计算机控制史密斯预估器编程.docx

1、计算机控制史密斯预估器编程东南大学能源与环境学院实 验 报 告课程名称： 实验名称： 院 （系）： 专 业： 姓 名： 杨康 学 号： 实 验 室： 实验组别： 同组人员： 实验时间： 年 月 日评定成绩： 审阅教师： 一实验目的3二实验内容3三实验步骤3四实验分析12实验二 Smith预估控制实验指导书一 实验目的 通过实验掌握Smith预估控制的方法及程序编制及调试。二 实验内容 1 Smith预估控制系统如图所示， 图一对象G(S)= Ke-s / (1+T1S) ,K = 1, T1 = 10 s , = 5 s ,Wc(z)采用数字PI控制规律。2 对象扰动实验画出U(t) = u0

2、1(t)时，y(t)曲线。3 Smith预估控制(1) 构造W(S)，求出W(Z)。(2) 整定Wc(s)(按什么整定？)(3) 按图仿真，并打印曲线。 （4） 改变W(S)中K，（对象不变），进行仿真比较，观察它们对调节 过程的影响。三 实验步骤1、对象扰动实验（1）差分方程如附录。（2）源程序如下：#includeiostream.h#includemath.h#includefstream.hvoid main() fstream outfile(data1.xls,ios:out); double t; double u0; coutt; coutu0; double ee=pow(2

3、.718,(-t/10.0); int N; int i; double u100,y100; for(i=0;i100;i+) ui=u0; yi=0.0; N=1+5/t; for(i=N;i100;i+) yi=(1-ee)*ui-N+yi-1*ee; for(i=0;i*t100;i+) coutyit; for(i=0;i*t100;i+) outfilei*tt; outfilen; for(i=0;i*t100;i+) outfileyit; outfile.close();（3）输出结果：当采样周期T=1，阶跃幅值为1时：Y（t）输出数据：0 0 0 0 0 0 0.09515

4、32 0.181252 0.259159 0.329652 0.393438 0.451154 0.503379 0.550634 0.593392 0.632082 0.667091 0.698768 0.727431 0.753367 0.776835 0.79807 0.817284 0.83467 0.850402 0.864637 0.877517 0.889172 0.899717 0.909259 0.917894 0.925706 0.932776 0.939172 0.94496 0.950197 0.954936 0.959224 0.963104 0.966615 0.9

5、69792 0.972666 0.975267 0.97762 0.97975 0.981677 0.98342 0.984998 0.986425 0.987717 0.988886 0.989943 0.9909 0.991766 0.99255 0.993259 0.9939 0.99448 0.995006 0.995481 0.995911 0.9963 0.996652 0.996971 0.997259 0.99752 0.997756 0.997969 0.998162 0.998337 0.998496 0.998639 0.998768 0.998885 0.998991

6、0.999087 0.999174 0.999253 0.999324 0.999388 0.999446 0.999499 0.999547 0.99959 0.999629 0.999664 0.999696 0.999725 0.999751 0.999775 0.999796 0.999816 0.999833 0.999849 0.999863 0.999876 0.999888 0.999899 0.999908 0.999917阶跃响应曲线如下：图二2、Smith预估控制（1）差分方程见附录：（2）源程序如下：#includeiostream.h#includemath.h#in

7、cludefstream.hvoid main() fstream outfile(data1.xls,ios:out); double t,kp,ki; int t1,k; coutk; coutt1; coutt; coutkp; coutki; double ee=pow(2.718,(-t/10.0); int N,N1; int i; double r100,e1100,e2100,cm100,q100,u100,y100; for(i=0;i100;i+) ri=1.0; e1i=0.0; e2i=0.0; ui=0.0; yi=0.0; cmi=0.0; qi=0.0; N=1+

8、5/t; N1=t1/t;coutNtN1endl; for(i=0;i0&i=N) yi=(1-ee)*ui-N+yi-1*ee; if(i=N1) e1i=ri-yi-1; cmi=ee*cmi-1+k*(1-ee)*ui-1; qi=cmi-cmi-N1; e2i=e1i-qi; ui=ui-1+kp*(e2i-e2i-1)+ki*e2i; if(i=N) yi=(1-ee)*ui-N+yi-1*ee; for(i=0;i*t100;i+) coutyit; for(i=0;i*t100;i+) outfilei*tt; outfilen; for(i=0;i*t100;i+) outf

9、ileyit; outfile.close();（3）输出结果：以下所涉及到的采样周期均为T=1，PI控制器的参数均为Kp=1，Ki=1；当Smith预估器中的K=1，延迟时间=5时（即与对象的特性完全符合）：Y（t）输出数据：0 0 0 0 0 0 0.190306 0.421441 0.663641 0.891755 1.08676 1.23639 1.37128 1.47104 1.5311 1.54955 1.52761 1.46956 1.38931 1.29344 1.18983 1.08567 0.987246 0.89981 0.828799 0.776983 0.745653

10、 0.734524 0.741955 0.765251 0.801257 0.846217 0.896223 0.94745 0.996402 1.04011 1.07631 1.1035 1.1209 1.12848 1.12683 1.11708 1.10079 1.07973 1.05581 1.03093 1.0068 0.984919 0.966463 0.952253 0.942744 0.938032 0.93789 0.941816 0.949101 0.958895 0.970279 0.982333 0.994195 1.00511 1.01448 1.02186 1.02

11、698 1.02978 1.03032 1.02882 1.02561 1.02108 1.01569 1.00987 1.00406 0.998627 0.993893 0.990086 0.98735 0.985745 0.985249 0.985771 0.987163 0.989238 0.991783 0.994581 0.99742 1.00011 1.0025 1.00445 1.0059 1.0068 1.00715 1.007 1.00641 1.00547 1.00428 1.00293 1.00155 1.00022 0.999027 0.998028 0.997269

12、0.996773扰动曲线如下：图三当Smith预估器中的K=1，延迟时间=2时（即与对象的特性不完全符合）：Y（t）输出数据如下：0 0 0 0 0 0 0.190306 0.421441 0.663641 0.927971 1.21095 1.50619 1.81053 2.08577 2.31463 2.48989 2.60123 2.63889 2.59562 2.46564 2.25095 1.95893 1.59989 1.18774 0.740093 0.277571 -0.176632 -0.598368 -0.963966 -1.25121 -1.44044 -1.51579

13、-1.4662 -1.28642 -0.977633 -0.547714 -0.0112532 0.610765 1.29164 1.99996 2.70093 3.358 3.93455 4.39588 4.71103 4.85464 4.80862 4.56351 4.11952 3.48712 2.68715 1.75036 0.716479 -0.367272 -1.44817 -2.47036 -3.37751 -4.11571 -4.63639 -4.89916 -4.87439 -4.54543 -3.91026 -2.98249 -1.79168 -0.38278 1.1852

14、4 2.8415 4.5062 6.09408 7.51855 8.69603 9.55045 10.0176 10.0494 9.61689 8.71347 7.35632 5.58704 3.47109 1.09587 -1.43244 -3.99312 -6.45626 -8.68888 -10.5616 -11.9554 -12.7687 -12.9234 -12.3704 -11.0941 -9.11507 -6.49149 -3.31832 0.275239 4.13026 8.06445 11.88 15.3731 18.3435扰动曲线如下：图四当Smith预估器中的K=2，延

15、迟时间=2时（即与对象的特性不完全符合）：Y（t）输出数据如下：0 0 0 0 0 0 0.190306 0.385225 0.546344 0.725084 0.920371 1.11455 1.30834 1.46909 1.59338 1.69266 1.7608 1.79027 1.78227 1.73766 1.66147 1.56021 1.43778 1.29949 1.15302 1.00558 0.863901 0.734121 0.621319 0.529913 0.463425 0.423874 0.411896 0.426923 0.467201 0.529943 0.

16、611457 0.707298 0.812552 0.922103 1.03084 1.13389 1.22683 1.30585 1.36793 1.41094 1.4337 1.43598 1.41848 1.38278 1.33121 1.26672 1.19274 1.11298 1.03127 0.951381 0.876845 0.810816 0.75594 0.714253 0.687116 0.675179 0.67838 0.695977 0.726605 0.768367 0.818936 0.875681 0.935797 0.996434 1.05484 1.1084

17、5 1.15505 1.19281 1.22037 1.23689 1.24206 1.23609 1.21971 1.19405 1.16064 1.1213 1.07804 1.03296 0.988182 0.945705 0.907359 0.874711 0.849012 0.831146 0.82161 0.820506 0.82755 0.842102 0.863208 0.889656 0.920041 0.952835 0.986462 1.01937扰动曲线如下：图五四 实验分析当系统是特征方程中含有纯迟延项的时候，系统的闭环稳定性事下降的，当迟延时间比较大的时候，系统就会

18、不稳定。因此采用常规的控制是难以使系统获得满意的控制性能的。理论上，一个被控对象的过程可分为纯迟延环节和Gp（s）（不含有纯迟延项），如果虚拟变量C可用某种方法测量，并作为反馈量连接到控制器，就可以把纯迟项移到闭环的外面。因为在反馈信号中没有迟延，系统的响应将大大得到改善，同时在外回路用第二个反馈构成Smith预估器控制系统，当中的D（s）控制器采用常规的PI或PID控制器。采用Smith预估器的闭环传递函数为Y（s）/R（s）=D(S)G(S)/(1+D(s)G（s）)* e-s在迟延项从闭环特征方程中去掉后，稳定性将得到改善，控制器可整定的更好。实际中，Smith预估器主要用作对过程纯迟延的补偿。但是，在实际中，对象的特性是很难精确标示出来的，这样就决定了Smith预估器的参数是同对象本身有差别的。若差别很小或没有差别，则对控制效果比较好，没有产生多大的影响如图三所示。但是如果差别很大，预估器反而会使得系统稳定性大大降低，甚至很容易出现不稳定，如图四、五所示，就是这种情况。