matlab代码求控制量序列
时间: 2023-08-11 20:04:08 浏览: 47
控制量序列的求解通常需要根据控制系统的具体特性和控制目标来进行设计和计算。以下是一些可能用到的MATLAB函数:
1. tf()函数:用于创建传递函数模型,例如:sys = tf(num, den)
2. pid()函数:用于创建PID控制器,例如:C = pid(Kp, Ki, Kd)
3. feedback()函数:用于创建反馈闭环控制系统,例如:sys_cl = feedback(sys, C)
4. step()函数:用于绘制系统的阶跃响应曲线,例如:step(sys_cl)
下面是一个简单的例子,展示如何使用MATLAB来设计控制器并计算控制量序列:
```matlab
% 定义原始系统传递函数模型
num = [1];
den = [1 1 0];
sys = tf(num, den);
% 设计PID控制器
Kp = 1.2;
Ki = 1;
Kd = 0.5;
C = pid(Kp, Ki, Kd);
% 创建反馈闭环控制系统
sys_cl = feedback(sys, C);
% 绘制系统的阶跃响应曲线
step(sys_cl);
```
在上面的例子中,我们首先定义了一个原始系统的传递函数模型,并使用PID控制器来进行控制。然后,我们创建了反馈闭环控制系统,并使用step()函数来绘制系统的阶跃响应曲线。根据图像可以得到控制量序列的信息。
相关问题
dmc pid串级 matlab代码
### 回答1:
DMC(Dynamic Matrix Control)是一种进程控制方法,PID(Proportional-Integral-Derivative)是一种经典的控制器设计方法。串级控制是将两个或多个控制器串联起来,形成控制系统的一种拓扑结构。
DMC的控制器设计代码如下:
```matlab
% 输入参数
Ysp = 50; % 设定值
N = 100; % 控制时域长度
Nu = 10; % 控制输入时域长度
lambda = [0.1 0.1 0.1]; % 控制器放大系数
M = 2; % 软约束惩罚系数
% 过程模型
G = tf([1], [1 0.6 0.08]);
[y, t] = step(G);
process_model = iddata(y, t);
% DMC控制器设计
model = ar(process_model, [1 2]); % 自回归模型阶次选择
dmc_controller = dmc(model, N, Nu, lambda, M);
% 控制信号计算
u = dmc_controller.Output(Ysp);
% 控制信号输出
plot(t, y, 'r', t, u, 'b--');
legend('过程输出', '控制信号');
xlabel('时间');
ylabel('数值');
title('DMC控制器输出');
```
上述代码通过建立过程模型和自回归模型,利用DMC控制器设计函数 `dmc()` 计算出控制信号,并将结果绘制出来。
串级控制的代码可以通过将多个控制器进行串联来实现。假设有两个控制器 `controller1` 和 `controller2`,其中 `controller1` 作为主控制器,输出作为 `controller2` 的输入,代码如下:
```matlab
% 控制器1设计
controller1 = pid(1,1,1);
% 控制器2设计
controller2 = pid(1,1,1);
% 运行控制系统
T = feedback(controller2, controller1); % 将控制器2的输出反馈给控制器1的输入
[y, t] = step(T); % 运行步态响应
% 绘图
plot(t, y);
xlabel('时间');
ylabel('数值');
title('串级控制系统输出');
```
上述代码中,首先设计了两个PID控制器 `controller1` 和 `controller2`,然后通过 `feedback()` 函数将 `controller2` 的输出作为 `controller1` 的输入进行串联,并运行步态响应来获取最终的控制系统输出结果。最后将结果绘制出来。
以上是关于DMC PID串级控制的Matlab代码的详细解释,希望能对您有所帮助。
### 回答2:
DMC(Dynamic Matrix Control)是一种串级控制算法,PID(Proportional-Integral-Derivative)则是一种常用的反馈控制算法。下面是一个用MATLAB编写的DMC PID串级控制的代码示例:
```matlab
% 定义被控对象的传递函数
G = tf([1], [1, 1]);
% 设置控制器参数
Kp = 1; % 比例增益
Ki = 0.5; % 积分增益
Kd = 0.2; % 微分增益
% 设置DMC参数
N = 10; % 控制步长
Nu = 5; % 控制序列长度
Lambda = 0.5; % 控制序列调整率
% 设置控制系统采样时间
Ts = 0.1;
% 计算DMC所需参数
Mp = size(G.num{1}) - 1; % 模型阶次
M = 10; % 控制预测时间步长
% 初始化控制器
u_previous = zeros(Nu, 1); % 上一时刻控制序列
deltau_previous = zeros(Nu, 1); % 上一时刻控制变化量
y_previous = zeros(M, 1); % 上一时刻输出序列
r_previous = 0; % 上一时刻设定值
% 开始控制
for k = 1:300
% 获取当前时刻输出值和设定值
y = lsim(G, u_previous, (k - 1) * Ts, Ts) + lsim(G, deltau_previous, (k - 1) * Ts, Ts);
r = sin(k * Ts); % 假设设定值为sin函数
% 计算控制误差
e = r - y;
% 计算PID控制器输出
u_pid = Kp * e + Ki * sum(e) * Ts + Kd * (e(end) - e(end-1)) / Ts;
% 计算DMC控制器输出
y_dmc = lsim(G, u_previous, (k - 1) * Ts, Ts) + lsim(G, deltau_previous, (k - 1) * Ts, Ts);
y_target = repmat(r, M, 1);
y_error = y_target - y_dmc;
delta_u = pinv(G.num{1}(1:end-1)') * (y_error - G.num{1}(2:end)' * deltau_previous(1));
u_dmc = u_previous(1) + delta_u;
% 更新控制器状态
u_previous = circshift(u_previous, -1);
deltau_previous = circshift(deltau_previous, -1);
y_previous = circshift(y_previous, -1);
% 更新控制器输出和参数
u_previous(end) = u_pid;
deltau_previous(end) = delta_u;
y_previous(end) = y;
% 系统延迟补偿
if k < M
u_pid = u_previous(1);
u_dmc = u_previous(1);
end
% 更新被控对象状态
y = lsim(G, u_pid, (k - 1) * Ts, Ts);
% 显示结果
fprintf('时刻 %d:输出值:%f,PID控制器输出:%f,DMC控制器输出:%f\n', k, y, u_pid, u_dmc);
end
```
以上代码展示了一个基于DMC PID串级控制的简单示例,其中定义了被控对象的传递函数、控制器参数和DMC参数,并进行了控制算法的计算和更新。每个时刻都会根据当前输出值和设定值计算出PID控制器输出和DMC控制器输出,并根据控制器状态和输出更新控制序列和参数。代码输出每个时刻的输出值、PID控制器输出和DMC控制器输出。
### 回答3:
DMC (Dynamic Matrix Control) 是一种经典的PID串级控制方法,用于实现对动态系统的控制。MATLAB提供了许多函数和工具箱来实现DMC PID串级控制。
下面是一个用MATLAB写的DMC PID串级控制的示例代码:
```matlab
% 设置系统模型参数
A = [1.1, 0.2; -0.1, 0.8];
B = [0.1, 0.3; 0.5, -0.2];
C = [1, 0; 0, 1];
D = [0, 0; 0, 0];
sys = ss(A, B, C, D);
% 设计PID控制器
Kp = 1;
Ki = 0.5;
Kd = 0.2;
pidController = pid(Kp, Ki, Kd);
% 设置DMC控制器参数
ny = size(C, 1); % 反馈变量的数目
nu = size(B, 2); % 控制变量的数目
N = 10;
lambda = 0.05;
psi = zeros(N, nu);
for i = 1:N
psi(i, :) = C * A^(i-1) * B;
end
% 计算DMC控制器增量
deltaU = (C*(eye(size(A)) - A)^(-1)*B)';
K = (psi' * psi + lambda * eye(N)) \ psi';
% 仿真串级控制系统
T = 0:0.1:10;
r = ones(size(T));
x0 = [0; 0];
u0 = 0;
[y, t, x] = lsim(sys, r, T, x0);
u = zeros(size(T));
for i = N:length(T)
yhat = y(i-N+1:i);
rhat = r(i:-1:i-N+1);
uhat = u0 + sum(K * (rhat - yhat));
u0 = u0 + deltaU * (uhat - u0);
u(i) = u0;
end
% 绘制控制结果
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t, r, 'r-', t, y(:,1), 'b--');
xlabel('时间');
ylabel('输出');
legend('参考信号', '输出');
subplot(2, 1, 2);
plot(t, u, 'g-');
xlabel('时间');
ylabel('控制信号');
```
以上代码演示了如何使用DMC PID串级控制方法对给定的系统进行控制。系统模型由A、B、C和D矩阵定义,PID控制器由Kp、Ki和Kd参数定义。DMC控制器的参数由N、lambda和psi矩阵计算得到。最后,使用lsim函数模拟系统的输出,并根据DMC控制器的增量计算并绘制控制信号。
用MATLAB仿真一阶纯滞后系统大林控制的代码
可以用以下MATLAB代码对一阶纯滞后系统进行大林控制的仿真:
```matlab
clear all;
close all;
% 定义系统参数
K = 1; % 系统增益
T = 1; % 系统时间常数
% 定义控制参数
kp = 1; % 比例系数
ki = 0.1; % 积分系数
kd = 0.1; % 微分系数
% 定义仿真参数
dt = 0.1; % 仿真步长
t_end = 50; % 仿真结束时间
t = 0:dt:t_end; % 时间序列
% 定义初始状态
y = 0; % 当前输出值
u = 0; % 当前控制量
e_last = 0; % 上一次误差
u_last = 0; % 上一次控制量
y_last = 0; % 上一次输出值
% 定义目标输出值
sp = ones(size(t));
% 开始仿真
for i = 1:length(t)
% 计算控制量
[u, y, e_last] = dlm_control(kp, ki, kd, sp(i), y, y_last, e_last, u_last);
% 计算当前输出值
y_last = y;
% 记录控制量
u_last = u;
% 记录结果
output(i) = y;
input(i) = u;
end
% 绘制结果图像
subplot(211);
plot(t, sp, 'b--', t, output, 'r');
xlabel('时间');
ylabel('输出');
legend('目标输出', '实际输出');
title('大林控制算法在一阶纯滞后系统中的应用');
subplot(212);
plot(t, input);
xlabel('时间');
ylabel('控制量');
title('控制量随时间的变化');
```
其中,`K`和`T`分别为系统增益和时间常数,`kp`、`ki`、`kd`分别为比例、积分、微分系数,`dt`为仿真步长,`t_end`为仿真结束时间,`sp`为目标输出序列,`y`、`u`、`e_last`、`u_last`、`y_last`分别为当前输出值、控制量、上一次误差、上一次控制量、上一次输出值。函数`dlm_control`为上面提供的大林控制算法函数,用于计算控制量和当前输出值。仿真结果将在两个子图中展示。