发动机速度控制

对于此示例，我们使用以下发动机速度控制系统模型：

Open_System（'rct_engine_speed'）

控制系统由单个PID循环组成，必须调整PID控制器增益以充分响应所需速度的步骤变化。具体而言，我们希望响应在不到5秒的时间内沉淀，几乎没有过冲。尽管Pidtune.是调整单个PID控制器的更快替代方案，这个简单的例子非常适合介绍Systune.和loopune.在Simulink中的工作金宝app流程。

用Systune调整控制器调整

这SLTUNER.接口提供了一个方便的网关Systune.用于在Simulink中建模的控制系统。金宝app此界面允许您指定Simulink模型中的哪些块可调谐，并且对于开放或闭环验证的信号感兴趣。金宝app创建一个SLTUNER.实例为rct_engine_speed模型并列出“PID控制器”块（以橙色突出显示）可调谐。请注意，模型中的所有线性分析点（在此处的信号“和”速度“）被自动作为调整的兴趣点。

st0 = sltuner（'rct_engine_speed'那'PID控制器'）;

PID块以其在Simulink模型中的值初始化，您可以访问它金宝appgetblockValue.。注意，比例和衍生增益初始化为零。

getblockValue（ST0，'PID控制器'）

ans = 1 ki * --- s用ki = 0.01名称：PID_Controller连续时间I-I-I-I-I-I-I-I-Only控制器。

接下来创建步骤跟踪要求，以捕获5秒的目标稳定时间。使用Simulink模型中的信号名称来引用引用和输出信号金宝app，并将目标响应指定为具有1秒的时间常数的一阶响应。

TrackReq = TuningGoal.steptracking（'ref'那'速度'，1）;

您现在可以调整控制系统ST0.遵守要求TrackReq.。

ST1 = SYSTUNE（ST0，TrackReq）;

Final：Soft = 0.282，硬= -Inf，迭代= 65

最终值接近1表示满足跟踪要求。Systune.返回“调谐”版本ST1.由此描述的控制系统ST0.。再次使用getblockValue.要访问PID增益的调谐值：

getblockValue（ST1，'PID控制器'）

ans = 1 s kp + ki * --- + kd * -------- s tf * s + 1带kp = 0.00217，ki = 0.00341，kd = 0.000513，tf = 6.92e-07名称：PID_Controller并行形式的连续时间PIDF控制器。

要模拟闭环响应速度的步进命令，请从速度命令“ref”到“速度”输出并绘制其步骤响应：

t0 = getiotransfer（st0，'ref'那'速度'）;t1 = getiotransfer（st1，'ref'那'速度'）;步骤（t0，t1）图例（'最初的'那'调整'）

用loopopune调整控制器

你也可以使用loopune.调谐Simulink中建模的控制系统。金宝app这loopune.工作流程非常相似Systune.工作流程。一个不同的是loopune.需要了解工厂和控制器之间的边界，这些边界是指的控制和测量信号。对于单个循环，性能基本上被响应时间捕获，或者通过开环交叉频率等效。基于一阶特性，交叉频率应超过1 RAD / S，用于闭环响应以在不到5秒内沉降。因此，您可以使用1 rad / s作为目标0-dB交叉频率调整PID循环。

％标记信号“U”作为兴趣点addpoint（st0，'U'）％调整控制器参数控制='U';测量='速度';WC = 1;ST1 = loopune（ST0，控制，测量，WC）;

最终：峰值增益= 0.979，迭代= 4实现目标增益值目标= 1。

最终值再次接近1，表明达到目标控制带宽。和人一样Systune.， 用getiotransfer计算和绘制闭环响应从速度命令到实际速度。结果与使用的结果非常相似Systune.。

t0 = getiotransfer（st0，'ref'那'速度'）;t1 = getiotransfer（st1，'ref'那'速度'）;步骤（t0，t1）图例（'最初的'那'调整'）

您还可以执行开环分析，例如，计算工厂输入的增益和相位利润你。

％注意：-1因为|边缘|期望负反馈回路转移l = getLooptransfer（st1，'U'，-1）;边缘（L），网格

Simulink验证金宝app

一旦你满意的Systune.或者loopune.结果，您可以将调整的控制器参数上传到Simulink以获取与非线性模型的进一步验证。金宝app

WriteBlockValue（ST1）

您现在可以使用调谐的PID控制器模拟发动机响应。

非线性模拟结果与MATLAB中获得的线性响应紧密匹配。

对PID增益的约束

将调谐参数范围限制为杂草出杂散的不良解决方案通常有用。金宝搏官方网站例如，您可能要求PID控制器的比例和衍生增益是非负的。为此，请访问调谐块参数化。

c = getBlockParam（ST0，'PID控制器'）

C =可调谐连续时间PID控制器“PID_Controller”，具有公式：1 S KP + Ki * --- + KD * -------- S TF * S + 1和可调参数KP，KI，KD，TF。键入“PID（c）”以查看当前值和“get（c）”以查看所有属性。

设置可调参数的“最小”值kp.和kd.到0。

C.KP.Minimum = 0;C.Kd.minimum = 0;

最后，将修改的参数化与调谐块相关联。

SetBlockParam（ST0，'PID控制器'，C）

重温PID收益并验证比例和衍生增长确实是非未负化的。

ST1 = loopune（ST0，控制，测量，WC）;展示（ST1）

最终：峰值增益= 0.973，迭代= 4实现目标增益值目标= 1。框1：rct_engine_speed / pid控制器= 1 s kp + ki * --- + kd * ------- s tf * s + 1带kp = 0.000897，ki = 0.00251，kd = 0.000146，tf = 0.01名称：PID_Controller以并行形式的连续时间PIDF控制器。

PI和PID控制器的比较

接近调整PID增益的检查表明衍生术语的贡献是未成年人的贡献。这表明使用更简单的PI控制器。为此，覆盖“PID控制器”块的默认参数化：

SetBlockParam（ST0，'PID控制器'，调音（'C'那'pi'）））

这指定现在应该参数化为“PID控制器”块作为仅为PI控制器。接下来重新调整该控制器的控制系统：

ST2 = Loopeune（ST0，控制，测量，WC）;

最终：峰值增益= 0.95，迭代= 4实现目标增益值目标= 1。

最终价值再次不到一个表明成功。将闭环响应与以前的响应进行比较：

t2 = getiotransfer（st2，'ref'那'速度'）;步骤（T0，T1，T2，'r--'） 传奇（'最初的'那'PID'那'pi'）

显然PI控制器足以实现此应用。