sys=tf([2],[6,5,1]); k=pid(8,1,8) T=feedback(sys*k,1); t=0:0.01:20; step(T,t); pidTuner(sys,k)

时间: 2024-05-20 18:12:22 浏览: 67
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pid调试步骤

这段代码是在 MATLAB 中使用控制系统工具箱进行 PID 控制器的调参，并且进行阶跃响应仿真。 首先，代码中定义了一个传递函数 `sys=tf([2],[6,5,1])`，表示一个二阶系统。接着，通过 `pid(8,1,8)` 定义了一个 PID 控制器，其中 8、1、8 分别表示比例、积分、微分增益。然后，通过 `feedback(sys*k,1)` 将该系统与 PID 控制器进行反馈连接，并将输出信号与输入信号比较。 接下来，通过 `t=0:0.01:20` 定义了时间范围，从 0 到 20 秒，每隔 0.01 秒进行一次仿真。最后，使用 `step(T,t)` 对反馈系统进行阶跃响应仿真，并将结果显示出来。 而 `pidTuner(sys,k)` 是控制系统工具箱中的一个函数，可以用于自动化地调节 PID 控制器的参数，以达到最优的性能。
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simulink和编写命令得出的结果又什么区别-PID1.mdl 我分别在simulink和命令窗口编写程序来实现同...sys1=tf num2=[1.5 0.2 200]; den2=[1 2]; pid=tf gk=series gf=feedback step t=0:0.01:100; u=sin; lsim
rar

PID.rar_PID 控制_matlab pid程序_pid_pid matlab

sys = tf([1 0.1], [1 2]); % 假设的系统模型 G = feedback(C, sys); % 连接控制器和系统 step(G); % 仿真并绘制阶跃响应 以上内容涵盖了MATLAB中PID控制的基本概念和操作，通过这个压缩包提供的资源，学习者...

解释代码clc close all clear T=0.01; num1=1; den1=conv([30 1],[3 1]); sys1=tf(num1,den1); sys1_d=c2d(sys1,T) num2=1; den2=conv([10 1],[1 2 1]); sys2=tf(num2,den2); sys2_d=c2d(sys2,T) k=1; p1=1; i1=0; d1=0.01; p2=1; i2=0; d2=0.01; C1=pid(p1,i1,d1) C2=pid(p2,i2,d2) chuan1=series(sys1,C1) chuan2=series(sys2,C2) temps1=feedback(chuan1,k); temps2=series(temps1,chuan2) sys=feedback(temps2,1) sys_d=c2d(sys,T) step(sys_d)

- sys=feedback(temps2,1)：将 temps2 和常数输入 1 进行反馈，得到一个新的传递函数 sys。 - sys_d=c2d(sys,T)：将连续时间传递函数 sys 转化为离散时间传递函数 sys_d，采样时间为 T。 - step(sys_d)：画出离散...

将Gs=tf(3.6,[0.12,1,0]); kp=3.24; ki=0.6; kd=1; PID=tf([kp*kd,kp,kp/ki],[0,1,0]); sys=feedback(PID*Gs,1); step(sys); hold on离散化

PID = tf([kp*kd,kp,kp/ki],[0,1,0]); % 将连续PID控制器离散化 Ts = 0.01; % 采样时间 PIDd = c2d(PID, Ts, 'tustin'); % 离散化后的系统 Gsd = c2d(Gs, Ts, 'tustin'); sysd = feedback(PIDd*Gsd, 1); % 绘制...

function [PID,kp,ki,kd] = results(GlobalBest) num = [3.019]; den = [1 23 73.75 22.32]; sys = tf(num,den); x = GlobalBest.Position; kp = x(1); ki = x(2); kd = x(3); num_PID = [kd kp ki]; den_PID = [1 0]; PID = tf(num_PID, den_PID); PID = feedback(PID*sys, 1) stepplot(PID,50); stepinfo(PID) end 帮我解释一下这段程序

这段程序是一个PID控制器设计的MATLAB代码，主要功能是根据粒子群优化算法找到最优的PID控制器参数，并进行系统的步响应分析。 具体来说，首先定义了一个二阶惯性环节的传递函数sys，其中num和den分别表示分子和...

s = tf('s'); Gp = 1/(s^2 + 2*s + 1); Cp = pid(Kp, Ki, Kd); sys = feedback(Cp*Gp, 1);

这是一个使用 Matlab 中 Control System Toolbox 的 PID ...feedback 函数将 PID 控制器和系统 Gp 进行反馈，并返回闭环系统的传递函数 sys。该系统可以用于控制具有二阶动态响应的过程，例如机械系统、电子系统等。

s = tf('s'); % 创建传输函数变量 Kp = 0.5; % 比例增益 Ki = 0.01; % 积分增益 Kd = 0; % 微分增益，此处设为0 t0=24.1; %起始温度 te=50; %期望温度 C = pid(Kp, Ki, Kd); % 创建PID控制器 G = exp(-15*s)/(88.2*s + 1); % 创建传递函数 sys = feedback(C*G, 1); % 创建闭环系统 y0 = 24.1; % y坐标起始温度 r = te-t0; % 阶跃响应输入 t = 0:4:900; % 时间范围 step(sys*r + y0, t); 对该系统进行大林算法设计

sys = feedback(C*G, 1); % 创建闭环系统 t = 0:4:900; % 时间范围 step(sys*r + t0, t); % 绘制系统的阶跃响应 以上代码中，我们首先定义了传递函数和PID控制器，然后使用margin和stepinfo函数分析系统的...

num = [1] # 分子 den = [1, 0, 0] # 分母 sys = ctl.tf(num, den) def evaluate(X): n_particles = X.shape[0] # 获取粒子的数量 j = [0] * n_particles # 初始化误差数组 for i in range(n_particles): Kp, Ki, Kd = X[i] # 为每个粒子分别取值 pid = ctl.TransferFunction([Kd, Kp, Ki], [1, 0]) closed_loop = ctl.feedback(pid * sys, 1) t, y = ctl.step_response(closed_loop) error = 1.0 - y j[i] = np.sum(np.abs(error)) return np.array(j)将这段代码加入到上述代码中

closed_loop = ctl.feedback(pid * self.sys, 1) t, y = ctl.step_response(closed_loop) error = 1.0 - y j[i] = np.sum(np.abs(error)) return np.array(j) # 使用示例 num_particles = 10 dim = 3 # PID...

错误使用 trapz (line 47) 维度参数必须是处于索引范围内的正整数标量。 出错 T_5_29_7>pendulum_sys (line 168) u = -Kp*theta - Ki*trapz(t,theta) - Kd*omega; 出错 T_5_29_7>@(t,x)pendulum_sys(t,x,A,B,C,Kp,Ki,Kd,m,l,g,f) (line 127) [t,x] = ode45(@(t,x)pendulum_sys(t,x,A,B,C,Kp,Ki,Kd,m,l,g,f), tspan, x0); % 求解ODE 出错 odearguments (line 90) f0 = feval(ode,t0,y0,args{:}); % ODE15I sets args{1} to yp0. 出错 ode45 (line 115) odearguments(FcnHandlesUsed, solver_name, ode, tspan, y0, options, varargin); 出错 T_5_29_7 (line 127) [t,x] = ode45(@(t,x)pendulum_sys(t,x,A,B,C,Kp,Ki,Kd,m,l,g,f), tspan, x0); % 求解ODE >>

sys_cl = feedback(C_sys*sys,1); % 将PID控制器与单摆系统结合成闭环控制系统 %% 求解系统的数值解 tspan = [0 20]; % 时间范围 x0 = [theta0; omega0]; % 初始状态 [t,x] = ode45(@(t,x)pendulum_sys(t,x,A,B,C,...

利用MATLAB已知某系统的开环传递函数为G(s)=k/s(s+1) 要求：（1）r(t)=t时，ess<0.1弧度；(2) ωc≥4.4rad/s，γc≥45°

sys = feedback(C*G,1); % 闭环传递函数 t = 0:0.01:10; % 时间范围 r = t; % 输入信号 [y,t] = step(sys,t); % 系统的阶跃响应 ess = abs(1-y(end)); % 系统的稳态误差 margin(C*G); % 绘制开环系统的频域特性曲线 ...

已知某系统的开环传递函数为G(s)=k/s(s+1) 利用MATLAB要求：（1）r(t)=t时，ess<0.1弧度；(2) ωc≥4.4rad/s，γc≥45°

sys = feedback(C*G,1); % 闭环传递函数 t = 0:0.01:10; % 时间范围 r = t; % 输入信号 [y,t] = step(sys,t); % 系统的阶跃响应 ess = abs(1-y(end)); % 系统的稳态误差 margin(C*G); % 绘制开环系统的频域特性曲线 ...

E:\Anaconda\envs\tf1\python.exe G:\My_RL_PID\5\pso.py Traceback (most recent call last): File "G:\My_RL_PID\5\pso.py", line 68, in <module> pso.optimize() File "G:\My_RL_PID\5\pso.py", line 32, in optimize fitness = self.evaluate_fitness(particle.position) File "G:\My_RL_PID\5\pso.py", line 49, in evaluate_fitness Kp = position[i][0] IndexError: invalid index to scalar variable.

closed_loop = ctl.feedback(pid * self.sys, 1) t, y = ctl.step_response(closed_loop) error = 1.0 - y j[i] = np.sum(np.abs(error)) return j # 使用示例 num_particles = 10 dim = 3 # PID参数的维度 ...

在matalab设计一个pid控制器g(s)=2/(3s + 1)(2s + 1)

sys = tf(2, [3 1]*[2 1]); 这里的 tf 函数用于创建系统传递函数，分子多项式为 2，分母多项式为 (3s + 1)(2s + 1)。 2. 设计 PID 控制器： Kp = 1; Ki = 1; Kd = 1; C = pid(Kp, Ki, Kd); 这里...

设计水塔液位控制系统，若受控对象为k/s*(s+2.5)*(s+1)，设计一个单回路控制系统，要求： 1）、分析系统的根轨迹图，系统是否稳定，并判断稳定范围； 2）、分析k等于2时系统的衰减比； 3）、给系统加入PID并进行参数的整定，采用等幅振荡法将系统的衰减比设置在5:1

1. 系统根轨迹分析 首先，我们需要求出系统的传递函数： G(s) = k/s * (s+2.5) * (s+1) ...sys_cl = feedback(C*sys, 1); step(sys_cl); 可以看到，经过PID参数整定后，系统的阶跃响应满足衰减比为5:1的要求。

选择采样周期T =0.01，设计合适的数字 PID 控制器以 实现连续时间 PID 控制器达到的最大超调量和调节时间。matlab模拟

sys_cl = feedback(C_d*G,1); % 进行仿真 t = 0:T:10; r = ones(size(t)); [y,t,x]=lsim(sys_cl,r,t); % 计算超调量和调节时间 [y_max, idx] = max(y); t_max = t(idx); overshoot = (y_max - 1) / 1 * 100; % ...

用Matlab实现下列对象的P、PD、PI、PID、积分器饱和PID、不完全微分PID、微分先行PID控制G(s)=1/(s^2*(0.1*s+1)); |

sys = feedback(C*G, 1); step(sys); 这里的feedback函数的输入参数是C*G和1，表示将控制器C和被控对象G串联起来，并将反馈信号设置为1。 以上是一些基本的思路和代码示例，但是具体的实现还需要根据实际情况...

用Matlab实现下列对象的P、PD、PI、PID、积分器饱和PID、不完全微分PID、微分先行PID控制,传递函数G(s)=1/(s^2*(0.1*s+1))

sys_PID = feedback(C*G, 1); step(sys_PID); title('PID Control'); %% Integral-Saturation PID Control Kp = 1.2; Ki = 0.2; Kd = 0.05; Cis = pid(Kp, Ki, Kd, 1, [0 1]); sys_IS = feedback(Cis*G, 1); step...

设计常规PID控制器，被控对象为G(z)=0.0183z/(z-0.8187)，PID参数为：Kp=1，Ti=2，Td=0.5，用python编写程序仿真

s = 2/T * (1 - z^(-1))/(1 + z^(-1)) Gd(z) = G(s)|s=(2/T * (1 - z^(-1))/(1 + z^(-1))) 将G(z)代入上式，得到离散时间域下的传递函数： Gd(z) = 0.0183*T*(z-0.8187)/(z-0.1813) 接下来，我们可以...

设计水塔液位控制系统，若受控对象为k/[s(s+2)(s+1.5)]，设计一个单回路控制系统，用matlab进行分析，要求： 1）、分析系统的根轨迹图，系统是否稳定，并判断稳定范围； 2）、分析k等于2时系统的衰减比； 3）、给系统加入PID并进行参数的整定，采用等幅振荡法将系统的衰减比设置在5:1；

因此，当系统的增益k=2时，系统的衰减比为1.589。 3. 给系统加入PID并进行参数的整定，采用等幅振荡法将系统的衰减比设置在5:1： matlab % 设置等幅振荡参数 M = 1.2; m = 0.8; T = 20; % 求解系统的阻尼比和...

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