基于matlab的pid控制算法仿真

计算机控制技术 课程设计

前言

PID（Proportion Integration Differentiation比例-积分-微分）控制规律作为经典控制理论的最大成果之一，由于其原理简单且易于实现，具有一定的自适应性和鲁棒性，对于无时间延时的单回路控制系统很有效，在目前的工业过程控制中仍被广泛采用。PID控制器作为最早实用化的控制器已经有50多年历史，它是经典控制中用于过程控制最有效的策略之一，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。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控制中的积分作用可以减少稳态误差，微分作用可以提高响应速度。但另一方面积分作用容易导致积分饱和，使系统超调量增大，微分作用对高频干扰特别敏感， 甚至导致系统失稳。PID控制本质上属于线性控制，因此对于具有很强非线性的对象来说，控制效果具有先天的不足。对于这种情况，就应该采用具有非线性特性的控制方法，以适应整个系统的特点。

PID控制是一种比较理想的控制方式，它在比例的基础上引入了积分，消除了偏差；又加入微分，提高了系统的稳定性。PID

河南农业大学

本科生毕业论文（设计）

题 目 PID控制算法及MATLAB仿真分析

学 院 机电工程学院 专业班级 电子信息工程05级2班

学生姓名 指导教师

撰写日期：2009年 05 月30 日

摘 要

PID控制器具有结构简单、容易实现、控制效果好、鲁棒性强等特点，是迄今为止最稳定的控制方法。它所涉及的参数物理意义明确，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。从实际需要出发，一种好的PID控制器参数整定方法，不仅可以减少操作人员的负担，还可以使系统处于最佳运行状态。因此，对PID控制器参数整定法的研究具有重要的实际意义。本文介绍了PID控制技术的发展历史和研究进展。分析了传统的模拟和数字PID控制算法，并对传统的PID控制算法进行微分项和积分项的改进，学习了几种比较普遍运用的方法，如不完全微分PID控制算法、微分先行、遇限消弱积分PID控制算法等。在学习的基础上，提出了一种自整定参数的专家模糊PID控制算法，由仿真结果

河南农业大学

本科生毕业论文（设计）

题 目 PID控制算法及MATLAB仿真分析

学 院 机电工程学院 专业班级 电子信息工程05级2班

学生姓名 指导教师

撰写日期：2009年 05 月30 日

摘 要

PID控制器具有结构简单、容易实现、控制效果好、鲁棒性强等特点，是迄今为止最稳定的控制方法。它所涉及的参数物理意义明确，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。从实际需要出发，一种好的PID控制器参数整定方法，不仅可以减少操作人员的负担，还可以使系统处于最佳运行状态。因此，对PID控制器参数整定法的研究具有重要的实际意义。本文介绍了PID控制技术的发展历史和研究进展。分析了传统的模拟和数字PID控制算法，并对传统的PID控制算法进行微分项和积分项的改进，学习了几种比较普遍运用的方法，如不完全微分PID控制算法、微分先行、遇限消弱积分PID控制算法等。在学习的基础上，提出了一种自整定参数的专家模糊PID控制算法，由仿真结果

基于matlab的PID控制算法仿真

要求：

（1） 用Matlab的仿真工具Simulink分别做出数字PID控制器的两种算法

（位置式和增量式）进行仿真

（2） 被控对象为一阶惯性环节 D(s) = 1 / (5s+1) （3） 采样周期 T = 1 s

（4） 仿真结果：确定PID相关参数，使得系统的输出能够很快的跟随给定

值的变化，给出例证，输入输出波形，程序清单及必要的分析。

首先，D(s) = 1 / (5s+1)

建立Simulink模型如下：

准备工作：

（1）双击step，将sample time设置为1以符合采样周期 T = 1 s 的要求 （2）选定仿真时间为500

图中\为积分器，\为微分器， \为比例系数。\为积分时间常数， \为积分时间常数。

进行P控制器参数整定时，微分器和积分器的输出与系统断开，在Smulink中，吧微分器与积分器的输出连线断开即可。同理，进行PI控制器参数整定的时候，断开微分器的输出连线即可。

第一步是先获取开环系统的单位阶跃响应，在Simulink中，把反馈连线、微分器、积分器的输出连线都断开，并将’Kp’的值置为1，连线如下图

(下载

后，图片可调节变大)

仿真运行完毕，双击“scope

基于matlab仿真的pid校正总结

PID控制器是目前在过程控制中应用最为普遍的控制器，它通常可以采用以下几种形式：比例控制器，KD?KI?0;比例微分控制器，KI?0;比例积分控制器，KD?0;标准控制器。

下面通过一个例子来介绍PID控制器的设计过程。

假设某弹簧（阻尼系统）如图1所示，M?1kg,f?10N?s/m,k?20N/m。让

我们来设计不同的P、PD、PI、PID校正装置，构成反馈系统。来比较其优略。

系统需要满足：

（1） 较快的上升时间和过渡过程时间；

（2） 较小的超调； （3） 无静差。

fMF图1 弹簧阻尼系统

y

系统的模型可描述如下：

1

控制系统建模与仿真论文( 2011)

G(s)?X(s)F?s??1Ms?fs?k2

（1）、绘制未加入校正装置的系统开环阶跃响应曲线。

根据系统的开环传递函数，程序如下：

clear; t=0:0.01:2; num=1; den=[1 10 20]; c=step(num,den,t); plot(t,c);

xlabel('Time-Sec'); ylabel('y');

title('Step Response'); grid;

系统的阶跃响应曲线如图2

基于MATLAB的PID控制系统参数调节的仿真分析

1、引言

PID控制是最早发展的自动控制策略之一，PID控制系统由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。具有简单易懂，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控制的参数自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。

本文首先从PID理论出发，建立模型，讨论系统的稳定性，快速性，准确性。利用MATLAB对PID控制的参数进行仿真，设计不同的参数，以使系统满足所要求的性能指标。

2、 控制领域有一个很重要的概念是反馈， 它通过各种输出值和它们各自所需值的实时比较的度量—各种误差，再以这些误差进行反馈控制来减少误差。这样形成的因果链是输入、动态系统、输出、测量、比较

数字PID控制算法仿真研究

摘要

PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单，鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于工业过程控制，尤其用于可简历精确数学模型的确定性控制系统。而实际生产过程往往具有非线性、时变不确定性，难以建立精确的数学模型，应用常规PID控制器不能达到理想的控制效果。为了达到使PID控制能适应复杂的工况和高指标的控制要求，人们对PID控制进行了改进，出现了各种新型PID控制器，对于复杂对象，其控制效果超过常规PID控制。

本文介绍了PID控制技术的研究进展。分析了传统的模拟和数字PID控制算法，并对传统的PID控制算法进行微分项和积分项的改进，仿真研究了几种比较普遍运用的方法，包括积分分离PID控制算法、抗积分饱和PID控制算法、不完全微分PID控制算法、微分先行PID控制算法等。并在研究先进控制算法的基础上，将模糊控制与PID控制结合，实现模糊PID控制，利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定。最后，根据现实情况，从系统的性能指标出发，针对实际控制对象，选择合适的PID控制算法，并用Matlab与Simulink软件进行仿真及研究，结果表明系统的控制效果良好。

关键词：PID；改进型PID；模糊PID；MATL

主程序：chap5_2.m

%GA(Generic Algorithm) Program to optimize PID Parameters clear all; close all;

global rin yout timef

Size=30; CodeL=3;

MinX(1)=zeros(1); MaxX(1)=20*ones(1); MinX(2)=zeros(1); MaxX(2)=1.0*ones(1); MinX(3)=zeros(1); MaxX(3)=1.0*ones(1);

Kpid(:,1)=MinX(1)+(MaxX(1)-MinX(1))*rand(Size,1); Kpid(:,2)=MinX(2)+(MaxX(2)-MinX(2))*rand(Size,1); Kpid(:,3)=MinX(3)+(MaxX(3)-MinX(3))*rand(Size,1);

G=100; BsJ=0;

%*************** Start Running *************** for kg=1:1:G

time(kg)=kg;

%*****

数字PID控制算法仿真研究

摘要

PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单，鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于工业过程控制，尤其用于可简历精确数学模型的确定性控制系统。而实际生产过程往往具有非线性、时变不确定性，难以建立精确的数学模型，应用常规PID控制器不能达到理想的控制效果。为了达到使PID控制能适应复杂的工况和高指标的控制要求，人们对PID控制进行了改进，出现了各种新型PID控制器，对于复杂对象，其控制效果超过常规PID控制。

本文介绍了PID控制技术的研究进展。分析了传统的模拟和数字PID控制算法，并对传统的PID控制算法进行微分项和积分项的改进，仿真研究了几种比较普遍运用的方法，包括积分分离PID控制算法、抗积分饱和PID控制算法、不完全微分PID控制算法、微分先行PID控制算法等。并在研究先进控制算法的基础上，将模糊控制与PID控制结合，实现模糊PID控制，利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定。最后，根据现实情况，从系统的性能指标出发，针对实际控制对象，选择合适的PID控制算法，并用Matlab与Simulink软件进行仿真及研究，结果表明系统的控制效果良好。

关键词：PID；改进型PID；模糊PID；MATL

南林林业大学毕业设计（论文）

本科毕业设计（论文）

课题名称 神经网络PID控制算法的MATLAB仿真及其在环境控制中的应用

学 号 学生姓名 指导教师 起讫日期

工作地点

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南林林业大学毕业设计（论文）

摘要

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控制室最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于过程控制和运动控制中，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。但是常规的PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性很差。而神经网络具有很强的非线性映射能力、自学习能力、联想记忆能力、并行信息处理方式及优良的容错性能。

本课题设计提出就是为了