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文檔簡介
本文格式為Word版,下載可任意編輯——雙容水箱試驗報告(采用PID模糊控制)。doc
基于fuzzypid控制器的雙容水箱液位控制系統仿真
目錄
摘要2
第一章.PID控制原理、優越性,對系統性能的改善3
其次章.被控對象的分析與建模5
第三章.PID參數整定方法概述7
3.1PID控制器中比例、積分和微分項對系統性能影響分析7
3.1.1比例作用73.1.2積分作用83.1.3微分作用83.2PID參數的整定方法93.3臨界比例度法113.4PID參數的確定14
第四章.控制結構154.1利用根軌跡校正系統154.2利用伯德圖校正系統174.3調整系統控制量的模糊PID控制方法19
4.3.1模糊控制部分194.3.2PID控制部分22
第五章.控制器的設計23
第六章.仿真結果與分析24
第七章.實訓小結26
基于fuzzypid控制器的雙容水箱液位控制系統仿真
摘要:
針對雙容水箱大滯后系統,采用PID方法去控制。首先對PID控制中各參數的作用進行分析,采用根軌跡校正、伯德圖校正的方法,對系統進行校正。最終采用調整系統控制量的模糊PID控制的方法,對該二階系統進行控制。同時,在MATLAB下,利用Fuzzy工具箱和Simulink仿真工具,對系統的穩定性、反應速度等各指標進行分析。
關鍵字:雙容水箱,大滯后系統,模糊控制,PID,二階系統,MATLAB,Simulink
基于fuzzypid控制器的雙容水箱液位控制系統仿真
第一章.PID控制原理、優越性,對系統性能的改善
當今的自動控制技術絕大多數部分是基于反饋。反饋理論包括三個基本要素:測量、比較和執行。測量關心的是變量,并與期望值相比較,以此偏差來改正和調理控制系統的響應。反饋理論及其在自動控制的應用的關鍵是:作出正確的測量與比較后,如何將偏差用于系統的改正和調理。
在過去的幾十年里,PID控制,即比例-積分-微分控制在工業控制中得到了廣泛的應用。雖然各種先進控制方法不斷涌現,但PID控制器由于結構簡單,在實際應用中較易于整定,且具有不需確切的系統模型等優勢,因而在工業過程控制中仍有著十分廣泛的應用。而且大量高級的控制技術也都是以PID控制為基礎的。
下面是典型的PID控制系統結構圖:
圖1-1
其中PID控制器由比例單元(P)、積分單元(I)和微分單元(D)組成。(1)比例(P)調理作用
是按比例反應系統的偏差,系統一旦出現了偏差,比例調理馬上產生調理作用用以減少偏差。比例作用大,可以加快調理,減少誤差,但是過大的比例,使系統的穩定性下降,甚至造成系統的不穩定。(2)積分(I)調理作用
是使系統消除穩態誤差,提高無差度。由于有誤差,積分調理就進行,直至無差,積分調理中止,積分調理輸出一常值。積分作用的強弱取決與積分時間常數Ti,Ti越小,積分作用就越強。反之Ti大則積分作用弱,參與積分調理可使系統穩定性下降,動態響應變慢。積分作用常與另兩種調理規律結合,組成PI調理器或PID調理器。(3)微分(D)調理作用
微分作用反映系統偏差信號的變化率,具有預見性,能預見偏差變化的趨勢,因此能產生超前的控制作用,在偏差還沒有形成之前,已被微分調理作用消除。因此,可以改善系統的動態性能。在微分時間選擇適合狀況下,可以減少超調,減少調理時間。微分作用對噪聲干擾有放大作用,因此過強的加微分調理,對系
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統抗干擾不利。此外,微分反應的是變化率,而當輸入沒有變化時,微分作用輸出為零。微分作用不能單獨使用,需要與另外兩種調理規律相結合,組成PD或PID控制器。
基于fuzzypid控制器的雙容水箱液位控制系統仿真
其次章.被控對象的分析與建模
該系統控制的是有純延遲環節的二階雙容水箱,示意圖如下:
雙容水箱結構圖
圖2-1
其中A1A2分別為水箱的底面積,q1q2q3為水流量,R1R2為閥門1、2的阻力,稱為液阻或流阻,經線性化處理,有:q有:
hR2
。則根據物料平衡對水箱1
q1q2A1
q2
拉式變換得:
dh1dt
h1R2
Q1(S)Q2(S)A1SH1(S)
Q2(S)
H1(S)R2
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對水箱2:
q2q3A2q3拉式變換得:
Q2(S)Q3(S)A2SH2(S)Q3(S)
則對象的傳遞函數為:W0(S)
其中T1A1R2為水箱1的時間常數,T2A2R3水箱2的時間常數,K為雙容對象的放大系數。若系統還具有純延遲,則傳遞函數的表達式為:
W0(S)
H2(S)Q1(S)
K
(T1S1)(T2S1)
e
0S
dh2dt
h2R3
H2(S)R2
H2(S)Q1(S)
R3
(A1R2S1)(A2R3S1)
K
(T1S1)(T2S1)
其中
延遲時間常數。
在參考各種資料和數據的基礎上,可設定該雙容水箱的傳遞函數為:
G0(S)
1
6400S
2
160S1
e
10S
基于fuzzypid控制器的雙容水箱液位控制系統仿真
第三章.PID參數整定方法概述
3.1PID控制器中比例、積分和微分項對系統性能影響分析
在MATLAB中建立對象的傳遞函數模型G0(S)
1
6400S
2
160S1
e
10S
,在命令行中輸入:
sys=tf(2,[64001601],'inputdelay',10);sysx=pade(sys,1);
3.1.1比例作用
分析在不同比例系數下,系統的階躍響應圖,輸入命令:P=[0.10.51510];figure,holdonfori=1:length(P)
G=feedback(P(i)*sys,1);step(G)end
得到圖形如下:
圖3-1
圖中分別繪出了K為0.1,0.5,1,5,10時的階躍響應圖,可知當K增大時系統的穩態誤差不斷減小,響應時間加快,并出現振蕩。
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3.1.2積分作用
分析在不同積分常數下,系統的階躍響應圖,輸入命令:Ti=[3:0.5:5];t=0:2:100;figure,holdon
Kp=1;fori=1:length(Ti)
Gc=tf(Kp*[1,1/Ti(i)],[1,0]);G=feedback(Gc*sys,1);step(G,t)end
得圖形如下:
圖3-2
由圖可知,積分作用雖可消除誤差,但參與積分調理可使系統穩定性下降,途中甚至可出現不穩定的狀況,同時動態響應變慢,調理時間變大。
3.1.3微分作用
分析在不同微分時間常數下,系統的階躍響應圖,輸入命令:
Td=[1:4:20];t=0:1:100;figure,holdonfori=1:length(Td)
Gc=tf([5*Td(i),5,1],[5,0]);G=feedback(sys*Gc,1);
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step(G,t)end
得圖形如下:
圖3-3
圖中繪出了Td為1逐漸增大至20時的系統階躍響應變化趨勢,可知微分時間常數增加時,系統上升時間增加了,但是調理時間減少,更重要的是由于帶有預計作用,慣性系統的超調量大大減小了。
3.2PID參數的整定方法
采用PID控制器時,最關鍵的問題就是確定PID控制器中比例度PB、積分時間Ti和微分時間Td。一般可以通過理論計算來確定這些參數,但往往有誤差,不能達到理想的控制效果。因此,目前,應用最多的有工程整定法:如經驗法、衰減曲線法、臨界比例度法和反應曲線法,各種方法的大體過程如下:
(1)經驗法
又叫現場湊試法,即先確定一個調理器的參數值PB和Ti,通過改變給定值對
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控制系統施加一個擾動,現場觀測判斷控制曲線形狀。若曲線不夠理想,可改變PB或Ti,再畫控制過程曲線,經反復湊試直到控制系統符合動態過程品質要求為止,這時的PB和Ti就是最正確值。假使調理器是PID三作用式,那么要在整定好的PB和Ti的基礎上加進微分作用。由于微分作用有抵制偏差變化的能力,所以確定一個Td值后,可把整定好的PB和Ti值減小一點再進行現場湊試,直到PB、Ti和Td取得最正確值為止。
顯然用經驗法整定的參數是確鑿的。但花時間較多。為縮短整定時間,應注意以下幾點:
①根據控制對象特性確定好初始的參數值PB、Ti和Td。可參照在實際運行中的同類控制系統的參數值,或參照表3-4-1所給的參數值,使確定的初始參數盡量接近整定的理想值。這樣可大大減少現場湊試的次數。
②在湊試過程中,若發現被控量變化緩慢,不能盡快達到穩定值,這是由于PB過大或Ti過長引起的,但兩者是有區別的:PB過大,曲線漂泊較大,變化不規則,Ti過長,曲線帶有振蕩分量,接近給定值很緩慢。這樣可根據曲線形狀來改變PB或Ti。
③PB過小,Ti過短,Td太長都會導致振蕩衰減得慢,甚至不衰減,其區別是PB過小,振蕩周期較短;Ti過短,振蕩周期較長;Td太長,振蕩周期最短。
④假使在整定過程中出現等幅振蕩,并且通過改變調理器參數而不能消除這一現象時,可能是閥門定位器調校不準,調理閥傳動部分有間隙(或調理閥尺寸過大)或控制對象受到等幅波動的干擾等,都會使被控量出現等幅振蕩。這時就不能只注意調理器參數的整定,而是要檢查與調校其它儀表和環節。
(2)衰減曲線法
該方法是以4:1衰減作為整定要求的,先切除調理器的積分和微分作用,用湊試法整定純比例控制作用的比例度PB(比同時湊試二個或三個參數要簡單得多),使之符合4:1衰減比例的要求,記錄下來此時的比例度PBs和振蕩周期Ts。假使加進積分和微分作用,可按相應的表格給出經驗公式進行計算。若按這種方式整定的參數作適當的調整。對有些控制對象,控制過程進行較快,難以從記錄曲線上找出衰減比。這時,只要被控量波動2次就能達到穩定狀態,可近似認為是4:1的衰減過程,其波動一次時間為Ts。
(3)臨界比例度法
用臨界比例度法整定調理器參數時,先要切除積分和微分作用,讓控制系統以較大的比例度,在純比例控制作用下運行,然后逐漸減小PB,每減小一次都
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要認真觀測過程曲線,直到達到等幅振蕩時,記錄下來此時的比例度PBk(稱為臨界比例度)和波動周期Tk,然后按對應的表給出的經驗公式求出調理器的參數值。按該表算出參數值后,要把比例度放在比計算值稍大一點的值上,把Ti和Td放在計算值上,進行現場觀測,假使比例度可以減小,再將PB放在計算值上。這種方法簡單,應用比較廣泛。但對PBk很小的控制系統不適用。
(4)反應曲線法
前三種整定調理器參數的方法,都是在預先不知道控制對象特性的狀況下進行的。假使知道控制對象的特性參數,即時間常數T、時間遲延ξ和放大系數K,則可按經驗公式計算出調理器的參數。利用這種方法整定的結果可達到衰減率φ=0.75的要求。
3.3臨界比例度法
在本設計中,我們組采用了臨界比例度法來進行PID參數的整定,下面是用臨界比例度法整定PID參數的過程
在simulink中設計簡單的PID控制系統結構圖如下:
圖3-4
采用臨界比例度法整定PID參數,先切除積分和微分作用,讓控制系統以較大的比例度,在純比例控制作用下運行,然后逐漸減小PB,直到達到等幅振蕩時,記錄下來此時的比例系數約為2.45(稱為臨界比例度)和波動周期Tk約為32s,如下圖:
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圖3-5
然后按對應的表給出的經驗公式求出調理器的參數值。僅參與比例環節時,設P為1.225,系統階躍響應圖如下:
圖3-6
由圖知系統超調量較小,調理時間為120s左右,但是存在較大的穩態誤差為0.3左右,由前面分析欲減小穩態誤差需參與積分環節,設P為1.1,Ti為0.0375,此時系統階躍響應圖如下:
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圖3-7
由圖知參與積分環節后系統的穩態誤差大大減小,也驗證了其消除誤差的作用,但是調理時間加長到約為140s,同時超調量加大近38%,使用PID控制器:
圖3-8
系統穩態誤差基本為零,調理時間略有減小,但是超調量接近50%,遠遠達不到系統動態性能的要求。減小比例系數后發現系統超調量逐漸下降,但是響應速度逐漸減慢,調理時間增加,于是增大微分時間常數以加快響應速度,根據經驗法逐步調整各參數,得基本滿足系統動態性能的圖形如下:
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圖3-9
此時系統各項指標基本令人滿意,只是調理時間稍長,為80s左右。
采用臨界比例度法得到的PID參數為:Kp=1.47Ki=0.0625Kd=4
3.4PID參數的確定
該控制器采用的是臨界比例系數法對PID參數進行初步整定,然后根據控制的效果,對PID參數進行調整。最終確定的PID參數為:
Kp=2.8
Ki=0.007Kd=20
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第四章.控制結構
在這次設計中,我們首先對系統的傳遞函數
G0(S)
1
6400S
2
160S1
e
10S
進行根軌跡校正和波的圖校正,然后采用調整系統控制量的模糊控制PID控制方法,對系統的控制器進行分析。
4.1利用根軌跡校正系統校正前開環系統根軌跡如下:
圖4-1
設定系統校正指標要求為:穩態誤差0.05,超調量p15%,
ts20s(=0.02),則校正過程如下:
MATLAB中輸入如下命令:
KK=20;bp=0.15;ts=20;delta=0.02;ng0=[2];dg0=[100,20,1];
g0=tf(KK*ng0,dg0);;建立傳遞函數模型s=bpts2s(bp,ts,delta)s=
-0.2034+0.3368i;期望的閉環主導極點
[ngc,dgc]=rg_lead(KK*ng0,dg0,s);;根軌跡法求帶慣性的PD控制器
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gc=tf(ngc,dgc)
Transferfunction:2.014s+0.5583
s+0.5583;校正環節傳遞函數
g0c=tf(g0*gc);
b1=feedback(sys,1);
b2=feedback(g0c,1);;單位負反饋
step(b1,'r--',b2,'b');gridon;校正前后系統的階躍響應
圖4-2
驗算時域性能指標:
[pos,tr,ts,tp]=stepchar(b2,delta)
pos=46.1787,tr=2.4720,ts=15.5381,tp=3.5314
從驗算結果來看,穩態誤差及調理時間達到設計要求,但超調量太大遠遠不能滿足要求,需要調整閉環主導極點的位置。
查看此時預設的主導極點的阻尼比和無阻尼自然頻率:[kosi,wn]=s2kw(s)
kosi=0.9477,wn=0.2146
再提高阻尼比及自然頻率的值分別為0.99,0.99得閉環極點:s=kw2s(0.99,0.99)s=-0.9801+0.1397i
再運行PD控制器設計得:
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Transferfunction:6.838s+2.589s+2.589
階躍響應圖如下:
圖4-3
驗算各性能指標:
[pos,tr,ts,tp]=stepchar(b2,delta)
pos=14.3869,tr=1.9006,ts=6.1242,tp=2.7453完全滿足設計性能指標要求。
4.2利用伯德圖校正系統
校正指標要求:Kv40,60,c5rad/s,幅值裕度15dB。KK=20;Pm=60;wc=5;
ng0=KK*[2];dg0=[64001601];g0=tf(ng0,dg0);w=logspace(-1,3);
[ngc,dgc]=fg_lead_pm_wc(ng0,dg0,Pm,wc,w);gc=tf(ngc,dgc);g0c=tf(g0*gc);
b1=feedback(sys,1);b2=feedback(g0c,1);
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step(b1,'r--',b2,'b');gridon
f
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