前馈解耦pid m代码

以下是前馈解耦PID控制器的MATLAB代码示例：

% 前馈解耦PID控制器
% 参数设置
Kp = 1; % 比例系数
Ki = 1; % 积分系数
Kd = 1; % 微分系数
Kff = 0.5; % 前馈系数
Tf = 0.1; % 前馈滤波器时间常数
Ts = 0.01; % 采样时间
N = 1000; % 总采样点数

% 系统模型
s = tf('s');
G = 1/(s^2 + 2*s + 1);

% 控制器设计
Hff = Kff/(Tf*s + 1); % 前馈滤波器
Hd = Kd*s; % 微分环节
Hi = Ki/s; % 积分环节
H = Kp + Hi + Hd + Hff; % 总控制器

% 仿真
t = 0:Ts:(N-1)*Ts;
r = ones(size(t));
d = sin(t);
y = lsim(G, d, t); % 系统响应
u = zeros(size(t)); % 控制器输出
e = zeros(size(t)); % 控制误差
err = 0; % 累计误差

for k = 1:N
    yk = y(k);
    rk = r(k);
    dk = d(k);
    ek = rk - yk;
    err = err + ek;
    uk = Kp*ek + Ki*err*Ts + Kd*(ek - e(max(k-1,1)))/Ts + Kff*dk;
    u(k) = uk;
    e(k) = ek;
end

% 绘图
figure;
subplot(311);
plot(t, r, 'b-', t, y, 'r--');
legend('参考信号', '系统响应');
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');
subplot(312);
plot(t, u, 'b-');
legend('控制器输出');
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');
subplot(313);
plot(t, e, 'b-');
legend('控制误差');
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');

上述代码中，我们首先设置了控制器的比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd和前馈系数Kff，以及前馈滤波器时间常数Tf、采样时间Ts和总采样点数N。接着，我们定义了系统模型G，并使用MATLAB的控制系统工具箱函数tf()来创建该模型的传递函数。然后，我们利用这些参数设计了前馈解耦PID控制器，并使用MATLAB的lsim()函数模拟了系统的响应。

在仿真过程中，我们定义了参考信号r和扰动信号d，对于每个采样点，计算了控制误差ek，并使用前馈解耦PID控制器计算了控制器输出uk。最后，我们绘制了参考信号、系统响应、控制器输出和控制误差随时间的变化曲线。

需要注意的是，前馈解耦PID控制器的设计需要根据具体的系统模型和控制要求进行调整，上述代码仅作为示例供参考。