基于MATLAB的PID控制器设计报告
基于matlab的pid控制仿真课程设计
这篇文章是关于基于Matlab的PID控制仿真课程设计的，主要内容包括PID控制的基本原理、Matlab的应用、课程设计的目的和意义、课程设计的具体步骤和具体操作步骤。
文章采用客观正式的语气，结构合理，旨在解释基于Matlab的PID控制仿真课程设计的重要性和实施方法。
1. 简介PID控制是一种常见的控制算法，由比例项（P）、积分项（I）和微分项（D）组成，可以根据被控对象的实际输出与期望输出的偏差来调整控制器的输出，从而实现对被控对象的精确控制。
Matlab是一种强大的数学建模与仿真软件，广泛应用于工程领域，尤其在控制系统设计和仿真方面具有独特优势。
2. PID控制的基本原理PID控制算法根据被控对象的实际输出与期望输出的偏差来调整控制器的输出。
具体来说，比例项根据偏差的大小直接调整输出，积分项根据偏差的积累情况调整输出，微分项根据偏差的变化速度调整输出。
三者综合起来，可以实现对被控对象的精确控制。
3. Matlab在PID控制中的应用Matlab提供了丰富的工具箱，其中包括控制系统工具箱，可以方便地进行PID控制算法的设计、仿真和调试。
利用Matlab，可以快速建立被控对象的数学模型，设计PID控制器，并进行系统的仿真和性能分析，为工程实践提供重要支持。
4. 课程设计的目的和意义基于Matlab的PID控制仿真课程设计，旨在帮助学生深入理解PID控制算法的原理和实现方法，掌握Matlab在控制系统设计中的应用技能，提高学生的工程实践能力和创新思维。
5. 课程设计的具体步骤（1）理论学习：学生首先需要学习PID控制算法的基本原理和Matlab在控制系统设计中的应用知识，包括控制系统的建模、PID控制器的设计原理、Matlab的控制系统工具箱的基本使用方法等。
（2）案例分析：学生根据教师提供的PID控制实例，在Matlab环境下进行仿真分析，了解PID控制算法的具体应用场景和性能指标。
（3）课程设计任务：学生根据所学知识，选择一个具体的控制对象，如温度控制系统、水位控制系统等，利用Matlab建立其数学模型，设计PID控制器，并进行系统的仿真和性能分析。
基于MATLAB的PID控制器设计报告
MATLAB论文--基于控制系统的PID调节基于MATLAB 的PID 控制器摘要：本论文主要研究PID 控制器。
PID 控制是迄今为止最通用的控制方法，大多数反馈回路用该方法或其较小的变形来控制。
PID 控制器（亦称调节器）及其改进型因此成为工业过程控制中最常见的控制器 (至今在全世界过程控制中用的84%仍是纯PID 调节器，若改进型包含在内则超过90%)。
在PID 控制器的设计中，参数整定是最为重要的,随着计算机技术的迅速发展，对PID 参数的整定大多借助于一些先进的软件，例如目前得到广泛应用的MATLAB 仿真系统。
本论文主要介绍PID 的原理及简单的用法，探究控制器中各个参数对系统的影响，就是利用《自动控制原理》和《MATLAB 》所学的内容利用简单的方法研究PID 控制器的设计方法，并通过MATLAB 中的虚拟示波器观察系统完善后在阶跃信号下的输出波形。
关键字：PID 控制简介 PID 控制器原理 MATLAB 仿真 PID 参数的设定 正文：一、PID 控制简介PID 控制器又称PID 调节器，是工业过程控制系统中常用的有源校正装置。
长期以来，工业过程控制系统中多采用气动式PID 控制器。
由于气动组件维修方便，使用安全可靠，因此在某些特殊场合，例如爆炸式环境，仍然使用气动式PID 控制器。
随着运算放大器的发展和集成电路可靠性的日益提高，电子式PID 控制器已逐渐取代了气动式PID 控制器。
目前，已在开发微处理器PID 控制器。
这里，仅简要介绍PID 控制器的主要特性。
PID 调节器是一种线性调节器，它根据给定值)(t r 与实际输出值)(t c 构成的控制偏差： )(t e =)(t r －)(t c 将偏差的比例、积分、微分通过线性组合构成控制量，对控制对象进行控制，故称为PID 调节器。
在实际应用中，常根据对象的特征和控制要求，将P 、I 、D基本控制规律进行适当组合，以达到对被控对象进行有效控制的目的。
基于MATLAB的PID控制器设计资料
基于MATLAB的PID控制器设计资料PID控制器是一种经典控制器，可用于控制各种线性和非线性系统。
本文将介绍基于MATLAB的PID控制器的设计资料。
首先，我们需要了解PID控制器的工作原理。
PID控制器由三个主要组成部分组成：比例（P）项、积分（I）项和微分（D）项。
比例项根据目标值和实际输出之间的误差进行控制；积分项对误差进行积分，以消除累积的误差；微分项根据误差的变化率来调整控制输出。
在MATLAB中，我们可以使用pid函数来设计PID控制器。
pid函数的基本用法如下：```matlabKp=1;%比例增益Ki=1;%积分增益Kd=1;%微分增益controller = pid(Kp, Ki, Kd); % 创建PID控制器对象```要使用PID控制器，我们需要知道系统的传递函数或状态空间模型。
传递函数模型可以通过tf函数表示，状态空间模型可以通过ss函数表示。
```matlabs = tf('s');H=1/(s^2+2*s+1);%创建传递函数模型```接下来，我们可以使用feedback函数将PID控制器与系统模型相连，并进行闭环控制。
```matlabsys = feedback(controller*H, 1); % 创建闭环系统模型```通过对PID控制器参数的调整，我们可以实现系统的稳定性、快速响应和抗干扰性。
使用MATLAB的pidTuner工具箱可以帮助我们自动调整PID控制器的参数。
另外，MATLAB还提供了一些其他用于控制系统设计和分析的函数，例如step函数用于绘制系统的阶跃响应曲线，bode函数用于绘制系统的频率响应曲线。
```matlabstep(sys); % 绘制系统的阶跃响应曲线bode(sys); % 绘制系统的频率响应曲线```以上是基于MATLAB的PID控制器设计的一些基本资料。
在实际应用中，还有很多高级技术和方法可以用于更精确地设计和调整PID控制器。
基于MATLAB的模糊PID控制器的设计
基于MATLAB的模糊PID控制器的设计模糊PID控制器是一种常用的控制算法，可以解决传统PID控制器在非线性系统中效果不佳的问题。
在MATLAB中，可以使用fuzzylogic工具箱来设计模糊PID控制器。
模糊PID控制器的设计过程分为三个步骤：建立模糊系统、设计控制器和性能评估。
接下来，设计模糊PID控制器。
在MATLAB中，可以使用fuzzy工具箱提供的mamdani和sugeno两种模糊控制器类型。
其中，mamdani模糊控制器基于模糊规则的if-then逻辑，而sugeno模糊控制器使用模糊规则来计算模糊输出。
根据系统的具体需求，可以选择合适的模糊控制器类型，并设置相应的参数。
同时，可以使用模糊控制器设计工具来对模糊控制器进行优化和调整。
最后，对设计的模糊PID控制器进行性能评估。
在MATLAB中，可以使用模拟仿真工具对模糊PID控制器进行测试和评估。
具体方法是将模糊PID控制器与待控制的系统进行耦合，观察系统的响应和控制效果，并评估其性能和稳定性。
可以通过调整模糊PID控制器的参数和模糊规则来改善控制效果。
总之，基于MATLAB的模糊PID控制器设计包括建立模糊系统、设计控制器和性能评估三个步骤。
通过合理设置模糊输入、模糊输出和模糊规则，可以有效地解决非线性系统的控制问题。
同时，利用MATLAB提供的模糊控制器设计工具和性能评估工具，可以对模糊PID控制器进行优化和改进，以达到更好的控制效果和稳定性。
基于MATLAB的PID控制器设计
基于MATLAB的PID控制器设计PID控制器是一种常见的反馈控制器，广泛应用于工业控制系统中。
它通过测量被控变量与目标值之间的差异，根据比例、积分和微分三个参数对控制输入进行调整，以实现对系统的稳定性、精度和响应速度的控制。
MATLAB是一个功能强大的数学计算软件，提供了丰富的工具和功能，可以方便地进行PID控制器设计。
下面将介绍基于MATLAB的PID控制器设计步骤和方法。
1.确定被控对象：首先需要确定需要控制的对象，即被控变量。
可以是温度、速度、位置等物理变量。
2.建立数学模型：在进行PID控制器设计之前，需要建立被控对象的数学模型。
可以使用系统辨识方法或根据物理原理进行建模。
3.设计PID控制器：PID控制器由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个参数组成。
这些参数的合理选择对于控制器性能的好坏至关重要。
a.比例参数P：控制器输出的比例与误差的关系决定了控制器的灵敏度。
通过调整P参数的大小可以实现控制系统的稳定性和响应速度之间的折衷。
b.积分参数I：控制器积分误差的能力可以用来补偿系统误差和消除静态误差。
但是过大的积分参数可能导致系统震荡。
c.微分参数D：微分参数用来预测系统的变化趋势，通过减小过度调整和减少超调现象。
PID控制器的输出可以表示为：u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt其中，u(t)为控制器的输出信号，e(t)为目标值与被控变量之间的差异，Kp、Ki、Kd为比例、积分和微分参数。
4. 参数调整：PID控制器的性能取决于参数的选择和调整。
在MATLAB中，可以使用PID Tuner工具进行参数调整。
该工具可以自动化地对PID参数进行优化，以达到系统的最佳稳定性和性能。
5.控制器实现：设计好PID控制器后，需要将其应用于实际控制系统中。
在MATLAB中，可以使用控制系统工具箱提供的函数和命令来实现控制器的设计和实现。
总结而言，基于MATLAB的PID控制器设计可以通过确定被控对象、建立数学模型、设计PID控制器、参数调整和控制器实现等步骤来完成。
matlab实验四基于Matlab的PID控制器实验
实验四 基于Matlab 的PID 控制器实验一、实验目的1、掌握使用MATLAB 进行根轨迹法的控制系统设计2、掌握使用MATLAB 进行Bode 图法的系统的控制系统设计3、掌握使用MATLAB 进行PID 控制器设计 二、实验内容和要求1. 实验内容（1）练习MATLAB6.5或以上版本（2）练习掌握MATLAB 进行控制系统的设计 2. 实验要求：每位学生独立完成。
三、实验主要仪器设备和材料装有MATLAB6.5或以上版本的PC 机一台。
四、实验方法、步骤及结果测试1． 实验方法：上机练习。
2．实验步骤：（1）根据如图二阶系统，其中，0.7,0.5/n rad s ζω==，当有一阶跃信号作用于系统时，试计算特征量r p s p t t t σ、、、。
程序源代码： Wn=0.5; Rr=0.7; numo=[Wn^2];deno=conv([1,0],[1,2*Wn*Rr]); [num,den]=cloop(numo,deno,-1); G=tf(num,den); step(G); [Y ,T] =step(G)；[pos,tp,tr,ts2]=stepchar(Y,T);pos =4.7092tp =8.8343tr =4.2594ts2 =11.8317其中stepchar函数如下function [pos,tp,tr,ts2]=stepchar(y,t)%find pos and tp%返回阶跃响应输出y列向量的最大值mp及对应下标值ind [mp,ind]=max(y);%求取时间向量的长度dimtdimt=length(t);%确定最终的稳定值yssyss=y(dimt);pos=100*(mp-yss)/yss;tp=t(ind);% find rise time tr%确定输出为0.1时的时刻i=1;j=1;k=1;q=1;while y(i)<0.1i=i+1;endt1=t(i);%确定输出为0.9时的时刻 while y(j)<0.9 j=j+1; end t2=t(j); tr=t2-t1; % find ts2 i=dimt+1; n=0; while n==0 i=i-1; if i==1 n=1; elseif y(i)>=1.02 n=1; end endt1=t(i);i=dimt+1;n=0; while n==0 i=i-1; if y(i)<=0.98 n=1; end t2=t(i); if t1>t2 ts2=t1; else ts2=t2; end end（2）设被控对象的传递函数为0()(1)(0.51)kG s s s s =++试其设计要求：1v K s -=10，相角裕度为50度，幅值裕度为10dB ，试确定一个校正装置，以满足性能指标。
基于matlab的pid控制器设计
基于Matlab的PID控制器设计引言PID控制器是一种常用的闭环控制器，可以通过调整控制系统的输出，使其迅速、准确地响应给定的参考输入。
在Matlab中，我们可以利用其强大的控制系统工具箱来设计和实现PID控制器。
本文将详细介绍基于Matlab的PID控制器设计的步骤和方法，并结合示例演示其应用。
PID控制器概述什么是PID控制器PID控制器是一种比例-积分-微分控制器，可以通过对误差信号的比例、积分和微分操作来调整控制系统的输出。
其中，比例项负责反馈控制误差，积分项用于消除静态误差，微分项则用于抑制振荡和提高系统的响应速度。
PID控制器的基本原理PID控制器的输出由以下三个部分组成： - 比例项：比例项与控制误差成正比，生成一个与误差成比例的控制信号。
- 积分项：积分项计算误差的积分累加值，用于消除控制系统的静态误差。
- 微分项：微分项计算误差的导数，用于抑制振荡和提高系统的响应速度。
PID控制器的输出计算公式如下：u(t) = K_p \cdot e(t) + K_i \cdot \int e(t) \, dt + K_d \cdot \frac{de(t)}{dt}其中，u(t)为控制器的输出，K_p、K_i、K_d分别为比例、积分和微分增益，e(t)为控制误差。
基于Matlab的PID控制器设计步骤1. 系统建模在设计PID控制器之前，我们首先需要对控制系统进行建模。
使用Matlab的控制系统工具箱，可以通过输入系统的传递函数或状态空间模型来进行建模。
示例：建模一个二阶惯性系统我们以一个简单的二阶惯性系统为例，其传递函数为：G(s) = \frac{1}{s^2 + 2s + 1}在Matlab中，我们可以使用tf函数来定义系统的传递函数模型：s = tf('s');G = 1/(s^2 + 2*s + 1);2. 设计PID控制器设计PID控制器的关键是选择合适的增益参数。
基于matlab的pid控制器设计
基于matlab的pid控制器设计一、PID控制器的介绍PID控制器是工业控制领域中常用的控制器之一，也是最常见、最基础的控制器之一。
PID全称为Proportional-Integral-Differential，即比例-积分-微分控制器。
该控制器通过对目标系统的输入量进行比例、积分、微分处理，从而提高目标系统的稳定性和响应速度。
二、控制器设计的前提在进行PID控制器的设计之前，需要对被控对象的数学模型有一定的了解，包括传递函数和状态方程等。
同时，在PID控制器的设计过程中要有清晰的控制目标，比如控制系统的稳态误差、系统的响应速度等等。
三、基于MATLAB的PID控制器设计MATLAB是一个功能强大的数学计算软件，也是工程控制领域中常用的分析工具。
在MATLAB中，我们可以利用内置的PID工具箱来进行PID控制器的设计。
1. 设计PID控制器实际上，在MATLAB中设计PID控制器只需一行代码即可完成：>> C = pid(kp, ki, kd);其中，kp、ki、kd分别代表比例系数、积分系数和微分系数。
我们可以根据PID控制的要求来调整这些参数以获得最好的性能。
2. 仿真PID控制器在设计了PID控制器之后，我们需要将其嵌入到目标系统中进行仿真。
首先，我们要对被控对象进行建模，可以采用MATLAB提供的SIMULINK工具。
接着，将PID控制器与被控对象进行连接，并进行仿真。
>> sim('pid_controller');最后，我们可以通过结果分析工具来评估PID控制器在目标系统上的表现情况，从而进行参数调整和优化。
四、参考文献1. Skogestad, S. (2003). PID control: developments and directions. IEEE Control Systems Magazine, 23(2), 57-67.2. Astrom, K. J., & Hagglund, T. (1995). PID controllers: theory, design,and tuning. Instrument Society of America.3. Ljung, L. (1999). System identification: Theory for the user. Prentice-Hall.。
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基于MＡTＬAB的ＰID控制器设计报告————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期:基于ＭＡT ＬAB 的PI Ｄ 控制器设计一.PID 控制简介PID 控制是最早发展起来的经典控制策略， 是用于过程控制最有效的策略之一。
由于其原理简单、技术成，在实际应用中较易于整定， 在工业控制中得到了广泛的应用。
它最大的优点是不需了解被控对象精确的数学模型,只需在线根据系统误差及误差的变化率等简单参数, 经过经验进行调节器参数在线整定, 即可取得满意的结果， 具有很大的适应性和灵活性。
PID 调节器是一种线性调节器，它根据给定值)(t r 与实际输出值)(t c 构成的控制偏差: )(t e =)(t r －)(t c 将偏差的比例、积分、微分通过线性组合构成控制量,对控制对象进行控制,故称为ＰID 调节器。
在实际应用中，常根据对象的特征和控制要求，将P 、I 、D 基本控制规律进行适当组合，以达到对被控对象进行有效控制的目的。
例如,P 调节器，PI 调节器,PI Ｄ调节器等。
综上我选择P ＩＤ调节： 比例调节反应速度快，输出与输入同步,没有时间滞后，其动态特性好,但是比例调节的结果不能使被调参数完全回到给定值,而产生余差。
比例调节的结果不能使被调参数完全回到给定值，而产生余差。
在实际应用中为了达到更高的要求,常根据对象的特征和控制要求，将P 、I 、D 基本控制规律进行适当组合,以达到对被控对象进行有效控制的目的。
所以我选择ＰID 调节。
P ＩD 是以它的三种纠正算法而命名的。
这三种算法都是用加法调整被控制的数值。
而实际上这些加法运算大部分变成了减法运算因为被加数总是负值。
这三种算法是：比例- 来控制当前,误差值和一个负常数P(表示比例）相乘，然后和预定的值相加。
Ｐ只是在控制器的输出和系统的误差成比例的时候成立。
这种控制器输出的变化与输入控制器的偏差成比例关系。
比如说,一个电热器的控制器的比例尺范围是10°C，它的预定值是20°Ｃ。
那么它在１0°Ｃ的时候会输出100%，在15°C 的时候会输出5０%，在１9°C 的时候输出１0%,注意在误差是0的时候，控制器的输出也是0。
积分 - 来控制过去,误差值是过去一段时间的误差和，然后乘以一个负常数I,然后和预定值相加。
I从过去的平均误差值来找到系统的输出结果和预定值的平均误差。
一个简单的比例系统会振荡，会在预定值的附近来回变化，因为系统无法消除多余的纠正。
通过加上一个负的平均误差比例值,平均的系统误差值就会总是减少。
所以,最终这个PID回路系统会在预定值定下来。
微分 - 可提高系统的响应速度, 但其对高频干扰特别敏感, 甚至会导致系统失稳。
所以, 正确计算控制器的参数, 有效合理地实现PID控制器的设计，对于PIＤ控制器在过程控制中的广泛应用具有重要的理论和现实意义。
在ＰID控制系统中, PIＤ控制器分别对误差信号e(t)进行比例、积分与微分运算，其结果的加权和构成系统的控制信号u(t），送给对象模型加以控制。
PID控制器的数学描述为其传递函数可表示为:从根本上讲，设计PID控制器也就是确定其比例系数Kp、积分系数T i 和微分系数T ｄ，这三个系数取值的不同，决定了比例、积分和微分作用的强弱。
控制系统的整定就是在控制系统的结构已经确定、控制仪表和控制对象等处在正常状态的情况下, 适当选择控制器的参数使控制仪表的特性和控制对象的特性相配合, 从而使控制系统的运行达到最佳状态, 取得最好的控制效果。
二、原理分析与说明（1） PID控制原理与程序流程过程控制―对生产过程的某一或某些物理参数进行的自动控制1.模拟控制系统基本模拟反馈控制回路被控量的值由传感器或变送器来检测，这个值与给定值进行比较,得到偏差，模拟调节器依一定控制规律使操作变量变化,以使偏差趋近于零,其输出通过执行器作用于过程。
控制规律用对应的模拟硬件来实现，控制规律的修改需要更换模拟硬件。
2、微机过程控制系统微机过程控制系统基本框图以微型计算机作为控制器。
控制规律的实现，是通过软件来完成的。
改变控制规律，只要改变相应的程序即可。
（2) 数字ＰID 控制器1、模拟PID 控制规律的离散化模拟形式 离散化形式)()()(t c t r t e -= )()()(n c n r n e -=dT t de )( Tn e n e )1()(-- ⎰t dt t e 0)( ∑∑===ni n i i e T T i e 00)()( ２、数字ＰID 控制器的差分方程[]000)()()()1()()()()(u n u n u n u u n e n e T T i e T T n e K n u D I P ni D I P +++=+⎭⎬⎫⎩⎨⎧--++=∑= 式中 )()(n e K n u P P = 称为比例项∑==n i I P I i e T T K n u 0)()( 称为积分项[])1()()(--=n e n e TT K n u D P D 称为微分项 (3)采样周期的选择1、选择采样周期的重要性采样周期越小，数字模拟越精确，控制效果越接近连续控制。
对大多数算法,缩短采样周期可使控制回路性能改善,但采样周期缩短时,频繁的采样必然会占用较多的计算工作时间,同时也会增加计算机的计算负担，而对有些变化缓慢的受控对象无需很高的采样频率即可满意地进行跟踪，过多的采样反而没有多少实际意义。
2、选择采样周期的原则――采样定理最大采样周期 maxmax 21f T = 式中m ax f 为信号频率组分中最高频率分量。
(4)、选择采样周期应综合考虑的因素1、给定值的变化频率加到被控对象上的给定值变化频率越高,采样频率应越高，以使给定值的改变通过采样迅速得到反映，而不致在随动控制中产生大的时延。
２、被控对象的特性1） 考虑对象变化的缓急,若对象是慢速的热工或化工对象时，T 一般取得较大。
在对象变化较快的场合，T 应取得较小。
2)从系统抗干扰的性能要求来看,要求采样周期短，使扰动能迅速得到校正。
3、使用的算式和执行机构的类型1） 采样周期太小，会使积分作用、微分作用不明显。
同时，因受微机计算精度的影响，当采样周期小到一定程度时,前后两次采样的差别反映不出来，使调节作用因此而减弱。
2） 执行机构的动作惯性大,采样周期的选择要与之适应,否则执行机构来不及反应数字控制器输出值的变化。
4、控制的回路数要求控制的回路较多时，相应的采样周期越长，以使每个回路的调节算法都有足够的时间来完成。
控制的回路数ｎ与采样周期T 有如下关系：∑=≥nj j T T 1式中,Tj 是第ｊ个回路控制程序的执行时间。
三、传递函数1、传递函数 )12)(2)(5(8)(+++=s s s s G 2、传递函数性能分析(1）稳定性分析>>num=[8];de ｎ=[２ 15 27 10];G＝tｆ(num,ｄen）Transfeｒfuｎctｉon：８-－---－--------------－--－－-2 s^3 +15 ｓ^2 +27 s + １0 ＞> pzｍap(G)(2）未接入ＰＩＤ的阶跃响应曲线四、在MATLAＢ下实现PID控制器的设计与仿真１、参数计算(1）＞> num=[8];>>ｄeｎ＝coｎv([1５],conv([１2],[2 1]));>＞G=tf(num,dｅｎ)；>> sｔeｐ（G,15）;>> ｓtep(G,１0０）;>> ｓtep(G，50）;k=dcgaｉn(num,ｄeｎ)k =0.８00０由图可知，取Ｌ=0.614 Ｔ=3．18６。
于读图存在误差，因此参数仍需整定。
2、设计PID控制器（1）已知对象的Ｋ、L 和T 值后,根据Ziegler—Nichoｌs整定公式编写一个MＡTＬAB函数ｚｉeglｅｒ_sｔd ( )用以设计PID控制器。
>> functｉon ［num,deｎ,Ｋp,Ｔi,Tｄ,H]=Zｉegｌer_stｄ(key，varｓ) Ｔi=[ ];Ｔd=[ ]；H=[］；Ｋ=vａrs（1) ；L=vａrs（２) ；Ｔ=vａｒs(3）;a=K*L/T;if key==1nｕm=１/a; %判断设计P控制器ｅlseif ｋey＝＝2Kｐ＝0.9/a;Ｔi=3.３３*Ｌ; %判断设计PＩ控制器elsｅiｆkey＝=３,Kp=1．2/ａ;Ti=2*Ｌ;Tｄ=L／2; %判断设计PＩD控制器endsｗiｔｃh keｙcase １ｎuｍ＝Kp;ｄeｎ=1; % Ｐ控制器caｓe 2num=Kp*[Ｔi,1]；den＝［Ti,0］; %ＰI控制器case 3 % PID控制器p0=[Ti*Td,0,０];p1=[0，Ｔｉ,1]；ｐ2=［0,０，1];p3=p０+p１+ｐ２；ｐ4=Kp*p3;ｎum＝p4/Ti；dｅn=[1，0]；eｎdK＝0.8000;L=０．614;T＝３.168;［num,dｅn，Kp，Tｉ,Tｄ]=Ziegler_ｓtd (3，［K,L,T]) nｕｍ=2.３８95 7.7834 12.6７6５ｄen =1 0Ｋp =7.783４Tｉ=１.2280Ｔd =0.3070（２)动态仿真集成环境Ｓｉmuliｎｋ下构造系统模型由图可以看出，经过调节参数之后超调量明显减小，响应曲线平滑,调节时间理想，较符合设计要求。
五、结论利用经典PID 控制法对锅炉水位进行控制,通过多次对i T 、d T、K p 三个参数的调节,有效地改善了系统的动态性能,达到了控制目的。
利用M ＡＴLAB 实现PID 控制器的离线设计和整定, 并可实现实验室仿真。
摆脱了实际试验条件的限制，但是这种常规的P ＩＤ 控制不具有自适应性, 在长期工作时对象参数会产生偏移,并且根据实际系统的不同,参数也应作出相应的调整，最终达到设计的目的。
六、心得体会三周的实习结束了，我们学到了很多，总体来说这次的课程设计总的来说并不是特别容易,虽然我们在课堂上学到了不少有用的知识，可真正实践起来就发现自己缺少的太少。
我到图书馆来找过资料，也上网差了不少资料,在查找和阅读的过程中真的学到不少的知识。
当然,在做作业的时候我遇到了不少问题，在和周围同学的探讨中我们找到了答案,大家共同进步。
通过课程设计让我们更加深刻的体会到实践的重要性,平时我们多是学习理论知识，上机实践的机会少,自己也少练习，在实践方面确实欠缺不少，需要我们今后加强练习。
通过这次实习,我知道了任何事都要靠自己,只有自己的知识才是真正的知识，这让我在以后的工作生活中有了更好的动力!感谢老师的耐心指导和悉心教导！七、参考资料【1】胡寿松《自动控制原理》科学出版社【２】赵雅兴主编《电子线路PSPIＣE分析与设计》天津大学出版社【3】薛定宇《基于MATＬＡB／Ｓimulｉnk系统仿真技术与应用》清华大学出版社。