在MATLAB中实现PID控制仿真

在MATLAB中实现PID控制仿真可以通过代码编程或Simulink图形化建模两种方式完成。以下是两种方法的详细操作步骤和示例:


在这里插入图片描述

方法1:使用MATLAB脚本编程(基于控制系统工具箱)

步骤1:定义被控对象的数学模型

假设被控对象是一个一阶惯性环节,传递函数为:
[ G(s) = \frac{1}{s+1} ]

sys = tf(1, [1 1]);  % 创建传递函数对象
步骤2:设计PID控制器

使用pid函数创建PID控制器,初始参数设置为 ( K_p = 1 ), ( K_i = 0.5 ), ( K_d = 0.1 ):

Kp = 1;
Ki = 0.5;
Kd = 0.1;
C = pid(Kp, Ki, Kd);  % 生成PID控制器传递函数
步骤3:构建闭环系统

将控制器与被控对象串联,形成闭环系统:

closed_loop_sys = feedback(C * sys, 1);  % 反馈连接
步骤4:仿真并绘制响应曲线

模拟阶跃响应(设定值从0跳变到1):

t = 0:0.01:10;        % 时间范围0~10秒,步长0.01秒
[y, t] = step(closed_loop_sys, t);  % 计算阶跃响应
plot(t, y);
grid on;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Output');
title('PID Control Step Response');
步骤5:调整参数优化性能

手动调整 ( K_p ), ( K_i ), ( K_d ),或使用自动整定工具(见下文进阶方法)。


方法2:使用Simulink图形化建模

步骤1:新建Simulink模型
  • 在MATLAB命令窗口输入simulink,选择“Blank Model”。
  • 从库浏览器(Library Browser)拖拽以下模块:
    • PID Controller(控制系统工具箱)
    • Transfer Fcn(被控对象模型)
    • Step(阶跃输入信号)
    • Scope(显示输出结果)
步骤2:配置模块参数
  • PID Controller:双击设置 ( K_p ), ( K_i ), ( K_d ) 初始值。
  • Transfer Fcn:设置分子(Numerator)为[1],分母(Denominator)为[1 1]
步骤3:连接模块

将模块按闭环控制结构连接:

Step → PID Controller → Transfer Fcn → Scope↑                        ||________________________|
步骤4:运行仿真
  • 点击“Run”按钮,双击Scope查看输出波形。
  • 调整PID参数并重新仿真,观察响应变化。

进阶技巧:自动整定PID参数

1. 使用pidtune函数(代码方式)
% 定义被控对象
sys = tf(1, [1 1]);% 自动整定PID参数(目标相位裕度默认60°)
[C, info] = pidtune(sys, 'pid');  % 可指定'p'、'pi'、'pid'% 显示整定结果
disp('整定后的PID参数:');
disp(['Kp = ', num2str(info.Kp)]);
disp(['Ki = ', num2str(info.Ki)]);
disp(['Kd = ', num2str(info.Kd)]);% 仿真并对比原始参数
closed_loop_auto = feedback(C * sys, 1);
step(closed_loop_auto);  % 绘制自动整定后的阶跃响应
2. 使用Simulink PID Tuner工具
  1. 在Simulink模型中双击PID Controller模块。
  2. 点击“Tune”按钮启动PID Tuner。
  3. 根据响应曲线调整性能目标(如响应时间、鲁棒性)。
  4. 点击“Update Block”应用新参数。

示例代码:完整PID仿真脚本

% 定义被控对象
sys = tf(1, [1 1]);% 自动整定PID参数
[C, info] = pidtune(sys, 'pid');% 构建闭环系统
closed_loop_sys = feedback(C * sys, 1);% 仿真阶跃响应
t = 0:0.01:10;
[y, t] = step(closed_loop_sys, t);% 绘制结果
figure;
plot(t, y, 'LineWidth', 1.5);
grid on;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Output');
title('Autotuned PID Control Response');
legend('Autotuned PID');

注意事项

  1. 模型准确性:被控对象的传递函数需尽可能接近真实系统,否则仿真结果可能误导实际调试。
  2. 抗饱和处理:实际应用中需添加积分抗饱和逻辑(Simulink中可使用PID Controller的Anti-Windup选项)。
  3. 噪声影响:若需模拟传感器噪声,可在闭环中加入Band-Limited White Noise模块。

通过以上方法,你可以快速在MATLAB中验证PID控制效果,并通过参数调整优化系统性能。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/71969.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Conda常用命令汇总

Conda 是一个流行的包管理器和环境管理工具,广泛应用于数据科学、机器学习等领域。它可以帮助我们管理 Python 包以及不同版本的环境,避免包冲突,提升项目的可复现性。以下是一些常用的 Conda 命令,涵盖环境创建、管理、包安装等常…

大数据实时分析:ClickHouse、Doris、TiDB 对比分析

1. 引言 在大数据分析领域,实时分析需求越来越重要。ClickHouse、Doris 和 TiDB 作为当前流行的实时分析数据库,各自针对不同的应用场景和数据特性进行了优化。本文将对比它们的核心架构、适用场景以及查询优化方法,帮助数据开发人员选择合适的工具。 2. 核心架构对比 2.…

蓝桥杯历年真题题解

1.轨道炮&#xff08;数学模拟&#xff09; #include <iostream> #include <map> using namespace std; const int N1010; int x[N],y[N],v[N]; char d[N]; int main() {int n;int ans-100;cin>>n;for(int i1;i<n;i)cin>>x[i]>>y[i]>>v…

Pytorch的一小步,昇腾芯片的一大步

Pytorch的一小步&#xff0c;昇腾芯片的一大步 相信在AI圈的人多多少少都看到了最近的信息&#xff1a;PyTorch最新2.1版本宣布支持华为昇腾芯片&#xff01; 1、 发生了什么事儿&#xff1f; 在2023年10月4日PyTorch 2.1版本的发布博客上&#xff0c;PyTorch介绍的beta版本…

嵌入式硬件篇---手柄控制控制麦克纳姆轮子

文章目录 前言1. 变量定义2. 摇杆死区设置3. 模式检查4. 摇杆数据处理4.1 右摇杆垂直值&#xff08;psx_buf[7]&#xff09;4.2 右摇杆水平值&#xff08;psx_buf[8]&#xff09;4.3 左摇杆水平值&#xff08;psx_buf[5]&#xff09;4.4 左摇杆垂直值&#xff08;psx_buf[6]&am…

阿里千问大模型(Qwen2.5-VL-7B-Instruct)部署

参考链接 知乎帖子 B站视频 huggingface 镜像网站&#xff08;不太全&#xff0c;比如 Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct就没有&#xff09; huggingface 5种下载方式汇总 通过huggingface-cli下载模型 不一样的部分是预训练权重的下载和demo 首先安装huggingface_hub pip insta…

Jenkins在Windows上的使用(二):自动拉取、打包、部署

&#xff08;一&#xff09;Jenkins全局配置 访问部署好的Jenkins服务器网址localhost:8080&#xff0c;完成默认插件的安装后&#xff0c;接下来将使用SSH登录远程主机以实现自动化部署。 1. 配置插件 选择dashboard->Manage Jenkins->plugins 安装下面两个插件  …

群晖DS 223 Docker:开启私有云

群晖DS 223 Docker&#xff1a;开启私有云的无限可能 引言 在数据存储与管理的不断演进中&#xff0c;群晖 DS 223 凭借其出色的性能和丰富的功能&#xff0c;成为众多用户搭建私有云的热门选择。而当它与 Docker 技术相遇&#xff0c;犹如为数据管理的舞台添上了绚丽多彩的灯…

git切换版本

git brach 查看本地 刚从git上下载下来 的话 可以通过 git checkout xxxx进行切换 可能一段时间没有用 而服务器上新建了某些版本 那么需要用 git fetch origin 同步本地与git服务器的分支 然后 创建本地分支xxx 并从服务器拉取xxx git checkout -b xxx origin/xxx…

Three.js 进阶(灯光阴影关系和设置、平行光、阴影相机)

本篇主要学习内容 : 灯光与阴影聚光灯点光源平行光阴影相机和阴影计算投射阴影接受阴影 点赞 关注 收藏 学会了 1.灯光与阴影 1、材质要满足能够对光有反应 2、设置渲染器开启阴影计算 renderer.shadowMap.enabledtrue 3、设置光照投射阴影 directionalLight.castShadow …

【 <一> 炼丹初探:JavaWeb 的起源与基础】之 Tomcat 的工作原理:从启动到请求处理的流程

<前文回顾> 点击此处查看 合集 https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12907601.html?fromshareblogcolumn&sharetypeblogcolumn&sharerId12907601&sharereferPC&sharesourceFoyoDesigner&sharefromfrom_link <今日更新> 一、Tomcat…

【GPT入门】第11课 FunctionCall调用本地代码入门

【GPT入门】第11课 FunctionCall调用代码入门 1. 手撕FunctionCall2.代码3.functionCall的结果 1. 手撕FunctionCall 为了了解&#xff0c;funcationCall底层&#xff0c;手写一个functionCall多方法&#xff0c;并调用&#xff0c;体验 思路&#xff1a; 任务&#xff1a;让…

MySQL主从架构配合ShardingJdbc实现读写分离

文章目录 目录架构搭建读写分离pom.xmlfdy-live-user-provider 模块application.ymlfdy-db-sharding.yamlShardingJdbcDatasourceAutoInitConnectionConfig.java 目录 架构搭建 基于Docker去创建MySQL的主从架构 读写分离 pom.xml <dependency><groupId>mysql…

计网面试准备

正确理解网络数据传输过程 同一路由器的不同接口属于不同局域网&#xff0c;广播只能在同一个局域网

NLP常见任务专题介绍(1)-关系抽取(Relation Extraction, RE)任务训练模板

📌 关系抽取(Relation Extraction, RE)任务训练示例 本示例展示如何训练一个关系抽取模型,以识别两个实体之间的关系。 1️⃣ 任务描述 目标:从文本中提取两个实体之间的语义关系,例如 “人物 - 组织”、“药物 - 疾病”、“公司 - 创始人” 等。输入:句子 + 标注的实…

【技术白皮书】内功心法 | 第二部分 | Telnet远程登录的工作原理

远程登录的工作原理 背景介绍远程登录远程登录的服务模式远程登录服务的实现基础远程登录服务的运行模式Telnet服务为什么不被操作系统管理 Telnet协议的原理网络虚终端&#xff08;NVT&#xff09;结束标示NVT的原理NVT屏蔽差异 背景介绍 绝大多数计算机都是运行多用户操作系…

在 Spring Boot 中实现基于 TraceId 的日志链路追踪

1 前言 1.1 什么是 TraceId? TraceId 是一个唯一的标识符,用于跟踪分布式系统中的请求。每个请求从客户端发起到服务端处理,再到可能的多个微服务调用,都会携带这个 TraceId,以便在整个请求链路中进行追踪和调试。 1.2 日志链路追踪的意义 日志链路追踪可以帮助开发者…

游戏引擎学习第150天

回顾与当天计划 我们在这里完全不使用任何库&#xff0c;所以我们完全是引擎和库免疫的, 正如大家所知道的&#xff0c;我们正在编写自己的资源处理系统&#xff0c;准确来说&#xff0c;是一个资源加载系统。过去一周我们已经完成了很多工作&#xff0c;现在只剩下最后几步&a…

Flutter中stream学习

Flutter中stream学习 概述Stream的基础概念stream的常用方法Stream.fromFuture(Future<T> future)Stream.fromFutures(Iterable<Future<T>> futures)Stream.fromIterable(Iterable<T> elements)Stream.periodic(Duration period, [T computation(int c…

基于javaweb的SSM房屋租赁管理系统设计和实现(源码+文档+部署讲解)

技术范围&#xff1a;SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 主要内容&#xff1a;免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论…