基于simulink的PID控制器设计与仿真
基于PID的Simulink控制系统仿真PPT课件(MATLAB优秀课程、学习资料)
（2）采用MATLAB/Simulink中PID控制器进行模型控制，搭建相应的PID控 制仿真文件如图7-4所示。
PID控制器参数设置如图7-5所示。
PID控制参数为：k p 8 ki 0.10 kd 10
对其进行仿真输出图形如图7-6所示。 （3）考虑到PID控制器为比例、积分、微分控制器，在此搭建用户自己的PID控
运行画图程序输出图形如图712和图7-13所示。
（3）考虑被控对象为三阶传递函数：
Gs
s3
523.5 87.35s2 10.47s
采用Simulink模块与S函数的方法进行对象建模求解。
输入指令方程为一正弦函数 yd k sin2t
采用PID控制方法设计控制器，其中采用PID参数为 kp 1.5 ki 2.0 kd 0.05
variables: control u(t) and state x(3)
sizes.NumInputs = 2; % 4 input signals
sizes.DirFeedthrough = 1;% input reflected
directly in output
sizes.NumSampleTimes = 1;% single sampling
sys = [];
otherwise
%ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱerror handling
error(['Unhandled flag =
',num2str(flag)]);
end;
function [sys,x0,str,ts] =
mdlInitializeSizes
sizes = simsizes;
% read default
基于matlabsimulink的pid控制器设计 -回复
基于matlabsimulink的pid控制器设计-回复基于Matlab Simulink的PID控制器设计引言：在自动化控制工程中，PID控制器（Proportional-Integral-Derivative Controller）是一种常见且经典的控制算法。
它通过根据当前误差的大小调整控制器的输出，使得被控对象的反馈变量尽可能地接近期望值。
Matlab Simulink是一个广泛应用于工程和科学领域的仿真软件，它提供了一个直观且交互式的设计平台，可以用于设计、建模和仿真各种控制系统。
本文将详细介绍基于Matlab Simulink 的PID控制器设计的步骤。
第一步：建立模型首先，我们需要建立被控对象的数学模型。
设被控对象的输入信号为u，输出信号为y。
可以通过实验测量或根据系统的物理原理来获得被控对象的传递函数。
传递函数可以表示为：G(s) = Y(s)/U(s)其中，G(s)为被控对象的传递函数，s为复平面上的复数变量。
在Simulink中，可以使用Transfer Fcn或State-Space等模块来表示被控对象。
根据具体情况选择适当的模块，并设置传递函数的系数。
第二步：设计PID控制器在Simulink中，可以使用PID Controller模块来表示一个PID控制器。
PID控制器的输入为误差e和时间变量t，输出为控制信号u。
控制信号u根据以下公式计算：u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t) dt + Kd * de(t)/dt其中，Kp、Ki、Kd分别为比例、积分和微分增益。
选择合适的增益参数是PID控制器设计的关键。
通常，可以通过试验、Ziegler-Nichols 方法或基于频域特性的方法来确定这些增益参数。
第三步：模拟系统响应为了分析和评估PID控制器的性能，我们可以通过仿真系统来模拟系统的响应。
在Simulink中，可以使用Scope或To Workspace等模块来显示被控对象和控制器的输入输出变量。
让PID控制器设计更简单MATLABSimulink应用案例
让PID控制器设计更简单--MATLAB/Simulink应用案例整定一个PID控制器看上去非常的简单，仅仅需要寻找三个变量：比例、积分和微分增益。
但是实际上，要系统性、安全地寻找到这样一组参数，使得控制系统能具有最好的特性是一项复杂的任务。
一般来讲，PID控制器可以通过手动调试或者利用一些准则进行设计。
手动调试方法需要不断地迭代尝试，耗费大量的时间，如果用在实际的硬件上，可能会造成损伤；利用准则进行调试也有很多的限制，例如，他们可能会不支持某些系统模型，包括不稳定模型，高阶模型或一些几乎没有延时的系统等。
PID控制会面临设计和实现上的挑战，如离散时间域的实现和定点运算。
以一个四连杆系统为例，本文描述了一种简化和提高PID控制器设计和实现的方法。
该方法基于R2009b版本下的两个工具：simulink下的PID控制器工具和simulink控制器设计中的PID整定算法。
•四连杆系统：控制设计目标四连杆系统（如图1）广泛的应用于各种应用当中，包括汽车的悬挂系统，机器人作动器和飞机着陆齿轮等。
图1：四连杆系统，蓝色杆为固支点控制系统包含两个单元：前馈控制和反馈控制。
前馈控制利用动态模型的逆，它通过考量结构的非线性行为来处理结构的主要运动。
反馈控制可以针对模型的不确定性和外部干扰，控制位置误差在很小的范围之内。
本文主要针对反馈PID控制器的设计。
PID控制器（如图2）利用一个连杆的目标角度和实际运动的角度之间的误差，计算所需要的力矩值。
该力矩值会加到前馈控制器上，两个信号之和用于驱动直流电机，带动连杆运动。
控制器必须要使得模型的运动稳定，同时也要求快速的响应时间和较小的超调。
由于控制器会在一个16位的定点处理器上运行，因此它需要离散的结构形式，各增益值和计算得到的信号值也必须相应的做出调整。
图2 四连杆系统控制结构•设置闭环控制系统，整定控制器四连杆结构模型在SimMechanics进行建模，直流电机模型在SimElect ronics中进行建模，如图3所示。
simulink仿真pid案例
simulink仿真pid案例摘要：I.引言- 介绍Simulink软件和PID控制器II.PID控制器原理- PID控制器的基本原理和组成部分- PID控制器在工程中的应用III.Simulink仿真PID案例- 建立PID控制器模型- 设定参数并进行仿真- 分析仿真结果IV.结论- 总结Simulink仿真PID案例的重要性和应用价值正文：I.引言Simulink是一款由MathWorks公司开发的用于模拟和仿真的软件，它可以用于各种领域，如控制系统、信号处理、通信等。
PID控制器是控制系统中常用的一种控制器，它具有结构简单、可靠性高等特点，被广泛应用于工业控制中。
本文将通过一个具体的Simulink仿真PID案例，介绍如何使用Simulink进行PID控制器的仿真。
II.PID控制器原理PID控制器是一种比例-积分-微分（Proportional-Integral-Derivative）控制器，它通过计算控制误差的比例、积分和微分值，得到控制器的输出。
PID控制器由比例单元、积分单元和微分单元三部分组成，其中比例单元用于放大控制误差，积分单元用于消除系统的稳态误差，微分单元用于预测控制误差的变化趋势。
PID控制器在工程中有着广泛的应用，如温度控制、流量控制、位置控制等。
通过调整PID控制器的参数，可以实现对系统的稳定性和响应速度的调节。
III.Simulink仿真PID案例为了演示如何使用Simulink进行PID控制器的仿真，我们建立一个简单的PID控制器模型。
首先，打开Simulink软件，从工具栏中选择“新建模型”，创建一个新的模型。
接下来，从Simulink库中添加以下模块：一个输入模块（用于接收控制信号）、一个比例单元模块、一个积分单元模块和一个微分单元模块。
然后，将这四个模块按照PID控制器的结构连接起来，形成一个完整的PID控制器模型。
在建立好PID控制器模型后，我们需要设定一些参数，如比例系数、积分时间和微分时间等。
基于SIMULINK的PID控制器设计与仿真
基于SIMULINK的PID控制器设计与仿真1.引言MATLAB是一个适用于科学计算和工程用的数学软件系统，历经多年的发展，已是科学与工程领域应用最广的软件工具。
该软件具有以下特点：数值计算功能强大；编程环简单；数据可视化功能强；丰富的程序工具箱；可扩展性能强等。
Simulink是MATLAB下用于建立系统框图和仿真的环境。
Simulink环境仿真的优点是：框图搭建方便、仿真参数可以随时修改、可实现完全可视化编程。
2.PID在这种图PID e（t）=r（t））、微分（D其传递函数为：式中：Kp--比例系数；Ti--积分时间常数；Td--微分时间常数。
3.Simulink仿真3.1建立数学建模设被控对象等效传递函数为3.2仿真实验在传统的PID调节器中，参数的整定问题是控制面临的最主要的问题，控制系统的关键之处便是将Kp、Ti、Td 三个参数的值最终确定下来。
而在工业过程控制中首先需要对PID控制中三参量对系统动态性的影响进行实际深入地了解，才能确定怎样将三参数调节到最佳状态。
在本实验中，对各参量单独变化对系统控制作用的影响进行讨论，其中在对一个参量变化引发的影响进行讨论时，需要将其余两个参数设定为常数。
3.2.1P控制作用分析3-5PId 图3.2.4Psys=feedback(Kp(m)*Go,1);step(sys);holdon;endPI控制程序：Go=tf(2,conv([2,1],[0.5,1]));Kp=3;Td=[1,2,3];form=1:G1=tf([Kp*Td(m),Kp],[0,1]);PIDholdon;end4.结论（1）对于PID参数采用MATLAB进行仿真，使用起来不仅快捷、方便，而且更为直观，同时也避免了传统方法反复修改参数调试。
（2）系统的响应速度会随Kp 值的增大而加快，同时也有助于静差的减小，而Kp 值过大则会使系统有较大超调，稳定性变坏；此外，系统的动作会因为过小的Kp 值减慢。
基于simulink的模糊PID控制例子
1模糊P1D用命令FUZZy翻开模糊控制工具箱。
AnfiSedit翻开自适应神经模糊控制器，它用给定的输入输出数据建个一个模糊推理系统，并用一个反向传播或者与最小二乘法结合的来完成隶属函数的调节。
SUrfVieW(newfis)可以翻开外表视图窗口8.1模糊PID串联型新建一个SimUIink模型同时拖入一个fuzzy1ogiccontro11er模块，双击输入已经保存的fis模糊控制器的名字。
由于这个控制模块只有一个输入端口，需要用到I I1UX模块。
模糊结合PID,当输出误差较大时，用模糊校正，当较小时，用PID校正。
8.2模糊自适应PID[1)PID参数模糊自整定的原那么PID调节器的控制规律为：u(k)=Kpe(k)+Ki∑e(i)+Kdec(k)其中：KP为比例系数；Ki为积分系数；Kd为微分系数；e(k)、ec(k)分别为偏差和偏差变化率.模糊自整定P1D参数的目的是使参数Kp、Ki、Kd随着e和ec的变化而自行调整,故应首先建立它们间的关系.根据实际经验,参数KP、Ki、Kd在不同的e和ec下的自调整要满足如下调整原那么：(1)当e较大时,为加快系统的响应速度，防止因开始时e的瞬间变大可能会引起的微分溢出,应取较大的Kp和较小的Kd,同时由于积分作用太强会使系统超调加大，因而要对积分作用加以限制,通常取较小的Ki值；(2)当e中等大小时,为减小系统的超调量，保证一定的响应速度，Kp应适当减小；同时Kd 和Ki的取值大小要适中；(3)当e较小时,为了减小稳态误差，Kp与Ki应取得大些,为了防止输出响应在设定值附近振荡，同时考虑系统的抗干扰性能,Kd值的选择根据IeC1值较大时，Kd取较小值，通常Kd为中等大小。
同时按照需要,将输入语言变量E和EC分为7个模糊子集,分别用语言值正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(Z)、负小(NS)、负中(NM)、负大(NB)来表示,它们的隶属函数为高斯型(gaussmf),输出语言变量Kp/、Ki，、Ker用语言值小正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(Z)、负小(NS)、负中(NM)、负大(NB)来表示隶属函数为三角型(trimf),方法二：图-1模糊自适应Simu1ink模型根据各模糊子集的隶属度赋值表和各参数模糊控制模型，应用模糊合成推理设计分数阶PID参数的模糊矩阵表，算出参数代入下式计算：Kp=KpO+(E,EOpjKi=KiO+(E,EC)I;Kd=KdO+(E,EC)d式中：KpO.KiO.KdO为P1D参数的初始设计值，由传统的PID控制器的参数整定方法设计。
基于-Simulink的位置式和增量式PID仿真
基于Simulink的位置式和增量式PID仿真一、实验目的：1、用Matlab的仿真工具Simulink分别做出数字PID控制器的两种算法（位置式和增量式）进行仿真；2、被控对象为一阶惯性环节 D(s) = 1 / (5s+1)；3、采样周期 T = 1 s；4、仿真结果：确定PID相关参数，使得系统的输出能够很快的跟随给定值的变化，给出例证，输入输出波形，程序清单及必要的分析。
二、实验学时：4三、实验原理：（1）列出算法表达式：位置式PID控制算法表达式为：（2）列出算法传递函数：（3）建立simulink模型：（4）准备工作：双击step，将sample time设置为1以符合采样周期 T = 1 s 的要求；选定仿真时间为500。
第一步是先获取开环系统的单位阶跃响应，在Simulink中，把反馈连线、微分器、积分器的输出连线都断开，并将’Kp’的值置为1，调试之后获取响应值。
再连上反馈线，再分别接上微分器、积分器，仿真，调试仿真值。
2、增量式PID：（1）列出算法表达式：增量式PID控制算法表达式为：（2）列出算法传递函数：（3）建立simulink模型：（4）准备工作：双击step，将sample time设置为1以符合采样周期 T = 1 s 的要求；选定仿真时间为500。
第一步是先获取开环系统的单位阶跃响应，在Simulink中，把反馈连线、微分器、积分器的输出连线都断开，并将’Kp’的值置为1，调试之后获取响应值。
再连上反馈线，再分别接上微分器、积分器，仿真，调试仿真值。
四、实验内容：1、位置式：（1）P控制整定仿真运行完毕，双击“scope”得到下图将Kp的值置为0.5，并连上反馈连线。
仿真运行完毕，双击“scope”得到下图效果不理想，再将Kp的值置为0.2，并连上反馈连线。
P控制时系统的单位阶跃响应图如下：（2）PI控制整定（比例放大系数仍为Kp=0.2）经多次输入Ki的值，发现Ki=1时，系统的输出最理想，选定仿真时间，仿真运行，运行元毕后. 双击" Scope " 得到以下结果（3）PID控制整定经多次输入调试，Kd的值置为0.5时，系统能最快地趋向稳定。
Simulink仿真之PID控制
5.3 PID控制器参数整定 PID控制器参数整定
PID控制器参数整定的方法很多，概括起来有两大类： （1）理论计算整定法 主要依据系统的数学模型，经过理论计算确定控制器参数。 这种方法所得到的计算数据未必可以直接使用，还必须通 过工程实际进行调整和修改。 （2）工程整定方法 主要有Ziegler-Nichols整定法、临界比例度法、衰减曲线 法。这三种方法各有特点，其共同点都是通过试验，然后 按照工程经验公式对控制器参数进行整定。但无论采用哪 一种方法所得到的控制器参数，都需要在实际运行中进行 最后调整与完善。 工程整定法的基本特点是：不需要事先知道过程的数学模 型，直接在过程控制系统中进行现场整定；方法简单，计 算简便，易于掌握。
t 0
PID控制器具有以下优点： （1）原理简单，使用方便。 （2）适应性强。 （3）鲁棒性强，即其控制 品质对被控制对象特性的变 化不太敏感。
5.2 PID控制算法 PID控制算法
5.2.1 比例（P）控制
纯比例控制的作用和比例调节对系统性能的影响
5.2.2 比例积分（PI）控制 比例积分（PI）控制
第5章 PID控制 PID控制
5.1 PID控制概述 5.2 PID控制算法 5.3 PID控制器参数整定 5.4 本章小结 习题与思考
内容提要
本章描述PID控制的基本概念，介绍 PID控制算法以及PID参数整定等基 础知识，并通过大量的仿真实例讲 述PID参数整定。 通过本章，读者对PID控制的原理、 算法能有较为全面的认识，并熟练 通过仿真进行PID参数整定。
PI控制举例 PI控制举例
ห้องสมุดไป่ตู้
5.2.3 比例微分（PD）控制 比例微分（PD）控制
PD控制作用举例
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控制系统数字仿真与CAD (基于SIMULINK的PID控制器设计与仿真)系别：电气与信息工程学院专业：自动化学号：0924102xx姓名：木叶西风邮箱：xxxxxxxx@电话：187xxxxxxxx河南城建学院2013年 6 月11 日基于SIMULINK的PID控制器设计与仿真木叶西风（自动化2班，0924102xx，xxxxxxxx@，187xxxxxxxx）摘要: 本文提出了利用Matlab软件里的Simulink模块提供的编程环境可对各类PID控制器进行设计和仿真,并给出了基于Simulink模块实现PID控制器的设计方法，同时建立了基于Simulink的控制系统仿真图。
通过仿真实验,验证了该设计方法不仅方便快捷,而且使系统具有较好的控制精度和稳定性,可使系统的性能有所提高，而且开发周期短，控制效果好。
关键词：Simulink；PID控制器；设计与仿真PID controller design and simulation based on simulinkAbstract:This paper proposes the use of Matlab Simulink software module in the programming environment can provide various types of PID controller design and simulation, and gives Simulink module based PID controller design method, while establishing a control system based on Simulink simulation Figure. Simulation results validate the design method is not only convenient, but also make the system has good control accuracy and stability, system performance can be improved, and the development cycle is short, good control effect.Key words: Simulink；PID controller；Design and simulation1 引言：MATLAB是一个适用于科学计算和工程用的数学软件系统，历经多年的发展，已是科学与工程领域应用最广的软件工具。
该软件具有以下特点：数值计算功能强大；编程环简单；数据可视化功能强；丰富的程序工具箱；可扩展性能强等。
Simulink 是MATLAB下用于建立系统框图和仿真的环境。
Simulink 环境仿真的优点是：框图搭建方便、仿真参数可以随时修改、可实现完全可视化编程。
比例-积分-微分（Proporitional-Integral-Derivative,PID）是在工业过程控制中最常见、应用最广泛的一种控制策略。
因此PID控制器设计成为人们关注的问题, 本文以工程控制中常用的PID控制器为例，演示了在Simulink 环境下可以简单对PID控制器进行设计与仿真并展现了PID 参数可视化整定及动态仿真的过程，可以看到该设计方法简单容易实现并且可视化效果好，还可为PID 参数整定提供参考。
2 PID控制原理:PID控制本质上是一种负反馈控制，特别适用于过程的动态性能良好而且控制性能要求不太高的情况。
它包含三种控制策略：比例控制、积分控制、微分控制。
2.1 比例（P）控制算法采用比例控制算法，控制器的输出信号u与输入偏差信号e成比例关系，即0()()c u t K e t u ==式中c K 为比例增益，0u 为控制器输出信号的起始值。
其增量形式为 ()()c u t K et ∆=，显然，当偏差e =0时，控制器输出增量为零，但输出信号0u u =。
2.2 积分（I ）控制算法采用积分控制算法，控制器的输出信号u 与输入偏差信号e 的积分呈比例关系，即00()()tI u t S e d u ττ=+⎰ 2.3 比例积分（PI ）控制算法积分控制器虽然可以提高系统的稳态控制精度，但是对系统的动态品质不利。
因此，在工程实际中，一般较少单独使用积分控制算法，往往和比例控制算法相结合组成PI 控制。
采用PI 控制器时，控制器的输出信号u 和输入偏差信号e 之间存在以下关系00()()()t cc i K u t K t e ed u T ττ=++⎰2.4 微分（D ）控制算法采用微分（D ）控制算法，控制器的输出 与输出偏差信号 对时间的导数呈正比，即0()()D de t u t S u dt=+ 2.5 比例微分（PD ）控制算法采用PD 控制器时，控制器的输出信号 与输入偏差信号 之间存在以下关系0()()()c c D de t u t K e t K T u dt=++2.6 比例-积分-微分（PID ）控制算法采用PID 控制算法，控制器的输出 与输入偏差信号 之间的关系如下00()()()()t c I D de t u t K e t S e t dt S u dt=+++⎰ 其增量形式为 0()()()()t cc c D I K de t u t K e t e t dt K T T dt∆=++⎰此时，控制器的传递函数为()11()(1)()c DIU sG s T sE s T sδ==++3 Simulink 基本操作利用Simulink进行系统仿真的步骤是：1、启动Simulink，打开Simulink模块库；2、打开空白模型窗口；3、建立Simulink仿真模型；4、设置仿真参数，进行仿真；5、输出仿真结果。
3.1 启动Simulink，打开Simulink模块库单击MATLAB Command窗口工具条上的Simulink图标，或者在MATLAB命令窗口输入simulink，即弹出图示的模块库窗口界面(Simulink Library Browser)。
该界面右边的窗口给出Simulink所有的子模块库。
图1 simulink模块库常用的子模块库有Sources(信号源)；Sink(显示输出)；Continuous(线性连续系统)；Discrete（线性离散系统)；Function & Table（函数与表格)；Math(数学运算)；Discontinuities (非线性)；Demo（演示）等。
3.2 打开空白模型窗口模型窗口用来建立系统的仿真模型。
只有先创建一个空白的模型窗口，才能将模块库的相应模块复制到该窗口，通过必要的连接，建立起Simulink仿真模型。
也将这种窗口称为Simulink仿真模型窗口。
以下方法可用于打开一个空白模型窗口：1.在MATLAB主界面中选择File:New→Model菜单项；2.单击模块库浏览器的新建图标；3.选中模块库浏览器的File : New Model菜单项。
图2 打开的空白模型窗口3.3 建立Simulink仿真模型Simulink模型窗口下仿真步骤仿真运行和终止：在模型窗口选取菜单【Simulation: Start】，仿真开始，至设置的仿真终止时间，仿真结束。
若在仿真过程中要中止仿真，可选择【Simulation:Stop】菜单。
也可直接点击模型窗口中的（或）启动（或停止）仿真。
图3 简单仿真模型图图4 仿真结果图3.4 设置仿真参数，进行仿真点击Simulink模型窗simulation菜单下的Parameters命令，弹出仿真参数对话框，它共有5页，用得较多的主要是Solver页和Workspace I/O页，简介如下：Solver页包括：Simulation time（仿真时间）；Start time（仿真开始时间）；Stop time（仿真终止时间）；Solver options（仿真算法选择）；Error Tolerance（误差限度）；Output options(输出选择项)。
Workspace I/O页包括：Load from workspace；Save to workspace；Save options （存储选项）。
4 基于SIMULINK的PID控制器设计4.1 比例（P）控制：其传递函数为G C(s)=K P比例系统只改变系统的增益而不影响相位，它对系统的影响主要反映在系统的稳态误差和稳定上。
增大比例系数，可提高系统的开环增益，减小系统的稳态误差，从而提高系统的控制精度，但这会降低系统的相对稳定性，甚至可能造成闭环系统的不稳定。
在Simulink环境下建立P控制器模型如下：图5 P控制器模型图仿真结果曲线图为：图6 P控制器仿真曲线图由仿真曲线可以看出，随着K P的增大，系统的响应速度，超调量，调节时间也随着增加。
但当K P增大到一定值后，闭环系统将趋于不稳定。
4.2比例积分（PI）控制：其传递函数为：G C(s)=K I/SPI控制的主要特点是可以提高系统型别，改善系统的稳态性能，减小系统的阻尼程度。
在simulink环境下建立PI控制器模型如下：图7 PI控制器模型图仿真结果曲线图为：图8 PI控制器仿真曲线图由图8 PI控制器的仿真曲线图可以看出，随着积分时间的减小，积分控制作用增强，闭环系统的稳定性变差。
4.3 比例积分（PD）控制：其传递函数为：G C(s)=K P+ K Pτs微分控制是不单独使用的，因为微分不能起到使被控变量接近设置值的效果，通常采用比例微分控制。
在simulink环境下建立PD控制器模型如下：图9 PD控制器模型图仿真结果曲线图为：图10 PD控制器仿真曲线图由上图仿真曲线图可以看出，仅有比例控制时系统阶跃响应有相当大的超调量和较强烈的振荡，随着微分作用的加强，系统的超调量减小，稳定性提高，上升时间减小，快速性提高。
4.4 比例-积分-微分（PID）控制具有比例加积分加微分控制规律的控制称PID控制，其传递函数为：G C(s)=K P+ K I/S+K Pτs与PI控制器相比，PID控制器除了同样具有提高系统稳态性能的优点外，还多提供了一个负实部的零点。
因此，在提高系统动态性能方面具有更大的优越性。
PID控制通过积分作用消除误差，而微分控制可缩小超调量，加快反应是综合了PI控制与PD控制的长处并去除其短处的控制。
从频域角度说，PID控制是通过积分作用于系统的低频段，以提高系统的稳态性能，而微分作用于系统的中频段，以改善系统的动态性能。
PID参数的整定是控制系统设计的核心内容。