计算机自动控制与MATLAB实现的研究
PID控制算法及MATLAB仿真分析
题目：以PID控制进行系统仿真学院自动化学院专业班级工业自动化111班学生姓名黄熙晴目录1 引言 (1)1.1本论文研究内容 (1)2 PID控制算法 (1)2.1模拟PID控制算法 (1)2.2数字式PID控制算法 (3)2.3PID控制算法的改进 (5)2.3.1微分项的改进 (5)2.3.2积分项的改进 (9)2.4模糊PID控制算法 (11)2.4.1模糊推理的系统结构 (12)2.4.2 PID参数在线整定原则 (12)2.5PID控制器研究面临的主要问题 .................................. 错误！未定义书签。
3 MATLAB编程和仿真 (13)3.1PID控制算法分析 (13)3.2MATLAB仿真 (15)4结语 (20)参考文献...................................................................................... 错误！未定义书签。
1 引言PID控制器以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。
光学表面等离子共振生物传感技术受温度影响很大，因此设计高精度的温度控制器对于生物分析仪十分重要。
研究PID的控制算法是PID控制器整定参数优化和设定的关键技术之一。
在工业过程控制中，目前采用最多的控制方式依然是PID方式。
它具有容易实现、控制效果好、鲁棒性强等特点，同时它原理简单，参数物理意义明确，理论分析体系完整，并为工程界所熟悉，因而在工业过程控制中得到了广泛应用。
在实际的应用中，许多被控过程机理复杂，具有高度非线性、时变不确定性和纯滞后等特点，特别是在噪声、负载扰动等因素的影响下，参数复杂烦琐的整定过程一直困扰着工程技术人员。
为了减少参数整定的工作量，克服因环境变化或扰动作用造成系统性能的降低，就要提出一种PID控制参数的自动整定。
1.2本论文研究内容本文在介绍传统的PID控制算法，并对传统算法改进后，在学习的基础上提出一种模糊参数自整定方法，这种模糊控制的PID算法必须精确地确定对象模型。
matlab课程设计自动控制原理
matlab课程设计自动控制原理一、教学目标本课程的目标是使学生掌握自动控制原理的基本概念和MATLAB在自动控制领域的应用。
通过本课程的学习，学生应能理解自动控制系统的组成、工作原理和设计方法，熟练运用MATLAB进行自动控制系统的分析和仿真。
知识目标：学生通过本课程的学习，应掌握自动控制基本理论、MATLAB基本操作和自动控制系统仿真方法。
技能目标：学生应能熟练使用MATLAB进行自动控制系统的建模、仿真和分析，具备一定的实际问题解决能力。
情感态度价值观目标：培养学生对自动控制技术的兴趣和热情，提高学生运用现代技术手段进行科学研究的能力，培养学生的创新精神和团队合作意识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括自动控制原理的基本概念、MATLAB的基本操作和自动控制系统的仿真方法。
1.自动控制原理：包括自动控制系统的组成、数学模型、稳定性分析、控制器设计和校正方法等。
2.MATLAB基本操作：包括MATLAB的安装和启动、变量和数据类型、矩阵运算、编程和函数的使用等。
3.自动控制系统仿真：包括MATLAB仿真环境的设置、Simulink的介绍和应用、控制系统仿真的方法和步骤等。
三、教学方法本课程采用讲授法、案例分析法和实验法相结合的教学方法。
1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握自动控制原理的基本概念和MATLAB的基本操作。
2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生理解和掌握自动控制系统的建模和仿真方法。
3.实验法：通过上机实验，使学生熟练掌握MATLAB自动控制系统仿真工具的使用，提高学生的实际操作能力。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、多媒体资料和实验室设备。
1.教材：选用《自动控制原理》和《MATLAB基础教程》作为主要教材，为学生提供系统的理论知识和实践指导。
2.多媒体资料：制作课件、教学视频等，以图文并茂的形式展示自动控制原理和MATLAB的操作方法。
3.实验室设备：提供计算机和MATLAB软件，供学生进行自动控制系统的仿真实验。
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文目录一、内容概括 (2)1. 研究背景和意义 (3)2. 国内外研究现状 (4)3. 研究目的和内容 (5)二、MATLAB控制系统仿真基础 (7)三、控制系统建模 (8)1. 控制系统模型概述 (10)2. MATLAB建模方法 (11)3. 系统模型的验证与校正 (12)四、控制系统性能分析 (14)1. 稳定性分析 (14)2. 响应性能分析 (16)3. 误差性能分析 (17)五、基于MATLAB控制系统的设计与应用实例分析 (19)1. 控制系统设计要求与方案选择 (20)2. 基于MATLAB的控制系统设计流程 (22)3. 实例一 (23)4. 实例二 (25)六、优化算法在控制系统中的应用及MATLAB实现 (26)1. 优化算法概述及其在控制系统中的应用价值 (28)2. 优化算法介绍及MATLAB实现方法 (29)3. 基于MATLAB的优化算法在控制系统中的实践应用案例及分析对比研究31一、内容概括本论文旨在探讨基于MATLAB控制系统的仿真与应用，通过对控制系统进行深入的理论分析和实际应用研究，提出一种有效的控制系统设计方案，并通过实验验证其正确性和有效性。
本文对控制系统的基本理论进行了详细的阐述，包括控制系统的定义、分类、性能指标以及设计方法。
我们以一个具体的控制系统为例，对其进行分析和设计。
在这个过程中，我们运用MATLAB软件作为主要的仿真工具，对控制系统的稳定性、动态响应、鲁棒性等方面进行了全面的仿真分析。
在完成理论分析和实际设计之后，我们进一步研究了基于MATLAB 的控制系统仿真方法。
通过对仿真模型的建立、仿真参数的选择以及仿真结果的分析，我们提出了一种高效的仿真策略。
我们将所设计的控制系统应用于实际场景中，通过实验数据验证了所提出方案的有效性和可行性。
本论文通过理论与实践相结合的方法，深入探讨了基于MATLAB 控制系统的仿真与应用。
自动控制原理实验
自动控制原理实验实验一 控制系统的数学模型一、 实验目的1. 熟悉Matlab 的实验环境，掌握Matlab 建立系统数学模型的方法。
2. 学习构成典型环节的模拟电路并掌握典型环节的软件仿真方法。
3. 学习由阶跃响应计算典型环节的传递函数。
二、 实验内容1. 已知图1.1中()G s 和()H s 两方框相对应的微分方程分别是：()610()20()()205()10()dc t c t e t dtdb t b t c t dt+=+=且满足零初始条件，用Matlab 求传递函数()()C s R s 和()()E s R s 。
图1.1 系统结构图2. 构成比例环节、惯性环节、积分环节、比例-积分环节、比例-微分环节和比例-积分-微分环节的模拟电路并用Matlab 仿真；3. 求以上各个环节的单位阶跃响应。
三、 实验原理1. 构成比例环节的模拟电路如图1.2所示，该电路的传递函数为：21().R G s R =-图1.2 比例环节的模拟电路原理图2. 构成惯性环节的模拟电路如图1.3所示，该电路的传递函数为：221(),,.1R KG s K T R C Ts R =-==+图1.2 惯性环节的模拟电路原理图3. 构成积分环节的模拟电路如图1.3所示，该电路的传递函数为：1(),.G s T RC Ts==图1.3 积分环节的模拟电路原理图4. 构成比例-积分环节的模拟电路如图1.4所示，该电路的传递函数为：2211()1,,.R G s K K T R C Ts R ⎛⎫=-+== ⎪⎝⎭图1.4 比例-积分环节的模拟电路原理图5. 构成比例-微分环节的模拟电路如图1.5所示，该电路的传递函数为：221()(1),,.R G s K Ts K T R C R =-+==图1.5 比例-微分环节的模拟电路原理图6. 构成比例-积分-微分环节的模拟电路如图1.6所示，该电路的传递函数为：121211212121121()1(1)()()()()()p d i f p i i ff i f f f f f d f f G s K T s T s R R R R C K R R C T R CT R R C R R C R R R R R R CC T R R C R R C⎛⎫=++ ⎪⎝⎭++=+==+++++=+++图1.6 比例-积分-微分环节的模拟电路原理图四、实验要求1.画出各环节的模拟电路图。
基于MATLAB仿真的机器人运动学建模及控制技术研究
基于MATLAB仿真的机器人运动学建模及控制技术研究机器人的普及与应用越来越广泛，成为了工业自动化的重要组成部分。
但是，如何对机器人进行运动学建模与控制是机器人研究的重要问题之一。
近年来，由于计算机技术的发展，基于MATLAB仿真的机器人运动学建模及控制技术研究得到了广泛应用。
本文将对此方面的研究进行探讨。
一、机器人运动学建模机器人的运动学建模是指利用几何学和代数学知识来描述机器人的运动规律，从而实现机器人的运动控制。
根据机器人的类型，可以采用不同的方法进行运动学建模。
1、串联机器人的运动学建模串联机器人指的是由各种关节通过齿轮、链条等联接的机器人。
其运动学建模主要是研究各关节的角度、速度、加速度等变量与末端执行器之间的关系，从而实现机器人的控制。
这种建模的方法主要基于牛顿-欧拉方法，可以通过MATLAB中的符号化计算实现。
首先，需要对各个关节进行标号，并定义每个关节和基座之间的距离和角度。
然后，可以运用牛顿-欧拉方法来用关节运动学参数表示末端执行器的位置和姿态变量。
最后，通过控制关节运动学参数来控制机器人的运动。
2、并联机器人的运动学建模并联机器人由多个平台和机械臂组成，并联机器人可以同时控制多个执行器，从而实现更高效的工作。
并联机器人的运动学建模主要是研究机器人末端执行器的位置和姿态变量与各个执行器之间的关系。
建模方法主要包括支点变换法和雅可比矩阵法。
其中支点变换法是将并联机器人转化为串联机器人的形式，然后用串联机器人的运动学进行建模。
而雅可比矩阵法则是运用雅可比矩阵来建立机器人末端执行器的运动学模型，从而实现机器人的控制。
二、机器人运动控制机器人运动控制是指根据机器人的运动学模型，利用控制算法控制机器人的运动状态和轨迹。
在控制机器人的运动过程中，主要的控制方法包括开环控制、PID 控制和反馈控制等。
1、开环控制开环控制是一种简单的控制方法，即在机器人刚开始运动时就预设好机器人的运动轨迹和速度。
自动控制原理实验指导书(11.09版)
河南机电高等专科学校《自动控制原理》实验指导书专业：电气自动化技术、计算机控制技术生产过程自动化技术等吴君晓编2008年9月目录实验一 (2)实验二 (4)实验三 (6)实验四 (8)实验五 (10)实验六 (12)实验七 (14)实验八 (15)实验九 (17)实验一建立MATLAB环境下控制系统数学模型一. 实验目的1.熟悉MATLAB实验环境，掌握MATLAB命令窗口的基本操作。
2.掌握MATLAB建立控制系统数学模型的命令及模型相互转换的方法。
3.掌握使用MATLAB命令化简模型基本连接的方法。
二、实验设备和仪器1．计算机2. MATLAB软件三、实验原理控制系统常用的数学模型有四种：传递函数模型（tf对象）、零极点增益模型（zpk对象）、结构框图模型和状态空间模型（ss对象）。
经典控制理论中数学模型一般使用前三种模型，状态空间模型属于现代控制理论范畴。
1.传递函数模型（也称为多项式模型）连续系统的传递函数模型为：在MATLAB中用分子、分母多项式系数按s的降幂次序构成两个向量：num = [ b0 , b1 ,…, bm ] ，den = [ a0 , a1 ,…, an]。
用函数tf ( )来建立控制系统的传递函数模型，其命令调用格式为：G = tf ( num , den )注意：对于已知的多项式模型传递函数，其分子、分母多项式系数两个向量可分别用G.num{1}与G.den{1}命令求出。
2.零极点增益模型零极点模型是是分别对原传递函数的分子、分母进行因式分解，以获得系统的零点和极点的表示形式。
式中，K为系统增益，z1，z2，…，z m为系统零点，p1，p2，…，p n为系统极点。
在MATLAB 中，用向量z，p，k构成矢量组[ z, p, k ]表示系统。
即z = [ z1, z2 ,…,z m ]，p = [ p1, p2,…, p n ]，k = [ k ],用函数命令zpk ( )来建立系统的零极点增益模型，其函数调用格式为：G = zpk ( z, p, k )3.控制系统模型间的相互转换零极点模型转换为多项式模型: G＝zpk(G)多项式模型转化为零极点模型: G＝tf(G)4.系统反馈连接之后的等效传递函数两个环节反馈连接后，其等效传递函数可用feedback ( )函数求得。
Matlab在智能控制与自动化系统中的应用案例
Matlab在智能控制与自动化系统中的应用案例智能控制与自动化系统是当今科技领域的热门话题，它涉及到诸多领域，如机器学习、人工智能、机器视觉等。
而Matlab作为一种功能强大的编程语言和软件工具，被广泛应用于智能控制与自动化系统中。
本文将探讨Matlab在该领域中的应用案例，并分析其在实际系统中的作用。
一、机器学习机器学习是智能控制与自动化系统中不可或缺的一部分。
通过机器学习算法，系统可以根据大量的数据进行学习和预测，从而实现自动化控制。
Matlab提供了丰富的机器学习工具和函数，极大地简化了机器学习的实现过程。
以图像识别为例，在智能控制与自动化领域，图像识别广泛应用于人脸识别、物体检测等场景。
Matlab中的图像处理工具箱提供了多种图像特征提取、分类和识别的算法，方便了图像识别的实现。
通过Matlab，可以使用深度学习库来实现卷积神经网络（CNN），从而提高图像识别的精确度和效率。
二、控制系统设计控制系统设计是智能控制与自动化系统中的核心任务。
Matlab提供了丰富的工具箱和函数，支持不同领域的控制系统设计，如PID控制、模糊控制、自适应控制等。
以PID控制为例，PID是一种经典的控制算法，在许多自动化系统中得到广泛应用。
Matlab中的控制系统工具箱可以帮助工程师快速设计和调整PID控制器参数，并通过仿真验证控制效果。
此外，Matlab还提供了优化工具箱，可以根据系统的性能指标，自动优化控制器参数，从而进一步提高控制系统的性能。
三、机器视觉机器视觉是智能控制与自动化系统中的另一个重要领域。
它通过图像和视频数据，实现对现实世界的理解和感知。
Matlab提供了强大的图像处理和计算机视觉工具箱，可以帮助开发人员快速实现各种机器视觉应用。
在工业自动化领域，机器视觉可以用于检测和识别产品缺陷，提高生产线的质量和效率。
通过Matlab，可以利用图像处理和模式识别算法，实现对产品的自动检测和分类。
此外，Matlab的计算机视觉工具箱还提供了特征提取和目标跟踪等功能，可用于实现自动导航和无人车等应用。
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现随着现代科技的不断发展，越来越多的技术应用到现代控制系统中，而控制系统的分析与设计更是一项复杂的技术。
为了更好地实现现代控制系统的分析与设计，计算机技术尤其是基于Matlab的计算机仿真技术在现代控制系统分析与设计中已发挥着越来越重要的作用。
本文旨在介绍基于Matlab的仿真技术，总结它在现代控制系统分析与设计中的应用，为研究者们提供一个思考Matlab技术在现代控制系统分析与设计中的可能性的契机。
Matlab是当今流行的科学计算软件，它的设计特别适合进行矩阵运算和信号处理等工作，可以有效地处理大量复杂的数字信息，因此成为现代计算机技术应用于控制系统分析和设计的重要工具。
基于Matlab的仿真技术主要用于建立控制系统的动态模型，分析系统的特性，评估系统的性能，模拟系统的行为，确定系统的参数，优化系统的性能。
基于Matlab的仿真技术已被广泛应用于现代控制系统的设计中。
首先，基于Matlab的仿真技术可以有效地提高系统设计的效率。
通过实现对控制系统的动态模型建模，可以快速搭建出真实系统的模拟系统，并可以使用计算机来模拟系统行为，可以有效地缩短控制系统设计的周期。
其次，基于Matlab的仿真技术可以有效地改善系统设计质量。
通过分析模拟系统的行为，可以寻找更合理的解决方案，从而改善系统设计的质量。
第三，基于Matlab的仿真技术可以有效地确定系统参数。
通过在模拟系统中添加不同参数，并通过对系统模拟行为的分析，可以确定使系统更加有效的参数组合。
最后，基于Matlab的仿真技术可以有效地优化系统性能。
通过对系统行为的分析，可以识别出系统存在的问题，并设计相应的优化策略，从而实现系统性能的最佳化。
综上所述，基于Matlab的仿真技术在现代控制系统分析与设计中发挥着重要的作用，不仅可以提高系统设计的效率，而且可以改善系统设计的质量，确定系统参数，优化系统性能。
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计算机自动控制与MATLAB实现的研究
摘要：文章对计算机自动控制系统进行了研究，总结实现计算机控制系统的具体设计思想和方法。
还通过运用matlab的仿真，来验证系统描绘和稳定性，从多方面来对计算机自动控制方面进行阐述。
关键词：计算机自动控制 matlab仿真
中图分类号：tp13 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013）02-0073-01
计算机在我国现代工业生产自动化中发挥着重要的作用，自动控制是利用计算机来对操作过程进行远程控制，对系统进行检测和控制，而目前控制系统的设计和实现都是采用组态软件的操作方法。
对于设计对象与设计部分没有严格的界限，因此可以把面向设计对象分析理解为是面向对象设计的组成的一个部分，面向对象设计的基本出发点是尽可能按照人类的思维去分析和解决问题，能够很好进行人工系统的仿真，模拟现实世界，来完成计算机与人类直接的对接。
一、自动控制系统的设计特点及应用
从设计者的角度出发，面向对象的自动控制在系统的设计是面向被控制系统对象的一种设计方法，控制系统的设计人员要将控制系统分成许多对象构成的子系统，同时，将控制系统中的硬件以及物理量虚拟为相应的对象。
设计者的目的要确定被控制系统对象属性及控制方法，将各种控制连接起来，封装在控制系统内，调用控制
对象进行操作，完成各项数据的传递及计算操作。
面向对象设计则要看做是从对象中提炼出来并定义对象之间的
交互协议，定义数据的结构和过程上，还可以将面向对象的自动控制系统设计为两个方向：高级方向、低级方向。
高级方向的设计主要是解决自动控制系统划分为较大的对象；低级方向设计则是通过设计来确定对象的方法和属性。
面对对象是想是指软件功能的实现过程，包括对每个对象内部功能的实现，来确定对象那些处理能力在那些类中进行描述，最终实现系统的界面输出形式。
二、自动控制系统的matlab的表达方式
自动控制分析过程，是将时间区域上的表达映射到复数区域中，之后在进行性能分析。
时间区域分析虽然具有直观和准确表达的优点，但是在分析系统的稳定上、瞬态过程和稳态误差以及微积方程的求解上还有一定的弊端，所以采取复数域上的分析方法。
控制系统最常用的分析方法。
控制系统最常用的分析主要有两个步骤：一是确定激励信号；二是确定传递函数的形式，最后求出响应。
一种输入为单位冲击响应函数的impulse（sys）：一般用于绘制系统sys（由函数zpk、ss或tf产生）的单位激励响应，结果不返回数据，只返回图形。
第二种为输入阶跃响应函数setp（sys），这种函数用于绘制系统sys（由函数zpk、ss或tf产生）的阶跃响应，其计算结果不返回数据，只返回图形，案例如下：
设系统函数为：g（s）=4/（s2+2s+5）；求其脉冲响应。
matlab的编写程序如下：
>> sys = tf （4，[1 14]）；
> > implus （sys）；
> > title （脉冲响应）；
程序运行结果如图1所示
控制系统稳定性的判断：
设系统特征方程为s5+s4+2s3+5s2+3s+4=0，计算其特征并计算系统的稳定性。
在计算机command windows窗口下输入下列程序，计算结果输出如下：
上面计算机结果中两个复数计算结果是两个实部大于零的根，所以系统为不稳定。
已知系统开环传递函数g（s）=10000/[s（s2+5s+100）]，在command windows窗口输入程序，用阶跃相应曲线验证，如下图2。
从输入的响应曲线来看为不收敛，可以推断出该系统不稳定。
三、结论
总之，计算机自动控制的事项是一个将业务逻辑由具体的编程技术当中提取出来的过程，将问题的最主要的方面抽象成一个简单的框架，来解决主要矛盾。
在解决的过程中，将问题化解为多个细小问题，再去解决细节问题，计算机自动化控制是一个将繁琐华为简便的过程，是为人们提供方便服务的工具。
参考文献：
[1]结硕，韩光胜.matlab在自动控制原理实验中的应用[j].实验技术与管理，2012，2.
[2]严晓峰，王先成.面想对象建模方法[j].硅谷，2008（10）.
[3]李霖.面向对象技术在软件开发中的应用[j].科技信息，2007（27）.。