【纯滞后系统仿真分析案例3000字】

纯滞后系统仿真分析案例综述目录TOC\o"1-3"\h\u93191.1PID仿真分析 1139141.2预测控制仿真分析 3313901.2.1预测控制参数讨论 4175141.2.2系统参数讨论 8216071.3Smith预估补偿算法仿真分析 1222391.3.1系统参数讨论 12310991.4对比分析 15PID仿真分析选用工业中普遍的纯滞后对象，如3.1传递函数所示：(3.1)为了方便进行仿真分析，在程序中，对各类参数设置了初始值，，，，，其传递函数如下：(3.2)进行Simulink仿真，仿真图如下：图3-1PID仿真图利用衰减曲线法对PID参数进行处理，如下所示：图3-2滞后时间较小时系统响应曲线增大滞后时间，当其超过20时，振荡明显增多，超调量很大，控制效果明显变差，当滞后时间大于30时，系统发散，如下所示：图3-3滞后时间为20时系统响应曲线图3-4滞后时间为30时系统响应曲线因此，PID控制对于小滞后系统比较适用，但是对于大滞后系统来说，控制效果很不理想，所以下面就讨论对大滞后系统控制效果较好的预测控制和Smith预估补偿算法。预测控制仿真分析根据课题要求，在该系统未稳定前，滞后时间会发生改变，在这之后系统会自动调整最终趋向于稳定，因此，在编程中，当仿真时间为20时，会出现滞后时间变化的情况，为了方便，将两个滞后时间称为，。采样周期，模型长度，优化时域，误差权矩阵系数，控制时域，控制权矩阵系数，滞后时间，此时，时间常数，，增益，在后续仿真中，会分别讨论、、、四个参数改变时对系统的影响，时间常数，，增益改变所造成的影响，以及滞后时间，改变所造成的影响。其初始情况下的响应曲线如下所示：图3-5初始条件下系统响应曲线其稳定所需时间为120，第一次滞后时间后达到的值为0.5078。预测控制参数讨论对、、、四个参数进行讨论，并与初始条件下的结果进行对比。改变采样周期，使其分别为2，10，仿真结果如下所示：图3-6时系统响应曲线图3-7时系统响应曲线由以上曲线可以看出，采样周期时，其稳定所需时间为60，后达到的值为0.816；采样周期时，其稳定所需时间为200，后达到的值为0.3。因此，越大，后系统所能到达的值越小，最终稳定所需要的时间也越多，相比较小时的，变化更加缓和。改变优化时域，使其分别为5，50，仿真结果如下所示：图3-8时系统响应曲线图3-9时系统响应曲线由以上曲线可以看出，优化时域时，其稳定所需时间为160，后达到的值为0.388；优化时域时，其稳定所需时间为120，达到的值为0.5115。因此，优化时域在改变时，在较小时，其参数改变，曲线的变化较明显，当其超过30时，曲线变化很小，甚至基本不变，且从图中可以看出，越大，系统达到稳定所需的时间越少，后所能到达的值也越大。改变控制时域，使其分别为2，10，仿真结果如下所示：图3-10时系统响应曲线图3-11时系统响应曲线由以上曲线可以看出，控制时域时，其稳定所需时间为80，后达到的值为0.707；控制时域时，其稳定所需时间为120，后达到的值为0.4807。在较小值时，改变曲线的变化非常明显，当其超过5时，曲线的变化变得较小，甚至于基本不变，因此，控制时域越大，后所能达到的值越小，最终达到稳定值所需的时间越大，但其变化相比较小的值时，要更缓和一些，响应曲线更好一些。改变控制权矩阵系数，使其为3，仿真结果如下所示：图3-12时系统响应曲线由以上曲线可以看出，控制权矩阵系数时，其稳定所需时间大于200，后达到的值为0.2628。因此，控制权矩阵系数越大，后所能达到的值越小，最终达到稳定值所需的时间越大，大多情况下，控制权矩阵系数取较小值就能很好的满足要求。系统参数讨论改变时间常数，使其为20，仿真结果如下所示：图3-13时系统响应曲线由以上曲线可以看出，时间常数时，其稳定所需时间为130，后达到的值为0.1733。因此，时间常数变大时，后所能达到的值越小，最终达到稳定值所需的时间越大，相对来说，其变化程度越缓和。改变时间参数，使其为15，仿真结果如下所示：图3-14时系统响应曲线由以上曲线可以看出，时间常数时，其稳定所需时间为130，后达到的值为0.1949。因此，当变大时，后所能达到的值越小，最终达到稳定值所需的时间越大，相对来说，其变化程度越缓和。改变增益，使其为1，仿真结果如下所示：图3-15时系统响应曲线由以上曲线可以看出，增益时，其稳定所需时间为60，后达到的值为0.8531。因此，增益越大，曲线变化越剧烈，后所能达到的值越大，最终达到稳定值所需的时间越小。改变滞后时间，使其为5，仿真结果如下所示：图3-16时系统响应曲线由以上曲线可以看出，滞后时间时，其稳定所需时间为110，后达到的值为0.6557。因此，滞后时间越大，后系统能响应的时间越少，所能达到的值越小，从而影响了后系统的曲线，最终达到稳定值所需的时间变长。改变滞后时间，使其分别为20，45，50，仿真结果如下所示：图3-17时系统响应曲线图3-18时系统响应曲线图3-19时系统响应曲线由以上曲线可以看出，滞后时间时，其稳定所需时间为130，后达到的值为0.5078；滞后时间时，其稳定所需时间为155，后达到的值为0.5078。当滞后时间大于50时，其从开始，超出了算法中设置的模型长度，因此曲线变成了一条横线。滞后时间小于50时，其对于前一部分的曲线不造成影响，相当于只是把后的曲线向后平移，因此最终达到稳定值所需的时间随着的变大而变大。Smith预估补偿算法仿真分析Smith预估补偿控制中所用的纯滞后阶跃系统与预测控制算法相同，在给定一个PID控制器的情况下，现讨论其时间常数，，增益改变所造成的影响，以及滞后时间，改变所造成的影响，且这些参数的变化与预测控制算法的一样。其在MATLAB中的仿真图如下所示：图3-20Smith预估补偿算法仿真图其初始情况下的响应曲线如图所示：图3-21初始情况下系统响应曲线其稳定所需时间为160，第一次滞后时间后达到的值为0.4257。系统参数讨论改变时间常数，使其为20，仿真结果如下所示：图3-22时系统响应曲线由以上曲线可以看出，时间常数时，其稳定所需时间为170，后达到的值为0.1453，超调量为9.3%。因此，时间常数变大时，出现了超调量，后所能达到的值变小，最终达到稳定值所需的时间变大。改变时间参数，使其为15，仿真结果如下所示：图3-23时系统响应曲线由以上曲线可以看出，时间常数时，其稳定所需时间为200，后达到的值为0.1762，超调量为5.7%。因此，当变大时，出现了超调量，后所能达到的值变小，最终达到稳定值所需的时间变大。改变增益，使其为1，仿真结果如下所示：图3-24时系统响应曲线由以上曲线可以看出，增益时，其稳定所需时间为80，后达到的值为0.7676。因此，增益越大，曲线变化越剧烈，后所能达到的值越大，最终达到稳定值所需的时间越小。改变滞后时间，使其为5，仿真结果如下所示：图3-25时系统响应曲线由以上曲线可以看出，滞后时间时，其稳定所需时间为150，后达到的值为0.5409。滞后时间越大，后系统能响应的时间越少，所能达到的值越小，从而影响了后系统的曲线，因此最终达到稳定值所需的时间变长。改变滞后时间，使其为20，仿真结果如下所示：图3-26时系统响应曲线由以上曲线可以看出，滞后时间时，其稳定所需时间为170，后达到的值为0.4257。当滞后时间改变时，其对于前一部分的曲线不造成影响，相当于只是把后的曲线向后平移，因此最终达到稳定值所需的时间随着的变大而变大，不仅如此，在预估器适配的情况下，可以达到很大。对比分析对PID控制进行了仿真分析，发现其在好的PID参数下，当滞后时间增大到一定程度后，系统振荡变多甚至于发散，由此得出PID对于大滞后系统控制效果并不好。然后从预测控制的各类参数改变中，可以看出基本系统不会产生超