PID.rar_PIDmatlab_PID控制matlab_PID程序_增量式pidmatlab_自校正PID_为一阶系统设计PI控制器的计算资源-CSDN文库

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pid控制matlab

pid程序

自校正pid

5星 · 超过95%的资源 112 浏览量 2022-07-14 08:19:03 上传评论 1 收藏 2KB RAR 举报

标题中的“PID.rar_PID matlab_PID控制matlab_PID程序_增量式pid matlab_自校正PID”揭示了这个压缩包文件包含一系列与PID控制器相关的MATLAB程序。PID（比例-积分-微分）控制是一种广泛应用的自动控制算法，常用于调节系统的过程控制，如温度、压力、速度等参数的控制。描述部分指出，该资源提供了几种不同的PID控制实现方式，具体包括： 1. **增量式PID控制**：与传统的连续PID不同，增量式PID控制器通过计算每个采样周期的控制增量来更新输出，减少了计算量和存储需求，适用于嵌入式系统。它由比例（P）、积分（I）和微分（D）三部分组成，通过调整这三部分的增益来优化系统的响应。 2. **PID极点配置控制**：在MATLAB中，PID控制器的设计可以通过配置其传递函数的极点位置来实现。通过改变PID参数，可以调整闭环系统的动态特性，如上升时间、超调、稳态误差等，以满足特定的性能指标。 3. **自校正PID控制**：这是一种自适应控制策略，能够根据系统的实时行为自动调整PID参数，以应对系统参数的变化或不确定性。自校正过程通常涉及在线识别系统模型，并基于这些信息调整控制器的参数。在MATLAB环境中，编写和测试PID控制算法非常方便，可以利用Simulink或者编写M文件来实现。MATLAB的Control System Toolbox提供了丰富的工具和函数，帮助工程师设计、分析和仿真各种类型的控制系统，包括PID控制器。在压缩包中，可能包含了如下文件： - 增量式PID的MATLAB代码示例 - 极点配置PID的MATLAB实现 - 自校正PID的MATLAB程序 - 可能还有用于测试和仿真的系统模型或数据这些程序可能涵盖了基本的PID算法实现，也可能包含了一些高级功能，比如抗饱和、死区处理、限制反馈等。学习和理解这些MATLAB代码，将有助于深入理解PID控制原理，并提升在实际工程应用中的控制设计能力。

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PID

PID_PPC.m 1KB

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%自校正PID控制（二阶系统，对象参数未知） clear all; close all; a=[1 -1.6065 0.6065]; b=[0.1065 0.0902]; d=3; Am=[1 -1.3205 0.4966]; %对象参数及期望闭环特征多项式 na=length(a)-1; nb=length(b)-1; nam=length(Am)-1; %na、nb、nc、nam为多项式A、B、C、Am阶次 nf1=nb+d+2-(na+1)+1; ng=2; %nf1=nf+1 L=400; %控制步数 uk=zeros(d+nb,1); %输入初值：uk(i)表示u(k-i) yk=zeros(na,1); %输出初值 yr=10*[ones(L/4,1);-ones(L/4,1);ones(L/4,1);-ones(L/4,1)]; %期望输出 e=2*ones(L,1); %常值干扰 %RLS初值 thetae_1=0.001*ones(na+nb+1,1); P=10^6*eye(na+nb+1); lambda=1; %遗忘因子[0.9 1] for k=1:L time(k)=k; y(k)=-a(2:na+1)*yk+b*uk(d:d+nb)+e(k); %采集输出数据 %递推最小二乘法 phie=[-yk(1:na);uk(d:d+nb)]; K=P*phie/(lambda+phie'*P*phie); thetae(:,k)=thetae_1+K*(y(k)-phie'*thetae_1); P=(eye(na+nb+1)-K*phie')*P/lambda; %提取辨识参数 ae=[1 thetae(1:na,k)']; be=thetae(na+1:na+nb+1,k)'; %计算Diophantine方程，得到F、G、R [F,G]=diophantine(conv(ae,[1 -1]),be,d,1,Am); %A0=1 F1=conv(F,[1 -1]); R=sum(G); u(k)=(-F1(2:nf1+1)*uk(1:nf1)+R*yr(k)-G*[y(k);yk(1:ng)])/F1(1);%求控制量 %更新数据 thetae_1=thetae(:,k); for i=d+nb:-1:2 uk(i)=uk(i-1); end uk(1)=u(k); for i=na:-1:2 yk(i)=yk(i-1); end yk(1)=y(k); end figure(1); subplot(2,1,1); plot(time,yr(1:L),'r:',time,y); xlabel('k'); ylabel('y_r(k)、y(k)'); legend('y_r(k)','y(k)'); axis([0 L -20 20]); subplot(2,1,2); plot(time,u); xlabel('k'); ylabel('u(k)'); axis([0 L -40 20]); figure(2) subplot(211) plot([1:L],thetae(1:na,:)); xlabel('k'); ylabel('参数估计a'); legend('a_1','a_2'); axis([0 L -2 2]); subplot(212) plot([1:L],thetae(na+1:na+nb+1,:)); xlabel('k'); ylabel('参数估计b'); legend('b_0','b_1'); axis([0 L 0 0.15]);