PID参数整定实验.pptx

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1、 SISO DESIGN TOOL用MATLAB启动SISO设计工具。进入SISO设计界面。选择单输入，反馈，单输出控制模块，如下图所示。如下图所示：第1页/共14页 SISO DESIGN TOOL设定控制参数，如下表：S6=kp+ki/s+kd*sSS=第2页/共14页 SISO DESIGN TOOL1.控制器C选用PID控制，给定初始值为2.系统采用三阶系统，传递函数为三阶。3.反馈设置为单位负反馈。下图为系统加阶跃，与初始下图为系统加阶跃，与初始PID控制的系统加阶跃的情况控制的系统加阶跃的情况第3页/共14页 SISO DESIGN TOOL我们要求系统具有良好的跟踪阶跃响应的能力

2、，且系统的稳态误差很小。分析上两图可知，对系统直接加阶跃，不具备跟踪阶跃响应的能力。对初始PID参数控制的系统加阶跃信号，初步具有跟踪阶跃的能力，但是上升时间较长，时间常数较大，且稳态时能看出明显的误差。为了继续改善系统，使其具有良好的跟踪性能，我们接下来进行PID的参数整定工作。第4页/共14页 PID误差整定流程图误差整定流程图设置系统的传函参数系统离散化并设置PID初始参数给阶跃信号并设置控制器的输出采样时间为1ms根据每次结果进行判断，选择误差规则规则12345调节PID的输出，系统输出及误差采样500次Y调节完毕，输出调节后的响应曲线N,继续采样第5页/共14页 误差原理规则误差原理

3、规则原理原理1：|e(k)|M1时，说明误差的绝对值已经很大。不论误时，说明误差的绝对值已经很大。不论误差差 变化趋势如何，都应考虑控制器输出按最大（或最变化趋势如何，都应考虑控制器输出按最大（或最 小）输出，以迅速调整误差。小）输出，以迅速调整误差。原理原理2：当当e(k)*(e(k2)-e(k1)0 说明误差在朝误差的绝对值说明误差在朝误差的绝对值 增大的方向变化，或误差为某一常值，未发生变化。增大的方向变化，或误差为某一常值，未发生变化。此时，如果此时，如果|e(k)|=M2,说明误差也较大，也考虑由说明误差也较大，也考虑由控控 制器实施较强的控制作用，以达到扭转绝对值朝减制器实施较强的

4、控制作用，以达到扭转绝对值朝减 小方向变化。小方向变化。此时此时|e(k)|M2,说明尽管误差朝绝对值增大方向变化说明尽管误差朝绝对值增大方向变化 ，但误差绝对值本身并不是很大，可考虑控制器实，但误差绝对值本身并不是很大，可考虑控制器实 施一般的控制作用，只要扭转误差的变化趋势，使施一般的控制作用，只要扭转误差的变化趋势，使 其朝绝对值减小的方向变化即可。其朝绝对值减小的方向变化即可。第6页/共14页 误差原理规则误差原理规则原理原理3：当当e(k)e(k)0或者或者ek)=0时，说明时，说明误差误差 的绝对值朝减小的方向变化，或者已经达到了平衡状的绝对值朝减小的方向变化，或者已经达到了平衡状

5、 态。此时，可考虑实施较强的控制作用。态。此时，可考虑实施较强的控制作用。原理原理4 4：当当e(k)e(k)0时，说明误差处于极值时，说明误差处于极值状状 态。如果此时误差的绝对值较大，即态。如果此时误差的绝对值较大，即|e(k)|=M 2，可，可以以 考虑较强的控制作用。考虑较强的控制作用。如果此时误差的绝对值较小，即如果此时误差的绝对值较小，即|e(k)|M 2，可以考虑，可以考虑 实施较弱的控制作用。实施较弱的控制作用。原理五：原理五：当当|e(k)|1 1；k k2 2 为抑制系为抑制系 数，数，0K0K2 2 1 0.8%Rule 1 u(k)=0.45;u(k)=0.40;u(k

6、)=0.12;u(k)=0.1;end if x(1)*x(2)0|(x(2)=0)%Rule 2 u(k)=u_1+2*kp*x(1);else u(k)=u_1+0.4*kp*x(1);end end if (x(1)*x(2)0)|(x(1)=0)%Rule 3 u(k)=u(k);end if x(1)*x(2)0&x(2)*x2_10%Rule 4 u(k)=u_1+2*kp*error_1;else u(k)=u_1+0.6*kp*error_1;end end if abs(x(1)=10 u(k)=10;end if u(k)=-10 u(k)=-10;end%linear m

7、odel yout(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2-den(4)*y_3+num(1)*u(k)+num(2)*u_1+num(3)*u_2+num(4)*u_3;error(k)=rin(k)-yout(k);%Return of PID parameters u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);x(1)=error(k);%Calculating p x2_1=x(2);x(2)=(error(k)-error_1)/ts;%Calculating D x(3)=x(3)+error(k)*ts;error_1=error(k);%Calculating Iendfigure(1);plot(time,rin,b,time,yout,r);xlabel(time(s);ylabel(rin,yout);figure(2);plot(time,rin-yout,r);xlabel(time(s);ylabel(error);第12页/共14页谢谢大家！第13页/共14页感谢您的观看！第14页/共14页