《PID控制改进算法的MATLAB仿真》由会员分享，可在线阅读，更多相关《PID控制改进算法的MATLAB仿真（32页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、-_ 江苏科技大学 电子信息学院 实 验 报 告评定成绩指导教师宋英磊实验课程：计算机控制技术实验名称：PID控制改进算法的MATLAB仿真学号： 1345733203 姓名： 胡文千 班级： 13457332 完成日期： 2015年 11月 16日一、 实验目的（1）对PID数字控制的改进算法用MATLAB进行仿真。二、 实验内容1、积分分离PID控制算法在普通PID控制中，积分的目的是为了消除误差提高精度，但在过程的启动、结束或大幅度增减设定是，短时间内系统输出有很大偏差，会造成PID运算的积分积累，致使控制量超过执行机构可能允许的最大动作范围对应的极限控制量，引起系统较大的超调，甚至引起
2、系统较大的振荡，这在生产中是绝对不允许的。积分分离控制基本思路是，当被控量与设定值偏差较大时，取消积分作用，以免由于积分作用使系统稳定性降低，超调量增大；当被控量接近给定值时，引入积分控制，以便消除静差，提高控制精度。其具体实现步骤是：1） 根据实际情况，人为设定阈值0；2） 当 时，采用PD控制，可避免产生过大的超调，又使系统有较快的响应；3） 当时，采用PID控制，以保证系统的控制精度。积分分离算法可表示为：式中，T为采样时间，为积分项的开关系数， 仿真1 设备控对象为一个延迟对象，采样周期为20s，延迟时间为4个采样周期，即80s。输入信号r(k)=40，控制器输出限制在-110,110
3、。被控对象离散化为仿真方法：仿真程序：ex9_1.m。当M=1时采用分段积分分离法，M=2时采用普通PID控制。%Integration Separation PID Controllerclear all;close all; ts=20;%Delay plantsys=tf(1,60,1,inputdelay,80);dsys=c2d(sys,ts,zoh);num,den=tfdata(dsys,v); u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;y_1=0;y_2=0;y_3=0;error_1=0;error_2=0;ei=0; % M=1分段积分分离，M=2普通PI
4、Ddisp(M=1-Using integration separation,M=2-Not using integration separation)M=input(whether or not use integration separation method:)for k=1:1:200time(k)=k*ts; %输出信号yout(k)=-den(2)*y_1+num(2)*u_5; rin(k)=40;error(k)=rin(k)-yout(k);ei=ei+error(k)*ts;%积分项输出 if M=1 %使用分段积分分离 if abs(error(k)=30&abs(err
5、or(k)=20&abs(error(k)=10&abs(error(k)=110 % 控制信号限幅 u(k)=110;endif u(k)umax，则只累加负偏差；若u(k-1)=um u(k)=um;endif u(k)=um if error(k)0 alpha=0; else alpha=1; endelseif u(k)0 alpha=1; else alpha=0; endelse alpha=1;end elseif M=2 %Not using intergration sturation alpha=1; end %Return of PID parametersu_3=u_
6、2;u_2=u_1;u_1=u(k); y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);error_1=error(k); x(1)=error(k); % 计算比例项x(2)=(error(k)-error_1)/ts; % 计算微分项x(3)=x(3)+alpha*error(k)*ts; % 计算积分项 xi(k)=x(3);endfigure(1);subplot(311);plot(time,rin,b,time,yout,r);xlabel(time(s);ylabel(Position tracking);subplot(312);plot(time,u,r);xlabe
7、l(time(s);ylabel(Controller output);subplot(313);plot(time,xi,r);xlabel(time(s);ylabel(Integration);将仿真获得结果的截图附于如下空白处：当M=1时采用抗积分饱和算法，如图1-5所示；当M=2时采用普通PID算法，如图1-6所示。图1-5 M=1时采用抗积分饱和算法图1-6 M=2时采用普通PID算法仿真结果分析： 由图1-5，图1-6对比可得，加上抗积分饱和后超调量明显减小，而且系统能较快的达到稳定值，系统的稳定性和精确性得到改善。3、不完全微分PID控制算法在PID控制中，微分信号的引入可改善系统的动态特性，但也易引入高频干扰，在误差扰动突变时尤其显出微分项的不足。若在控制算法中加入低通滤波器，则可使系统性能得到改善。具体做法就是在PID算法中加入一个一阶惯性环节（低通滤波器）,Tf为滤波器系数。可得此时的微分项输出为，其中，Ts为采样时间，TD为微分时间常数。 仿真3 被控对象为时滞系统传递函数，在对象的输出端加幅值为0.01的随机信号。采样周期为20ms。采用不完全微分算法，。所加的低通滤波器为仿真方法：仿真
