基于matlab的pid控制器畢業(yè)設(shè)計(jì)

1、<p>　　基于MATLAB的PID控制器設(shè)計(jì)</p><p>　　Design of PID Controller based on MATLAB</p><p><b>　　Abstract</b></p><p>　　This paper regards temperature control system as the res

2、earch object to design a pid controller. Pid control is the most common control method up until now; the great majority feedback loop is controlled by this method or its small deformation. Pid controller (claim regulator

3、 also) and its second generation so become the most common controllers in the industry process control (so far, about 84% of the controller being used is the pure pid controller, it’ll exceed 90% if the second generation

4、 inc</p><p>　　Keywords: PID parameter setting ；PID controller； MATLAB simulation；cooling machine </p><p><b>　　目 錄</b></p><p><b>　　摘 要I</b></p><

5、;p>　　AbstractII</p><p>　　第一章 緒 論1</p><p>　　1.1 課題來源及PID控制簡介1</p><p>　　1.1.1 課題的來源和意義1</p><p>　　1.1.2 PID控制簡介1</p><p>　　1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及MATLAB簡介3&l

6、t;/p><p>　　第二章 控制系統(tǒng)及PID調(diào)節(jié)5</p><p>　　2.1 控制系統(tǒng)構(gòu)成5</p><p>　　2.2 PID控制5</p><p>　　2.2.1 比例、積分、微分5</p><p>　　2.2.2 Ｐ、Ｉ、Ｄ控制7</p><p>　　第三章 系統(tǒng)辨識

7、9</p><p>　　3.1 系統(tǒng)辨識9</p><p>　　3.2 系統(tǒng)特性圖10</p><p>　　3.3 系統(tǒng)辨識方法11</p><p>　　第四章 PID最佳調(diào)整法與系統(tǒng)仿真14</p><p>　　4.1 PID參數(shù)整定法概述14</p><p>　　4.2

8、 針對無轉(zhuǎn)移函數(shù)的PID調(diào)整法15</p><p>　　4.2.1 Relay feedback調(diào)整法15</p><p>　　4.2.2 Relay feedback 在計(jì)算機(jī)做仿真15</p><p>　　4.2.3 在線調(diào)整法19</p><p>　　4.2.4 在線調(diào)整法在計(jì)算機(jī)做仿真20</p>&

9、lt;p>　　4.3 針對有轉(zhuǎn)移函數(shù)的PID調(diào)整方法23</p><p>　　4.3.1 系統(tǒng)辨識法24</p><p>　　4.3.2 波德圖法及根軌跡法27</p><p>　　第五章 油冷卻機(jī)系統(tǒng)的PID控制器設(shè)計(jì)28</p><p>　　5.1 油冷卻機(jī)系統(tǒng)28</p><p>　　5

10、.1.1 油冷卻機(jī)28</p><p>　　5.1.2 感測與轉(zhuǎn)換器29</p><p>　　5.1.3 控制組件30</p><p>　　5.2 油冷卻機(jī)系統(tǒng)之系統(tǒng)辨識31</p><p>　　5.3 油冷卻機(jī)系統(tǒng)的PID參數(shù)整定33</p><p><b>　　結(jié) 論40<

11、/b></p><p><b>　　致 謝41</b></p><p><b>　　參考文獻(xiàn)42</b></p><p><b>　　第一章 緒 論</b></p><p>　　1.1 課題來源及PID控制簡介</p><p>　　1.1

12、.1 課題的來源和意義</p><p>　　任何閉環(huán)的控制系統(tǒng)都有它固有的特性，可以有很多種數(shù)學(xué)形式來描述它，如微分方程、傳遞函數(shù)、狀態(tài)空間方程等。但這樣的系統(tǒng)如果不做任何的系統(tǒng)改造很難達(dá)到最佳的控制效果，比如快速性穩(wěn)定性準(zhǔn)確性等。為了達(dá)到最佳的控制效果，我們在閉環(huán)系統(tǒng)的中間加入PID控制器并通過調(diào)整PID參數(shù)來改造系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特性，使其達(dá)到理想的控制效果。</p><p>　　1.1.2

13、PID控制簡介</p><p>　　當(dāng)今的自動控制技術(shù)都是基于反饋的概念。反饋理論的要素包括三個部分：測量、比較和執(zhí)行。測量關(guān)心的變量，與期望值相比較，用這個誤差糾正調(diào)節(jié)控制系統(tǒng)的響應(yīng)。</p><p>　　這個理論和應(yīng)用自動控制的關(guān)鍵是，做出正確的測量和比較后，如何才能更好地糾正系統(tǒng)，PID （比例 - 積分 - 微分）控制器作為最早實(shí)用化的控制器已有 50 多年歷史，現(xiàn)在仍然是應(yīng)用最廣

14、泛的工業(yè)控制器。 PID 控制器簡單易懂，使用中不需精確的系統(tǒng)模型等先決條件，因而成為應(yīng)用最為廣泛的控制器。 </p><p>　　PID 控制器由比例單元（ P ）、積分單元（ I ）和微分單元（ D ）組成。其輸入 e (t) 與輸出 u (t) 的關(guān)系為公式（1-1） </p><p><b>　　公式（1-1）</b></p>

15、<p>　　因此它的傳遞函數(shù)為公式（1-2）</p><p>　　公式（1-2） </p><p>　　比例調(diào)節(jié)作用：是按比例反應(yīng)系統(tǒng)的偏差,系統(tǒng)一旦出現(xiàn)了偏差,比例調(diào)節(jié)立即產(chǎn)

16、生調(diào)節(jié)作用用以減少偏差。比例作用大,可以加快調(diào)節(jié),減少誤差,但是過大的比例,使系統(tǒng)的穩(wěn)定性下降,甚至造成系統(tǒng)的不穩(wěn)定。</p><p>　　積分調(diào)節(jié)作用：是使系統(tǒng)消除穩(wěn)態(tài)誤差,提高無差度。因?yàn)橛姓`差,積分調(diào)節(jié)就進(jìn)行,直至無差,積分調(diào)節(jié)停止,積分調(diào)節(jié)輸出一個常值。積分作用的強(qiáng)弱取決與積分時間常數(shù)Ti，Ti越小,積分作用就越強(qiáng)。反之Ti大則積分作用弱,加入積分調(diào)節(jié)可使系統(tǒng)穩(wěn)定性下降,動態(tài)響應(yīng)變慢。積分作用常與另兩種調(diào)

17、節(jié)規(guī)律結(jié)合,組成PI調(diào)節(jié)器或PID調(diào)節(jié)器。</p><p>　　微分調(diào)節(jié)作用：微分作用反映系統(tǒng)偏差信號的變化率,具有預(yù)見性,能預(yù)見偏差變化的趨勢,因此能產(chǎn)生超前的控制作用,在偏差還沒有形成之前,已被微分調(diào)節(jié)作用消除。因此,可以改善系統(tǒng)的動態(tài)性能。在微分時間選擇合適情況下,可以減少超調(diào),減少調(diào)節(jié)時間。微分作用對噪聲干擾有放大作用,因此過強(qiáng)的加微分調(diào)節(jié),對系統(tǒng)抗干擾不利。此外,微分反應(yīng)的是變化率,而當(dāng)輸入沒有變化時,

18、微分作用輸出為零。微分作用不能單獨(dú)使用,需要與另外兩種調(diào)節(jié)規(guī)律相結(jié)合,組成PD或PID控制器。</p><p>　　PID控制器由于用途廣泛、使用靈活，已有系列化產(chǎn)品，使用中只需設(shè)定三個參數(shù)（ Kp ，  Ki 和 Kd ）即可。在很多情況下，并不一定需要全部三個單元，可以取其中的一到兩個單元，但比例控制單元是必不可少的。 </p><p>　　首先，PID應(yīng)用范圍

19、廣。雖然很多控制過程是非線性或時變的，但通過對其簡化可以變成基本線性和動態(tài)特性不隨時間變化的系統(tǒng)，這樣PID就可控制了。 </p><p>　　其次，PID參數(shù)較易整定。也就是，PID參數(shù)Kp，Ki和Kd可以根據(jù)過程的動態(tài)特性及時整定。如果過程的動態(tài)特性變化，例如可能由負(fù)載的變化引起系統(tǒng)動態(tài)特性變化， PID 參數(shù)就可以重新整定。 </p><p>　　第三，PID控制器在實(shí)踐中也不斷的得

20、到改進(jìn)，下面兩個改進(jìn)的例子，在工廠，總是能看到許多回路都處于手動狀態(tài)，原因是很難讓過程在“自動”模式下平穩(wěn)工作。由于這些不足，采用 PID 的工業(yè)控制系統(tǒng)總是受產(chǎn)品質(zhì)量、安全、產(chǎn)量和能源浪費(fèi)等問題的困擾。PID參數(shù)自整定就是為了處理PID參數(shù)整定這個問題而產(chǎn)生的?，F(xiàn)在，自動整定或自身整定的PID控制器已是商業(yè)單回路控制器和分散控制系統(tǒng)的一個標(biāo)準(zhǔn)。 </p><p>　　在一些情況下針對特定的系統(tǒng)設(shè)計(jì)的PID控制器

21、控制得很好，但它們?nèi)源嬖谝恍﹩栴}需要解決：如果自整定要以模型為基礎(chǔ)，為了PID參數(shù)的重新整定在線尋找和保持好過程模型是較難的。閉環(huán)工作時，要求在過程中插入一個測試信號。這個方法會引起擾動，所以基于模型的 PID 參數(shù)自整定在工業(yè)應(yīng)用不是太好。 </p><p>　　如果自整定是基于控制律的，經(jīng)常難以把由負(fù)載干擾引起的影響和過程動態(tài)特性變化引起的影響區(qū)分開來，因此受到干擾的影響控制器會產(chǎn)生超調(diào)，產(chǎn)生一個不必要的自適

22、應(yīng)轉(zhuǎn)換。另外，由于基于控制律的系統(tǒng)沒有成熟的穩(wěn)定性分析方法，參數(shù)整定可靠與否存在很多問題。 </p><p>　　因此，許多自身整定參數(shù)的PID控制器經(jīng)常工作在自動整定模式而不是連續(xù)的自身整定模式。自動整定通常是指根據(jù)開環(huán)狀態(tài)確定的簡單過程模型自動計(jì)算 PID 參數(shù)。 但仍不可否認(rèn) PID 也有其固有的缺點(diǎn)： </p><p>　　PID 在控制非線性、時變、耦合及參數(shù)和結(jié)構(gòu)不確定

23、的復(fù)雜過程時，工作地不是太好。最重要的是，如果 PID 控制器不能控制復(fù)雜過程，無論怎么調(diào)參數(shù)都沒用。 </p><p>　　雖然有這些缺點(diǎn)，PID控制器是最簡單的有時卻是最好的控制器。 </p><p>　　1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及MATLAB簡介 </p><p>　　PID控制中最重要的是對其參數(shù)的控制，所以當(dāng)今國內(nèi)外PID控制技術(shù)的研究主要是圍繞如何對其參數(shù)

24、整定進(jìn)行的。</p><p>　　自Ziegler和Nichols提出PID參數(shù)整定方法起，有許多技術(shù)已經(jīng)被用于PID控制器的手動和自動整定.根據(jù)發(fā)展階段的劃分，可分為常規(guī)PID參數(shù)整定方法及智能PID參數(shù)整定方法；按照被控對象個數(shù)來劃分，可分為單變量PID參數(shù)整定方法及多變量PID參數(shù)整定方法，前者包括現(xiàn)有大多數(shù)整定方法，后者是最近研究的熱點(diǎn)及難點(diǎn)；按控制量的組合形式來劃分，可分為線性PID參數(shù)整定方法及非線性

25、PID參數(shù)整定方法，前者用于經(jīng)典PID調(diào)節(jié)器，后者用于由非線性跟蹤-微分器和非線性組合方式生成的非線性PID控制器。</p><p>　　Astrom在1988年美國控制會議（ACC）上作的《面向智能控制》［2］的大會報告概述了結(jié)合于新一代工業(yè)控制器中的兩種控制思想——自整定和自適應(yīng)，為智能PID控制的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。他認(rèn)為自整定控制器和自適應(yīng)控制器能視為一個有經(jīng)驗(yàn)的儀表工程師的整定經(jīng)驗(yàn)的自動化，在文［3］中繼續(xù)

26、闡述了這種思想,認(rèn)為自整定調(diào)節(jié)器包含從實(shí)驗(yàn)中提取過程動態(tài)特性的方法及控制設(shè)計(jì)方法，并可能決定何時使用PI或PID控制，即自整定調(diào)節(jié)器應(yīng)具有推理能力。自適應(yīng)PID的應(yīng)用途徑的不斷擴(kuò)大使得對其整定方法的應(yīng)用研究變得日益重要。目前，在眾多的整定方法中，主要有兩種方法在實(shí)際工業(yè)過程中應(yīng)用較好，一種是由?？怂共_（Foxboro）公司推出的基于模式識別的參數(shù)整定方法（基于規(guī)則），另一種是基于繼電反饋的參數(shù)整定方法（基于模型）.前者主要應(yīng)用于Fox

27、boro的單回路EXACT控制器及其分散控制系統(tǒng)I/A Series的PIDE功能塊，其原理基于Bristol在模式識別方面的早期工作［11］。后者的應(yīng)用實(shí)例較多，這類控制器現(xiàn)在包括自整定、增益計(jì)劃設(shè)定及反饋和前饋增益的連續(xù)自適應(yīng)等功能.這些技術(shù)極大地簡化了PID控制器的使用，顯著</p><p>　　自適應(yīng)技術(shù)中最主要的是自整定。按工作機(jī)理劃分，自整定方法能被分為兩類：基于模型的自整定方法和基于規(guī)則的自整定方法

28、。［4］</p><p>　　在基于模型的自整定方法中，可以通過暫態(tài)響應(yīng)實(shí)驗(yàn)、參數(shù)估計(jì)及頻率響應(yīng)實(shí)驗(yàn)來獲得過程模型。</p><p>　　在基于規(guī)則的自整定方法中，不用獲得過程實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，整定基于類似有?jīng)驗(yàn)的操作者手動整定的規(guī)則。</p><p>　　為了滿足不同系統(tǒng)的要求，針對多變量和非線形的系統(tǒng)還分別采用了多變量PID參數(shù)整定方法和非線性PID參數(shù)整定方法。<

29、;/p><p>　　PID控制算法是迄今為止最通用的控制策略.有許多不同的方法以確定合適的控制器參數(shù).這些方法區(qū)分于復(fù)雜性、靈活性及使用的過程知識量。一個好的整定方法應(yīng)該基于合理地考慮以下特性的折衷：負(fù)載干擾衰減，測量噪聲效果，過程變化的魯棒性，設(shè)定值變化的響應(yīng)，所需模型，計(jì)算要求等.我們需要簡單、直觀、易用的方法，它們需要較少的信息，并能夠給出合適的性能。我們也需要那些盡管需要更多的信息及計(jì)算量，但能給出較好性能的

30、較復(fù)雜的方法。</p><p>　　從目前PID參數(shù)整定方法的研究和應(yīng)用現(xiàn)狀來看，以下幾個方面將是今后一段時間內(nèi)研究和實(shí)踐的重點(diǎn)。［4］</p><p>　?、賹τ趩屋斎雴屋敵霰豢貙ο?，需要研究針對不穩(wěn)定對象或被控過程存在較大干擾情況下的PID參數(shù)整定方法，使其在初始化、抗干擾和魯棒性能方面進(jìn)一步增強(qiáng)，使用最少量的過程信息及較簡單的操作就能較好地完成整定。</p><p

31、>　?、趯τ诙嗳攵喑霰豢貙ο?，需要研究針對具有顯著耦合的多變量過程的多變量PID參數(shù)整定方法，進(jìn)一步完善分散繼電反饋方法，盡可能減少所需先驗(yàn)信息量，使其易于在線整定。［4］</p><p>　?、壑悄躊ID控制技術(shù)有待進(jìn)一步研究，將自適應(yīng)、自整定和增益計(jì)劃設(shè)定有機(jī)結(jié)合，使其具有自動診斷功能；結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)知識、直覺推理邏輯等專家系統(tǒng)思想和方法對原有PID控制器設(shè)計(jì)思想及整定方法進(jìn)行改進(jìn)；將預(yù)測控制、模糊控制和

32、PID控制相結(jié)合，進(jìn)一步提高控制系統(tǒng)性能，都是智能PID控制發(fā)展的極有前途的方向。［4］</p><p>　　Matrix Laboratory(縮寫為Mat lab)軟件包，是一種功能強(qiáng)、效率高、便于進(jìn)行科學(xué)和工程計(jì)算的交互式軟件包。其中包括:一般數(shù)值分析、矩陣運(yùn)算、數(shù)字信號處理、建模和系統(tǒng)控制和優(yōu)化等應(yīng)用程序，并將應(yīng)用程序和圖形集于便于使用的集成環(huán)境中。在此環(huán)境下所解問題的Mat lab語言表述形式和其數(shù)學(xué)表

33、達(dá)形式相同，不需要按傳統(tǒng)的方法編程并能夠進(jìn)行高效率和富有創(chuàng)造性的計(jì)算，同時提供了與其它高級語言的接口，是科學(xué)研究和工程應(yīng)用必備的工具。目前，在控制界、圖像信號處理、生物醫(yī)學(xué)工程等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。本論文設(shè)計(jì)中PID參數(shù)的整定用到的是Mat lab中的 SIMULINK,它是一個強(qiáng)大的軟件包 ，在液壓系統(tǒng)仿真中只需要做數(shù)學(xué)模型的推導(dǎo)工作。用 SIMULINK對設(shè)計(jì)好的系統(tǒng)進(jìn)行仿真，可以預(yù)知效果，檢驗(yàn)設(shè)計(jì)的正確性，為設(shè)計(jì)人員提供參考。其仿

34、真結(jié)果是否可用，取決于數(shù)學(xué)模型正確與否，因此要注意模型的合理及輸入系統(tǒng)的參數(shù)值要準(zhǔn)確。［8］</p><p>　　第二章 控制系統(tǒng)及PID調(diào)節(jié)</p><p>　　2.1 控制系統(tǒng)構(gòu)成</p><p>　　對控制對象的工作狀態(tài)能進(jìn)行自動控制的系統(tǒng)稱為自動控制系統(tǒng)，一般由控制器與控制對象組成，控制方式可分為連續(xù)控制與反饋控制，即一般所稱，開回路與閉回路控制。</

35、p><p>　　連續(xù)控制系統(tǒng)的輸出量對系統(tǒng)的控制作用沒有任何影響，也就是說，控制端與控制對象為單向作用，這樣的系統(tǒng)亦稱開回路系統(tǒng)。</p><p>　　反饋控制是指將所要求的設(shè)定值與系統(tǒng)的輸出值做比較，求其偏差量，利用這偏差量將系統(tǒng)輸出值使其與設(shè)定值調(diào)為一致。</p><p>　　反饋控制系統(tǒng)方塊圖一般如圖2-1所示： </p><p>　　圖2

36、-1反饋控制系統(tǒng)方塊圖</p><p><b>　　2.2 PID控制</b></p><p>　　將感測與轉(zhuǎn)換器輸出的訊號與設(shè)定值做比較，用輸出信號源(2-10v或4-20mA)去控制最終控制組件。在工程實(shí)際中，應(yīng)用最為廣泛的調(diào)節(jié)器控制規(guī)律為比例積分微分控制，簡稱PID控制，又稱PID調(diào)節(jié)。PID控制器問世至今已有近60年的歷史了，它以其結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性好、工作可靠

37、、調(diào)整方便而成為工業(yè)控制主要和可靠的技術(shù)工具。當(dāng)被控對象的結(jié)構(gòu)和參數(shù)不能完全掌握，或得不到精確的數(shù)學(xué)模型時，控制理論的其它設(shè)計(jì)技術(shù)難以使用，系統(tǒng)的控制器的結(jié)構(gòu)和參數(shù)必須依靠經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)場調(diào)試來確定，這時應(yīng)用PID控制技術(shù)最為方便。即當(dāng)我們不完全了解一個系統(tǒng)和被控對象﹐或不能通過有效的測量手段來獲得系統(tǒng)的參數(shù)的時候，便最適合用PID控制技術(shù)。 </p><p>　　2.2.1 比例、積分、微分</p>&

38、lt;p><b>　　比例</b></p><p><b>　　圖2-2 比例電路</b></p><p><b>　　公式（2-1）</b></p><p><b>　　積分器</b></p><p><b>　　圖2-3 積分電路<

39、;/b></p><p><b>　　公式（2-2）</b></p><p><b>　　圖2-4微分電路</b></p><p><b>　　微分器</b></p><p><b>　　(式2-3)</b></p><p>

40、　　實(shí)際中也有PI和PD控制器。PID控制器就是根據(jù)系統(tǒng)的誤差利用比例積分微分計(jì)算出控制量，控制器輸出和控制器輸入（誤差）之間的關(guān)系在時域中如公式（2-4）和（2-5）:</p><p>　　u(t)=Kp(e(t)+Td+) 公式（2-4）</p><p>　　U(s)=[+]E(s) 公式（2-5）</p><p>　　公式中U(s)和

41、E(s)分別為u(t)和e(t)的拉氏變換，，，其中、、分別為控制器的比例、積分、微分系數(shù)［14］ </p><p>　　2.2.2 Ｐ、Ｉ、Ｄ控制</p><p><b>　　比例（P）控制 </b></p><p>　　比例控制是一種最簡單的控制方式。其控制器的輸出與輸入誤差訊號成比例關(guān)系。當(dāng)僅有比例控制時系統(tǒng)輸出存在穩(wěn)態(tài)誤差（Steady

42、-state error）。 </p><p><b>　　積分（I）控制 </b></p><p>　　在積分控制中，控制器的輸出與輸入誤差訊號的積分成正比關(guān)系。 </p><p>　　對一個自動控制系統(tǒng)，如果在進(jìn)入穩(wěn)態(tài)后存在穩(wěn)態(tài)誤差，則稱這個控制系統(tǒng)是有穩(wěn)態(tài)誤差的或簡稱有差系統(tǒng)（System with Steady-state Error）

43、。為了消除穩(wěn)態(tài)誤差，在控制器中必須引入“積分項(xiàng)”。積分項(xiàng)對誤差取關(guān)于時間的積分，隨著時間的增加，積分項(xiàng)會增大。這樣，即便誤差很小，積分項(xiàng)也會隨著時間的增加而加大，它推動控制器的輸出增大使穩(wěn)態(tài)誤差進(jìn)一步減小，直到等于零。 </p><p>　　因此，比例+積分(PI)控制器，可以使系統(tǒng)在進(jìn)入穩(wěn)態(tài)后無穩(wěn)態(tài)誤差。 </p><p><b>　　微分（D）控制 </b><

44、;/p><p>　　在微分控制中，控制器的輸出與輸入誤差訊號的微分（即誤差的變化率）成正比關(guān)系。 </p><p>　　自動控制系統(tǒng)在克服誤差的調(diào)節(jié)過程中可能會出現(xiàn)振蕩甚至失穩(wěn)。其原因是由于存在有較大慣性的組件（環(huán)節(jié)）和（或）有滯后(delay)的組件，使力圖克服誤差的作用，其變化總是落后于誤差的變化。解決的辦法是使克服誤差的作用的變化要有些“超前”，即在誤差接近零時，克服誤差的作用就應(yīng)該是零

45、。這就是說，在控制器中僅引入“比例”項(xiàng)往往是不夠的，比例項(xiàng)的作用僅是放大誤差的幅值，而目前需要增加的是“微分項(xiàng)”，它能預(yù)測誤差變化的趨勢，這樣，具有比例+微分的控制器，就能夠提前使克服誤差的控制作用等于零，甚至為負(fù)值，從而避免了被控量的嚴(yán)重地沖過頭。 </p><p>　　所以對有較大慣性和（或）滯后的被控對象，比例+微分(PD)的控制器能改善系統(tǒng)在調(diào)節(jié)過程中的動態(tài)特性。［12］ </p><

46、p><b>　　第三章　系統(tǒng)辨識</b></p><p><b>　　3.1 系統(tǒng)辨識</b></p><p>　　(1) 所謂系統(tǒng)辨識即是在不知道系統(tǒng)轉(zhuǎn)移函數(shù)時，根據(jù)系統(tǒng)特性辨識出來。</p><p>　　(2) 若被控對象的數(shù)學(xué)模式相當(dāng)線性(linear)，且各項(xiàng)參數(shù)都可知道，則可用控制理論來</p>

47、<p>　　設(shè)計(jì)PID控制器的系數(shù)大小。但實(shí)際的被控對象往往是非線性系統(tǒng)，且系統(tǒng)復(fù)雜，難以精確地用數(shù)學(xué)式表達(dá)。所以工業(yè)上設(shè)計(jì)PID控制器時，常常使用實(shí)驗(yàn)方法而較少用理論來設(shè)計(jì)。調(diào)整PID控制器的方法中，最有名的是Ziegler-Nichols所提出的二個調(diào)整法則。這個調(diào)整法測是基于帶有延遲的一階傳遞函數(shù)模型提出的，這種對象模型可以表示為 </p><p><b>　　公式（3-1）<

48、;/b></p><p>　　在實(shí)際的過程控制系統(tǒng)中，有大量的對象模型可以近似的由這樣的一階模型來表示，如果不能物理的建立起系統(tǒng)的模型，我們還可以由實(shí)驗(yàn)提取相應(yīng)的模型參數(shù)[5]。</p><p>　　(3) 將大小為1的階躍信號加到被控對象如圖3-1所示：</p><p>　　圖3-1 將階躍信號加到被控對象</p><p>　　對大多

49、數(shù)的被控對象，若輸入為階躍信號，則其輸出c(t)大多為S狀曲線，如下圖3-2所示。這個S狀曲線稱之為過程反應(yīng)曲線（process reaction curve）。</p><p>　　圖3-2被控對象的階躍響應(yīng)圖</p><p>　　(4) 系統(tǒng)轉(zhuǎn)移函數(shù)</p><p><b>　　空調(diào)方面：</b></p><p>

50、;　　圖3-3空調(diào)系統(tǒng)示意圖</p><p>　　圖3-4 空調(diào)系統(tǒng)方塊圖</p><p>　　由圖3-3及圖3-4可得知此系統(tǒng)的轉(zhuǎn)移函數(shù)推導(dǎo)如下：</p><p><b>　　公式（3-2）</b></p><p><b>　　3.2 系統(tǒng)特性圖</b></p><p>&

51、lt;b>　　(1) 系統(tǒng)為制熱</b></p><p>　　使用最大信號去控制系統(tǒng)，直到穩(wěn)定之后，也就是熱到達(dá)無法再上升時，此時系統(tǒng)特性就會出現(xiàn)，如下圖3-5所示：</p><p>　　圖3-5 系統(tǒng)制熱的特性圖</p><p><b>　　(2) 系統(tǒng)為制冷</b></p><p>　　使用最大信號

52、去控制系統(tǒng)，直到穩(wěn)定之后，也就是冷到達(dá)無法再下降時，此時系統(tǒng)特性就會出現(xiàn)，如下圖3-6所示：</p><p>　　圖3-6 系統(tǒng)制冷的特性圖</p><p>　　3.3 系統(tǒng)辨識方法</p><p>　?。?）一階系統(tǒng)帶有延遲特性</p><p>　　圖3-7 一階系統(tǒng)帶有延遲特性圖</p><p>　　一階系統(tǒng)加一個

53、傳遞來近似被控對象，則其近似轉(zhuǎn)移函數(shù)如公式3-3所示：</p><p><b>　　公式（3-3）</b></p><p>　　其中K、T、L可由上圖3-7求得。</p><p><b>　　K：穩(wěn)態(tài)時的大小。</b></p><p>　　T:時間常數(shù)?！ⅲ合到y(tǒng)越大，時間常數(shù)越大。</p&g

54、t;<p><b>　　L：延遲時間。</b></p><p>　　(2) K、T、L的求法：</p><p>　　K：如上圖3-3.1所示，K值相當(dāng)于C(t)在穩(wěn)態(tài)時的大小。</p><p>　　T與L：求T及L必須在S形狀曲線劃一條切線(最大斜率)，畫出切線之后，T及L值可以直接從圖上得知。T及L值與C(t)及切線的關(guān)系如上圖

55、3-7所示。</p><p>　　第四章　PID最佳調(diào)整法與系統(tǒng)仿真</p><p>　　4.1 PID參數(shù)整定法概述</p><p>　　1.PID參數(shù)整定方法</p><p>　?。?） Relay feedback ：利用Relay 的 on-off 控制方式，讓系統(tǒng)產(chǎn)生一定的周期震蕩，再用Ziegler-Nichols調(diào)整法則去把PI

56、D值求出來。</p><p>　　（2） 在線調(diào)整：實(shí)際系統(tǒng)中在PID控制器輸出電流信號裝設(shè)電流表，調(diào)P值觀察電流表是否有一定的周期在動作，利用Ziegler-Nichols把PID求出來，PID值求法與Relay feedback一樣。</p><p>　?。?） 波德圖&跟軌跡：在MATLAB里的Simulink繪出反饋方塊圖。轉(zhuǎn)移函數(shù)在用系統(tǒng)辨識方法辨識出來，之后輸入指令算出

57、PID值。[13]</p><p><b>　　2.PID調(diào)整方式</b></p><p>　　圖4-1 PID調(diào)整方式</p><p>　　如上描述之PID調(diào)整方式分為有轉(zhuǎn)函數(shù)和無轉(zhuǎn)移函數(shù)，一般系統(tǒng)因?yàn)椴恢D(zhuǎn)移函數(shù)，所以調(diào)PID值都會從Relay feedback和在線調(diào)整去著手。波德圖及根軌跡則相反，一定要有轉(zhuǎn)移函數(shù)才能去求PID值，那這技

58、巧就在于要用系統(tǒng)辨識方法，辨識出轉(zhuǎn)移函數(shù)出來，再用MATLAB里的Simulink畫出反饋方塊圖，調(diào)出PID值。［15］</p><p>　　所以整理出來，調(diào)PID值的方法有在線調(diào)整法、Relay feedback、波德圖法、根軌跡法。前提是要由系統(tǒng)辨識出轉(zhuǎn)移函數(shù)才可以使用波德圖法和根軌跡法，如下圖4-2所示。</p><p>　　4.2　針對無轉(zhuǎn)移函數(shù)的PID調(diào)整法</p>

59、<p>　　在一般實(shí)際系統(tǒng)中，往往因?yàn)檫^程系統(tǒng)轉(zhuǎn)移函數(shù)要找出，之后再利用系統(tǒng)仿真找出PID值，但是也有不需要找出轉(zhuǎn)移函數(shù)也可調(diào)出PID值的方法，以下一一介紹。</p><p>　　4.2.1　Relay feedback調(diào)整法</p><p>　　圖4-3 Relay feedback調(diào)整法 </p><p>　　如上圖4-3所示，將PID控制器改成Re

60、lay，利用Relay的On-Off控制，將系統(tǒng)擾動，可得到該系統(tǒng)于穩(wěn)定狀態(tài)時的震蕩周期及臨界增益（Tu及Ｋu），在用下表4-4 的Ziegler-Nichols第一個調(diào)整法則建議PID調(diào)整值，即可算出該系統(tǒng)之Ｋp、Ti、Tv之值。</p><p>　　表4-4 Ziegler-Nichols第一個調(diào)整法則建議PID調(diào)整值［9］</p><p>　　4.2.2 Relay feedbac

61、k 在計(jì)算機(jī)做仿真</p><p>　　Step 1： 以MATL AB里的Simulink繪出反饋方塊，如下圖4-5所示。</p><p>　　圖4-5 Simulink繪出的反饋方塊圖</p><p>　　Step 2：讓Relay做On-Off動作，將系統(tǒng)擾動（On-Off動作，將以 ±１做模擬），如下圖4-6所示。</p><p

62、><b>　　圖4-6</b></p><p>　　Step 3：即可得到系統(tǒng)的特性曲線，如下圖4-7所示。</p><p>　　圖4-7 系統(tǒng)震蕩特性曲線</p><p>　　Step 4：取得Tu及a，帶入公式3-1，計(jì)算出Ｋu。</p><p>　　以下為Relay feedback臨界震蕩增益求法</

63、p><p><b>　　公式（4-1）</b></p><p>　?。幔赫穹笮　。洌弘妷褐?lt;/p><p>　　4.2.3　在線調(diào)整法</p><p>　　圖4－８ 在線調(diào)整法示意圖</p><p>　　在不知道系統(tǒng)轉(zhuǎn)移函數(shù)的情況下，以在線調(diào)整法，直接于PID控制器做調(diào)整，亦即PID控制器里的I值與

64、D值設(shè)為零，只調(diào)P值讓系統(tǒng)產(chǎn)生震蕩，這時的P值為臨界震蕩增益Ｋv，之后震蕩周期也可算出來，只不過在線調(diào)整實(shí)務(wù)上與系統(tǒng)仿真差別在于在實(shí)務(wù)上處理比較麻煩，要在PID控制器輸出信號端在串接電流表，即可觀察所調(diào)出的P值是否會震蕩，雖然比較上一個Relay feedback法是可免除拆裝Relay的麻煩，但是就經(jīng)驗(yàn)而言在實(shí)務(wù)上線上調(diào)整法效果會較Relay feedback 差，在線調(diào)整法也可在計(jì)算機(jī)做出仿真調(diào)出PID值，可是前提之下如果在計(jì)算機(jī)使

65、用在線調(diào)整法還需把系統(tǒng)轉(zhuǎn)移函數(shù)辨識出來，但是實(shí)務(wù)上與在計(jì)算機(jī)仿真相同之處是PID值求法還是需要用到調(diào)整法則Ziegler-Nichols經(jīng)驗(yàn)法則去調(diào)整，與Relay feedback的經(jīng)驗(yàn)法則一樣，調(diào)出PID值。</p><p>　　4.2.4　在線調(diào)整法在計(jì)算機(jī)做仿真</p><p>　　Step 1：以MATLAB里的Simulink繪出反饋方塊，如下圖4-9所示</p>

66、<p><b>　　圖4-9反饋方塊圖</b></p><p><b>　　PID方塊圖內(nèi)為</b></p><p>　　圖4-10 PID方塊圖</p><p>　　Step 2：將Td調(diào)為0，Ti無限大，讓系統(tǒng)為P控制，如下圖4-11所示。</p><p><b>　　圖4

67、-11</b></p><p>　　Step 3：調(diào)整KP使系統(tǒng)震蕩，震蕩時的KP即為臨界增益KU，震蕩周期即為TV。（使在線調(diào)整時，不用看a求KU），如下圖4-12所示。</p><p>　　圖4-12 系統(tǒng)震蕩特性圖</p><p>　　Step 4：再利用Ziegler-Nichols調(diào)整法則，即可求出該系統(tǒng)之Ｋp、Ti，Td之值。</p&g

68、t;<p>　　4.3　針對有轉(zhuǎn)移函數(shù)的PID調(diào)整方法</p><p>　　4.3.1　系統(tǒng)辨識法</p><p>　　系統(tǒng)反饋方塊圖在上述無轉(zhuǎn)移函數(shù)PID調(diào)整法則有在線調(diào)整法與Relay feedback調(diào)整法之外，也可利用系統(tǒng)辨識出的轉(zhuǎn)移函數(shù)在計(jì)算機(jī)仿真求出PID值，至于系統(tǒng)辨識轉(zhuǎn)移函數(shù)技巧在第三章已敘述過，接下來是要把辨識出來的轉(zhuǎn)移函數(shù)用在反饋控制圖，之后應(yīng)用系統(tǒng)辨識的

69、經(jīng)驗(yàn)公式Ziegler-Nichols第二個調(diào)整法求出PID值，［13］如下表4-14所示。</p><p>　　表4-14 Ziegler-Nichols第二個調(diào)整法則建議PID調(diào)整值［9］</p><p>　　*為本專題將經(jīng)驗(yàn)公式修正后之值</p><p>　　※上表4.3.1中，L為延遲時間可參考圖4.3.1(b)。</p><p>　

70、　※上表4.3.1中，a的解法可有以下2種：</p><p>　　解一：如下圖4-15中可先觀察系統(tǒng)特性曲線圖，辨識出a值。</p><p>　　解二：利用三角比例法推導(dǎo)求得</p><p>　　圖4-15利用三角比例法求出a值</p><p><b>　　公式（4-2）</b></p><p>

71、　　用Ziegler-Nichols第一個調(diào)整法則求得之PID控制器加入系統(tǒng)后，一般閉環(huán)系統(tǒng)階躍響應(yīng)最大超越的范圍約在10%~60%之間。</p><p>　　所以PID控制器加入系統(tǒng)后往往先根據(jù)Ziegler-Nichols第二個調(diào)整法則調(diào)整PID值，然后再微調(diào)PID值至合乎規(guī)格為止。</p><p>　　4.3.2　波德圖法及根軌跡法</p><p>　　利用系

72、統(tǒng)辨識出來的轉(zhuǎn)移函數(shù)，使用MATLAB軟件去做系統(tǒng)仿真。由于本設(shè)計(jì)中PID參數(shù)的整定主要是基于系統(tǒng)辨識及Ziegler-Nichols調(diào)整法則，所以在此不用波德圖法及根軌跡法。</p><p>　　第五章 油冷卻機(jī)系統(tǒng)的PID控制器設(shè)計(jì)</p><p>　　5.1 油冷卻機(jī)系統(tǒng)</p><p>　　本論文設(shè)計(jì)以油冷卻機(jī)溫度控制系統(tǒng)為被控對象進(jìn)行PID控制器的參數(shù)

73、整定及其設(shè)計(jì)，下面介紹一下油冷卻機(jī)系統(tǒng)以及各個組成部分：</p><p>　　5.1.1　油冷卻機(jī)　　 </p><p>　　圖5-1 油冷卻機(jī)實(shí)物圖</p><p>　　圖5-2　油冷卻機(jī)系統(tǒng)循環(huán)圖</p><p>　　油冷卻機(jī)系統(tǒng)循環(huán)主要可分為冷媒循環(huán)系統(tǒng)以及油循環(huán)系統(tǒng)。冷媒循環(huán)系統(tǒng)即為一般常見之制冷循環(huán)，而油循環(huán)則是將油打出后經(jīng)過負(fù)載

74、加熱，再與冷媒循環(huán)的蒸發(fā)器作熱交換，再流回油槽做冷卻用。[16]</p><p>　　5.1.2　感測與轉(zhuǎn)換器</p><p>　　圖5-3　PT100實(shí)物圖</p><p>　　電阻式溫度檢測器 (RTD,Resistance Temperature Detector)－一種物質(zhì)材料作成的電阻,它會隨溫度的上升而改變電阻值,如果它隨溫度的上升而電阻值也跟著上升就稱

75、為正電阻系數(shù),如果它隨溫度的上升而電阻值反而下降就稱為負(fù)電阻系數(shù)[6]。PT100溫度傳感器是一種以白金(Pt)作成的電阻式溫度檢測器,屬于正電阻系數(shù),其電阻和溫度變化的關(guān)系式如下：</p><p>　　R=Ro(1+αT)</p><p>　　其中α=0.00392,Ro為100Ω(在0℃的電阻值),T為攝氏溫度Vo=2.55mA ×100(1+0.00392T)=0.255

76、+T/1000 。[6]</p><p>　　圖5-4 感測與轉(zhuǎn)換電路</p><p>　　由于一般電源供應(yīng)較多零件之后,電源是帶噪聲的,因此我們使用齊納二極管作為穩(wěn)壓零件,由于7.2V齊納二極管的作用,使得1K電阻和5K可變電阻之電壓和為6.5V,靠5K可變電阻的調(diào)整可決定晶體管的射(集極)極電流,而我們須將集極電流調(diào)為2.55mA,使得量測電壓V如箭頭所示為0.255+T/1000。其

77、后的非反向放大器,輸入電阻幾乎無限大,同時又放大10倍,使得運(yùn)算放大器輸出為2.55+T/100。 　　6V齊納二極管的作用如7.2V齊納二極管的作用,我們利用它調(diào)出2.55V,因此電壓追隨器的輸出電壓V1亦為2.55V。 其后差動放大器之輸出為Vo=10(V2-V1)=10(2.55+T/100-2.55)=T/10,如果現(xiàn)在室溫為25℃,則輸出電壓為2.5V。</p><p>　　5.

78、1.3 控制組件</p><p>　　圖5-5 變頻器實(shí)物圖</p><p><b>　　變頻器功用：</b></p><p>　　控制器輸出的信號連結(jié)到最終控制組件（變頻器）的輸入端，使最終控制組件依控制器所輸出信號改變頻率。</p><p>　　在前面介紹了系統(tǒng)辨識和基于MATLAB進(jìn)行PID參數(shù)整定的幾種方法，現(xiàn)在

79、就來設(shè)計(jì)油冷卻機(jī)系統(tǒng)中的PID控制器，也就是進(jìn)行PID參數(shù)的整定。</p><p>　　5.2 油冷卻機(jī)系統(tǒng)之系統(tǒng)辨識</p><p>　　下圖為整個油冷卻機(jī)系統(tǒng)示意圖：</p><p>　　圖5-6 油冷卻機(jī)系統(tǒng)示意圖</p><p>　　從第二章中可以知道變頻器是個最終控制組件，其以最大訊號(12V)驅(qū)動油冷卻機(jī)，使油冷卻機(jī)以全速運(yùn)轉(zhuǎn)，溫

80、度記錄器感測油槽記錄溫度，過一段時間后，因負(fù)載與油溫達(dá)到平衡，所以溫度會到一穩(wěn)定值，從紀(jì)錄器擷取出溫度數(shù)據(jù)至計(jì)算機(jī)，利用MATLAB繪出系統(tǒng)特性圖，從而辨識出轉(zhuǎn)移函數(shù)。下面是油冷卻機(jī)系統(tǒng)的系統(tǒng)特性求解圖：</p><p>　　圖5-7 系統(tǒng)特性求解圖</p><p>　　Step 1：系統(tǒng)的起始溫度及穩(wěn)定溫度差值即為Ｋ?！　　　=24.1-15=9.1</p><p

81、>　　Step 2：將系統(tǒng)特性圖畫為近似曲線作為輔助，并畫出最大切線斜率，此切線斜率交于溫度軸，該溫度與起始溫度的差即為ａ。</p><p>　　Step 3：最大切線斜率與系統(tǒng)特性曲線交點(diǎn)的時間為延遲時間。即為Ｌ　　　 　L=190</p><p>　　Step 4：先找出0.632K的溫度值，畫水平線與特性曲線相交，得知時間軸之值，此值與延遲時間相減，即為時間常數(shù)Ｔ。<

82、/p><p>　　T=2700-190=2510</p><p>　　所以辨識出轉(zhuǎn)移函數(shù)為: </p><p>　　5.3 油冷卻機(jī)系統(tǒng)的PID參數(shù)整定</p><p>　　我們已經(jīng)運(yùn)用系統(tǒng)辨識法通過系統(tǒng)特性圖獲得了部分參數(shù)和系統(tǒng)的傳遞函數(shù)，我們只要再使用表4-14的Ziegler-Nicholg第二經(jīng)驗(yàn)法則，便可以求出PID值。</p&g

83、t;<p><b>　　P===1.5</b></p><p>　　I=2×L=2×190=380</p><p><b>　　D===95</b></p><p>　　PID控制系統(tǒng)調(diào)整結(jié)果如圖5-8：</p><p>　　圖5-8 PID控制系統(tǒng)調(diào)整結(jié)果<

84、/p><p>　　現(xiàn)在再用Relay feedback法來進(jìn)行PID參數(shù)整定。</p><p>　　由辨識出的傳遞函數(shù)為，以MATLAB算出延遲190秒的一階方程式，</p><p>　　[num,den]=pade(190,1)</p><p><b>　　num =</b></p><p>　　-

85、1.0000 0.0105</p><p><b>　　den =</b></p><p>　　1.0000 0.0105</p><p>　　在simulink中繪出方塊圖5-9 </p><p>　　圖5-9 simulink中繪出的方塊圖</p><p>　　讓Relay做On

86、-Off動作，將系統(tǒng)擾動（On-Off動作，將以 ±１做仿真），系統(tǒng)特性曲線如圖5-10</p><p>　　圖5-10系統(tǒng)擾動后的特性曲線</p><p>　　由上圖a=0.5,Tu=760.將a值代入所以</p><p>　　與用系統(tǒng)辨識法所得結(jié)果大體相同。在線調(diào)整法一樣，在此就不再詳解。</p><p>　　在PID 控制器的

87、設(shè)計(jì)中并不是只要整定完參數(shù)就完成任務(wù)，還要進(jìn)行PID值的修正訂以及加干擾仿真實(shí)驗(yàn)，下面就以系統(tǒng)辨識法求得的PID值進(jìn)行修正，其修正大多是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)。PID修正調(diào)整結(jié)果大體為：</p><p><b>　　P=1.5</b></p><p><b>　　I=400</b></p><p><b>　　D=120<

88、;/b></p><p>　　圖5-11 PID值修正前后系統(tǒng)響應(yīng)曲線對比圖</p><p>　　系統(tǒng)干擾：因?yàn)橄到y(tǒng)中負(fù)載隨時在變化，系統(tǒng)中負(fù)載突然變動，也能馬上追上設(shè)定值。</p><p>　　系統(tǒng)加干擾仿真實(shí)驗(yàn)：</p><p>　　圖5-12干擾仿真實(shí)驗(yàn)響應(yīng)曲線</p><p>　　由上圖可知道，就算系統(tǒng)臨

89、時發(fā)生變化，也能馬上恢復(fù)到設(shè)定值。</p><p>　　在計(jì)算機(jī)做完仿真操作之后，接著要實(shí)際配線，將所求的PID值輸入到PID控制器，讓機(jī)器實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)[16]。</p><p>　　圖5-13 PID反饋控制在油冷卻機(jī)的使用</p><p>　　PID控制器的操作面板[15]</p><p>　　圖5-14 PID控制器的操作面板</p&

90、gt;<p>　　圖5-15 TM-109(30-I)接線圖</p><p>　　按MODE鍵約2秒，可在PID控制器做設(shè)定[17]：</p><p>　　圖5-16 PID控制器參數(shù)設(shè)定流程示意圖</p><p><b>　　PID控制器：</b></p><p>　　1.輸入訊號端：電壓或電流信號(4~

91、20mA)</p><p>　　2.輸出訊號端：電壓或電流信號(4~20mA)</p><p><b>　　3.操作電源</b></p><p><b>　　結(jié) 論</b></p><p>　　本論文是設(shè)計(jì)一個溫度控制系統(tǒng)的PID控制器。PID調(diào)節(jié)器從問世至今已歷經(jīng)了半個多世紀(jì)，在這幾十年中，人們

92、為它的發(fā)展和推廣做出了巨大的努力，使之成為工業(yè)過程控制中主要的和可靠的技術(shù)工具。即使在微處理技術(shù)迅速發(fā)展的今天，過程控制中大部分控制規(guī)律都未能離開PID，這充分說明PID控制仍具有很強(qiáng)的生命力。PID控制中一個至關(guān)重要的問題，就是控制器三參數(shù)（比例系數(shù)、積分時間、微分時間）的整定。整定的好壞不但會影響到控制質(zhì)量，而且還會影響到控制器的魯棒性[1]。所以本文重要的是來介紹PID參數(shù)整定的方法。</p><p>　　

93、在第一章緒論中說明了本課題的意義，MATLAB軟件的應(yīng)用以及在這個方面的發(fā)展趨勢。第二章簡單介紹了控制系統(tǒng)和PID調(diào)節(jié)之后，在第三章中介紹了一種重要的求系統(tǒng)傳遞函數(shù)的方法——系統(tǒng)辨識法，這是借助MATLAB進(jìn)行PID參數(shù)整定的前提。在第四章中研究了基于MATLAB的PID參數(shù)整定的幾種方法，并各舉一例予以說明，主要有Relay feedback法，在線調(diào)整法以及系統(tǒng)辨識法，波得圖法及根軌跡法不做研究。以上幾章的知識是控制器設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)，在

94、接下來的第五章里面便結(jié)合油冷卻機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用以上幾章的知識進(jìn)行PID控制器的參數(shù)整定及設(shè)計(jì)。</p><p><b>　　致 謝</b></p><p>　　經(jīng)過幾個月的不斷努力，畢業(yè)設(shè)計(jì)終于如期完成。從拿到設(shè)計(jì)題目到最后成設(shè)計(jì)并定稿，其間經(jīng)歷了翻閱相關(guān)資料、熟悉基礎(chǔ)知識、學(xué)習(xí)MATLAB軟件的使用，到開始寫論文以及最后的修改和裝訂成冊這幾個階段。每個階段工作的完成都使

95、我在各個方面受益匪淺。在這次畢業(yè)設(shè)計(jì)中，我的任務(wù)是完成基于MATLAB的溫控系統(tǒng)PID控制器設(shè)計(jì)。為了很好地完成設(shè)計(jì)任務(wù)，我經(jīng)常去圖書館或者上網(wǎng)搜集各種資料文獻(xiàn)，向指導(dǎo)老師和各位同學(xué)請教，并且翻閱以前的課本、筆記，熟悉之前學(xué)過的相關(guān)知識。這些不僅僅鞏固了我以前所學(xué)的專業(yè)知識，而且使我接觸了許多以前沒接觸過的新知識，大大地?cái)U(kuò)寬了我的知識面。尤其是對于PID控制器的設(shè)計(jì)和應(yīng)用，使我有了更加深入的了解，也使知道了在現(xiàn)代的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)和建立中借

96、助好的軟件包的重要性及未來的發(fā)展趨勢。在這次設(shè)計(jì)過程中，我明顯感覺到自己在許多方面存在不足，譬如，對Word的熟練使用，對MATLAB軟件的應(yīng)用，對PID控制器的認(rèn)識等等。我借此機(jī)會不斷學(xué)習(xí)，努力提高多方面的能力，彌補(bǔ)自己的不足?？偟恼f來，通過這次畢業(yè)設(shè)計(jì)的完成，我在各方面都有了很大的進(jìn)步。特別是將大學(xué)所學(xué)的專業(yè)理論知識運(yùn)用于實(shí)際設(shè)計(jì)中，與我們</p><p>　　在整個設(shè)計(jì)過程中，我得到了xx老師的悉心指導(dǎo)和幫

97、助。在我遇到困難時，他們總是及時地幫助我理清思路解決困惑，最終跨過了一個又一個障礙，順利地完成了畢業(yè)論文的設(shè)計(jì)工作。在此，我向xx老師表示衷心的感謝，向論文答辯組的各位老師表示衷心的感謝。</p><p>　　由于本人的知識和能力有限，論文中難免存在許多不足的地方，敬請各位老師給予批評指正.</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)</b></p><

98、p>　　[1] 夏紅，賞星耀，宋建成. PID參數(shù)自整定方法綜述. 浙江科技學(xué)院學(xué)報,2003,15(4)：236-240.</p><p>　　[2] Astrom K J. Toward intelligent control. IEEE Control Systems Magazine,1989(April):60～64.</p><p>　　[3] Astrom K J,Ha

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