【最优PID 整定】PID性能指标(ISE,IAE,ITSE和ITAE)优化、稳定性裕量(Matlab代码实现)

news2024/11/19 14:53:21

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现


💥1 概述

PID控制器是工业系统中使用最广泛的控制器。然而,适当地调整PID控制器并非易事,尽管它最多只有三个参数。

大多数PID整定规则基于工厂的一阶加延时假设,因此无法确保最佳控制性能。使用mordern优化技术,可以根据工厂的实际传递函数调整PID控制器,以优化闭环性能。

此提交包含一个功能,用于根据四个不同的性能指标(例如ISE,IAE,ITSE和ITAE)执行最佳PID设计。

PID控制器是各种工程系统中应用最广泛的控制器。但是,适当调整 PID 控制器不是一件容易的事,尽管它最多只有三个参数。困难部分来自一些 对控制系统性能的要求很高,部分是由于PID参数对控制的影响复杂 性能。此提交提供了有关使用稳定性裕度进行 PID 调谐的第二个教程。

📚2 运行结果

比较采用不同性能指标设计的PID控制器的闭环性能。

G=zpk([],[-3 -2 -1 0],1);   % The plant
C1=optimPID(G,3,1);   % PID-Control, ISE index
C2=optimPID(G,3,2);   % PID-Control, IAE index
C3=optimPID(G,3,3);   % PID-Control, ITSE index
C4=optimPID(G,3,4);   % PID-Control, ITAE index
K=znpidtuning(G,3);   % Ziegler-Nichols stability margin tuning
t=0:0.1:30;
y1=step(feedback(C1*G,1),t); %Closed-loop step response of C1
y2=step(feedback(C2*G,1),t); %Closed-loop step response of C2
y3=step(feedback(C3*G,1),t); %Closed-loop step response of C3
y4=step(feedback(C4*G,1),t); %Closed-loop step response of C4
%Closed-loop step response of K
y=step(feedback(G*(K.kc*(1+tf(1,[K.ti 0])+tf([K.td 0],1))),1),t);
plot(t,y1,t,y2,t,y3,t,y4,t,y,'--','Linewidth',2)
legend('ISE','IAE','ITSE','ITAE','Z-N','Location','Best')
grid

% The comparison shows that the ITSE index leads to the best PID
% controller.

具有重复极点的四阶系统。

比较PI控制器的闭环性能。

G=tf(1,[1 4 6 4 1]);   % The plant
C1=optimPID(G,2,1);   % PID-Control, ISE index
C2=optimPID(G,2,2);   % PID-Control, IAE index
C3=optimPID(G,2,3);   % PID-Control, ITSE index
C4=optimPID(G,2,4);   % PID-Control, ITAE index
K=znpidtuning(G,2);   % Ziegler-Nichols stability margin tuning
t=0:0.1:40;
y1=step(feedback(C1*G,1),t); %Closed-loop step response of C1
y2=step(feedback(C2*G,1),t); %Closed-loop step response of C2
y3=step(feedback(C3*G,1),t); %Closed-loop step response of C3
y4=step(feedback(C4*G,1),t); %Closed-loop step response of C4
%Closed-loop step response of K
y=step(feedback(G*(K.kc*(1+tf(1,[K.ti 0]))),1),t);
plot(t,y1,t,y2,t,y3,t,y4,t,y,'--','Linewidth',2)
legend('ISE','IAE','ITSE','ITAE','Z-N','Location','Best')
grid

% This time the ITAE index gives the best design.

 闭环性能比较

 部分代码:

% first let us get stability margins
[Gm,Pm,Wcg]=margin(g);
% If we increase the gain by the Gm, the system is critically stable. Hence
% the ultimate gain in dB equals to the gain margin, i.e.
% 20 * log10(ku) = Gm, hence:
% ku=10^(Gm/20);
% In Control System Toolbox, the gain margin is shown in dB in the graph,
% but returns in normal ratio.
ku=Gm;
% If we increase the gain by ku, the system will ocsillate at Wcg
% frequency, hence
pu=2*pi/Wcg;
% Controller parameters based on Ziegler-Nichols' tuning rule
switch ctype
    case 1              % P-controller
        k.kc=ku/2;
    case 2              % PI-controller
        k.kc=ku/2.2;
        k.ti=pu/1.2;
    case 3              % PID-controller
        k.kc=ku/1.7;
        k.ti=pu/2;
        k.td=pu/8;
end

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]宋尚飞,刘轩章,陈宏举,康琦,李宸轩,邓涛,吴海浩,史博会,宫敬.PID控制参数对重力式三相分离器生产工艺的影响[J].石油科学通报,2023,8(02):179-192.

[2]Yi Cao (2023). Learning PID Tuning III: Performance Index Optimization.

🌈4 Matlab代码实现

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/633483.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

ChatGPT1论文解读《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》(2018)

论文总结 以下是我阅读完整篇论文做的个人总结,基本包含了ChatGPT1设计的完整框架思路,可以仅看【论文总结】章节。 在GPT1实现的核心架构中,包含两个阶段。 第一阶段 在第一阶段基于一个包含7000本书籍内容的海量未标注文本数据集进行无…

PLC模拟量超限报警功能块

模拟量偏差报警功能块请参看下面文章: 模拟量偏差报警功能块(SCL代码)_RXXW_Dor的博客-CSDN博客工业模拟量采集的相关基础知识,可以查看专栏的系列文章,这里不再赘述,常用链接如下:PLC模拟量采集算法数学基础(线性传感器)_plc傳感器數據轉化_RXXW_Dor的博客-CSDN博客。…

GOOGLE | COT(chain of thought)开山之作,利用思维链提升复杂问题推理能力

一、概述 title:Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models 论文地址:https://arxiv.org/abs/2201.11903 auto COT代码【COT升级版本】:GitHub - amazon-science/auto-cot: Official implementation for &qu…

【LeetCode】HOT 100(8)

题单介绍: 精选 100 道力扣(LeetCode)上最热门的题目,适合初识算法与数据结构的新手和想要在短时间内高效提升的人,熟练掌握这 100 道题,你就已经具备了在代码世界通行的基本能力。 目录 题单介绍&#…

字符串--字符串字面量、字符串的存储

一、字符串字面量(string literal) 字符串字面量(string literal ),有时也成为字符串常量,它是由一对双引号括起来的一个字符序列。如“hello”,“123”等都是字符串。无论双引号内是否包含字符…

C++入门:类和对象(上)

目录 前言: 一:初识面向过程和面向对象 二:类的引入 三:封装和类的访问限定符 (1)封装 (2)访问限定符 四:类的作用域和类的定义 (1)作用域 (2)类的定义 五:类的实例化(对象) 六:类对象…

代码随想录第58天

1.每日温度: 1.什么时候用单调栈呢? 通常是一维数组,要寻找任一个元素的右边或者左边第一个比自己大或者小的元素的位置,此时我们就要想到可以用单调栈了。 2.单调栈里元素是递增呢? 还是递减呢? 注意以…

阿里云服务器解析绑定后访问不了的变态策略

阿里云服务器默认把80端口毙掉了,说是为了服务器安全。 客户买个一般服务器不就是弄个网站,80或者443端口默认还需要自己打开。 好比买个车,为了安全,没有轮胎,怕客户跑起来撞人,买完车让客户自己安装轮胎。…

Redis常见问题、各个分布式锁优缺点-05

Redis集群为什么至少需要三个master节点,并且推荐节点数为奇数? 因为新master的选举需要大于半数的集群master节点同意才能选举成功,如果只有两个master节点,当其中一个挂了,是达不到选举新master的条件的。 奇数个ma…

BLIP和BLIP2

文章主要是对BLIP2 (使用冻结图像编码器和大型语言模型的Bootstrapping语言图像预训练)论文的阅读笔记,也对BLIP(用于统一视觉语言理解和生成的Bootstrapping语言图像预训练)算法进行了简单的介绍。 一、BLIP&#xf…

走进人工智能| Computer Vision 数字化时代的视觉启示录

前言: 计算机视觉是通过模仿人类视觉系统的工作原理,使计算机能够感知、理解和解释图像和视频的能力。 文章目录 序言背景适用领域技术支持应用领域程序员如何学总结 序言 计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支,它涉及使计算机能够“看”…

nginx的开始(一)---nginx的安装

文章目录 1.nginx是什么?2.nginx安装2.1.安装准备:2.2.进行安装:2.2.1.apt安装(快速)2.2.2.源码安装 2.3.配置文件简解(nginx.conf) 1.nginx是什么? Nginx(发音为"e…

AndroidT(13) init 进程 -- first stage init 的初始化 (二)

1.概览 第一阶段的 init 工作主要用于读取系统启动阶段需要的配置信息(例如 linux的bootconfig,cmdline等配置信息)、挂载文件系统、安装 kernel 中的模块驱动,最后就是启动第二阶段的 init 来进行 Android 系统相关的组件。第一阶段的 init …

《微服务实战》 第三十章 分布式事务框架seata TCC模式

前言 本章节介绍分布式事务框架seata TCC模式,上一章节介绍seata以及集成到Springboot、微服务框架里。 1、TCC模式 一个分布式的全局事务,整体是 两阶段提交 的模型。全局事务是由若干分支事务组成的,分支事务要满足 两阶段提交 的模型要…

如何利用ChatGPT写毕业论文

如何利用ChatGPT写毕业论文 ChatGPT是什么?利用ChatGPT写毕业论文的步骤1.准备数据2.训练模型3.生成论文4.检查论文 总结地址 ChatGPT是什么? ChatGPT是一个基于GPT-2模型的开源聊天机器人,它可以回答用户的问题,进行闲聊和提供各…

或许是一个新的算法方向?

动动发财的小手,点个赞吧! 今日谷歌 DeepMind 使用深度强化学习发现更快的排序算法,相关论文[1]成果已经发表在Nature上。 据报道:该算法可以提速 70%,相比之下,快了3倍之多。 摘要 排序或散列等…

230611-通过Doxygen实现项目代码的文档自动化生成(Mac+Win通用)

背景介绍 目前主流的Python项目的文档管理多通过Sphinx实现;当前Sphinx尚未有针对C#等代码的插件;若想对C#的项目代码进行Sphinx的管理,可通过Doxygen导出为xml文件,进行二次转换;有关Doxygen的介绍及使用&#xff0c…

Java使用Opencv进行大图找小图并使用其找图功能进行bilibili视频下载案例

Java使用Opencv进行大图找小图并使用其找图功能进行bilibili视频下载案例 一、Opencv大图找小图说明二、Opencv的window安装1.下载windows下的安装包2.安装3.Java中Opencv加载测试 三、Java中通过Opencv进行模板匹配大图找小图四、进行多图查找五:案例下载bilibili视…

碳排放预测模型 | Python实现基于机器学习回归分析的碳排放预测模型——随机森林、决策树、KNN 和多层感知器 (MLP) 预测分析

文章目录 效果一览文章概述研究内容环境准备源码设计KNNRandom ForestDecision TreeMLPModel Evaluation学习总结参考资料效果一览

【Android开发基础】随机点名系统(关于读取xml资源文件)

文章目录 一、引言二、设计1、读取xml2、下拉框Spinner3、随机算法 三、实施1、子元素随机(单位:班级)2、父元素随机(单位:专业)3、指定人数随机4、指定人数混合排序 四、附件 一、引言 描述:这…