自动控制基础基础实验-----典型环节的电路模拟与仿真(积分 惯性 比例 积分比例 ... ... )

简介: 通过各种典型环节[比例( p )环节、惯性环节、比例微分(PD)环节、比例积分(PI) 环节、积分(I)环节、比例积分微分(PID)环节]的设计,熟悉MATLAB软件仿真开发环境,掌握典型环节设计的流程,完成各种典型环节软件仿真模拟电路的阶跃特性测试,并研究参数变化对典型环节阶跃特性的影响。

自动控制基础基础实验

实验一 典型环节的电路模拟与仿真

实验目的

通过各种典型环节[比例( p )环节、惯性环节、比例微分(PD)环节、比例积分(PI) 环节、积分(I)环节、比例积分微分(PID)环节]的设计,熟悉MATLAB软件仿真开发环境,掌握典型环节设计的流程,完成各种典型环节软件仿真模拟电路的阶跃特性测试,并研究参数变化对典型环节阶跃特性的影响。

实验器材

MATLAB

实验内容

完成各种典型环节的阶跃特性测试,并研究参数变化对典型环节阶跃特性的影响。包括比例( P )环节、惯性环节、比例微分(PD)环节、比例积分(PI) 环节、积分(I)环节、比例积分微分(PID)环节。

打开实验环境

打开MATLAB,点击Simulink,在Simulink里新建一个Blank Model.

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
点击完blank model后得到下面界面

在这里插入图片描述


1) 比例环节

==原理:==

比例积分环节的时域图如下:
在这里插入图片描述

比例环节的微分方程为:

$$ c(t)=K*e(t) $$

比例环节传递函数为:
$$ G(s)=K$$
故单位阶跃响应为:
在这里插入图片描述
==实操:==

在以上界面我们建立如下原理图:
在这里插入图片描述
点击运行按钮后,双击scope将会显示图像如图:

在这里插入图片描述
我设置的阶跃函数x=1开始,幅值为1,后面例子都是如此,就不再赘述。

参数K对比例环节的影响:

原理图按下图连接:
在这里插入图片描述
scoop得到的图像为:
在这里插入图片描述

ps: 后续单一变量的scoop图像都以黑色为底色,观察参数影响的scoop图以白色为底色.

分析:根据scope图像显示,我们可以得到一个从1开始,幅值为2的阶跃函数。此处对应比例环节。即为初始阶跃信号乘上比例系数2得到的信号。


2)惯性环节

==原理:==

惯性环节极点图:
在这里插入图片描述
惯性环节的微分方程为:
在这里插入图片描述
惯性环节传递函数为:

![在这里插入图片描述](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/207a6a44f2d6421aacf83e4bbf276f95.png#pic_center)

故单位阶跃响应为:
在这里插入图片描述

==实操:==
构建如下原理图:
在这里插入图片描述
运行后点击scope得到如下图像:

在这里插入图片描述

参数T对惯性环节的影响:

构建如下原理图:
在这里插入图片描述

scoop图为:

在这里插入图片描述

分析:根据scope图像显示,我们可以更好地理解什么是惯性环节,惯性环节的输出一开始并不与输入同步按比例变化,而是直到过渡过程结束,y(t)才能与x(t)保持比例,所以我们发现,系统稳定时,输出为1。与输入的阶跃信号重合。我们可以辅以电容充电过程理解,当电容两端开始接上电压时(初始状态为0),充电过程不是瞬间完成的,需要时间Δt。即为充电过程,充电完毕后才能达到两端接口电压值。
==且T越大,信号达到稳态时间越长。==


3)比例微分(PD)环节

==原理:==

比例微分环节阶跃特性:
在这里插入图片描述

比例微分环节的微分方程为:
在这里插入图片描述

比例微分环节的传递函数为:

在这里插入图片描述

故单位阶跃响应为:
在这里插入图片描述

==实操:==

构建如下原理图:
在这里插入图片描述

运行后点击scope得到如下图像:

在这里插入图片描述

参数KD不变时,参数Kp变化对比例微分环节阶跃特性的影响:

按下图连接:
在这里插入图片描述

==上述每一个操作块都为下图的结构==

在这里插入图片描述

scoop图像为:
在这里插入图片描述

参数Kp不变时,参数KD变化对比例微分环节阶跃特性的影响:

scoop图像为:

在这里插入图片描述

分析:根据scope图像显示,我们从原理图上可以看到这么一个模块Δu/Δt,这个模块作为微分环节,字面意思即为求微分,而阶跃信号,求微分时只在转折点处,此处即为x=1处。阶跃信号求导,其导数趋向于∞。比例积分即微分加上比例环节。这就与我们的理论知识阶跃函数在转折点处导数为冲击函数,冲击函数在图像上的表现即为一条高度趋向于∞,宽度趋向于0的矩形。(即为无限高的射线)


4)比例积分(PI) 环节

==原理:==

比例积分环节阶跃特性:
在这里插入图片描述

比例积分环节的微分方程为:

在这里插入图片描述

比例积分环节的传递函数为:

在这里插入图片描述

故单位阶跃响应为:
在这里插入图片描述

==实操:==

构建如下原理图:
在这里插入图片描述

运行后点击scope得到如下图像:

在这里插入图片描述

参数KI不变时,参数Kp变化对比例积分环节阶跃特性的影响:

构建如下原理图:

在这里插入图片描述

scoop图像为:

在这里插入图片描述

参数Kp不变时,参数KI变化对比例积分环节阶跃特性的影响:

构建如下原理图:

在这里插入图片描述

分析: 根据scope图像显示,我们发现结果为阶跃信号加上一个斜坡信号,其中斜坡信号即为积分环节,两者结合即为比例积分环节。仔细观察可以得到图像的斜线开始与x=1,y=1点,即为上述的阶跃信号加上斜坡信号。(斜坡信号即为阶跃信号的积分)


5)积分(I)环节

==原理:==

积分环节阶跃特性:
在这里插入图片描述

积分环节的微分方程为:

在这里插入图片描述

积分环节的传递函数为:

在这里插入图片描述

故单位阶跃响应为:

在这里插入图片描述

==实操:==
构建如下原理图:
在这里插入图片描述

运行后点击scope得到如下图像:

在这里插入图片描述

参数T变化对积分环节阶跃特性的影响:

构建如下原理图:

在这里插入图片描述

scoop图像:

在这里插入图片描述

分析:根据scope图像显示,我们发现结果为斜坡信号,即阶跃信号的积分。且T越小,积分作用越明显。


6)比例积分微分(PID)环节

==原理:==

比例积分微分环节阶跃特性:

在这里插入图片描述

比例积分微分环节的微分方程为:
在这里插入图片描述

积分环节的传递函数为:
在这里插入图片描述

故单位阶跃响应为:
在这里插入图片描述

==实操:==

构建如下原理图:

在这里插入图片描述

运行后点击scope得到如下图像:

在这里插入图片描述

参数KI、KD不变时,参数Kp变化对比例积分微分环节阶跃特性的影响:

构建如下原理图:

在这里插入图片描述

scoop图像为:

在这里插入图片描述

参数Kp、KD不变时,参数KI变化对比例积分微分环节阶跃特性的影响:

scoop图像为:
在这里插入图片描述

参数Kp、KI不变时,参数KD变化对比例积分微分环节阶跃特性的影响:

在这里插入图片描述

分析:据scope图像显示,我们发现结果为上面三个实验的叠加,比如比例环节就是对幅值的一个影响。微分即会产生一个冲击信号,积分环节生成一个斜坡信号,当然上述的结果都是在输入信号为阶跃信号的前提下。
PID在我们自动化中非常重要,我们通过对比例、微分、积分三个环节进行系数占比的调整,可以得到令我们满意的结果。

总结

上述实验内容即为体会各种典型环节,通过观看输出的图像,以及分析结果来理解各环节的作用。

*ps:上述为我个人觉得比较典型的环节的仿真与分析。后续实验在另一篇文章内!*
                 🙆==如果想要相应的报告可以评论或私信联系我!==🙆‍♂️
         

在这里插入图片描述

相关文章
|
4月前
|
人工智能 API 开发者
终于等到!阿里云Coding Plan上线Qwen3.5/GLM-5/MiniMax/Kimi,一键自由切换
阿里云Coding Plan上线Qwen3.5、GLM-5、MiniMax M2.5、Kimi K2.5四大顶流开源模型,支持Qwen Code等工具一键切换。Lite/Pro套餐首月仅7.9/39.9元,享高稳定、高Token额度服务,助力高效编程与智能体开发。(239字)
1297 3
|
JavaScript 搜索推荐 程序员
Vuepress + gitee五分钟免费搭建个人博客(保姆级教程)
前言 作为一个程序员,没有折腾过个人博客是不算完整的。技术文章的输出是我们程序员能力的一种体现,也是一种非常好的个人总结。 市面上有很多搭建个人博客的工具或框架,包括hexo、wordpress等等。不可否认,市面上有些博客系统做得很好,博客主题也很丰富,但是往往存在一个问题:比较重。 作为一个Vue程序员,我就比较推荐使用vuepress搭建个人博客,因为它毕竟是Vue出品的,大家熟知的vue官方就是利用vuepress搭建的。 本篇文章就从零开始教大家搭建一个免费的博客,零基础小白也可以学习哦!
4275 0
Vuepress + gitee五分钟免费搭建个人博客(保姆级教程)
基于51单片机的proteus数字时钟仿真设计
基于51单片机的proteus数字时钟仿真设计
1303 1
|
10月前
|
Web App开发 Ubuntu 安全
Ubuntu操作系统全解析:桌面、服务器与风格详解
Linux Mint同样源自Ubuntu操作系统,并针对现代用户需求,预装了众多照片和多媒体应用程序。该系统秉承开源社区的理念,为用户提供安全、稳定且易于使用的操作系统。想要深入了解Linux Mint,不妨访问其官方网站。
|
IDE 安全 数据管理
Visual Basic for Applications (VBA):自动化Office任务
【4月更文挑战第27天】**Visual Basic for Applications (VBA)** 是Microsoft Office中的宏语言,用于自动化Excel、Word、Outlook等应用的任务。VBA基于Visual Basic,通过编写代码控制应用行为,提升效率。文章介绍了VBA环境、基础语法,展示了在Excel(数据处理)、Word(文档管理)和Outlook(邮件自动化)中的应用。强调安全性和调试重要性,学习VBA能增强Office软件的功能,实现高效自动化工作流程。
876 0
|
JavaScript 前端开发 小程序
【项目实战】SpringBoot+vue+iview打造一个极简个人博客系统
这是一个基于 SpringBoot+MybatisPlus+Vue+Iview 技术栈构建的个人极简博客系统,适合初学者实战练习。项目包含文章分类、撰写文章、标签管理和用户管理等功能,代码简洁并配有详细注释,易于上手。此外,该项目也可作为毕业设计的基础进行二次开发。
865 0
【项目实战】SpringBoot+vue+iview打造一个极简个人博客系统
|
关系型数据库 应用服务中间件 PHP
实战~如何组织一个多容器项目docker-compose
本文介绍了如何使用Docker搭建Nginx、PHP和MySQL的环境。首先启动Nginx容器并查看IP地址,接着启动Alpine容器并安装curl测试连通性。通过`--link`方式或`docker-compose`配置文件实现服务间的通信。最后展示了Nginx配置文件和PHP代码示例,验证了各服务的正常运行。
470 3
实战~如何组织一个多容器项目docker-compose
|
存储
外部排序快速入门详解:基本原理,败者树,置换-选择排序,最佳归并树
外部排序用于处理无法一次性加载到内存中的大规模数据排序问题。其基本原理是将外存数据划分为若干已内部排序的小块,利用内存中的缓冲区进行多路归并排序,并逐步合并以生成更大的有序块。通过增加缓冲区数量、优化关键字比较次数(如使用败者树)和调整归并段长度等方法可进一步提高排序效率。最佳归并树的应用则能有效减少磁盘I/O次数,从而优化整个排序过程。
1384 9
|
算法 数据安全/隐私保护 C++
超级好用的C++实用库之Des加解密
超级好用的C++实用库之Des加解密
498 1
一键自动化博客发布工具,用过的人都说好(csdn篇)
使用一键自动化博客发布工具blog-auto-publishing-tools把博客发布到csdn上。
一键自动化博客发布工具,用过的人都说好(csdn篇)