MATLAB控制系统与仿真
应用MATLAB控制系统仿真

01
根据系统性能要求,设计比例、积分、微分控制器参数,优化
系统性能。
状态反馈控制器设计
02
通过状态反馈控制器设计,实现系统的最优控制。
鲁棒控制器设计
03
针对不确定性系统,设计鲁棒控制器,提高系统对参数变化的
适应性。
04
控制系统仿真的动态行为,通过建立和求解微 分方程来模拟系统的动态响应。
性能等。
05
Matlab控制系统仿真实 例
一阶系统仿真
总结词:简单模拟
详细描述:一阶系统是最简 单的控制系统,其动态行为 可以用一个一阶微分方程描 述。在Matlab中,可以使用 `tf`函数创建一个一阶传递函 数模型,然后使用`step`函 数进行仿真。
总结词:性能分析
详细描述:通过仿真,可以 观察一阶系统的响应曲线, 包括超调和调节时间等性能 指标。使用Matlab的绘图功 能,可以直观地展示系统的 动态行为。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
适用于模拟数字控制系统、采样控制系统等。
实时仿真
01
在实际硬件上实时模拟控制系统的动态行为,通过将
控制算法嵌入到实际控制系统中进行实时仿真。
02
使用Matlab中的`real-time workshop`等工具箱进
行建模和仿真,可以方便地实现实时仿真。
03
适用于模拟实际控制系统、验证控制算法的正确性和
实时仿真
Matlab支持实时仿真,可以在实 际硬件上运行控制算法,进行系 统测试。
02
控制系统数学模型
线性时不变系统
线性时不变系统(LTI)是指系统的输出与输入之间的关系 可以用线性常数来描述的系统。在控制系统中,LTI系统是 最常见的系统类型之一。
《MATLAB与控制系统仿真》实验报告

《MATLAB与控制系统仿真》实验报告一、实验目的本实验旨在通过MATLAB软件进行控制系统的仿真,并通过仿真结果分析控制系统的性能。
二、实验器材1.计算机2.MATLAB软件三、实验内容1.搭建控制系统模型在MATLAB软件中,通过使用控制系统工具箱,我们可以搭建不同类型的控制系统模型。
本实验中我们选择了一个简单的比例控制系统模型。
2.设定输入信号我们需要为控制系统提供输入信号进行仿真。
在MATLAB中,我们可以使用信号工具箱来产生不同类型的信号。
本实验中,我们选择了一个阶跃信号作为输入信号。
3.运行仿真通过设置模型参数、输入信号以及仿真时间等相关参数后,我们可以运行仿真。
MATLAB会根据系统模型和输入信号产生输出信号,并显示在仿真界面上。
4.分析控制系统性能根据仿真结果,我们可以对控制系统的性能进行分析。
常见的性能指标包括系统的稳态误差、超调量、响应时间等。
四、实验步骤1. 打开MATLAB软件,并在命令窗口中输入“controlSystemDesigner”命令,打开控制系统工具箱。
2.在控制系统工具箱中选择比例控制器模型,并设置相应的增益参数。
3.在信号工具箱中选择阶跃信号,并设置相应的幅值和起始时间。
4.在仿真界面中设置仿真时间,并点击运行按钮,开始仿真。
5.根据仿真结果,分析控制系统的性能指标,并记录下相应的数值,并根据数值进行分析和讨论。
五、实验结果与分析根据运行仿真获得的结果,我们可以得到控制系统的输出信号曲线。
通过观察输出信号的稳态值、超调量、响应时间等性能指标,我们可以对控制系统的性能进行分析和评价。
六、实验总结通过本次实验,我们学习了如何使用MATLAB软件进行控制系统仿真,并提取控制系统的性能指标。
通过实验,我们可以更加直观地理解控制系统的工作原理,为控制系统设计和分析提供了重要的工具和思路。
七、实验心得通过本次实验,我深刻理解了控制系统仿真的重要性和必要性。
MATLAB软件提供了强大的仿真工具和功能,能够帮助我们更好地理解和分析控制系统的性能。
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。
MATLAB与控制系统仿真

用tf( )命令可以建立一个传递函数模型,或将零极点增益模型和 状态空间模型转换为传递函数模型。 tf( )命令调用格式如下: Sys=tf(num,den): 用于生成S传递函数。
传递函数的部分分式展开 传递函数有时需要进行有理分式的分式展开。所谓部分 分式展开,就是将高阶的有理分式化为若干个一阶有理 分式之和的形式。如果传递函数G(s)不包含多重极点, 那么,将G(s)用部分分式展开后即可得到: n r
其中,k是常数项,对于真分式来说 k=0; r是各分式的系数,p是系统的极点。 MATLAB提供了一条函数residue( )可以求解有理分式的 部分分式展开,其基本调用格式为:(R,P,K)=residue(B,A) 其中B和A分别是降幂排列的该有理分式的分子和分母多 项式系数:R是求得的部分分式展开的各分式系数,P是 系统极点,K是常数项。
G1 ( s ) s5 ( s 1)(s 3 )
G2 ( s ) s 2 4s 4 )
系统输入信号为r(t)=sin(t),用Simulink求系统输出响应。
5.3.2 时域响应性能指标求取
调用单位阶跃响应函数step(),可以获得系统的单位阶跃 响应,当采用[y,t]=step(G)的调用格式时,通过对y,t的计 算,可以得到时域性能指标。 1. 峰值时间(timetopeak) [Y,k]=max(y) %求出y的峰值及相应的时间 timetopeak=t(k) %获得峰值时间 2 . 超调量(percentovershoot) C=dcgain(G) %求取系统的终值 [Y,k]=max(y) %求出y的峰值及相应的时间 percentovershoot=100*(Y-C)/C %计算超调量
基于MATLAB的控制系统设计与仿真实践

基于MATLAB的控制系统设计与仿真实践控制系统设计是现代工程领域中至关重要的一部分,它涉及到对系统动态特性的分析、建模、控制器设计以及性能评估等方面。
MATLAB作为一种强大的工程计算软件,在控制系统设计与仿真方面有着广泛的应用。
本文将介绍基于MATLAB的控制系统设计与仿真实践,包括系统建模、控制器设计、性能评估等内容。
1. 控制系统设计概述控制系统是通过对被控对象施加某种影响,使其按照既定要求或规律运动的系统。
在控制系统设计中,首先需要对被控对象进行建模,以便进行后续的分析和设计。
MATLAB提供了丰富的工具和函数,可以帮助工程师快速准确地建立系统模型。
2. 系统建模与仿真在MATLAB中,可以利用Simulink工具进行系统建模和仿真。
Simulink是MATLAB中用于多域仿真和建模的工具,用户可以通过拖拽图形化组件来搭建整个系统模型。
同时,Simulink还提供了各种信号源、传感器、执行器等组件,方便用户快速搭建复杂的控制系统模型。
3. 控制器设计控制器是控制系统中至关重要的一部分,它根据系统反馈信息对输出信号进行调节,以使系统输出达到期望值。
在MATLAB中,可以利用Control System Toolbox进行各种类型的控制器设计,包括PID控制器、根轨迹设计、频域设计等。
工程师可以根据系统需求选择合适的控制器类型,并通过MATLAB进行参数调节和性能优化。
4. 性能评估与优化在控制系统设计过程中,性能评估是必不可少的一环。
MATLAB提供了丰富的工具和函数,可以帮助工程师对系统进行性能评估,并进行优化改进。
通过仿真实验和数据分析,工程师可以评估系统的稳定性、鲁棒性、响应速度等指标,并针对性地进行调整和改进。
5. 实例演示为了更好地说明基于MATLAB的控制系统设计与仿真实践,我们将以一个简单的直流电机速度控制系统为例进行演示。
首先我们将建立电机数学模型,并设计PID速度控制器;然后利用Simulink搭建整个闭环控制系统,并进行仿真实验;最后通过MATLAB对系统性能进行评估和优化。
基于MATLAB自动控制系统时域频域分析与仿真

基于MATLAB自动控制系统时域频域分析与仿真MATLAB是一款强大的数学软件,也是自动控制系统设计的常用工具。
它不仅可以进行时域分析和频域分析,还可以进行相关仿真实验。
本文将详细介绍MATLAB如何进行自动控制系统的时域和频域分析,以及如何进行仿真实验。
一、时域分析时域分析是指对系统的输入信号和输出信号进行时域上的观察和分析,以了解系统的动态特性和稳定性。
MATLAB提供了一系列的时域分析工具,如时域响应分析、稳态分析和步骤响应分析等。
1.时域响应分析通过时域响应分析,可以观察系统对于不同的输入信号的响应情况。
在MATLAB中,可以使用`lsim`函数进行系统的时域仿真。
具体步骤如下:- 利用`tf`函数或`ss`函数创建系统模型。
-定义输入信号。
- 使用`lsim`函数进行时域仿真,并绘制系统输出信号。
例如,假设我们有一个二阶传递函数模型,并且输入信号为一个单位阶跃函数,可以通过以下代码进行时域仿真:```num = [1];den = [1, 1, 1];sys = tf(num, den);t=0:0.1:10;u = ones(size(t));[y, t, x] = lsim(sys, u, t);plot(t, y)```上述代码中,`num`和`den`分别表示系统的分子和分母多项式系数,`sys`表示系统模型,`t`表示时间序列,`u`表示输入信号,`y`表示输出信号。
通过绘制输出信号与时间的关系,可以观察到系统的响应情况。
2.稳态分析稳态分析用于研究系统在稳态下的性能指标,如稳态误差和稳态标准差。
在MATLAB中,可以使用`step`函数进行稳态分析。
具体步骤如下:- 利用`tf`函数或`ss`函数创建系统模型。
- 使用`step`函数进行稳态分析,并绘制系统的阶跃响应曲线。
例如,假设我们有一个一阶传递函数模型,可以通过以下代码进行稳态分析:```num = [1];den = [1, 1];sys = tf(num, den);step(sys)```通过绘制系统的阶跃响应曲线,我们可以观察到系统的稳态特性。
Matlab技术控制系统设计与仿真

Matlab技术控制系统设计与仿真一、引言在现代科技领域中,控制系统是一个至关重要的概念。
在各种领域,如机械工程、电子工程、化工工程等,控制系统的设计和仿真是实现目标的关键。
而Matlab作为一种功能强大的数值计算软件,被广泛应用于控制系统设计和仿真。
本文将探讨Matlab技术在控制系统设计和仿真中的应用。
二、Matlab基础知识在开始探讨Matlab技术在控制系统设计和仿真中的应用之前,有必要先了解一些Matlab的基础知识。
Matlab是由MathWorks公司开发的一款用于数值计算和科学绘图的软件。
它提供了丰富的函数库和工具箱,能够满足各种数学和工程领域的需求。
Matlab的核心功能包括数值计算、数据分析、图形绘制和算法开发等。
通过Matlab,用户可以进行复杂的矩阵运算、符号计算、非线性优化和差分方程求解等操作。
此外,Matlab还具有强大的数据分析功能,能够进行统计分析、数据可视化和模型拟合等操作。
三、控制系统设计控制系统设计是指通过控制器和执行器对系统进行控制的过程。
Matlab提供了一系列用于控制系统设计的工具箱,如Control System Toolbox和Simulink等。
Control System Toolbox是Matlab中用于控制系统分析和设计的工具箱。
它包含了各种用于系统建模、控制器设计和仿真的函数和工具。
例如,用户可以使用Transfer Function对象来描述系统的传输函数,并使用该对象进行稳定性分析和控制器设计。
此外,Control System Toolbox还提供了多种控制器设计方法,如根轨迹法、频域法和状态空间法等,可以满足不同系统的设计需求。
Simulink是Matlab中的一个仿真工具,用于建立动态系统的模型和仿真。
通过Simulink,用户可以使用图形界面建立系统的模型,并使用各种模块来描述系统的构成和行为。
Simulink提供了广泛的预定义模块,包括传感器、执行器、控制器等。
MATLAB控制系统的仿真

C R
x1 x2
0 1
L
u
L
y [1
0]
x1 x2
[0]u
•
x Ax bu
y CT x du
• 没有良好的计算工具前:系统建立、变换、分析、设 计、绘图等相当复杂。
• MATLAB控制系统软件包以面向对象的数据结构为基 础,提供了大量的控制工程计算、设计库函数,可以 方便地用于控制系统设计、分析和建模。
Transfer function:
s+1 ------------s^2 + 5 s + 6
Matlab与系统仿真
22
应用——系统稳定性判断
系统稳定性判据: 对于连续时间系统,如果闭环极点全部在S平面左半平面,
则系统是稳定的;
若连续时间系统的全部零/极点都位于S左半平面, 则系统是——最小相位系统。
Matlab与系统仿真
38
4.2 动态特性和时域分析函数
(一)动态特性和时域分析函数表 (二)常用函数说明 (三)例子
Matlab与系统仿真
39
(一)动态特性和时域分析函数表 ——与系统的零极点有关的函数
表8.6前部分p263
Matlab与系统仿真
40
——与系统的时域分析有关的函数
Matlab与系统仿真
Matlab与系统仿真
8
4.1 控制工具箱中的LTI对象
Linear Time Invariable
(一)控制系统模型的建立 (二)模型的简单组合 (三)连续系统和采样系统变换(*略)
Matlab与系统仿真
9
(一)控制系统模型的建立
➢ MATLAB规定3种LTI子对象:
• Tf 对象—— 传递函数模型 • zpk 对象—— 零极增益模型 • ss 对象—— 状态空间模型
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
MATLAB控制系统与仿真课程设计报告院(系):电气与控制工程学院专业班级:测控技术与仪器1301班*名:**学号:**********指导教师:杨洁昝宏洋基于MATLAB的PID恒温控制器本论文以温度控制系统为研究对象设计一个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。
本设计就是借助此软件主要运用Relay-feedback 法,线上综合法和系统辨识法来研究PID控制器的设计方法,设计一个温控系统的PID控制器,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。
关键词:PID参数整定;PID控制器;MATLAB仿真。
Design of PID Controller based on MATLABAbstractThis paper regards temperature control system as the research object to design a pid controller. Pid control is the most common control method up until now; the great majority feedback loop is controlled by this method or its small deformation. Pid controller (claim regulator also) and its second generation so become the most common controllers in the industry process control (so far, about 84% of the controller being used is the pure pid controller, it’ll exceed 90% if the second generation included). Pid parameter setting is most important in pid controller designing, and with the rapid development of the computer technology, it mostly recurs to some advanced software, for example, mat lab simulation software widely used now. this design is to apply that soft mainly use Relay feedback law and synthetic method on the line to study pid controller design method, design a pid controller of temperature control system and observe the output waveform while input step signal through virtual oscilloscope after system completed.Keywords: PID parameter setting ;PID controller;MATLAB simulation。
三、正文1.课题来源及PID控制简介1.1 课题的来源和意义任何闭环的控制系统都有它固有的特性,可以有很多种数学形式来描述它,如微分方程、传递函数、状态空间方程等。
但这样的系统如果不做任何的系统改造很难达到最佳的控制效果,比如快速性稳定性准确性等。
为了达到最佳的控制效果,我们在闭环系统的中间加入PID控制器并通过调整PID参数来改造系统的结构特性,使其达到理想的控制效果。
1.2 PID控制简介当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。
反馈理论的要素包括三个部分:测量、比较和执行。
测量关心的变量,与期望值相比较,用这个误差纠正调节控制系统的响应。
这个理论和应用自动控制的关键是,做出正确的测量和比较后,如何才能更好地纠正系统,PID (比例- 积分- 微分)控制器作为最早实用化的控制器已有50 多年历史,现在仍然是应用最广泛的工业控制器。
PID 控制器简单易懂,使用中不需精确的系统模型等先决条件,因而成为应用最为广泛的控制器。
PID 控制器由比例单元(P )、积分单元(I )和微分单元(D )组成。
其输入e (t) 与输出u (t) 的关系为公式(1-1)公式(1-1)因此它的传递函数为公式(1-2)公式(1-2)比例调节作用:是按比例反应系统的偏差,系统一旦出现了偏差,比例调节立即产生调节作用用以减少偏差。
比例作用大,可以加快调节,减少误差,但是过大的比例,使系统的稳定性下降,甚至造成系统的不稳定。
积分调节作用:是使系统消除稳态误差,提高无差度。
因为有误差,积分调节就进行,直至无差,积分调节停止,积分调节输出一个常值。
积分作用的强弱取决与积分时间常数Ti,Ti越小,积分作用就越强。
反之Ti大则积分作用弱,加入积分调节可使系统稳定性下降,动态响应变慢。
积分作用常与另两种调节规律结合,组成PI调节器或PID调节器。
微分调节作用:微分作用反映系统偏差信号的变化率,具有预见性,能预见偏差变化的趋势,因此能产生超前的控制作用,在偏差还没有形成之前,已被微分调节作用消除。
因此,可以改善系统的动态性能。
在微分时间选择合适情况下,可以减少超调,减少调节时间。
微分作用对噪声干扰有放大作用,因此过强的加微分调节,对系统抗干扰不利。
此外,微分反应的是变化率,而当输入没有变化时,微分作用输出为零。
微分作用不能单独使用,需要与另外两种调节规律相结合,组成PD或PID控制器。
PID控制器由于用途广泛、使用灵活,已有系列化产品,使用中只需设定三个参数(Kp ,Ki和Kd)即可。
在很多情况下,并不一定需要全部三个单元,可以取其中的一到两个单元,但比例控制单元是必不可少的。
首先,PID应用范围广。
虽然很多控制过程是非线性或时变的,但通过对其简化可以变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统,这样PID就可控制了。
其次,PID参数较易整定。
也就是,PID参数Kp,Ki和Kd可以根据过程的动态特性及时整定。
如果过程的动态特性变化,例如可能由负载的变化引起系统动态特性变化,PID 参数就可以重新整定。
第三,PID控制器在实践中也不断的得到改进,下面两个改进的例子,在工厂,总是能看到许多回路都处于手动状态,原因是很难让过程在“自动”模式下平稳工作。
由于这些不足,采用PID 的工业控制系统总是受产品质量、安全、产量和能源浪费等问题的困扰。
PID参数自整定就是为了处理PID参数整定这个问题而产生的。
现在,自动整定或自身整定的PID控制器已是商业单回路控制器和分散控制系统的一个标准。
在一些情况下针对特定的系统设计的PID控制器控制得很好,但它们仍存在一些问题需要解决:如果自整定要以模型为基础,为了PID参数的重新整定在线寻找和保持好过程模型是较难的。
闭环工作时,要求在过程中插入一个测试信号。
这个方法会引起扰动,所以基于模型的PID 参数自整定在工业应用不是太好。
如果自整定是基于控制律的,经常难以把由负载干扰引起的影响和过程动态特性变化引起的影响区分开来,因此受到干扰的影响控制器会产生超调,产生一个不必要的自适应转换。
另外,由于基于控制律的系统没有成熟的稳定性分析方法,参数整定可靠与否存在很多问题。
因此,许多自身整定参数的PID控制器经常工作在自动整定模式而不是连续的自身整定模式。
自动整定通常是指根据开环状态确定的简单过程模型自动计算PID 参数。
但仍不可否认PID 也有其固有的缺点:PID 在控制非线性、时变、耦合及参数和结构不确定的复杂过程时,工作地不是太好。
最重要的是,如果PID 控制器不能控制复杂过程,无论怎么调参数都没用。
虽然有这些缺点,PID控制器是最简单的有时却是最好的控制器。
2 对象建模(1) 系统为制热使用最大信号去控制系统,直到稳定之后,也就是热到达无法再上升时,此时系统特性就会出现,如下图3-5所示:5010图(1)系统制热的特性图(1)一阶系统带有延迟特性T ”图(2): 一阶系统带有延迟特性图一阶系统1+Ts K 加一个传递ls e -来近似被控对象,则其近似转移函数如公式1所示: 1)(+=-Ts Ke s G Ls公式(1-3)此系统采用对象函数为:s e s s G 31132)(-+= 对输入一预期达到的温度值,通过一定时间达到稳定,使其超调量不超过10%,稳态误差小于5%。
3. 对象特性分析下图为未加PID 的控制系统及其阶跃响应的输出图形:图(3):初始系统的simulink结构图图(4):初始系统的阶跃响应曲线如图可知,此系统不能够满足使温度达到预计值并且稳定,因此需加PID控制系统使系统稳定。
4. 对象控制要求由于原系统不能达到预期要求,需对对象函数加PID进行调节,而进行PID 调节前首先就是PID的系数的确定。
>num=2;den=(13,1);Step(num,den);K=dcgain (num,den)知k=2;通多step函数得到的曲线得到L=0.3,T=0.8;已知被控对象的K、L 和T 值后, 我们可以根据Ziegler —Nichols整定公式编写一个MATLAB函数ziegler_std ( )用以设计PID控制器。
该函数程序如下: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elseif key==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];end输入:K=2;L=0.3,T=0.8;[num,den,Kp,Ti,Td]=Ziegler_std (3,[K,L,T])运行结果如下:num =0.4860 1.4508 2.1653den =1 0Kp =1.1Ti =0.06Td =0.15由此可以确定PID的三个系数为1.1,0.06,0.15。