自动控制原理图
自动控制原理方框图
[注意]：
相临的信号相加点位置可以互换；见下例
X1(s)
X2(s)
X3(s)
Y (s)
X1(s)
X3(s)
X 2 (s)
Y (s)
同一信号的分支点位置可以互换：见下例
X1(s)
X (s) G(s) Y (s)
X 2 (s)
X (s) G(s) Y (s)
X 2 (s)
X1(s)
相加点和分支点在一般情况下，不能互换。
§2-３ 控制系统的结构图与信号流图
一、结构图的组成和绘制
１、结构图的组成 由四种基本图形符号组成
（1）函数方块
R(s) r(t) G(s)
C(s) c(t)
(2)信号线
R(s) r(t)
(3)分支点(引出点)
R(s) r(t)
R(s) r(t) R(s) r(t)
（4)综合点(比较点或相加点)
R(s)
R
R1Cs
2I
2
(s)
UI (cs)(s)
R2
R1
Uc (s)
U c (s)
I1 (s)
Uc (s)
几点说明：
（1）在结构图中，每一个方框中的传递函数都应是考虑了负 载效应后的传递函数。
（2）描述一个系统的结构图不是唯一的，选择不同的中间变 量得到不同的结构图；
（3）结构图中的方框与实际系统的元部件并非一定是一一对 应的；
X1(s) G(s) X2(s) N(s)
Y (s)
N(s) ? Y (s) [X1(s) X 2 (s)]G(s), 又 : Y (s) X (s)1G(s) X 2 (s)N(s), N(s) G(s)
把相加点从环节的输出端移到输入端：
自动控制原理图
按启动钮延时运行电路
星形 - 三角形启动控制线路
单向反接制动的控制线路
具有反接制动电阻的可逆运行反接制 动的控制线路
以时间原则控制的单向 能耗制动线路
以速度原则控制的单向 能耗制动控制线路
电动机可逆运行的能耗 制动控制线路
双速电动机改变极对数的原理
双速电动机调速控制线路
使用变频器的异步电动机可逆调速系统 控制线路
正确连接电器的触点
线圈的连接
继电器开关逻辑函数
三相半波整流电路图
三相全波整流电路图
三相全波6脉冲整流原理图
六相12脉冲整流原理图
负载两端的电压
在一个周期中，每个二极管只有三分这一的时候导通 （导通角为120度）。负载两端的电压为线电压。
直流调速原理功能图
蔚永亮 2018.2.3
可控硅调速电路
电磁调速电机控制图
三相四线电度表互感器接线
能耗制动
顺序起动
逆序停止
锅炉水位探测装置
电机正反转控制电路
电葫芦吊机电路
单相漏电开关电路单相Fra bibliotek机接线图带点动的正反转起动电路
红外防盗报警器
双电容单相电机接线图
自动循环往复控制线路
定子电路串电阻降压启动控制线
自动控制原理 控制系统的结构图
12
（1）串联连接
R( s )
U (s) 1
G (s) 1
G (s) 2
C( s )
R(s)
C(s)
G(s)
（a）
（b）
特点：前一环节的输出量就是后一环节的输入量
U1(s) G1(s)R(s) C(s) G2 (s)U1(s) G2 (s)G1(s)R(s)
注意：进行相加减的量，必须具有相同的量纲。
X1 +
+
X1+X2 R1(s)
-
R1(s)R2(s)
X1
X2
R2(s)
X3
X1-X2 +X3 -
X2
4
(4) 引出点（分支点、测量点） 表示信号测量或引出的位置
R(s)
G (s) 1
X(s)
G (s) 2
C(s)
X(s) 引出点示意图
注意：同一位置引出的信号大小和性质完全一样
G(s)
分支点（引出点）前移
C(s) C(s)
引出点后移
R(s)
G(s)
R(s)
分支点（引出点）后移
R(s)
G(s)
C(s)
G(s)
C(s)
C(s) R(s)G(s)
G(s) R(s)
C(s) R(s)
C(s) R(s)
G1(s)G2
(s)
G(s)
结论：
n
G(s) Gi (s) n为相串联的环节数 i 1
串联环节的等效传递函数等于所有传递函数的乘积
13
（2）并联连接
G1 (s)
《自动控制原理》课件
集成化：智能控制技术将更加集 成化，能够实现多种控制技术的 融合和应用。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
网络化：智能控制技术将更加网 络化，能够实现远程控制和信息 共享。
绿色化：智能控制技术将更加绿 色化，能够实现节能减排和环保 要求。
控制系统的网络化与信息化融合
网络化控制：通过互联网实现远程控制和监控
现代控制理论设计方法
状态空间法：通过建立状态空间模型，进行系统分析和设计 频率响应法：通过分析系统的频率响应特性，进行系统分析和设计 极点配置法：通过配置系统的极点，进行系统分析和设计 线性矩阵不等式法：通过求解线性矩阵不等式，进行系统分析和设计
最优控制理论设计方法
基本概念：最优控制、状态方程、控制方程等 设计步骤：建立模型、求解最优控制问题、设计控制器等 控制策略：线性二次型最优控制、非线性最优控制等 应用领域：航空航天、机器人、汽车电子等
动态性能指标
稳定性：系统在受到扰动后能否恢复到平衡状态 快速性：系统在受到扰动后恢复到平衡状态的速度 准确性：系统在受到扰动后恢复到平衡状态的精度 稳定性：系统在受到扰动后能否保持稳定状态
抗干扰性能指标
稳定性：系统在受到干扰后能够 恢复到原来的状态
准确性：系统在受到干扰后能够 保持原有的精度和准确性
信息化控制：利用大数据、云计算等技术实现智能化控制
融合趋势：网络化与信息化的融合将成为未来控制系统的发展方向 应用领域：工业自动化、智能家居、智能交通等领域都将受益于网络化与 信息化的融合
控制系统的模块化与集成化发展
模块化：将复杂的控制系统分解为多个模块，每个模块负责特定的功能，便于设计和维护 集成化：将多个模块集成为一个整体，提高系统的性能和可靠性 发展趋势：模块化和集成化是未来控制系统发展的重要方向 应用领域：广泛应用于工业自动化、智能家居、智能交通等领域
自动控制原理控制系统的结构图
I1(s)
I2 (s)
CR1s
7
i2
C
i
i1 R1
ui
R2
uo
（3）
I(s) I1(s) I2 (s)
I2 (s)
I (s)
I1(s)
（4）U o (s) R2 I (s)
I (s)
Uo (s)
R2
8
（1）Ui (s)
（3）
- Uo(s)
I2 (s)
（2）
1
I1(s)
I1(s)
I2 (s)
－ Uo (s)
（d）
将图（b）和(c)组合起来即得到图(d)，图(d)为该 一阶RC网络的方框图。
11
2.3.3 系统结构图的等效变换和简化
为了由系统的方框图方便地写出它的闭环传递函 数，通常需要对方框图进行等效变换。
方框图的等效变换必须遵守一个原则，即： 变换前后各变量之间的传递函数保持不变
在控制系统中，任何复杂系统的方框图都主要由 串联、并联和反馈三种基本形式连接而成。
u
o
idt c
对其进行拉氏变换得：
I (s)
U
o
(s)
U
i (s)
I (s) sC
U R
o
(s)
(1) (2)
10
I (s)
U
o
(s)
U
i (s)
I (s) sC
U R
o
(s)
(1) (2)
Ui (s)
I(s)
（b）
Uo (s)
I(s)
（c）
Uo (s)
Ui (s)
I(s)
Uo (s)
空调自动控制原理图
空调自动控制原理图
以下是空调自动控制的原理图，没有标题的文字。
1. 室内温度传感器：将室内温度转化为电信号。
2. 室外温度传感器：测量室外温度情况。
3. 室内湿度传感器：将室内湿度转化为电信号。
4. 室外湿度传感器：测量室外湿度情况。
5. 温度控制器：接收室内温度传感器的信号并与设定温度进行比较，根据比较结果控制空调开关或调整温度。
6. 湿度控制器：接收室内湿度传感器的信号并与设定湿度进行比较，根据比较结果控制空调开关或调整湿度。
7. 控制面板：提供操作界面，用户可以通过控制面板设置温度和湿度等参数。
8. 冷凝器：通过制冷剂的循环和传热，将室内热量排出去，降低室内温度。
9. 蒸发器：通过制冷剂的循环和传热，从室内吸收热量，提高室内温度。
10. 电风扇：控制室内空气的流动，使冷热空气均匀分布。
11. 压缩机：提供制冷剂的压缩和循环，实现室内空气的冷却。
12. 膨胀阀：控制制冷剂的流量，调节制冷效果。
以上是空调自动控制的原理图。
自动控制原理-第二章(动画)
sc1
I1(s)
SC1
Ur(s)
从左 到右
Sc1
I1(s)
1
Uc(s)
R2
sc1 sc2
I2(s) I2(s) I(s)
R1
题1 绘制动态结构图
x1 ( t ) + n(t ) = c(t )
dx 2 (t ) = k 1r(t ) T2c(t ) dt
输出
dx1 (t ) + T1 x1 (t ) = k 2r(t ) + x 2 (t ) n(t ) dt 输入 扰动
U (s) urr(t) Ur(s)
sc1 1 I (s)
R1 1
sc2
I2(s) R2
1 I2(s) C2 Ucc(t) u (s) 1
Uc(s)
sc2
从右 到左
sc1 I2(s) sc2
1
I1(s)
SC1
Uc(s) =
I1(s) = [Uc(s)+I2(s)R2]SC1 I(s) = [Ur(s) – I1(s) sc ] R 1 1
1 - G1H1 + G2H2
+ G1G2H3 -G1H1G2 H2
信号流图
R(s) 1
e
g
a f
b
c
h
d
C(s)
前向通路两条
四个单独回路， 四个单独回路，两个回路互不接触 ab c d + e d (1 – b g) C(s) = – a – bg – c – R(s) 1 f h e h g f + af c h
P2= - G3G2H3 △ 2= 1 P2△2=?
HH (s) 1 (s) H(s) 1 1
自动控制原理 控制系统的结构图
R1
CR1s
I (s)
（4） I(s)
Uo (s)
R2
I1(s)
Ui (s)
- Uo(s)
1
I1(s)
I2 (s)
I (s)
Uo (s)
R1
CR1s
R2
I1(s)
9
练习
R
画出RC电路的方框（结构）图。 ui i C
uo
解： 利用基尔霍夫电压定律及电容
元件特性可得：
（a） 一阶RC网络
i
ui
◎对多回路结构，可由里向外进行变换，直至变 换为一个等效的方框，即得到所求的传递函数。
26
基本概念及术语
控制器
N( s)
被控 对象
+ E( s)
++
C(s)
R( s)
G1 ( s )
G2 (s)
反馈信号
B( s)
C(s) H( s)
反馈控制系统方块图
(1)前向通路传递函数－－－假设N(s)=0
C(s)与误差E(s)之比,(打开反馈后,C(s)与R(s)之比)
在控制系统中，任何复杂系统的方框图都主要由 串联、并联和反馈三种基本形式连接而成。
其他变化（比较点的移动、引出点的移动）以此三 种基本形式的等效法则为基础。
12
（1）串联连接
R( s)
U (s) 1
G (s) 1
G (s) 2
C( s)
R(s)
C(s)
G(s)
（a）
（b）
特点：前一环节的输出量就是后一环节的输入量
C1 (s)
R(s)
C(s)
R( s)
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Wn=0.4;
t=0:0.1:80;
num=[Wn^2];
zeta1=0;dem1=[1 2*zeta1*Wn Wn^2];
zeta2=0.5;dem2=[1 2*zeta2*Wn Wn^2];
zeta3=1.0;dem3=[1 2*zeta3*Wn Wn^2];
zeta4=1.5;dem4=[1 2*zeta4*Wn Wn^2];
zeta5=2.0;dem5=[1 2*zeta5*Wn Wn^2];
[y1,x,t]=impulse(num,[dem1,0],t);
[y2,x,t]=impulse(num,[dem2,0],t);
[y3,x,t]=impulse(num,[dem3,0],t); [y4,x,t]=impulse(num,[dem4,0],t);
[y5,x,t]=impulse(num,[dem5,0],t);
plot(t,y1,t,y2,t,y3,t,y4,t,y5)
grid on;
t=0:0.1:80;
num=[Wn^2];
zeta1=0;dem1=[1 2*zeta1*Wn Wn^2];
zeta2=0.5;dem2=[1 2*zeta2*Wn Wn^2];
zeta3=1.0;dem3=[1 2*zeta3*Wn Wn^2];
zeta4=1.5;dem4=[1 2*zeta4*Wn Wn^2];
zeta5=2.0;dem5=[1 2*zeta5*Wn Wn^2];
[y1,x,t]=step(num,dem1,t);
[y2,x,t]=step(num,dem2,t);
[y3,x,t]=step(num,dem3,t); [y4,x,t]=step(num,dem4,t);
[y5,x,t]=step(num,dem5,t);
plot(t,y1,t,y2,t,y3,t,y4,t,y5)
grid on;
Wn=0.4;
t=0:0.1:80;
num=[Wn^2];
zeta1=0;dem1=[1 2*zeta1*Wn Wn^2];
zeta2=0.5;dem2=[1 2*zeta2*Wn Wn^2];
zeta3=1.0;dem3=[1 2*zeta3*Wn Wn^2];
zeta4=1.5;dem4=[1 2*zeta4*Wn Wn^2];
zeta5=2.0;dem5=[1 2*zeta5*Wn Wn^2];
[y1,x,t]=step(num,[dem1,0],t);
[y2,x,t]=step(num,[dem2,0],t);
[y3,x,t]=step(num,[dem3,0],t); [y4,x,t]=step(num,[dem4,0],t);
[y5,x,t]=step(num,[dem5,0],t);
plot(t,y1,t,y2,t,y3,t,y4,t,y5)
grid on;
num=[1];
den=[1 10];
pzmap(num,den)
sgrid
num=[1];
den=[1 8 12 ]; pzmap(num,den) sgrid
num=[1 2];
den=[1 7 15 9]; rlocus(num,den) sgrid
num=[1 3];
den=[1 12 70 100 0]; rlocus(num,den)
sgrid
num=[1 5.5 11 7.5]; den=[1 3.5 5 6.25 0]; rlocus(num,den)
sgrid
num=[1 5.5 11 7.5];
den=[1 3.5 5 6.25 0]; [k,p]=rlocfind(num,den) rlocus(num,den)
sgrid
num=1;
den=1;
bode(num,den); grid
num=1;
den=[1,0]; bode(num,den); grid
num=[1,0];
den=1;
bode(num,den); grid
num=1;
den=[1,1]; bode(num,den); grid
num=[1,1];
den=1;
bode(num,den); grid
num=1;
wn=10;
zeta=[0.1:0.1:1.2];
hold on
for z=zeta
den=[(1/wn)^2 2*z/wn 1];
sys=tf(num,den);
bode(sys)
end
title
hold off
num=[1];
zeta1=[0.1];den1=[0.01 0.2*zeta1 1]; zeta2=[0.3];den2=[0.01 0.2*zeta2 1]; zeta3=[0.5];den3=[0.01 0.2*zeta3 1]; zeta4=[0.7];den4=[0.01 0.2*zeta4 1]; zeta5=[0.8];den5=[0.01 0.2*zeta5 1]; zeta6=[0.9];den6=[0.01 0.2*zeta6 1]; zeta7=[1.0];den7=[0.01 0.2*zeta7 1]; zeta8=[1.1];den8=[0.01 0.2*zeta8 1]; zeta9=[1.2];den9=[0.01 0.2*zeta9 1]; [re1,im1]=nyquist(num,den1);
[re2,im2]=nyquist(num,den2);
[re3,im3]=nyquist(num,den3);
[re4,im4]=nyquist(num,den4);
[re5,im5]=nyquist(num,den5);
[re6,im6]=nyquist(num,den6);
[re7,im7]=nyquist(num,den7);
[re8,im8]=nyquist(num,den8);
[re9,im9]=nyquist(num,den9);
plot(re1,im1,re2,im2,re3,im3,re4,im4,re5,im5,re6,im6,re7,im7,re8,im8,re 9,im9);
grid
title('振荡环节奈氏图')
num=[1,1];
den=[1,0];
bode(num,den);
grid
num=[1,1,1]; den=[1,0]; bode(num,den); grid
sys=tf([250 200],[1 4.2 100.8 20 0]); subplot(2,1,1)
nyquist(sys)
subplot(2,1,2)
bode(sys)
h1=tf([250 200],[1 0.2 0]);
h2=tf([1],[1 4 100]);
h=h1*h2;
[num,den]=tfdata(h);
[mag,phase,w]=bode(num,den);
subplot(211);
semilogx(w,20*log10(mag));grid; subplot(212);
semilogx(w,phase);grid;
[gm,pm,wcg,wcp]=margin(mag,phase,w)
G1=tf(35,conv([0.002 0.21 1 0],[0.005,1]));
[mag phase w]=bode(G1);
magdb=20*log10(mag);
subplot(211);
bode(G1);
margin(mag,phase,w);
G2=tf(35*[0.2 3 10],conv([0.002 0.21 1 0],[0.005,1,0])); [mag phase w]=bode(G2);
magdb=20*log10(mag);
subplot(212);
bode(G2,'--');
margin(mag,phase,w);
G1=tf(35,conv([0.002 0.21 1 0],[0.005,1])); G2=tf([0.2,3,10],[1 0]);
figure;
G1_c=feedback(G1,1);
G2_c=feedback(G2,1);
step(G1_c);
hold;
step(G2_c,'--');
G1=tf(35,[0.000001,0.00305,0.11,1,0]);
G2=tf(35*[0.2,3,10],conv([0.000001,0.00305,0.11,1,0],[1,0])) bode(G1)
hold
bode(G2,'--')
figure
G1_c=feedback(G1,1)
G2_c=feedback(G2,1)
step(G1_c)
hold
step(G2_c,'--')
G1=tf(100,[0.04,1,0]);
G2=tf(100*[0.025,1],conv([0.04,1,0],[0.01,1])) bode(G1)
hold
bode(G2,'--')
figure
G1_c=feedback(G1,1)
G2_c=feedback(G2,1)
step(G1_c)
hold
step(G2_c,'--')。