学习如何自动调整PID控制器,你是否有现有的动态系统的数学模型或你优化PID参数基于响应的算法在硬件上运行。自动PID优化可以为各种各样的系统和工作节省开发时间通过提供一个良好的初始设置控制参数控制系统。
在这个视频中您将了解如何使用两种方法自动调整PID控制器。如果你有一个系统数学模型,我们将向您展示如何使用模拟和交互式PID调优工具。另一方面,如果你的工厂没有一个模型,我们将介绍如何生成测试运行的硬件使用的物理设施,为了优化的PID自动计算收益。
使用模拟来优化PID控制器,从数学模型表示的动态植物要稳定。植物可以模拟使用表示如传递函数或状态空间模型,或行为也可以使用物理模型模拟系统的基于植物的领域你想控制。如电气或机械模型与Simscape发达。在本例中,我们使用的是直流电机的传递函数与输入电压和输出轴角。然后设置控制器的体系结构使用PID控制器在模型并选择控制器的类型您想实现使用中提供的选项对话框窗口。金宝app然后单击“调整”按钮的自动调谐部分块参数。在这个例子中我们工厂是线性的,但是如果你的植物是非线性的,这个过程将线性化你的植物对其操作点,然后计算一组初始的控制权收益。一旦完成,它将使系统的调谐响应的PID调节器应用。默认情况下,优化过程计算的收益平衡性能,但是你可以进一步调整你的反应通过选择参考跟踪或抑制干扰之间的优先选项,你可以调整你的参数通过互动“响应时间”和“瞬态行为”控制。一旦你感到满意的反应你的闭环系统,您可以单击“更新块”按钮发送回到你的PID块计算参数。最后,使用仿真模型验证系统行为,这个验证将更多更复杂的非线性系统的关键。 It is also worth noting that if you prefer a more programmatic approach you can setup your control architecture and the tuning process using MATLAB functions. For more information on that check out the links in the description.
另一方面,如果你没有为你的植物模型,或者你的系统显示非线性或模拟复杂的行为难以复制,您可以创建一个自动化的测试结果上传到你的硬件,将为您提供一套优化的PID收益。
这个例子中,我们的目的是控制轮子通过设置电机的旋转速度和使用信息从一个旋转编码器与电机轴。在这种情况下,我们也将开始通过建立一个稳定的控制体系结构仿真软件使用PID控制块。金宝app然而,现在我们将包括闭环PID自动调谐块在我们的模型中。这个块应放置在信号PID控制器连接到你们工厂,需要作为输入装置测量。算法将注入测试信号控制器的输出来估计系统的频率响应。然而,从收益在PID控制块中设置将在整个实验过程中使用,所以配置闭环系统保持稳定。自从汽车调优算法是为了执行一个触发测试,您还可以选择当测试控制启动和停止使用第三个输入信号,第三块输出将包含总决赛PID收益计算的算法。最小测试设置包括确保控制器选择PID的匹配块,一组优化目标控制器的反应,和一个系数的大小测试信号注入系统。在这种情况下我想控制器响应在半秒或2赫兹的带宽,因为我的电动机速度的范围是-100年到100年,我将会干扰到10级,这是一个保守的动作范围。确定测试是否成功,您可以监视测试融合使用第二个输出。 Once we start the test, this value should converge quickly, once it gets close to 100% you can stop the test and record the PID gains calculated.
在这种情况下我将生成C代码,并将其部署到单片机,也直接与硬件交互使用硬件监视和优化功能包括在可用的硬件支持包,但你也可以生成独立的C代码和集成它用您的测试方法。金宝app测试已经启用,收敛后接近100%可以停止测试并得到新的PID收益。还可以更新的收益PID自动调谐块的块直接从块选项卡参数。在这种情况下我们改进相比上升时间X秒初始收益。
谢谢收看,我希望你喜欢这个视频。如果你有兴趣学习更多关于一般PID控制器或优化方法基于MATLAB和Simulink请检查链接在下面描述。金宝app
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