的纯延迟时间，为了简化，设其为采样周期的整数倍，即N为正整数。
由于大林算法的设计目标是使整个闭环系统的传递函数相当于一个带有纯滞后的一阶惯性环节，即一"由于一般控制对象均与一个零阶保持器相串联，所以相应的整个闭环系统的脉冲传递函数是(343)于是数字控制器的脉冲传递函数为(3-4-4) D(z)可由计算机程序实现。
由上式可知，它与被控对象有关。
下面分别对一阶或二阶纯滞后环节进行讨论。
342 —阶惯性环节的大林算法的D(z)基本形式当被控对象是带有纯滞后的一阶惯性环节时，由式(3-4-1 )的传递函数可知，其脉冲传递函数为二廃-吃［111- s Fjs + 1W 八汕丄^ ；］ 1 —z i — e z-I ■ y / 斗=灯g ］_p—2 -r>, -i1亠£ z将此式代入（3-4-4 ），可得= （i“ 尹）（—”）厂「…「：_「.「「「「]（ 3-4-5）式中：T ——采样周期：「被控对象的时间常数;闭环系统的时间常数。
大林算法控制系统设计-V1"大林算法控制系统设计"是一种根据数据驱动的算法控制系统设计方法，它可以在系统设计和控制中利用数据，自动优化系统的运行效率和性能表现。
该算法的设计思想是，通过观察和分析系统内的数据集，从中提取出规律和特征，然后再利用这些数据，通过数学运算得到最优解，在系统设计的各个环节中实现自动化的控制。
下面分几个方面分别介绍大林算法控制系统设计的内容：1. 数据采集和分析大林算法控制系统的第一步是数据的采集和分析。
该系统通过采集内部的数据集，并运用统计学和机器学习的算法进行分析，从而得到更多的数据。
2. 数据的预处理和清洗得到数据后，需要进行数据的预处理和清洗。
这意味着去除噪点、缺失值和异常值，以及对数据进行归一化、标准化和编码等处理。
3. 特征抽取在对数据进行预处理和清洗后，需要进行特征抽取。
这一步是将复杂的数据集精简成简单的特征集合。
特征抽取可以通过多种算法进行实现，例如主成分分析、线性判别分析和单纯可分分类器等。
4. 模型的训练和调整经过特征抽取后，就可以开始模型的训练和调整了。
这个过程需要基于生成算法、决策树、神经网络和支持向量机等算法来实现。
5. 模型的运用和控制最终，经过训练和调整后的模型就可以在控制系统中得到应用和控制了。
通过不断的数据收集和分析，以及对模型的调整和优化，可以不断地提高系统的性能表现和运行效率。
总的来说，大林算法控制系统设计的目的是通过对系统内部的数据进行采集、分析、预处理和清洗、特征抽取、模型的训练和调整、以及模型的应用和控制，实现自动化的控制和优化。
是一种利用数据驱动的算法控制系统设计方法，能够大大提高系统的运行效率和性能表现。
实验二 大林算法实验1. 实验目的（1）理解大林算法的基本原理。
（2）掌握大林算法的设计过程。
2. 实验仪器（1） MATLAB 6.5软件 一套（2） 个人PC 机 一台3. 实验原理在许多控制系统中，特别是过程控制系统中，由于物料能量的传递或能量物质的转换，使系统小的被控制量往往具有纯滞后特性，由自动控制理论可知，滞后特性的存在对自动控制系统是极其不利的，它使系统中控制决策的适应性降低甚至失效，造成控制系统的稳定性下降或者根本不能稳定。
在工业生产中，大多数过程对象含有较大的纯滞后特性。
被控对象的纯滞后时间τ使系统的稳定性降低，动态性能变坏，易引起超调和持续振荡。
对象的纯滞后特性给控制器的设计带来困难。
一般地，当对象的纯滞后时间τ与对象的惯性时间常数m T 之比超过0.5时，采用常规的PID 控制很难获得良好的控制性能。
因此，具有纯滞后特性的对象属于比较难以控制的一类对象，对其控制需采用特殊处理方法，即用大林算法可解决此问题。
大林算法要求在选择闭环Z 传递函数W(Z)时，采用相当于连续一阶惯性环节的W(Z)来代替最少拍多项式，如果对象有纯滞后，则W(Z)应包含有同样的纯滞后环节（闭环控制系统的纯滞后时间等于被控对象的纯滞后时间）。
带有纯滞后的控制系统如图1所示： ZOH D(Z)r (t)e (t)u (k)y (t)G 0(S)G(Z)e (k)E(Z)U(Z)Y(Z)图1 带有纯滞后的控制系统被控对象传递函数为：s e S S G 76.0014.01)(-+= 目标传递函数为：s T s e s W s5.0,115.0)(76.0=+=- 大林算法所设计的控制器为：)(1)(1)()(z G z W z W z D -=， 其中)]([)()],([)(s W Z z W s G Z z G ==对于大林算法控制器D(Z)，计算机输入为E （Z ），输出为U （Z ），有：33221133221101)()()(------++++++==Z P Z P ZP Z K Z K Z K K Z E Z U Z D将D （Z ）式写成差分方程，则有：3322113221103---------+++=K K K K K K K K U P U P U P E K E K E K E K U 。
计算机控制技术课程设计课程名称计算机控制技术学院自动化学院专业班级学号姓名一、题目和要求已知计算机控制系统结构图如图1所示，其中r(t)是系统的参考输入，e(t)是系统偏差，u(t)是系统的控制量，G0(s)是系统被控对象的传递函数，D(z)是待设计控制器的脉冲传递函数。
图1 计算机控制系统结构图现假设系统采样周期T=0.5s，系统被控对象的传递函数为：2()(2)sG s es s -=+请针对上述被控对象，完成如下任务：（一）、试分别采用不同的数字控制算法设计数字控制器D(z)，使得输出跟踪不同的参考输入；在设计任务中要求采用如下四种数字控制算法：数字PID 控制算法、最少拍有纹波控制算法、最少拍无纹波控制算法和大林控制算法；设计每种算法时需要跟踪两种典型的参考输入，即：单位阶跃输入和单位速度输入；（二）、针对每一种情况，编写计算机程序或者使用仿真软件作出相应的e(k)，u(k)和y(k)的曲线，通过改变不同算法的控制参数观察控制效果的变化分析相应算法控制算法对系统控制性能的影响；（三）、比较分析各种不同控制算法间的控制效果差异；（四）、撰写心得和体会。
二、数字PID控制算法1、单位阶跃输入（1）、搭建sumilink（2）、双击PID控制器（3）、点击TUNE，让系统自动调整参数（4）、调整得到满意参数（5）、编程模拟s=tf('s');Gs=200/(s*(s+40));Ts=0.01;Gz=c2d(Gs,Ts,'zoh'); [num,den]=tfdata(Gz,'v'); step=1000;Kp=0.4411;Ki=0.0019;Kd=0.4694;e=zeros(1,step);y=zeros(1,step);time=zeros(1,step);r=zeros(1,step);delta_u=zeros(1,step);u=zeros(1,step);for k=1:step r(k)=1;time(k)=k*Ts;endfor k=3:stepy(k)=y(k-1);e(k)=r(k)-y(k);delta_u(k)=Kp*(e(k)-e(k-1))+Ki*e (k)+Kd*(e(k)-2*e(k-1)+e(k-2)); u(k)=delta_u(k)+u(k-1);y(k)=-den(2)*y(k-1)-den(3)*y(k-2)+num(2)*u(k-1)+num(3)*u(k-2); endplot(time,r,time,y)仿真图如下示：y(k)u(k)e(k) 2、单位速度输入方法同单位阶跃输入仿真图：y(k)u(k)e(k) 编程模拟：s=tf('s');Gs=200/(s*(s+40));Ts=0.01;Gz=c2d(Gs,Ts,'zoh'); [num,den]=tfdata(Gz,'v'); step=1000;Kp=0.9539;Ki=0.0016;Kd=0.3689;e=zeros(1,step);y=zeros(1,step);time=zeros(1,step);r=zeros(1,step);delta_u=zeros(1,step);u=zeros(1,step);for k=1:step r(k)=k;time(k)=k*Ts;endfor k=3:stepy(k)=y(k-1);e(k)=r(k)-y(k);delta_u(k)=Kp*(e(k)-e(k-1))+Ki*e (k)+Kd*(e(k)-2*e(k-1)+e(k-2)); u(k)=delta_u(k)+u(k-1);y(k)=-den(2)*y(k-1)-den(3)*y(k-2)+num(2)*u(k-1)+num(3)*u(k-2); endplot(time,r,time,y)三、最少拍有纹波控制算法广义传递函数：12()(2)Tsse G s e s s s ---=+ Z 变换：112110.184(10.717)()(1)(10.368)z z G z z z z -----+=--1、单位阶跃输入d=2 u=0 v=1 j=1 q=1 m=u+d=2 n=v-j+q=11121112()(1)(1)e z z f z f z ϕ---=-++123111211121(1)()f z f f z f z---=+-+--2121()z z f zϕ--=对比可得：f 11=1 f 12=1 f 21=1 故控制器的脉冲传递函数D （z ）为：111211()0.184(10.717)(1)(1)(10.368)z D z z z z z z ------=+++--32320.3680.1840.3160.3160.132z z z z z -=+++仿真图如下图示。
大林算法控制系统设计 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT扬州大学能源与动力工程学院课程设计报告题目：大林算法控制系统设计课程：计算机控制技术课程设计专业：电气工程及其自动化班级：姓名：学号：第一部分任务书《计算机控制技术》课程设计任务书一、课题名称大林算法控制系统设计二、课程设计目的课程设计是课程教学中的一项重要内容，是达到教学目标的重要环节，是综合性较强的实践教学环节，它对帮助学生全面牢固地掌握课堂教学内容、培养学生的实践和实际动手能力、提高学生全面素质具有很重要的意义。
《计算机控制技术》是一门理论性、实用性和实践性都很强的课程，课程设计环节应占有更加重要的地位。
计算机控制技术的课程设计是一个综合运用知识的过程，它需要控制理论、程序设计、硬件电路设计等方面的知识融合。
通过课程设计，加深对学生控制算法设计的认识，学会控制算法的实际应用，使学生从整体上了解计算机控制系统的实际组成，掌握计算机控制系统的整体设计方法和设计步骤，编程调试，为从事计算机控制系统的理论设计和系统的调试工作打下基础。
三、课程设计内容设计以89C51单片机和ADC、DAC等电路、由运放电路实现的被控对象构成的计算机单闭环反馈控制系统。
1. 硬件电路设计：89C51最小系统加上模入电路（用ADC0809等）和模出电路（用TLC7528和运放等）；由运放实现的被控对象。
2. 控制算法：大林控制算法。
3. 软件设计：主程序、中断程序、A/D转换程序、滤波程序、大林算法控制程序、D/A输出程序等。
四、课程设计要求1. 模入电路能接受双极性电压输入（-5V~+5V ），模出电路能输出双极性电压（-5V~+5V ）。
2. 模入电路用两个通道分别采集被控对象的输出和给定信号。
3. 每个同学选择不同的被控对象：4. 对象的纯延迟环节s e τ-用软件通过数组单元移位实现。
5. 定时中断间隔选取50ms ，采样周期T 要求既是采样中断间隔的整数倍，又满足(0.21)T τ=-。
大林算法控制系统设计 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】扬州大学能源与动力工程学院课程设计报告题目：大林算法控制系统设计课程：计算机控制技术课程设计专业：电气工程及其自动化班级：姓名：学号：第一部分任务书《计算机控制技术》课程设计任务书一、课题名称大林算法控制系统设计二、课程设计目的课程设计是课程教学中的一项重要内容，是达到教学目标的重要环节，是综合性较强的实践教学环节，它对帮助学生全面牢固地掌握课堂教学内容、培养学生的实践和实际动手能力、提高学生全面素质具有很重要的意义。
《计算机控制技术》是一门理论性、实用性和实践性都很强的课程，课程设计环节应占有更加重要的地位。
计算机控制技术的课程设计是一个综合运用知识的过程，它需要控制理论、程序设计、硬件电路设计等方面的知识融合。
通过课程设计，加深对学生控制算法设计的认识，学会控制算法的实际应用，使学生从整体上了解计算机控制系统的实际组成，掌握计算机控制系统的整体设计方法和设计步骤，编程调试，为从事计算机控制系统的理论设计和系统的调试工作打下基础。
三、课程设计内容设计以89C51单片机和ADC、DAC等电路、由运放电路实现的被控对象构成的计算机单闭环反馈控制系统。
1. 硬件电路设计：89C51最小系统加上模入电路（用ADC0809等）和模出电路（用TLC7528和运放等）；由运放实现的被控对象。
2. 控制算法：大林控制算法。
3. 软件设计：主程序、中断程序、A/D转换程序、滤波程序、大林算法控制程序、D/A输出程序等。
四、课程设计要求1. 模入电路能接受双极性电压输入（-5V~+5V），模出电路能输出双极性电压（-5V~+5V）。
2. 模入电路用两个通道分别采集被控对象的输出和给定信号。
3. 每个同学选择不同的被控对象：4. 对象的纯延迟环节seτ-用软件通过数组单元移位实现。
5. 定时中断间隔选取50ms，采样周期T要求既是采样中断间隔的整数倍，又满足(0.21)Tτ=-。
基于大林算法的电加热炉温度控制系统设计.电加热炉是一种用于加热加工材料、提高材料温度的设备，是冶金、化工、机械等领域常用的加热设备。
电加热炉的温度控制系统的设计是保证加热炉稳定运行的关键。
在本文中，我们将基于大林算法设计电加热炉温度控制系统。
1. 大林算法简介大林算法是一种基于神经网络的优化算法，它通过自适应学习的方式来实现非线性函数优化。
它的基本思想是将问题转化为一组神经网络模型，然后通过自适应学习来不断优化这个模型，直到达到最优解。
大林算法的核心是自适应学习函数。
电加热炉温度控制系统的设计包括硬件和软件两个部分。
硬件主要包括温度传感器、控制器、执行机构等组成，软件主要包括控制算法、数据处理与通信等部分。
在本文中，我们将重点讨论软件部分的设计。
2.1 环境参数检测在温度控制系统中，环境参数的检测非常重要。
环境参数包括加热炉内部温度、加热炉外部环境温度等参数。
我们需要通过传感器来检测这些参数，并将数据传输给控制算法进行处理。
2.2 控制算法选择在温度控制系统中，控制算法的选择是非常重要的，不同的算法有着不同的特点和适用场景。
在这里，我们将采用大林算法。
2.3 大林算法的实现2.3.1 神经网络模型的设计大林算法的核心是神经网络模型，我们需要设计一个适合于电加热炉温度控制的神经网络模型。
神经网络模型的输入主要包括环境参数和控制器采集到的数据。
环境参数包括加热炉内部温度、加热炉外部环境温度等。
控制器采集到的数据包括加热炉内部温度、控制器输出电压等。
神经网络模型的输出为控制器的输出电压。
我们可以根据输入和输出建立一个适合于电加热炉温度控制的神经网络模型。
2.3.2 自适应学习函数设计2.4 控制器设计控制器是电加热炉温度控制系统的中心，它负责接收传感器的信号，处理数据，并输出相应的控制信号。
在本系统中，我们将采用PID控制器来实现温度的控制。
PID控制器中的P表示比例控制，I表示积分控制，D表示微分控制，通过对这三个方面的优化，实现温度的控制。
大林算法控制系统设计(1)大林算法控制系统设计随着科学技术的不断进步，控制系统的应用范围日益扩大，大林算法控制系统因其独特的优势，在工业生产领域得到广泛应用。
本文将从以下几个方面，对大林算法控制系统进行介绍和分析。
1.大林算法控制系统的原理与特点大林算法是一种基于神经网络的自适应控制算法，其核心思想是通过训练神经网络，不断修正和优化神经网络的权值和阈值，从而实现控制系统的自适应和优化控制。
大林算法控制系统具有以下几个特点：（1）适应性强：大林算法控制系统具有良好的自适应能力，能够根据控制对象的变化，自动调整控制策略，实现更加精确的控制效果。
（2）模型简单：大林算法控制系统不需要对控制对象建立精确的数学模型，只需要进行系统辨识，即可建立相应的神经网络模型，大大降低了系统设计的难度。
（3）实时性好：大林算法控制系统具有较快的响应速度和较高的计算精度，可以满足很多实时性要求较高的工业应用场合。
2.大林算法控制系统的设计流程大林算法控制系统的设计流程包括系统辨识、控制器设计、仿真验证等几个重要步骤。
其中，系统辨识是大林算法控制系统设计的关键环节，其目的是通过对控制对象的实验数据进行分析，建立相应的神经网络模型。
控制器设计是利用建立的神经网络模型，设计相应的控制算法，实现对控制对象的精确控制。
仿真验证则是在计算机模拟平台上，对设计好的控制系统进行模拟仿真，验证其性能和可行性。
3.大林算法控制系统的应用案例大林算法控制系统在工业生产中的应用领域非常广泛，例如在空调系统、电机控制系统、水泵控制系统等方面均有广泛应用。
以电机控制系统为例，大林算法控制系统可以根据电机的运行状态和负载情况，对电机的电流、电压等参数实时调节，从而实现对电机的精确控制。
通过系统辨识和控制器设计，可以得到适合于不同工作状态下的电机控制器，在控制精度和响应速度方面均有较好的性能表现。
4.小结本文从大林算法控制系统的原理和特点、设计流程、应用案例等几个方面进行了阐述，可以看出，大林算法作为一种具有自适应控制能力的算法，在工业生产领域具有广泛应用前景。
大林算法控制系统设计(一)大林算法是现代控制科学的一种重要方法之一，它在多元系统的控制中具有广泛的应用。
因此，在控制系统设计中，大林算法是一个必须要掌握的重要知识点。
本文将探讨大林算法在控制系统设计中的应用。
一、什么是大林算法大林算法又称LMI算法（Lowest Matrix Iteration Algorithm，最小矩阵迭代算法），它是一种用于解决线性矩阵不等式的数学方法。
在控制系统中，大林算法可以用来解决各种鲁棒性问题，例如稳定性分析、稳定控制器设计、误差估计、鲁棒控制器设计等。
二、大林算法在控制系统设计中的应用大林算法在控制系统设计中的应用十分广泛，下面介绍其中三个应用场景。
1.鲁棒性分析在控制系统中，大林算法可以用来分析系统的鲁棒性。
通过大林算法，可以计算出矩阵的奇异值，并根据奇异值的大小来判断系统是否稳定。
同时，大林算法还能计算出系统稳定边界的值，以及系统鲁棒性的上限，从而帮助设计者更好地了解系统的鲁棒性特性。
2.稳定控制器设计大林算法在稳定控制器设计中的作用主要体现在控制器的参数选择方面。
通过大林算法，可以得到最优的控制器参数，从而保证系统的稳定性和控制精度。
此外，大林算法还能用于分析控制器稳定性的变化情况，从而帮助控制系统维持良好的稳态性能。
3.鲁棒控制器设计鲁棒控制器是一种能够适应不确定性环境的控制器。
大林算法在鲁棒控制器设计中的应用主要体现在控制器的参数选择方面。
通过大林算法，可以根据输入和输出的矩阵信息来计算出控制器的参数，并得到最优的鲁棒性能，从而保证了控制系统在面对各种不确定性时具有良好的鲁棒性能。
三、总结总之，大林算法是现代控制系统设计中不可缺少的重要方法之一。
它可以用来分析系统的鲁棒性、设计稳定控制器和鲁棒控制器等。
在掌握了大林算法的基础知识后，设计者可以通过它来解决各种控制系统设计过程中的问题。
采样周期T＝，试用达林算法设计数字控制器D(z)。
写出设计过程，对比输出与给定的效果波形，并显示控制器输出波形。
解：广义对象的脉冲传递函数：
根据达林算法，构成的惯性环节与滞后时间的纯滞后环节串联而成的理想闭环系统。
它所对应的理想闭环脉冲传递函数：
所求数字控制器为：
在中可以看到有一个零点靠近，所以如果不对达林算法进行修正必会产生振铃现象，令因子
中的即
修正后的数字控制器为：
仿真图如下：
３．已知某过程对象的传递函数为：
期望的闭环系统时间常数 ,采样周期。
试用大林算法设计数字控制器；
解：被控对象为一阶惯性环节，则广义对象脉冲传递函数，闭环系统脉冲函数和数字调节器脉冲传递函数分别如下：
根据已知可得:
所以：
仿真图如下：。
2. Gs=e-1ss(s+1)采样周期T＝0.5s，试用达林算法设计数字控制器D(z)。
写出设计过程，对比输出与给定的效果波形，并显示控制器输出波形。
解：广义对象的脉冲传递函数：Gz=Z1-e-TssGs=Z1-e-Tss e-1sss+1 =Z[e-s-e-s1+T1s2s+1]=z-21-z-1Z[1s2-1s+1s+1]=z-21-z-1[0.5z-11-z-12-11-z-1+11-e-0.5z-1]=z-30.1065(1+0.8474z-1)1-z-1(1-0.6065z-1)根据达林算法，构成的惯性环节与滞后时间τ=1s的纯滞后环节串联而成的理想闭环系统。
设Tτ=0.5sΦs=1Tτs+1e-τs=e-1s0.5s+1它所对应的理想闭环脉冲传递函数：Φz=Z1-e-TssΦs=Z[1-e-Tss e-NTsTτs+1]=z-N-11-e-TTτ1-e-TTτz-1因为N=τT=2， T=0.5s，Tτ=0.5s所以：Φz=0.632z-31-0.368z-1所求数字控制器为：Dz= Φz Gz [1- Φz]=0.632z-31-0.368z-1z-30.10651+0.8474z-11-z-11-0.6065z-1(1-0.632z-31-0.368z-1)=5.9341-z-1(1-0.6065z-1)1+0.8474z-1(1-0.368z-1-0.632z-3)在Gz中可以看到有一个零点z=-0.8474靠近z=-1，所以如果不对达林算法进行修正必会产生振铃现象，令因子(1+0.8474z-1)中的z=1即Gz=0.1967z-31-z-1(1-0.6065z-1)修正后的数字控制器为：Dz=3.2121-z-1(1-0.6065z-1)1-0.368z-1-0.632z-3仿真图如下：３．已知某过程对象的传递函数为：Gs=3e-0.5s0.6s+1期望的闭环系统时间常数Tτ=0.25s,采样周期T=0.5s 。
采样周期T＝，试用达林算法设计数字控制器D(z)。
写出设计过程，对比输出与给定的效果波形，并显示控制器输出波形。
解：广义对象的脉冲传递函数：
根据达林算法，构成的惯性环节与滞后时间的纯滞后环节串联而成的理想闭环系统。
它所对应的理想闭环脉冲传递函数：
所求数字控制器为：
在中可以看到有一个零点靠近，所以如果不对达林算法进行修正必会产生振铃现象，令因子中的即
修正后的数字控制器为：
仿真图如下：
３．已知某过程对象的传递函数为：
期望的闭环系统时间常数 ,采样周期。
试用大林算法设计数字控制器；
解：被控对象为一阶惯性环节，则广义对象脉冲传递函数，闭环系统脉冲函数和数字调节器脉冲传递函数分别如下：
根据已知可得:
所以：
仿真图如下：。
