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Smith预估控制算法设计仿真方法

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根据给定对象特性设计smith预估控制器算法，并利用Matlab软件进行仿真，同时与PID算法控制算法进行比较

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Smith 预估控制算法设计仿真实验

实验目的

在控制算法学习的基础上，根据给定对象特性设计 smith 预估控制器算法，

并利用 Matlab 软件进行仿真实验，同时与 PID 算法控制算法进行比较，加深对

该控制算法的掌握和理解。

实验内容和要求

设广义被控对象为：

控制系统框图为：

取 T=1、τ=2、T

=2.88，经采样（T=1s）保持后，其广义对象 z 传递函数为

，而转换为 2 个单位迟延。

控制器参数：Kp=0.5，Ki=0.2，Kd=0。

实验要求：

(1) 设计 smith 预估控制算法，作给定值扰动和外部扰动响应实验，并绘制控制

器输出 P 和系统输出 y 响应曲线。

（2）被控对象不变，采用理想 PID 进行给定值扰动和外部扰动响应实验，并绘

制控制器输出 P 和系统输出 y 响应曲线。

思考和讨论

（1）分析两类控制算法对带迟延对象的控制效果。

（2）根据实验分析 Smith 预估控制算法的优点是什么，若采用 PID 算法解决同

类问题效果如何？

Matlab 辅助设计软件

根据实验要求，按照 smith 预估控制算法，在 Matlab 中建立的仿真结构图

为

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干燥器的数学模型为Gp(s)=(2/(30s+1))*e^-30s,试设计大时延控制系统，具体要求如下: 微分先行+Smith预估的控制效果，给出相应的闭环控制系统原理图，包括调节阀的选择、控制器参数整定。 2、进行仿真实验，比较系统的跟踪性能和抗干扰性能；

好的，以下是一个基于微分先行+Smith预估的控制方案，用于设计干燥器的大时延控制系统： 1. 控制系统原理图 ``` _________ | | u(t) ___| |____________ | | Gp(s) | | | |_________| | | | | _________ | ...

干燥器的传递函数为Gp(s)=(2/(30s+1))*e^-30s,设计大时延控制系统,基于matlab R2017b的simulink，利用微分先行+Smith预估该如何实现，并且给出其中的微分先行模块与smith预估器的系数在这个系统中最合适的值

在这里，我给出一个简单的方法来确定微分先行控制器和 Smith 预估器的系数： 1. 首先，将微分先行控制器的比例系数 Kp 设为 1，微分时间常数 Td 设为 0。 2. 在 Simulink 中运行模型，观察系统的响应结果。如果...

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T=2s,yr(k)为史密斯预估器的预估输出。PID控制器中：Kp=0.5，Ki=0.01,Kd=0 被控对象传递函数：G=（e^(-15s)）/(88.2s+1) 史密斯预估器的传递函数: G0(s)=(1一e^(-15s))/(88.2s+1) 对史密斯预估器进行离散化: yT(k) =ayT(k 一1)+ b[u(k)- u(k -N)] 其中: a=e88.2 ,b=1-e88.2。计算史密斯预估器的输出: u(k)= u(k - 1)+Kp[e2(k)- e2(k -1)]+Kie2(k)+Kd[e2(k)一2e2(k -1)+e2(k 一2)]/////根据这些数据设计一个史密斯预估器，编写c语言程序，并画出结构框图

根据给出的数据，我们可以设计一个史密斯预估器的C语言程序，并画出结构框图。以下是程序和框图的代码： ```c #include #define T 2.0 #define N 1 #define Kp 0.5 #define Ki 0.01 #define Kd 0.0 #define a exp...

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