目录
1绪论 (1)
1.1计算机模拟控制系统 (1)
1.1.1系统的分类 (1)
1.1.2系统的数学模型 (1)
1.2计算机模拟控制系统 (1)
1.3数学模型及其建立方法 (2)
1.3.1数学模型的表达形式与对模型的要求 (2)
1.3.2建立数学模型的基本方法 (3)
2水箱水位系统概述 (5)
2.1水箱水位控制系统硬件设计 (5)
2.1.1有自平衡能力的单容元件 (6)
2.1.2电动机的数学模型 (6)
2.1.3减速器的传递函数 (7)
2.2系统的传递函数 (8)
2.2.1控制器的确定 (9)
2.3控制器的正反作用 (9)
3硬件电路 (11)
3.1控制系统的校正 (11)
3.2控制系统的稳态误差 (12)
4仿真软件介绍 (14)
4.1 MATLAB的启动和退出 (14)
4.1.1MATLAB操作桌面简介 (14)
4.1.2命令窗口菜单（Command Window）简介 (16)
4.2变量 (17)
4.3MATLAB的矩阵运算 (18)
4.4仿真 (19)
5结论 (20)
6参考文献 (21)
1绪论
1.1计算机模拟控制系统
计算机模拟控制系统是在自动化控制技术和计算机技术的飞速发展的基础上产生的，20世纪50年代中期，经典控制理论已经发展成熟，并在不少工程技术领域得到了成功的应用。随着复杂系统的设计和复杂控制规律的实现上很难满足更高的要求。现代控制理论的发展为自动控制系统的分析、设计与综合增添了理论基础，而计算机技术的发展为新型控制方法的实现提供了非常有效的手段，两者的结合极大的推动了自动控制技术的发展。进而计算机模拟控制系统广泛的应用于工厂生产，逐渐融入于生产中，各类大型工厂均离不开计算机控制系统。
1.1.1系统的分类
按系统性能分：线性系统和非线性系统；连续系统和离散系统；定常系统和时变系统；确定系统和不确定系统。
1、线性连续系统：用线性微分方程式来描述，如果微分方程的系数为常数，则为定常系统；如果系数随时间而变化，则为时变系统。今后我们所讨论的系统主要以线性定常连续系统为主。
2、线性定常离散系统：离散系统指系统的某处或多处的信号为脉冲序列或数码形式。这类系统用差分方程来描述。
3、非线性系统：系统中有一个元部件的输入输出特性为非线性的系统。1.1.2系统的数学模型
在线性系统理论中，一般常用的数学模型形式有：传递函数模型（系统的外部模型）、状态方程模型（系统的内部模型）、零极点增益模型和部分分式模型等。这些模型之间都有着内在的联系，可以相互进行转换。
1.2计算机模拟控制系统
模拟控制系统由给定输入、模糊控制器、控制对象、检测变送装置、反馈信号与给定输入的相加环节等组成。模拟控制系统的各处均为连续信号，在模拟系统中，给定值与反馈值经过比较器比较产生偏差，控制器对偏差进行调节计算，产生控制信号驱动执行机构，从而被控参数的值达到预期值。其典型结构如下图所示：
给定值被控参数控制器执行器被控对象
反—
馈
值
监测装置
1.3数学模型及其建立方法
1.3.1数学模型的表达形式与对模型的要求
从最广泛的意义上说，数学模型是事物行为规律的数学描述。根据所描述的是事物在稳态下的行为规律还是在动态下的，数学模型有静态模型和动态模型之分。一般来说，静态模型较易得到，动态特性往往成为建模的关键所在。
1.建立数学模型的目的
（1）制定优化的操作方案
（2）制定控制系统的设计方案，利用数学模型进行仿真研究
（3）进行控制系统调试和控制器参数的整定
（4）设计工业过程的故障检测与诊断系统
（5）制订大型设备启动和停车的操作方案
2.被控对象数学模型的表达形式
众所熟知，被控对象的数学模型可以采取各种不同的表达形式，主要可以从一下几个观点加以划分：
（1）按系统的连续性分为连续系统、离散系统模型和混杂系统模型。
（2）按模型的结构划分为输入输出模型和状态空间模型
（3）输入输出模型又可按论域划分为时域表达——阶跃响应、脉冲响应；频域表达——传递函数
在控制系统的设计中，所需要的被控对象数学模型在表达式上是因情况而异的。
3.被控对象数学模型的利用方式
被控对象的数学模型只是在进行控制系统的设计研究时或在控制系统的调试整定阶段中发挥作用。。这种利用方式一般是离线的。
近十多年来，由于计算机的发展和普及，相继推出一类新型控制系统，其特点是要求把被控对象的数学模型作为一个组成部分嵌入控制系统中，预测控制系统即是一个例子。
4.对被控对象数学模型的要求
作为数学模型，首先是要求它准确可靠，但这并不意味着越准确越好。应根据实际应用情况提出适当的要求。超过实际需要的准确性要求必然造成不必要的浪费。在线运用的数学模型还有实时性的要求，它与准确性要求往往是矛盾的。
一般说，用于控制的的数学模型并不要求非常准确。闭环控制本身具有一定的鲁棒性，因为模型的误差可以视为扰动，而闭环控制在某种程度上具有自动消除扰动影响的能力。
实际生产过程的动态特性是非常复杂的，控制人员在建立其数学模型时，不得不突出主要因素，忽略次要因素，否则就得不到可用的模型。为此往往需要做很多近似处理，例如线性化、分布参数系统集总化和模型降价处理等。在这方面有时很难得到工艺人员的理解。从工艺人员看来，有些近似处理简直是难以接受的，但它却能满足控制的要求。
1.3.2建立数学模型的基本方法
简历数学模型的基本方法有两个：机理法和实验法。
1.机理法建模
用机理法建模就是根据生产过程中实际发生的变化机理，写出各种有关的平衡方程如：物质平衡方程，能量平衡方程，动量平衡方程，相平衡方程，反映物体运动、传热、传质、化学反应等基本规律的方程，物性参数方程和某些设备的特性方程等，从中获得所需的数学模型。
由此可见，用机理建模的首要条件是生产过程的机理必须已经成为人们充分掌握，并且可以比较确切的加以数学描述。其次，很显然，除非是非常简单的被控对象，否则很难得到以紧凑的数学形式表达的模型。
近几十年来，随着电子计算机的普及使用和数值分析方法的发展，对数学模型的的研究有了迅速的发展。可以说，只要机理清楚，就可以利用计算机求解几乎任何复杂系统的数学模型。根据对模型的要求，合理的近似假定总是必不可少的。模型应该尽量简单，同时保证达到合理的精度。有时还需要考虑实时性的问
