汽车运动控制系统仿真

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运动控制中的动力学建模与仿真研究

运动控制中的动力学建模与仿真研究

运动控制中的动力学建模与仿真研究一、引言运动控制在现代工程领域扮演着重要的角色。

无论是机器人控制、汽车自动驾驶还是航天飞行器的导航,都需要对系统的动力学进行建模和仿真研究。

动力学建模是追踪系统运动、优化控制策略以及进行运动规划的关键一步。

本文将探讨运动控制中的动力学建模与仿真研究。

二、传统动力学建模方法传统的动力学建模方法基于牛顿力学原理,并采用微分方程描述物体的运动。

通过分析系统的受力、扭矩和外部作用等因素,建立运动方程并求解,以获得物体在不同时间点上的运动状态。

这一方法可以准确地描述物体在系统内部和外部作用力的影响下的运动情况。

然而,由于涉及到大量的微分方程,传统动力学建模方法具有复杂性和计算量大的特点。

三、基于仿真的动力学建模方法随着计算机科学和数值方法的发展,基于仿真的动力学建模方法成为研究的热点。

这种方法利用计算机软件来模拟动力学系统的运动,通过数值计算得到系统在不同时间点上的状态。

仿真技术具有简便、灵活和高效的特点,能够快速和准确地模拟系统的动态行为。

四、多体动力学仿真多体动力学仿真是运动控制中的重要技术之一。

它可以模拟多个物体之间的力学相互作用,并准确地反映系统的运动特性。

多体动力学仿真常应用于机器人控制、车辆动力学和飞行器飞行控制等领域。

通过建立精确的模型和仿真环境,研究人员可以探索不同控制算法、路径规划和优化策略,以提高系统的性能和稳定性。

五、控制系统建模方法除了动力学建模,控制系统建模也是运动控制中的重要一环。

控制系统建模关注的是将输入信号转化为输出信号,并研究系统对输入信号的响应。

常见的控制系统建模方法包括传递函数法、状态空间法和最小二乘法等。

这些方法可以精确地描述控制系统的动态行为,为系统设计和优化提供理论依据。

六、动力学仿真与实际应用动力学仿真在实际应用中具有广泛的应用价值。

在机器人领域,动力学模型可以帮助研究人员分析机器人的稳定性、机械臂的运动和力学特性等。

在车辆动力学研究中,仿真可以帮助模拟车辆在不同路况下的行驶情况,优化车辆的悬挂系统和驱动力分配策略。

基于simulink汽车速度控制系统的设计与仿真

基于simulink汽车速度控制系统的设计与仿真

基于simulink汽车速度控制系统的设计与仿真摘要:目前许多汽车把汽车速度控制系统作为配属设备或选配设备。

汽车装有汽车速度控制系统后,当驾驶员启动这一装置并进行一些简单的设置后,该装置可自动保持某一恒定速度行驶,而不踩油门。

由于电子系统能准确地控制车辆的速度,从而使高速行驶的车辆更加安全、平稳。

在文中,首先对汽车的运动原理进行分析,建立控制系统简化模型,根据研究对象的物理特性建立起汽车速度控制控制系统的微分方程,再将该微分方程进行线性化处理,运用PID控制理论的方法对汽车速度控制控制系统进行分析和控制。

然后对汽车速度控制系统进行设计分析,在已有的模型下,对设计的汽车速度控制系统进行Matlab语言仿真。

关键词:速度控制系统PID控制仿真指导老师签名:Design and Simulation of the vehicle speedcontrol systemStudent name Class:Supervisor:Abstract:At present, many cars make car speed control system as an attachment device or optional equipment. The car is fitted with the motor speed control system, when the driver start the device and make some simple settings, the device can automatically maintain a constant speed, and do not step on the accelerator. Because the electronic system can accurately control the speed of the vehicle, so that the high-speed vehicles more secure, stable.In this paper, the first principle of the movement of automobile is analyzed, establishing control system is simplified model, based on physical characteristics of the research object to establish the vehicle speed control differential equation of the control system, then the differential equation is linearized by using the method of control theory, analyze and control the motor speed control system. Then the design of the vehicle speed control system, the existing model, to design vehicle speed control system simulation language Matlab.Keyword:Speed control system PID control simulationSignature of Supervisor:目录1绪论 (1)1.1选题的依据及课题意义 (1)1.2汽车速度控制研究概况及发展趋势 (1)2速度控制系统的简述 (3)2.1汽车速度控制系统原理 (3)2.2速度控制系统的分类 (3)2.3速度控制系统的基本用途 (4)2.4电子式多功能速度控制系统功能 (4)3系统模型建立及性能分析 (6)3.1汽车受力分析 (6)3.2行驶汽车仿真模型 (7)3.3 动态性能和稳态性能指标 (8)4 PID控制器 (10)4.1 PID控制简述 (10)4.2 PID控制规律 (10)4.3 PID作用分析 (14)5 系统仿真及结果分析 (15)5.1 SIMULINK简介 (15)5.2实验方案选择 (15)5.2.1采用P控制 (15)5.2.2采用PI控制 (20)5.2.3采用PID控制 (22)5.3实验结果分析 (25)总结 (26)参考文献 (27)致谢 (28)1绪论1.1选题的依据及课题意义随着汽车工业和公路运输业的发展,汽车将走进千家万户,驾驶人员非职业化的特点将突出,车辆驾驶的自动化己成为汽车发展的主要趋势。

基于Matlab的汽车运动控制系统设计

基于Matlab的汽车运动控制系统设计

基于Matlab的汽车运动控制系统设计
Matlab是一款强大的工具,它可以用于汽车动力学控制系统
的建模、仿真和优化。

下面是基于Matlab的汽车运动控制系
统的设计流程:
1. 汽车运动学建模,包括车辆加速度、速度、位置等基本变量的建模,并建立数学模型。

2. 汽车动力学建模,包括发动机、传动系统、制动系统等的建模,推导出相关的动力学方程。

3. 设计控制器,选择合适的控制算法,并根据模型参数进行控制器设计。

4. 建立仿真模型,将汽车运动学、动力学模型以及控制器整合在一起,建立仿真模型,并进行仿真。

5. 分析仿真结果,通过仿真结果分析系统的性能,包括控制效果、鲁棒性等。

6. 修改设计,对仿真结果进行修改,优化设计,重新进行仿真。

7. 实现控制器,将控制器转换为代码并实现到实际控制系统中。

8. 验证系统性能,进行实车测试,验证系统性能及仿真结果的准确性。

总体而言,基于Matlab的汽车运动控制系统设计可以提高设计效率,减少设计成本,确保系统性能及仿真结果的准确性。

自适应巡航控制系统的建模与联合仿真

自适应巡航控制系统的建模与联合仿真

自适应巡航控制系统的建模与联合仿真1、本文概述随着汽车行业的快速发展,智能驾驶辅助系统已成为现代汽车不可或缺的一部分。

自适应巡航控制(ACC)作为智能驾驶的重要组成部分,可以有效提高驾驶的安全性和舒适性。

本文旨在探索自适应巡航控制系统的建模和联合仿真方法。

通过构建精确的系统模型,结合先进的仿真技术,可以实现对自适应巡航控制系统性能的综合评估和优化。

文章首先介绍了自适应巡航控制系统的基本原理和功能,包括它的发展历史、技术特点以及它在汽车安全驾驶中的作用。

随后,文章阐述了自适应巡航控制系统的建模过程,包括车辆动力学模型、传感器模型、控制算法模型等关键部分的构建方法。

在此基础上,文章进一步介绍了联合仿真的概念及其在实现自适应巡航控制系统性能评估中的优势。

通过联合仿真,可以在虚拟环境中模拟真实的道路场景,全面测试自适应巡航控制系统的响应速度、稳定性和安全性等关键指标。

这种方法不仅降低了系统开发成本,而且提高了开发效率,为自适应巡航控制系统的实际应用提供了有力的支持。

文章总结了自适应巡航控制系统建模与联合仿真的重要性和应用前景,并展望了未来的研究方向。

本文的研究成果将为自适应巡航控制系统的优化和改进提供理论支持和实践指导,促进智能驾驶技术的发展和普及。

2、自适应巡航控制系统的基本原理自适应巡航控制(ACC)是一种智能驾驶辅助系统,旨在通过自动调整车辆的速度和与前车的距离来提高驾驶安全性和舒适性。

其基本原理主要基于车辆动力学、传感器技术和控制理论。

自适应巡航控制系统使用车辆前方的雷达或摄像头等传感器设备来检测前方道路环境和目标车辆的实时信息,包括前方车辆的距离、相对速度和动态行为。

这些信息为系统提供了决策依据。

基于所获得的前方车辆的信息,自适应巡航控制系统计算适当的加速或减速命令,并通过车辆的控制系统实现对发动机、制动系统和其他执行机构的精确控制。

该系统的目标是保持车辆与前车之间的安全距离,并在必要时自动调整速度,以适应前方交通环境的变化。

运动控制系统仿真心得

运动控制系统仿真心得

运动控制系统仿真心得
运动控制系统是指通过控制器对机械设备进行精确的运动控制的系统。

在工业生产中,运动控制系统被广泛应用于各种自动化设备,如机器人、数控机床、包装机械等。

为了确保这些设备能够准确、稳定地完成各种复杂的运动任务,工程师们通常需要进行仿真分析,以验证系统设计的可行性和性能。

在运动控制系统的仿真过程中,首先需要建立系统的数学模型。

这个模型通常包括机械结构、传感器、执行器和控制器等各个组成部分,以及它们之间的相互作用。

通过对这个模型进行仿真分析,工程师们可以在实际制造和调试系统之前,评估系统的性能、稳定性和可靠性,从而提前发现和解决潜在的问题。

在运动控制系统的仿真过程中,最常见的方法是使用专业的仿真软件,如MATLAB/Simulink、ADAMS、LabVIEW等。

这些软件提供了丰富的建模工具和仿真环境,可以帮助工程师们快速准确地建立系统模型,并进行各种仿真分析,如运动学分析、动力学分析、控制算法设计等。

通过运动控制系统的仿真分析,工程师们可以更好地理解系统的工作原理,优化系统设计,提高系统的性能和效率。

同时,仿真分析还可以帮助工程师们预测系统在不同工况下的工作情况,评估系统对外部干扰的抗干扰能力,从而为系统的实际制造和应用提供重要参考。

总的来说,运动控制系统的仿真分析是现代工程设计中不可或缺的重要环节。

通过仿真分析,工程师们可以在系统实际制造和应用之前,充分评估系统的性能和可靠性,减少设计缺陷和风险,提高工程设计的成功率和效率。

因此,掌握运动控制系统的仿真技术,对于提高工程设计水平和推动工业自动化发展具有重要意义。

车辆动力仿真系统设计方案

车辆动力仿真系统设计方案

车辆动力仿真系统设计方案简介车辆动力学的仿真测试是车辆工程领域非常重要的一个环节。

模拟车辆动力学的仿真系统可以对车辆各种简单或复杂的工况进行测试和优化,从而提高汽车整体性能,缩短研发周期和成本。

因此,本文将介绍车辆动力仿真系统的设计方案,包括系统架构、模块设计和算法实现等。

系统架构车辆动力仿真系统包含三大部分:流程控制、数据处理和仿真核心。

其中,数据处理部分包括数据采集、数据传输和数据预处理三个模块;仿真核心则包括车辆动力学、车辆控制和整车模型三个模块。

模块设计1. 数据采集模块数据采集模块主要用于采集车辆的实时运行数据,如车速、油门踏板位置、车辆纵向加速度、转向角度等,可以采用CAN总线进行,以确保实时性和准确性。

2. 数据传输模块数据传输模块主要负责将采集到的数据传输到数据预处理模块,可以采用无线通信或有线通信两种方式。

3. 数据预处理模块数据预处理模块主要用于对采集到的车辆数据进行校验和预处理,以达到最佳的仿真效果。

4. 车辆动力学模块车辆动力学模块采用MATLAB/Simulink工具进行建模,以实现对车辆动力学行为的仿真模拟。

5. 车辆控制模块车辆控制模块采用基于模糊控制或PID控制策略,实现对车辆的动态稳定性控制,以确保仿真结果的可靠性。

6. 整车模型模块整车模型模块主要用于对车辆整体系统的仿真模拟,包括动力学和控制两个方面,采用多学科集成的方法,对车辆系统性能进行全面评估。

算法实现本文将采用MATLAB/Simulink和C++语言进行系统的算法实现,通过搭建仿真系统的原型和进行模块测试、联调,实现对车辆整体性能的仿真模拟、优化和评估。

总结车辆动力仿真系统的设计需要考虑多方面的因素,包括系统架构、仿真模型和算法实现等。

本文从三个方面介绍了车辆动力仿真系统的设计方案,希望能为车辆工程师们提供参考和借鉴,最终实现对车辆系统性能的全面优化。

车辆运动学与动力学仿真研究

车辆运动学与动力学仿真研究

车辆运动学与动力学仿真研究车辆运动学与动力学仿真研究在汽车工程领域起着重要作用。

通过模拟不同驾驶情况下车辆的动态行为,可以有效地分析并改进车辆的性能与控制系统。

本文将探讨车辆运动学和动力学仿真研究的意义、方法以及应用。

一、车辆运动学仿真研究的意义车辆运动学是研究车辆运动规律的学科。

通过车辆运动学仿真可以模拟车辆在不同道路、驾驶条件下的行驶情况,对车辆行驶过程进行定量分析。

这对汽车工程师来说非常重要,可以帮助他们了解车辆在不同条件下的行驶性能,并提供依据进行改进和优化。

二、车辆运动学仿真研究的方法车辆运动学仿真研究主要采用数学模型与计算机仿真相结合的方法。

在建立数学模型时,需要考虑车辆的质量、惯性、液力、摩擦力等因素,并结合牛顿运动定律和牛顿第二定律等物理原理进行计算。

然后,将数学模型转化为计算机语言,并通过计算机算法进行仿真计算,得出车辆在不同驾驶条件下的运动参数。

三、车辆运动学仿真研究的应用车辆运动学仿真研究广泛应用于汽车工程领域。

首先,它可以用于车辆设计和优化。

通过仿真分析,可以评估车辆在不同速度、转向角度等条件下的稳定性、刹车性能等,为车辆的设计和改进提供参考。

其次,它可以用于驾驶辅助系统的研发。

利用仿真模拟不同驾驶场景下的车辆动态行为,可以验证驾驶辅助系统的性能以及在各种情况下的可靠性和安全性。

此外,车辆运动学仿真还可以用于研究交通流的行为和分析车辆碰撞事故等。

四、车辆动力学仿真研究的意义车辆动力学是研究车辆动力学特性的学科。

车辆运动学仿真研究主要侧重于车辆的运动规律,而车辆动力学仿真研究则更关注车辆的动力性能。

通过仿真模拟车辆的加速、减速、制动等动力行为以及发动机、传动系统等动力系统的工作状态,可以为车辆动力系统的设计和优化提供有效的参考。

五、车辆动力学仿真研究的方法车辆动力学仿真研究主要采用动力学模型与计算机仿真相结合的方法。

建立动力学模型时,需要考虑车辆的质量、惯性、发动机特性、传动系统特性以及轮胎与道路的接触特性等因素,并结合动力学方程和控制理论进行计算。

汽车运动控制仿真实验报告

汽车运动控制仿真实验报告

汽车运动控制系统仿真设计姓名:学号:912110300325班级:9121102001一、题目介绍针对具体的设计对象进行数学建模,然后运用经典控制理论知识设计控制函数,并应用Matla进行仿真分析。

通过本次仿真设计,建立理论知识与生活中对象之间的联系,加深和巩固所学的控制理论知识。

二、控制对象分析1、控制设计对象简化图2、机构特征汽车运动控制系统如图1所示。

忽略车轮的转动惯量,且假定汽车受到的摩擦阻力大小与运动速度成正比,方向与汽车运动方向相反。

根据牛顿运动定律,该系统的模型表示为:mv +bv=uy=v(1)其中,u为汽车驱动力(系统输入),m为汽车质量,b为摩擦阻力与运动速度之间的比例系数,v为汽车速度(系统输出),v为汽车加速度。

3、对系统的参数进行如下设定:汽车质量m=1200kg比例系数b=60 N·s/m汽车的驱动力u=600 N。

三、题目要求分析当汽车的驱动力为600N时,汽车将在5秒内达到10m/s的最大速度。

由于该系统为简单的运动控制系统,因此将系统设计成10%的最大超调量和2%的稳态误差。

这样,该汽车运动控制系统的性能指标设定为:上升时间:<5s;最大超调量:<10%;稳态误差:<2%。

所以,写出控制系统的数学模型:为了得到控制系统传递函数,对式(1)进行拉普拉斯变换,假定系数的初始条件为零,则动态系统的拉普拉斯变换为既然系统输出是汽车的速度,用Y(s)替代v(s),得到msV s+bV s=u(s)Y s=V(s)(2)由于系统输出是汽车的运动速度,用Y(S)替代V(s),得到:msY s+bY s=U(s)(3)该控制系统汽车运动控制系统模型的传递函数为:Y(s) U(s)=1ms+b(4)由此,建立了系统模型。

四、系统模型的仿真根据我们建立的数学模型,求系统的开环阶跃响应由汽车质量m=1200kg,比例系数b=60 N·s/m,汽车的驱动力u=600 N。

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一、摘要 2二、课程设计任务 31.问题描述 3 2.设计要求 3三、课程设计内容 41、系统的模型表示 42、利用Matlab进行仿真设计 43、利用Simulink进行仿真设计 9 总结与体会 10 参考文献 10本课题以汽车运动控制系统的设计为应用背景,利用MATLAB语言对其进行设计与仿真.首先对汽车的运动原理进行分析,建立控制系统模型,确定期望的静态指标稳态误差和动态指标搬调量和上升时间,最终应用MATLAB环境下的.m文件来实现汽车运动控制系统的设计。

其中.m文件用step函数语句来绘制阶跃响应曲线,根据曲线中指标的变化进行P、PI、PID校正;同时对其控制系统建立Simulink进行仿真且进行PID参数整定。

仿真结果表明,参数PID控制能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有参考价值,是汽车运动控制系统设计的优秀手段之一。

关键词:运动控制系统 PID仿真稳态误差最大超调量一、课程设计任务1. 问题描述如下图所示的汽车运动控制系统,设该系统中汽车车轮的转动惯量可以忽略不计,并且假定汽车受到的摩擦阻力大小与汽车的运动速度成正比,摩擦阻力的方向与汽车运动的方向相反,这样,该汽车运动控制系统可简化为一个简单的质量阻尼系统。

根据牛顿运动定律,质量阻尼系统的动态数学模型可表示为:⎩⎨⎧==+vy u bv v m 系统的参数设定为:汽车质量m =1000kg ,比例系数b =50 N ·s/m ,汽车的驱动力u =500 N 。

根据控制系统的设计要求,当汽车的驱动力为500N 时,汽车将在5秒内达到10m/s 的最大速度。

由于该系统为简单的运动控制系统,因此将系统设计成10%的最大超调量和2%的稳态误差。

这样,该汽车运动控制系统的性能指标可以设定为:上升时间:t r <5s ;最大超调量:σ%<10%;稳态误差:e ssp <2%。

2.设计要求1.写出控制系统的数学模型。

2.求系统的开环阶跃响应。

3.PID 控制器的设计(1)比例(P )控制器的设计(2)比例积分(PI )控制器的设计(3)比例积分微分(PID )控制器的设计利用Simulink 进行仿真设计。

二、课程设计内容1.系统的模型表示假定系统的初始条件为零,则该系统的Laplace 变换式为:⎩⎨⎧==+)()()()()(s V s Y s U s bV s msV 即 )()()(s U s bY s msY =+ 则该系统的传递函数为:b ms s U s Y +=1)()( 如果用Matlab 语言表示该系统的传递函数模型,相应的程序代码如下: num=1;den=[1000,50];sys=tf(num,den)同时,系统的数学模型也可写成如下的状态方程形式:⎪⎩⎪⎨⎧=+-=vy u m v m b v 1如果用Matlab 语言表示该系统状态空间模型,相应的程序代码如下: A=-50/1000;B=1/1000;C=1;D=0;sys=ss(A,B,C,D)2. 利用Matlab 进行仿真设计I .求系统的开环阶跃响应在Matlab 命令窗口输入相应的程序代码,得出该系统的模型后,接着输入下面的指令:step(u*sys)可得到该系统的开环阶跃响应曲线,如下图所示:从图上可看出该系统不能满足系统设计所要求达到的性能指标,需要加上合适的控制器。

II .PID 控制器的设计PID 控制器的传递函数为: s K s K s K s K s K K I P D D I P ++=++2在PID 控制中,比例(P )、积分(I )、微分(D )这三种控制所起的作用是不同的。

下面分别讨论其设计过程。

(1)比例(P )控制器的设计增加比例控制器之后闭环系统的传递函数为:)()()(P P K b ms K s U s Y ++= 由于比例控制器可以改变系统的上升时间,现在假定Kp =100,观察一下系统的阶跃响应。

在MATLAB 命令窗口输入指令:num=100;den=[1000,150];sys=tf(num,den);step(500*sys)上升时间为40s 远远大于5s ,不能满足设计要求,稳态误差为(500-333)/500远远大于2%,因此系统不满足设计要求若减小汽车的驱动力为10N ,重新进行仿真,仿真结果为:num=100;den=[1000,150];sys=tf(num,den);step(10*sys)如果所设计的比例控制器仍不能满足系统的稳态误差和上升时间的设计要求,则可以通过提高控制器的比例增益系数来改善系统的输出。

例如把比例增益系数Kp从100提高到10000重新计算该系统的阶跃响应,结果为:程序:num=10000;den=[1000,10050];sys=tf(num,den);step(10*sys)此时系统的稳态误差接近为零,系统上升时间也降到了0.5s以下。

这样做虽然满足了系统性能要求,但实际上该控制过程在现实中难以实现。

因此,引入比例积分(PI)控制器来对系统进行调节。

(2)比例积分(PI )控制器的设计采用比例积分控制的系统闭环传递函数可表示为:IP I P K s K b ms K s K s U s Y ++++=)()()(2 增加积分环节的目的是减小系统的稳态误差,假设比例系数Kp =600,积分系数K I =1,编写相应的MATLAB 程序代码如下:num=[600,1];den=[1000,650,1];sys=(num,den)可以调节控制器的比例和积分系数来满足系统的性能要求。

例如选择比例系数K P =800,积分系数K I =40时,可得系统阶跃响应曲线为:num=[800,40];den=[1000,850,40];sys=(num,den);step(500*sys)可见,此时的控制系统已经能够满足系统要求达到的性能指标设计要求。

但此控制器无微分项,而对于有些实际控制系统往往需要设计完整的PID 控制器,以便同时满足系统的动态和稳态性能要求。

(3)比例积分微分(PID )控制器的设计采用PID 控制的系统闭环传递函数为:IP D I P d K s K b s K m K s K s K s U s Y ++++++=)()()()()(22 假设该控制器的比例系数K P =1,积分系数K I =1,微分系数K D =1,编写MATLAB 程序代码如下:num=[1,1,1];den=[1001,51,1];sys=(num,den)运行上述程序,并且调整PID控制器的控制参数,直到控制器满足系统设计的性能指标要求为止。

num=[10,650,50];den=[1010,700,50];sys=tf(num,den);step(500*sys)最后,选择K P=650,K I =50,K D=10,此时系统的阶跃响应曲线如下:从图中可以看出该系统能够满足设计的总体性能要求。

3.利用Simulink进行仿真设计I.求系统的开环阶跃响应利用Simulink建立系统阶跃响应模型,如下图所示。

双击Step模块,设置模块属性:跳变时间为0;初始值为0;终止值为10;采样时间为0。

单击◢按钮开始仿真,双击Scope模块,可得系统阶跃响应曲线。

II.PID控制器的设计在Simulink的模型窗口建立一个包含PID控制器的闭环系统阶跃响应模型,如图所示:分别双击Kp、Ki、Kd模块设定比例、积分、微分系数,点击◢按钮开始仿真,双击Scope模块,观察系统的阶跃响应曲线,直到满足要求为止。

最终选取K P= 680 ,K I= 50 ,K D= 15 ,此时控制器能满足系统设计所要求达到的性能指标,Simulink仿真的汽车运动PID控制系统的阶跃响应曲线如下:总结与体会通过实验对一个汽车运动控制系统进行实际设计与仿真,掌握控制系统性能的分析和仿真处理过程,熟悉用Matlab和Simulink进行系统仿真的基本方法。

从该设计我们可以看到,对于一般的控制系统来说,应用PID控制是比较有效的,而且基本不用分析被控对象的机理,只根据Kp,Ki和Kd的参数特性以及MATLAB绘制的阶跃响应曲线进行设计即可。

在MATLAB环境下,我们可以根据仿真曲线来选择PID参数。

根据系统的性能指标和一些基本的整定参数的经验,选择不同的PID参数进行仿真,最终确定满意的参数。

这样做一方面比较直观,另一方面计算量也比较小,并且便于调整。

通过这次试验,我懂得了更多的知识,虽然刚开始时好多都不懂。

但是经过和同学的讨论,在各位老师的悉心培育下,对MATLAB的Simulink仿真有了更深的理解。

设计系统的控制器之前要观察该系统的开环阶跃响应,采用阶跃响应函数step( )来实现,如果系统不能满足所要求达到的设计性能指标,需要加上合适的控制器。

然后再按照仿真结果进行PID控制器参数的调整,使控制器能够满足系统设计所要求达到的性能指标。

通过此次课程设计,使我们对基本知识掌握的更加的扎实,掌握了一些控制仿真方面的知识,在做的过程中也遇到了一些问题,不断的尝试,不断的修改,努力做好此次课程设计。

通过自己动手实验,使知识掌握的更加的牢固,更加方面自己理解。

参考文献[1] 阮毅,陈伯时.电力拖动自动控制系统. 北京:机械工业出版社,2009[2] 李国勇等.计算机仿真技术与CAD. 北京:电子工业出版社,2008[3] 王正林等.MATLAB/Simulink与控制系统仿真,电子工业出版社,2012[4] 涂植英等.自动控制原理.重庆大学出版社,2005。

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