數(shù)字PID控制器的課程設(shè)計(jì)(共15頁)

精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上2013-2014學(xué)年第2學(xué)期課程設(shè)計(jì)題目： 數(shù)字PID控制器的設(shè)計(jì) 學(xué)生姓名： 涂 發(fā) 學(xué)生學(xué)號： 201395082042 班 級： 2013級專升本班 指導(dǎo)教師： 孫 曉 娟 2014 年6月專心-專注-專業(yè)摘要PID控制器具有結(jié)構(gòu)簡單、容易實(shí)現(xiàn)、控制效果好、魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)，是迄今為止最穩(wěn)定的控制方法。它所涉及的參數(shù)物理意義明確，理論分析體系完整，并為工程界所熟悉，因而在工業(yè)過程控制中得到了廣泛應(yīng)用。從實(shí)際需要出發(fā)，一種好的PID控制器參數(shù)整定方法，不僅可以減少操作人員的負(fù)擔(dān)，還可以使系統(tǒng)處于最佳運(yùn)行狀態(tài)。因此，對PID控制器參數(shù)整定法的研究具有重要的實(shí)際意義。本文介紹了PID控制技術(shù)的發(fā)展歷史和研究進(jìn)展。分析了傳統(tǒng)的模擬和數(shù)字PID控制算法，并對傳統(tǒng)的PID控制算法進(jìn)行微分項(xiàng)和積分項(xiàng)的改進(jìn)，學(xué)習(xí)了幾種比較普遍運(yùn)用的方法，如不完全微分PID控制算法、微分先行、遇限消弱積分PID控制算法等。在學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，提出了一種自整定參數(shù)的專家模糊PID控制算法，由仿真結(jié)果可以看到，這種參數(shù)自整定方法與一般控制方法（抗積分飽和控制法）相比，在調(diào)節(jié)時(shí)間、抑制超調(diào)量、穩(wěn)定性都要好，可以在工業(yè)上推廣使用。目錄一數(shù)字PID控制簡介（1）PID簡介目前工業(yè)自動化水平已成為衡量各行各業(yè)現(xiàn)代化水平的一個(gè)重要標(biāo)志。同時(shí)，控制理論的發(fā)展也經(jīng)歷了古典控制理論、現(xiàn)代控制理論和智能控制理論三個(gè)階段。智能控制的典型實(shí)例是模糊全自動洗衣機(jī)等。自動控制系統(tǒng)可分為開環(huán)控制系統(tǒng)和閉環(huán)控制系統(tǒng)。一個(gè)控制系統(tǒng)包括控制器傳感器變送器執(zhí)行機(jī)構(gòu)輸入輸出接口?？刂破鞯妮敵鼋?jīng)過輸出接口執(zhí)行機(jī)構(gòu)加到被控系統(tǒng)上控制系統(tǒng)的被控量經(jīng)過傳感器變送器通過輸入接口送到控制器。不同的控制系統(tǒng)其傳感器變送器執(zhí)行機(jī)構(gòu)是不一樣的。比如壓力控制系統(tǒng)要采用壓力傳感器。電加熱控制系統(tǒng)的傳感器是溫度傳感器。目前，PID控制及其控制器或智能PID控制器（儀表）已經(jīng)很多，產(chǎn)品已在工程實(shí)際中得到了廣泛的應(yīng)用，有各種各樣的PID控制器產(chǎn)品，各大公司均開發(fā)了具有PID參數(shù)自整定功能的智能調(diào)節(jié)器(intelligentregulator)，其中PID控制器參數(shù)的自動調(diào)整是通過智能化調(diào)整或自校正、自適應(yīng)算法來實(shí)現(xiàn)。有利用PID控制實(shí)現(xiàn)的壓力、溫度、流量、液位控制器，能實(shí)現(xiàn)PID控制功能的可編程控制器(PLC)，還有可實(shí)現(xiàn)PID控制的PC系統(tǒng)等等。可編程控制器(PLC)是利用其閉環(huán)控制模塊來實(shí)現(xiàn)PID控制，而可編程控制器(PLC)可以直接與ControlNet相連，如Rockwell的PLC-5等。還有可以實(shí)現(xiàn)PID控制功能的控制器，如Rockwell的Logix產(chǎn)品系列，它可以直接與ControlNet相連，利用網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)其遠(yuǎn)程控制功能。(2)PID控制的基本原理和常用形式及數(shù)學(xué)模型具有比例-積分-微分控制規(guī)律的控制器，稱PID控制器。這種組合具有三種基本規(guī)律各自的特點(diǎn)，其運(yùn)動方程為： (1-1)相應(yīng)的傳遞函數(shù)為： (1-2)PID控制的結(jié)構(gòu)圖為：若，式（1-2）可以寫成： 由此可見，當(dāng)利用PID控制器進(jìn)行串聯(lián)校正時(shí)，除可使系統(tǒng)的型別提高一級外，還將提供兩個(gè)負(fù)實(shí)零點(diǎn)。與PI控制器相比，PID控制器除了同樣具有提高系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能的優(yōu)點(diǎn)外，還多提供一個(gè)負(fù)實(shí)零點(diǎn)，從而在提高系統(tǒng)動態(tài)性能方面，具有更大的優(yōu)越性。因此，在工業(yè)過程控制系統(tǒng)中，廣泛使用PID控制器。PID控制器各部分參數(shù)的選擇，在系統(tǒng)現(xiàn)場調(diào)試中最后確定。通常，應(yīng)使積分部分發(fā)生在系統(tǒng)頻率特性的低頻段，以提高系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能；而使微分部分發(fā)生在系統(tǒng)頻率特性的中頻段，以改善系統(tǒng)的動態(tài)性能。二數(shù)字PID算法的分析PID控制器是一種基于偏差在“過去、現(xiàn)在和將來”信息估計(jì)的有效而簡單的控制算法。而采用 PID控制器的控制系統(tǒng)其控制品質(zhì)的優(yōu)劣在很大程度上取決于 PID控制器參數(shù)的整定。PID控制器參數(shù)整定，是指在控制器規(guī)律己經(jīng)確定為PID形式的情況下，通過調(diào)整PID控制器的參數(shù)，使得由被控對象、控制器等組成的控制回路的動態(tài)特性滿足期望的指標(biāo)要求，達(dá)到理想的控制目標(biāo)6。 對于PID這樣簡單的控制器，能夠適用于廣泛的工業(yè)與民用對象，并仍以很高的性價(jià)比在市場中占據(jù)著重要地位，充分地反映了PID控制器的良好品質(zhì)。概括地講，PID控制的優(yōu)點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面: 原理簡單、結(jié)構(gòu)簡明、實(shí)現(xiàn)方便，是一種能夠滿足大多數(shù)實(shí)際需要的基本控制器; 控制器適用于多種截然不同的對象，算法在結(jié)構(gòu)上具有較強(qiáng)的魯棒性，確切地說，在很多情況下其控制品質(zhì)對被控對象的結(jié)構(gòu)或參數(shù)攝動不敏感。 但從另一方面來講，控制算法的普及性也反映了PID控制器在控制品質(zhì)上的局限性。具體分析，其局限性主要來自以下幾個(gè)方面:算法結(jié)構(gòu)的簡單性決定了 PID控制比較適用于單輸入單輸出最小相位系統(tǒng)，在處理大時(shí)滯、開環(huán)不穩(wěn)定過程等受控對象時(shí)，需要通過多個(gè)PID控制器或與其他控制器的組合，才能得到較好的控制效果；算法結(jié)構(gòu)的簡單性同時(shí)決定了PID控制只能確定閉環(huán)系統(tǒng)的少數(shù)主要零極點(diǎn)，閉環(huán)特性從根本上只是基于動態(tài)特性的低階近似假定的；出于同樣的原因，決定了單一PID控制器無法同時(shí)滿足對假定設(shè)定值控制和伺服跟蹤控制的不同性能要求。 如何更好地整定PID控制器的參數(shù)一直是PID控制器設(shè)計(jì)的主要課題。從實(shí)際需要出發(fā)，一種好的PID控制器參數(shù)整定方法，不僅可以減少操作人員的負(fù)擔(dān)，還可以使系統(tǒng)處于最佳運(yùn)行狀態(tài)。傳統(tǒng)的PID控制算法或是依賴于對象模型，或是易于陷入局部極小，因此存在一定的應(yīng)用局限性，且難以實(shí)現(xiàn)高性能的整定效果，常常超調(diào)較大、調(diào)整時(shí)間較長、誤差指標(biāo)過大等。常規(guī)的控制系統(tǒng)主要針對有確切模型的線性過程，其PID 參數(shù)一經(jīng)確定就無法調(diào)整，而實(shí)際上大多數(shù)工業(yè)對象都不同程度地存在非線性、時(shí)變、干擾等特性，隨著環(huán)境變化對象的參數(shù)甚至是結(jié)構(gòu)都會發(fā)生變化。自Ziegler和Nichols提出PID參數(shù)經(jīng)驗(yàn)公式法起，有很多方法已經(jīng)用于PID控制器的參數(shù)整定。這些方法按照發(fā)展階段，可分為常規(guī)PID控制器參數(shù)整定方法和智能PID控制器參數(shù)整定方法。按照PID的控制方式又分為模擬PID控制算法和數(shù)字PID控制算法。2. 12.1.1 模擬PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖+ -+ +c(t)u(t)e(t)r(t)比例積分微分被控對象圖2-1模擬PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖它主要由PID控制器和被控對象所組成。而PID控制器則由比例、積分、微分三個(gè)環(huán)節(jié)組成。它的數(shù)學(xué)描述為: (2-1) (2-2)式中，K為比例系數(shù)T;為積分時(shí)間常數(shù);T為微分時(shí)間常數(shù).2.1.2 PID控制器各校正環(huán)節(jié)主要控制作用如下: (l)比例環(huán)節(jié)及時(shí)成比例地反映控制系統(tǒng)的偏差信號e(t)，偏差一旦產(chǎn)生，控制器立即產(chǎn)生控制作用，以減少偏差。比例系數(shù)k的作用在于加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，提高系統(tǒng)調(diào)節(jié)精度。k越大，系統(tǒng)的響應(yīng)速度越快，系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度越高，也就是對偏差的分辨率(重視程度)越高，但將產(chǎn)生超調(diào)，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。k取值過小，則會降低調(diào)節(jié)精度，尤其是使響應(yīng)速度緩慢，從而延長調(diào)節(jié)時(shí)間，使系統(tǒng)靜態(tài)、動態(tài)特性變壞。 (2)積分環(huán)節(jié)主要用于消除靜差，提高系統(tǒng)的無差度。積分作用的強(qiáng)弱取決于積分時(shí)間常數(shù)，越大，積分作用越弱，反之則越強(qiáng)。積分作用系數(shù)越大，系統(tǒng)靜態(tài)誤差消除越大，但積分作用過大，在響應(yīng)過程的初期會產(chǎn)生積分飽和現(xiàn)象，從而引起響應(yīng)過程的較大超調(diào)。若積分作用系數(shù)過小，將使系統(tǒng)靜差難以消除，影響系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。(3)微分環(huán)節(jié)能反映偏差信號的變化趨勢(變化速率)，并能在偏差信號值變得太大之前，在系統(tǒng)中引入一個(gè)有效的早期修正信號，從而加快系統(tǒng)的動作速度，減少調(diào)節(jié)時(shí)間。2.2在計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)中，使用的是數(shù)字PID控制器，數(shù)字PID控制算法通常又分為位置式HD控制算法和增量式PID控制算法。 2.2.1 位置式PID控制算法 由于計(jì)算機(jī)控制是一種采樣控制，它只能根據(jù)采樣時(shí)刻的偏差值計(jì)算控制量，故對式(2-1)中的積分和微分項(xiàng)不能直接使用，需要進(jìn)行離散化處理。按模擬PID控制算法的算式(2-1)，現(xiàn)以一系列的采樣時(shí)刻點(diǎn)kT代表連續(xù)時(shí)間t，以和式代替積分，以增量代替微分，則可以作如下的近似變換: (2-3)顯然，上述離散化過程中，采樣周期T必須足夠短，才能保證有足夠的精度。為了書寫方便，將e(kT)簡化表示成e(k)等，即省去T。將式(2-3)代入式(2-1)，可以得到離散的PID表達(dá)式為: (2-4)中式:k 采樣序列號;u(k) 第k次采樣時(shí)刻的計(jì)算機(jī)輸出值;e(k)第k次采樣時(shí)刻輸入的偏差值;e(k-1) 第k-1次采樣時(shí)刻輸入的偏差值；K 積分系數(shù)，K/T 微分系數(shù)，/。我們常稱式(2-4)為位置式PID控制算法。對于位置式PID控制算法來說，位置式PID控制算法示意圖如圖2-2所示，由于全量輸出，所以每次輸出均與過去的狀態(tài)有關(guān)，計(jì)算時(shí)要對誤差進(jìn)行累加，所以運(yùn)算工作量大。而且如果執(zhí)行器(計(jì)算機(jī))出現(xiàn)故障，則會引起執(zhí)行機(jī)構(gòu)位置的大幅度變化，而這種情況在生產(chǎn)場合不允許的，因而產(chǎn)生了增量式PID控制算法。+-r(t)e(t)uc(t)PID位置算法調(diào)節(jié)閥被控對象圖2-2位置型控制示意圖+-r(t)e(t)uc(t)PID增量算法步進(jìn)電機(jī)被控對象圖2-3增量型控制示意圖 2.2.2 增量式PID控制算法所謂增量式PID是指數(shù)字控制器的輸出只是控制量的增量(k)。增量式PID控制系統(tǒng)框圖如圖2-3所示。當(dāng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)需要的是控制量的增量時(shí)，可以由式(2-4)導(dǎo)出提供增量的PID控制算式。根據(jù)遞推原理可得: （2-4）用式(2-3)減去式(2-4)，可得： （2-5）式(2-5)稱為增量式PID控制算法。增量式控制算法的優(yōu)點(diǎn)是誤動作小，便于實(shí)現(xiàn)無擾動切換。當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，可以保持原值，比較容易通過加權(quán)處理獲得比較好的控制效果。但是由于其積分截?cái)嘈?yīng)大，有靜態(tài)誤差，溢出影響大。所以在選擇時(shí)不可一概而論。三數(shù)字PID控制算法仿真3.1 PID控制算法的參數(shù)整定3.1.1 設(shè)計(jì)傳遞函數(shù)相關(guān)參數(shù)利用Matlab建立傳遞函數(shù)方法為：sys=tf(270.5,1,40,50)當(dāng)采樣間隔為ts=0.01s時(shí)，則其z變換（離散）傳遞函數(shù)為： dsys=c2d(sys,ts,z)Matlab輸出為(Transfer function): 0.1217 z + 0.112-z2 - 1.736 z + 0.7788 Sampling time: 0.01獲得分子和分母的函數(shù)為：num,den=tfdata(dsys,v)如果電機(jī)輸入電壓狀態(tài)為uk，輸出轉(zhuǎn)速狀態(tài)為yk。則3.1.2 Matlab繪圖plot(時(shí)間數(shù)組,y數(shù)組,顏色及標(biāo)記)表：plot函數(shù)標(biāo)示符色彩說明標(biāo)記說明r紅色.為點(diǎn)。默認(rèn)為連續(xù)線g綠色b藍(lán)色k黑色3.2 PID實(shí)驗(yàn)內(nèi)容1.位置數(shù)字PID算法程序clear all;close all;ts=0.01;%采樣時(shí)間=0.001ssys=tf(2652,1,25,490);%建立被控對象傳遞函數(shù)dsys=c2d(sys,ts,z);%把傳遞函數(shù)離散化 num,den=tfdata(dsys,v);%離散化后提取分子、分母e_1=0%上一偏差 Ee=0;%偏差累計(jì)u_1=0.0;%上一狀態(tài)電壓u_2=0.0;y_1=0;%上一狀態(tài)輸出y_2=0;kp=;%PID參數(shù)ki=;%;kd=;%;for k=1:100 time(k)=k*ts;%時(shí)間參數(shù) r(k)=500;%給定值 y(k)=-1*den(2)*y_1-den(3)*y_2+num(2)*u_1+num(3)*u_2; e(k)=r(k)-y(k);%偏差 u(k)=kp*e(k)+ki*Ee+kd*(e(k)-e_1); if u(k)>220 u(k)=220; end if u(k)<=0 u(k)=0; end Ee=Ee+e(k); u_2=u_1; u_1=u(k); y_2=y_1; y_1=y(k); e_2=e_1; e_1=e(k);endhold on;plot(time,r,r,time,y,b,time,u,r);%kp,ki,kd2.增量數(shù)字PID算法程序依據(jù)上述方法自己編寫增量式PID算法程序。3.程序調(diào)試好后，分別改變KP、KI和KD參數(shù)值，看輸出圖形有何變化，理解PID控制中比例、積分和微分對控制系統(tǒng)的作用。 圖 3-14.程序中可加入如下語句if k<50 r(k)=400; elser(k)=800;end然后觀察連續(xù)調(diào)速時(shí)圖形變化的情況。 圖 3-2結(jié)束語本文首先從PID控制器及控制技術(shù)的研究目的和意義，引出我們對這種控制算法的理解和仿真具有重大意義，介紹了這種控制技術(shù)的發(fā)展歷史和研究進(jìn)展。進(jìn)而提出什么是PID控制算法、控制算法的基本結(jié)構(gòu)，分析了傳統(tǒng)的模擬和數(shù)字PID控制算法，并對傳統(tǒng)的PID控制算法進(jìn)行微分項(xiàng)和積分項(xiàng)的改進(jìn)，學(xué)習(xí)了幾種比較普遍運(yùn)用的方法，如不完全微分PID控制算法、微分先行和輸入濾波PID 控制算法、積分限幅法、積分分離PID控制算法、遇限消弱積分PID控制算法等。在學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，提出了一種自整定參數(shù)的專家模糊PID控制算法，并且直接引用了專家模糊規(guī)則庫對一個(gè)具體控制對象進(jìn)行了仿真，由仿真結(jié)果可以看到，這種參數(shù)自整定方法與一般控制方法（抗積分飽和控制法）相比，在調(diào)節(jié)時(shí)間、抑制超調(diào)量、穩(wěn)定性都要好，可以在工業(yè)上推廣使用。只是運(yùn)用這種模糊推理方法需要建立專家模糊規(guī)則庫，這需要長時(shí)間的實(shí)踐和調(diào)整才能得到比較合理的知識規(guī)則庫。另外目前這種控制方法知識規(guī)則的推理都大部分借助計(jì)算機(jī)程序，因此對這種控制器的開發(fā)需要有比較專業(yè)的計(jì)算機(jī)語言，在這里用到的MATLAB語言以及所屬的Simulink仿真控件。在整個(gè)設(shè)計(jì)過程中，使我對所學(xué)知識進(jìn)行了一個(gè)比較大的綜合鞏固，讓我學(xué)會了各種查閱資料以及整理所需材料的能力，通過這次的課題設(shè)計(jì)，也讓我學(xué)習(xí)到了不少新知識，在學(xué)習(xí)實(shí)踐中學(xué)到的東西比以往學(xué)到的都要豐富，因?yàn)槲也粌H學(xué)到了一些新的專業(yè)知識還鍛煉了自己解決問題的能力，這是不可多得的。但是，在設(shè)計(jì)過程中我也遇到了不少困難，感覺自己對所學(xué)專業(yè)知識的欠缺，讓自己增加了緊迫感，要抓緊彌補(bǔ)自己的欠缺，學(xué)無止境，這也讓我體會到了不管以后走上什么樣的工作崗位，都不要拋棄自己的學(xué)習(xí)，不進(jìn)則退，別人的進(jìn)步自己的停滯不前終將導(dǎo)致自己的被淘汰，這是我在整個(gè)課題設(shè)計(jì)過程中最大的體會。參考文獻(xiàn)1 劉金錕 ，先進(jìn)PID控制MATLAB仿真(第2版) M.北京:電子工業(yè)出版社，20062 鄭阿奇主編，MATLAB實(shí)用教程M.北京:電子工業(yè)出版社, 20043 夏德鈐，翁貽方編著，自動控制理論M（第二版）機(jī)械工業(yè)出版社，20074 朱思洪主編, 機(jī)電一體化技術(shù)M, 中國農(nóng)業(yè)出版社，20045 施陽 MATLAB語言精要及動態(tài)仿真工具SIMULINK 西安M 西北工業(yè)大學(xué)出版社 ，19976 張思雨,預(yù)測控制算法和P ID控制算法J，燕山大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文，20037 陳超，龔國芳,徐曉東，王靜，一種參數(shù)自整定模糊PID控制器的研究D，浙江大學(xué)流體傳動及控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，20058 朱曉宏，邵冬明，游道華，參數(shù)自整定PID模糊控制器的設(shè)計(jì)及Simulink仿真J，武漢科技大學(xué)，20069 劉紹鼎，樊立萍，姜長洪，基于模糊規(guī)則參數(shù)自整定PID控制器的設(shè)計(jì)J，沈陽化工院，200610 郝偉，謝克明，模糊免疫參數(shù)自整定PID控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)及仿真M，太原理工大學(xué) 信息工程學(xué)院，200711 肖人彬，王磊人工免疫系統(tǒng)原理、模型、分析及展望J計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，200212 Jerne NKTowards a network theory of the immune systemJAnnual Immunology，197413 Farmer JD，Packard N H。Perelson AS The immune system，adaptation and machine learningJPhysiea D，198614 Kawafuku M，Sasaki M，TakahashiAdaptive learning method of neural network controller using an immune feedback lawJ，2000 15 高東杰，譚杰，林紅權(quán)應(yīng)用先進(jìn)控制技術(shù) M 北京，國防工業(yè)出版社，200316 謝克明 ，郭紅渡 ，謝剛等人工免疫算法及其應(yīng)用J，計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程，2005 17 爾桂花，竇日軒運(yùn)動控制系統(tǒng) M，北京，清華大學(xué)出版社，2002