控制理论与控制工程自动化公司控制工程师实习报告

控制理论与控制工程自动化公司控制工程师实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家自动化公司担任控制工程师实习生。期间，我负责参与某型号伺服电机控制系统的参数优化，通过MATLAB/Simulink搭建仿真模型，将系统响应超调量从15%降低至5%，稳定时间缩短至0.8秒。运用PID算法调整控制参数，使系统在0.1秒内达到95%的跟踪精度。参与编写了3份控制策略文档，涉及传感器数据融合与鲁棒控制设计。熟练应用C/C++实现底层控制逻辑，通过示波器采集100组实验数据验证了算法有效性。提炼出基于小波分析的故障诊断方法，可复用于类似系统的异常检测。二、实习内容及过程1.实习目的我这次实习主要是想看看控制理论在实际工业场景里怎么用，摸摸真实的控制工程师是干啥的，顺便把学校学的PID、状态空间那些东西，在实际系统里应用下，看看有没有啥不一样的地方。2.实习单位简介我们实习那家公司是干自动化设备的，主要做些高端的伺服系统，客户都是汽车零部件、医疗器械那种行业，对精度和稳定性要求特别高。他们那个实验室有挺多实时控制系统，用的是dSPACE的硬件平台，软件主要用MATLAB/Simulink和C/C++。3.实习内容与过程第一天到的时候，导师给我扔了个活儿优化一个旧伺服电机的控制参数。那家伙原来超调特别大，得15%左右，响应时间也慢，得两秒多才能稳定。我花了两三天时间，先在MATLAB里把系统模型建起来，用了Simulink的SISO工具箱，画了根根Bode图，找出了频域里的一些问题点。然后就开始整PID参数，最初试了ZieglerNichols方法，结果增益整大了，系统震荡得厉害，差点把电机烧了。导师赶紧让我停下来，教我用试凑法，一边改参数一边看示波器，慢慢把比例、积分、微分这三个环节的系数调顺了。最后把超调降到了5%，稳定时间缩到0.8秒，客户那边也挺满意的。后来又参与了另一个项目，是关于传感器数据融合的。有个客户需要同时用编码器和力矩传感器监测运动状态，但是编码器信号容易受干扰，力矩数据又采样率低，两个信号怎么有效融合是个头疼事儿。我就用了卡尔曼滤波器，花了小一周时间调试算法，调完之后效果还真不错，系统在动态加速的时候，位置和力矩估计的误差从之前的3%降到了1%以内。4.实习成果与收获最大的成就是那个伺服电机项目，把系统性能提了一截，导师还让我把过程整理成文档了。另外就是学到了不少实际工程里的东西，比如怎么看示波器上的波形，怎么根据波形反推系统问题，还有卡尔曼滤波在多传感器融合里的实际应用。最直观的感受是，学校里学的理论挺基础的，但实际系统里要考虑的因素太多了，比如延迟、噪声、传感器精度这些，都得在模型里考虑进去。遇到的困难主要是PID参数整定那会儿，一开始太死板地用公式，结果系统反应很怪异，跟理论模型对不上。后来慢慢放开思路，发现得根据实际波形灵活调整，有时候比例作用整大一点，积分作用就得跟着退让，不能死盯一个方法。这让我明白，控制理论在实际应用里，得灵活变通，不能完全照搬课本。5.问题与建议实习期间也发现了一些问题，比如公司内部培训体系不太完善，新来的实习生基本靠导师带，要是有个统一的培训计划就好了。另外，岗位匹配度上，我发现自己写的代码其实不太行，公司用的C/C++代码风格跟我学的有点不一样，有些底层调试的细节没接触过。建议他们可以搞个新员工训练营，每周安排两天时间，讲讲公司常用的开发工具、调试技巧，还有像CAN总线、运动控制卡这些实际硬件的东西。另外，岗位需求上，可以跟我这种刚实习的学生多沟通，别一上来就扔个复杂项目，先从简单的调试任务开始，这样上手更快。三、总结与体会1.实习价值闭环这八周，从7月1号到8月31号，感觉像是把书里那些抽象的控制理论，真真切切地摸到了手里。以前觉得PID参数整定就是套公式，到了实习，才知道超调5%和15%的区别，不是理论值变了，而是实际系统里，延迟、传感器噪声这些因素得一个个啃。那个伺服电机项目，反复调参数到深夜，看着示波器上波形慢慢稳定，那种成就感挺真实的。卡尔曼滤波那个项目，把编码器和力矩数据融合后，误差从3%降到1%，这让我明白，控制工程师不光要懂理论，还得像个侦探一样，能从一堆复杂数据里找到问题。实习把学校学的理论和实际应用连起来了，形成一个闭环，这比单纯看书强太多了。2.职业规划联结这次经历让我更清楚自己想干啥了。以前觉得控制理论高大上，现在发现，能把这些理论变成实际能工作的系统，才是最酷的。比如导师说的，做控制不能只看理论性能，还得看鲁棒性、可靠性，这在工业界特别重要。所以接下来打算深化对自适应控制、鲁棒控制的学习，看看能不能考个相关的专业证书，比如那个控制工程师认证。另外，C/C++这块儿得补上，学校里用MATLAB多，但实际工业界底层开发都是C/C++，打算下学期多上上编程课，找找实习的时候那种“代码写不出，急得直跺脚”的感觉。3.行业趋势展望在那家公司，感觉现在自动化行业特别卷，客户对精度、实时性的要求越来越高。比如那个医疗器械项目，要求运动控制精度到微米级别，这逼着工程师得用更高级的控制算法，像模型预测控制、强化学习这些开始往工业界渗透了。实习的时候，导师还提过，现在很多公司开始搞基于AI的故障诊断，用机器学习分析振动信号，比传统方法准多了。这让我觉得，以后控制工程师不光要懂控制，还得懂点机器学习、大数据啥的，不然很快就被淘汰了。所以接下来打算自学点Python和深度学习，看看能不能把这两块跟控制结合起来，以后求职的时候多一个卖点。4.心态转变八周实习，最大的变化可能是心态。以前做实验，数据不对就改参数，现在知道，一个控制系统的调试，可能要考虑传感器寿命、环境温度、电磁干扰一堆事儿。记得有一次调试，系统突然乱跳，折腾了半天才发现是实验室空调启停导致电源干扰，这让我明白，控制工程师得有耐心，还得像个老中医一样，能“望闻问切”式地找到问题根子。另外抗压能力也强了，以前做课程设计，写个代码跑一下就行，现在项目里，客户催得紧，一个bug改半天，得学会跟人沟通，也得学会自己扛着压力。这种责任感，是学校里学不到的。5.未来行动下一步打算把实习那两个项目代码再完善下，把卡尔曼滤波的推导过程补全，做成本次课程设计的深度版本。导师还给我推荐了些书，比如《工业数据驱动控制》，打算下学期学学里面的内容，看看能不能把实习经验写成个小论文，也算是对这八周实习的总结。总之，这次实习没白来，至少让我知道，以后想干这个行当，得学得更深，更杂，还得更耐得住寂寞。四、致谢1.感谢在那家公司实习的八周时光，让我有机会把书本上的控制理论用到实际项目里。特别感谢带我的那位导师，当时我调试PID参数搞了好几天没结果，他没直接给我答案，而是带我一步步分析波形，教我怎么看系统频响，这些细节现在还记得。还有实验室那帮同事，帮我调试示波器，给我讲C/C++底层开发那