仿真实验报告DOC.docx
《仿真实验报告DOC.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《仿真实验报告DOC.docx（18页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
仿真实验报告DOC
控制系统仿真实验报告
学院：
班级：
姓名：
学号：
实验一数字仿真方法验证
一、实验目的
1．掌握基于数值积分法的系统仿真、了解各仿真参数的影响；
2．掌握基于离散相似法的系统仿真、了解各仿真参数的影响；
3．熟悉MATLAB语言及应用环境。
二、实验内容
（一）试将示例1的问题改为调用ode45函数求解，并比较结果。
（1）建立描述微分方程组的函数m文件
functiondu=syvdp（t,u）
du=[u-（2*t）/u];
（2）调用解题器指令ode45求解y
[t,u]=ode45（'syvdp',[0,1],1）;
plot（t,u（:
1）,'r'）;
xlabel（'t'）;
ylabel（'u'）;
legend（'u'）;
得到的结果如下图所示：
（二）试用四阶RK法编程求解下列微分方程初值问题。
仿真时间2s，取步长h=0.1。
采用RK法的程序
clear
t0=0;
y0=1;
h=0.1;
n=2/h;
y1=1;
t1=0;
fori=0:
（n-1）
k1=y0-t0*t0;
k2=（y0+h/2*k1）-（t0+h/2）*（t0+h/2）;
k3=（y0+h/2*k2）-（t0+h/2）*（t0+h/2）;
k4=（y0+h*k3）-（t0+h/2）*（t0+h/2）;
y1=y0+h*（k1+2*k2+2*k3+k4）/6;
t1=t0+h;
y0=y1;
t0=t1;
y（i+2）=y1;
t（i+2）=t1;
end
y1
t1
figure
（1）
plot（t,y,'r'）;
得到的结果如下图所示：
y1=
2.6831
t1=
2.0000
（三）试求示例3分别在周期为5s的方波信号和脉冲信号下的响应，仿真时间20s，采样周期Ts=0.1。
系统响应程序程序如下
clear
%Createsystemmodel
A=[-0.5572-0.7814;0.78140];
B=[1;0];
C=[1.96916.4493];
D=0;
sys=ss（A,B,C,D）;
%Createinputsignal
[u,t]=gensig（'square',5,20,0.1）;
plot（t,u）
%systemresponse
holdon
lsim（sys,u,t）;
holdoff
grid
%impulseresponseofthesystem
holdon
impulse（sys,5,20）;
holdoff
grid
%impulseresponseofthesystem
holdon
impulse（sys,5,20）;
holdoff
grid%impulseresponseofthesystem
holdon
impulse（sys,20）;
holdoff
grid
周期方波信号系统响应如下图所示：
单位脉冲信号系统响应如下图所示：
周期脉冲信号系统响应如下图所示：
三、实验心得:
通过本次实验，熟悉了解了MATLAB在自动控制当中的应用，了解了相关的传递函数及其操作，对于控制系统的建模有打好了基础。
同时，学习了基本的输入函数，并求出对应的响应，对于实际中相关系统的分析有很大的帮助。
同时，也巩固了MATLAB的画图功能，同样为之后对控制系统的仿真打下基础，对于相关传递函数图形的绘制有很大的帮助。
实验二SIMULINK仿真实验
一、实验目的
熟悉工具箱及其使用，进行系统仿真分析，通过仿真对系统进行校正校验。
二、实验内容
熟悉有关控制工具箱命令与SIMULINK仿真工具的使用，并对实验题目作好分析设计。
某系统框图如图所示，试用SIMULINK进行仿真，并比较在无饱和非线性环节下系统仿真结果。
根据题目要求设计的仿真模型如下：
仿真图形如下：
3、结果分析
将无饱和非线性环节和有饱和非线性环节比较，无饱和非线性环节超调量更大，调整时间更长，震荡次数更多，有饱和非线性环节系统更容易达到稳定。
四、实验心得:
通过本次试验，熟悉了解了MATLAB中SIMULINK的应用，特别是在自动控制系统建模中，它非常的简便易操作，相比输入语句的建模来说，它形象而快速，不仅便于理解和分析，而且大大提高了仿真速度。
同时，也巩固了MATLAB的画图功能，同样为之后对控制系统的仿真打下基础，对于相关传递函数图形的绘制有很大的帮助。
实验三PID控制器设计
一、实验目的
1．了解PID控制原理，掌握相应PID控制器设计仿真程序的应用；
2．掌握计算机辅助系统瞬态性能指标的计算；
3．掌握计算机辅助系统频率性能分析；
二、实验内容
已知如图所示单位反馈系统
要求：
1．绘制系统的开环Nyquist图和Bode图，并判断该闭环系统是否稳定。
2．应用Ziegler—Nichols方法设计P控制器、PI控制器和PID控制器。
3．计算比较原系统与P控制系统、PI控制系统、PID控制系统的瞬态性能指标。
1.调用函数绘制系统的开环Nyquist图和Bode图
clear
num=[5005000];
den=[133337177549505000];
sys=tf（num,den）;
figure
（1）
nyquist（sys）
[re,im,w1]=nyquist（sys）;
figure
（2）
bode（sys）
[mag,phase,w2]=bode（sys）;
Nyquist图
Bode图
根据系统稳定的充分必要条件为：
系统的闭环特征根全部分布在S复平面的左半部,即具有负实部。
或者说系统闭环传递函数的极点全部位于S复平面的左半部。
由此建立函数分析该闭环系统稳定性：
clear
num=[5005000];
den=[133337177549505000];
sys=tf（num,den）;
sysclose=feedback（sys,1）;
[a,p,k]=zpkdata（sysclose,'v'）;
ii=find（real（p）>0）;
np=length（ii）
ifnp>0
disp（'thesystemisnotstable'）
else
disp（'thesystemisstable'）
end
程序结果如下：
np=
0
thesystemisstable
2.建立P控制器、PI控制器、PID控制器计算的函数m文件
function[sysc,Kp,Ti,Td]=pidmargin（sys,type）
margin（sys）
[Gm,Pm,Wg,Wc]=margin（sys）;
Kcr=Gm;
Wcr=Wg;
Tcr=2*pi/Wcr;
switchtype
case1
disp（'pcontroler'）
Kp=0.5*Kcr
Ti='nodesign'
Td='nodesign'
sysc=Kp;
case2
disp（'picontroler'）
Kp=0.4*Kcr
Ti=0.8*Tcr
Td='nodesign'
sysc=Kp*（1+tf（1,[Ti,0]））;
case3
disp（'pidcontroler'）
Kp=0.6*Kcr
Ti=0.5*Tcr
Td=0.12*Tcr
sysc=Kp（1+tf（1,[Ti,0]）+tf（[Td,0]）,1）
End
用Ziegler---Nichols方法调用function函数求解系统校正控制器
clf
num=[5005000];
den=[133337177549505000];
sys=[num,den];
sysgroup=feedback（sys,1）;
fori=1:
3
type=i;
[sysc,Kp,Ti,Td]=pidmargin（sys,type）;
sysopen=sysc*sys;
sysclose=feedback（sysopen,1）;
sysgroup=append（sysgroup,sysclose）;
end
clf
fori=1:
4
subplot（2,2,i）
step（sysgroup（i,i））
End
程序结果如下：
PControler
Kp=
1.7849
Ti=
NoDesign
Td=
NoDesign
PIControler
Kp=
1.4279
Ti=
1.0882
Td=
NoDesign
PIDControler
Kp=
2.1419
Ti=
0.6801
Td=
0.1632
3.由2计算得出的相关参数带入瞬态性能指标计算函数求得相关性能指标
clear
num=[5005000];
den=[133337177549505000];
sys=tf（num,den）;
step（sys）
%Computesteadyvalue
Finalvalue=polyval（num,0）/polyval（den,0）
%Computeovershoot
[y,t]=step（sys）;
[Ymax,k]=max（y）;
Peaktime=t（k）
OvershootPercent=100*（Ymax-Finalvalue）/Finalvalue
%Computerisetime
n=1;
whiley（n）<0.1*Finalvalue,n=n+1;end
m=1;
whiley（m）<0.9*Finalvalue,m=m+1;end
RiseTime=t（m）-t（n）
%Computesettlingtime
r=length（t）;
while（y（r）>0.98*Finalvalue&y（r）<1.02*Finalvalue）
r=r-1;
end
SettlingTime=t（r）
程序结果如下：
原系统瞬态性能指标
Finalvalue=
1
Peaktime=
4.0797
OvershootPercent=
-0.0626
RiseTime=
1.1126
SettlingTime=
2.3313
P控制系统瞬态性能指标
Finalvalue=
1.7849
Peaktime=
3.3049
OvershootPercent=
-0.2908
RiseTime=
1.1279
SettlingTime=
2.3344
PI控制系统瞬态性能指标
Finalvalue=
1.3122
Peaktime=
0.7844
OvershootPercent=
58.2044
RiseTime=
0.2615
SettlingTime=
2.4513
Finalvalue=
Inf
Peaktime=
2.6617e+004
OvershootPercent=
NaN
3、结果分析
P控制器实质上是一个具有可调的放大器。
该控制器在信号变换的过程中，只改变信号的增益而不影响其相位。
在串联校正中，加大控制器的增益可以提高系统的通频带，提高系统的快速性。
但同时比例系数的增大会降低该系统的相对不稳定性，甚至可能造成闭环系统的不稳定。
PI控制器可以消除或减小系统的稳态误差，改善系统的稳态性能；系统的快速性能较P控制器有了较大的提高，系统的抗干扰能力有了进一步加强，系统受到干扰后恢复稳态的时间被大大缩短。
PID控制器比例项为基本控制作用，有效的反应控制系统的偏差信号。
微分项会反应偏差信号的变化趋势，加快系统的瞬态响应，改善平稳性，积分项主要用于消除误差，提高系统的稳态特性。
四、实验心得:
通过本次试验，熟悉了解了PID控制器的设计应用，特别是巩固了控制系统相关理论知识体系，MATLAB用非常的简便易操作，形象而快速理解和分析控制系统相关性能，大大提高了对模型的设计与分析速度。
升级会员 