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  • 组合逻辑控制器和微程序控制器的主要区别
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    2020-09-26 17:45:11

    组合逻辑控制器是采用组合逻辑技术来实现控制操作,把控制部件看成是产生专门固定时序控制信号的逻辑电路,这种逻辑电路是由门电路和触发器构成的复杂逻辑网络。
    采用组合逻辑设计方法设计控制单元,微操作控制部件的线路结构十分庞杂,不规整,而且指令系统功能越全,微操作命令越多,线路就越复杂。一旦控制部件构成后,除非重新设计和物理上对它重新布线,否则要想增加新的控制功能是不可能的。组合逻辑控制的最大优点是速度较快。

    微程序控制器是为了克服组合逻辑控制器线路复杂、不易修改的缺点而提出的,用类似存储程序的办法,来解决微操作命令序列的形成。就是把一条机器指令看成一个微程序,每一个微程序包含若干条微指令,每一条微指令对应一个或几个微操作。
    然后把这些微程序存到一个存储器中,用寻找用户程序机器指令的办法来寻找每个微程序中的微指令,逐条执行每一条微指令,也就相应地完成了一条机器指令的全部操作。 微程序控制器同组合逻辑控制器相比较,具有设计规整、调试、维修以及更改、扩充指令方便的优点,易于实现自动化设计。但是由于它使用了控制存储器,所以指令的执行速度比组合逻辑控制器慢。

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  • 模糊PI控制器

    千次阅读 2021-11-07 22:23:16
    这样的话,在powerGUI设置为continue的时候,我们可以得到比较光滑的曲线,并且仿真速度,而默认状态的配置,只适合于离散情况下进行仿真。 这个首先需要和你说明的。 然后,是电机部分,电机部分,为了能突出...

    第一部分:

    首先讲一下关于电力系统的仿真,simulink的仿真环境的配置设置:

    这里,在simulink中,我们一般选择内插方式为ode23tb。然后在选择精度为0.0001.这样的话,在powerGUI设置为continue的时候,我们可以得到比较光滑的曲线,并且仿真速度较快,而默认状态的配置,只适合于离散情况下进行仿真。

    这个首先需要和你说明的。

    然后,是电机部分,电机部分,为了能突出对比性,我们这里还是使用你上次提供的电机的配置设置,不过修改了初始参数的值,因为之前你的初始值都是0.这样显然是不对的。

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  • 模拟速度控制器的基本结构

    千次阅读 2018-11-15 18:51:43
    所谓速度控制器就是为了控制速度达到一个速度,而所要达到的速度一般称作参考速度,不过这种翻译我觉得不够形象,在此我用期望速度来代替,也就是你希望达到多大的速度,首先这是一个反馈系统(实际上也包含了一个...

    速度控制的基本结构如下:

    所谓速度控制器就是为了控制速度达到一个速度,而所要达到的速度一般称作参考速度,不过这种翻译我觉得不够形象,在此我用期望速度来代替,也就是你希望达到多大的速度,首先这是一个反馈系统(实际上也包含了一个前馈)。

    为何要用反馈?什么是反馈?设想一个例子,如果开汽车时候,假如档位一直是固定的,那么我踩的油门深度一直保持不变,那么车速会越来越快然后保持不变。

    假如我想要车速达到100千米/时,则我油门要踩多深呢?当然这里假定忽略所有档位因素,就假定这个汽车只有一个档位。显然油门深度与速度之间存在着一种对应关系。现在假定油门最大深度为50000,最低是0。则假定踩100深度对应车速100.

    踩油门多少深度去控制车速,这就是直接控制,没有用到反馈控制,这种控制有以下坏处:

    假如汽车在上个30度的坡,且车上装满了人,那么踩油门踩100深度,车速可能只能达到80,因为上坡存在了更大的阻力,这就造成了误差。反馈可以缩小这个误差,现在改成反馈控制,反馈就是测量,测量当前车速,如果车速与期望车速存在差距,这个差距乘以一个数,这个数称为比例因子,英文称为P,也就是速度的P控制,假设现在上坡,反馈靠测量当前车速,现在车速是80,与期望100差20,20乘以一个比例因子P,假设P=200,则油门深度=200*20=400,也就是踩400油门,车速不就上升了,当车速越来越接近100,误差会越来越小,当车速到达99.9时候,误差是0.1,乘以比例为0.1*200=20,显然20 的油门只会让车速下降,所以车速不可能到达99.9,因为油门100车速是80,随着误差的降低油门越来越低低到等于摩擦力时候,车速保持不变,但是始终存在一个误差,这个误差通过乘以比例因子得到一个油门去克服上坡的阻力,显然反馈比直接控制缩减了误差,当然这里有个前提,比例足够大,但是这里仍然有一个误差,这个误差就是静态误差了。

    所以反馈控制比直接控制存在以下好处:

    第一个就是上面所说的上坡时候可以减少误差,而上坡的阻力可以理解为负载转矩,再比如车子拉着一顿货也可以理解为负载转矩,也就是负载有个反向的力矩。

    第二个好处是反馈对参数变化不敏感,如果直接控制的时候,发动机改变了发动机的进气喷油系统改变了,车速与油门深度的关系也会变化,但是反馈不利用这个关系进行控制。

    第三个即是假如车速是0,要加到100,则根据上面描述的油门一开始直接控制为100,那么车速从0到100的时间比反馈要长,因为反馈时候车速是0的时候误差是100,此时油门是100*P=100*200=20000,所以相当于一开始误差大直接油门踩到底,等误差小了慢慢减少油门深度,所以反馈的动态响应时间短。

    基于以上所以用反馈,如果不用反馈很难进行速度控制。

     

    反馈是根据期望速度与当前速度的差值乘以一个比例P获得转矩去控制电机的。

    也就是P控制,后面还有I控制(积分)。

    速度控制一般用PI控制器,而位置控制用PID控制。

    实际上PI控制器只是传递函数的一部分,传递函数是整个系统的输出的拉普拉斯变换除以输入的拉普拉斯变换。

    所以PI控制器会改变整个系统的传递函数,透过调整PI参数,可以影响整个传递函数的零极点,从而影响系统的性能。

    目的就是最大限度的提高系统的性能。

     

    一个简单的比例P,蕴含了很多东西,在数学上只是乘以一个数而以,而背后远不止这么简单,就类似与一个洛伦兹变换背后隐含了狭义相对论一样,是关于时间长度的相对性,时间长短是可变的,长度随着速度是变化的,这就是数的背后的物理意义,这个物理意义才是灵魂,所以分析传递函数有种科学家分析物理方程去理解揣测宇宙一样的感觉,而不只是什么死板的软件了。

    1.如果不考虑任何摩擦和阻力,不考虑负载转矩和摩擦,那么只用P就可以最终使速度等于期望速度。在这种情况下,P越大,系统的响应时间越快,但是P不能太大,受到实际物理因素的限制,比如油门最多只能踩到底,如果说加大油门设计,那么喷油和进气系统也要跟着涉及,燃烧汽车和空气的混合速度也要受限,所以不可能无限制的加大P,另外电机控制的逆变电压最大值受IGBT等功率器件的限制,P有个上限。

    虽然P越大系统的响应速度越快,另外P越大,系统的输入带宽越高。所谓带宽是指输入,所谓输入就是你期望的速度,这个期望的速度的期望从无到有,突然你想要达到某个速度,这是一个阶跃输入,从无到有,可能你的期望不停的变化,一会期望速度是100,一会期望速度是50,一会期望速度是200,期望的改变会形成一个信号,这个信号如果用傅里叶变换的角度来看可以分解成不同频率的正弦波的叠加,而带宽就是对各种频率的正弦输入到输出的幅度的变化比例,换句话说,带宽越大,允许你的期望改变的越快,否则响应会平滑你的期望。允许你1秒的时候期望速度是100,1.000001秒的时候期望速度是200.

    2.上面说的是假设负载转矩是0的时候,并且期望是可以随时改变的,期望的改变就是你一会想要速度是100一会想要速度是200…,这种状况我称为期望扰动,也就是期望在不停的变化,还有一种考虑转矩的时候,也就是负载转矩,一会上坡一会下坡一会有个小石子拱了一下一会路坑坑洼洼的,这就是负载扰动了。

    所以有期望扰动和负载扰动,期望扰动你可以随便叫,你可以叫它参考扰动或渴求扰动。

    当考虑负载转矩的时候,正如前面所说汽车上坡,就产生了一个静态误差。实际上负载转矩可能是恒定的也可能变化的,这里在最简单的情况下即是恒定的时候产生了静态误差,负载扰动会产生扰动性的误差,实际上除了负载扰动之外,还存在一种摩擦,这种摩擦随着速度的提高而提高,比如汽车的风阻力,发动机的摩擦阻力,电机转速的摩擦阻力,这是与负载转矩不同的。

    3.从没有任何期望到有个期望,然后速度接近期望速度最终到达期望速度,这在不考虑负载扰动和摩擦的情况下,但是假如期望扰动是不停增大的,比如斜坡期望,1秒时期望是100,2秒时期望是200,3秒时期望是300,那么也会产生一个误差,调整调不过来,这个误差如果P越大则误差越小。

    如果期望是抛物线式的期望,1秒时候期望速度是100,2秒时候期望是400,3秒时候期望速度是900,那么随着时间推移,误差越来越大最后变为无穷大,也就是欲望膨胀得太厉害了,调整的现实与理想差距越来越大,也就是P再大也调整不过来。

    4.如果只是简单的期望,从无到有产生一个不变的目标期望,不考虑负载扰动,只考虑摩擦,那么也会产生误差,这个误差随着P越大越小,因为P不可能无穷大,所以总会产生误差。

     

    所以可见,只要考虑摩擦和负载扰动,静态误差就存在,静态误差随着P的增大而减少,但是P有个限制,所以会存在静态误差,而且即使不考虑摩擦和负载扰动,期望扰动如果欲望膨胀过大,也会产生误差,可能误差越来越大。

     

    所以单纯的P控制不够,需要一个积分控制I。P和I构成PI控制器。

    1. 有了积分项之后,存在简单的恒定负载转矩时候,最终调整的速度能够等于期望速度。但是负载扰动如果是不停的在增大呢?比如上坡,坡度越来越大,那么即使有积分项,同样也产生了误差。这个误差随着积分I越大而变小。
    2. 当存在PI的时候,传递函数的零极点可以通过调节P和I的值来调节整个系统的传递函数的零点和极点了,调整极点的位置可以让阶跃相应是有超调现象还是没有抖动现象,以及调节速度,也就是阻尼问题,当阻尼或者说衰减小于1的时候就会产生到达期望速度的抖动,类似于驾驶员调节车速到100,可能调到105,然后往回调到98,然后调到100,这样存在这某种波动,当阻尼系数等于1的时候刚好调到100没有波动,当阻尼大于1的时候,驾驶员可能很小心慢慢的调整也没有波动,但是调节的速度很慢,时间过长。这是极点的影响,而零点也会产生过冲行为,但是零点又加速了调节速度。调节的越快,猛打方向调节车到行车路线中间可能引发过度调节,但是响应速度快,坏处就是了要多次调节形成波动。
    3. PI的传递函数的I与带宽相关,而比例P与阻尼系数相关。
    4. 在PI情况的渴求扰动下,如果渴求是斜坡式的增长仍然有误差,该误差随着I增大而减小,而抛物线式的欲望同样也会引发无限增大的误差。

     

    可见加一个积分项I,虽然抑制了恒定负载转矩扰动带来的静态误差,但是对于更加复杂的负载扰动仍然有误差,对于复杂增长的期望扰动也会产生误差,有些会导致无限大的误差从而使系统不稳定,模型是有限的,而真实的扰动是各种情况的。

    怎么办?

    为了抑制这种跟踪误差,需要在PI的基础上,修改控制器成PIXYZUVW…….控制器,以产生跟高阶的极点去抵消高阶增长的期望带来的跟踪误差问题,而对于复杂的负载扰动需要在控制上增加额外的零点去抵消负载扰动带来的跟踪误差,但是这种方式大大增加控制器的复杂度,带了额外的系统稳定性,而且不管是期望扰动还是负载扰动在实际情况下是任意的,不能用有限的阶数去补偿,其次扰动可能在复平面的虚轴上带来正弦式的扰动,这样高阶的补偿不可行,所以实际中用前馈补偿来抵消复杂的扰动带来的跟踪误差。

     

    前馈补偿估计整个系统的动力学模型的转动惯量和摩擦系数来计算预测的转矩,但是由于转动惯量和摩擦系数是评估的,实际过程中也是不停的改变的,比如电机磨损,或者汽车发动机机油变质,走的道路不一样等等,转动惯量也可以用汽车有时拉人有时空载来比喻,在多轴运动控制系统中多轴之间有耦合,很多因素造成不可能去实际评估一个系统的动力学这两个参数,必然有误差,所以前馈会产生因为参数误差而带来的跟踪误差。

    因此前馈与反馈结合在一起,这样它的效果更佳接近一点真实……实际上以上基本结构只是一种近似,没有加入转矩调整器和反馈的噪声过滤器,因此还有更多的东西在等着,以及参数的调整和其的数字控制,在离散域里的z变换。

     

     

     

     

     

     

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  • PID控制器——MATLAB/Simulink仿真以及性能比较与分析

    万次阅读 多人点赞 2020-05-18 09:57:27
    PID控制器——MATLAB/Simulink仿真  一、本文中用到的Simulink模块    1、 传递环数模块 (Transfer Fcn)    2、 常数模块 (Constant)    3、求和模块 (Sum)    4、PID模块 (PID Controller) ...

       本文主要内容:PID控制器,MATLAB/Simu link仿真模型的搭建、介绍以及各控制器性能的比较与分析。

    一、本文中用到的Simulink模块

       1、 传递环数模块 (Transfer Fcn)

       2、 常数模块 (Constant)

       3、求和模块 (Sum)

       4、PID模块 (PID Controller)

       5、显示模块 (Scope)

       6、MUX模块 (Mux)

       7、噪声模块 (Band-Limited White Noise)

       8、手控开关模块 (Manual Switch)

      以上呢就是本文用到的simulink模块,()内的是该模块在simulink中的名字,我们在找该模块的时候,直接在simu link中的搜索就行了,如找Manual Switch模块:

    在这里插入图片描述

    二、Simulink仿真流程图的介绍

       1、完整的流程图

    (如果不清晰,可点击此句话,即超链接,查看放大版的流程图)

       上图就是我搭建的一个PID控制器仿真的Simulink流程图,(大家可以照着自己搭一下,不想搭的,流程图的Simu link文件我会放在附件里,大家自行下载),虽然上图看起来有点复杂,但是实际上很简单,下文会就各部分进行介绍。

       2、流程图简介

       Simulink仿真流程图左边部分为,输入选择部分,中间为控制部分,自上而下依次为P控制器,PI控制器 ,PID控制器,右边为显示部分,供我们分析系统性能。

       3、输入部分

       这一部分其实很简单,就是进行输入的选择,当手控开关(Manual Switch)(注:本文从此处开始提到的英文名字对应图中唯一模块,如此处Manual Switch就是指输入部分的手控开关,在输出部分也有6个手控开关,我会根据流程图的标注把他们分别记作Manual Switch1~Manual Switch6)打到上面的时候选择的出入信号是一个常量,此处举例为20,当手控开关打到下面的时候,选择的出入信号是常量+噪声干扰,此处还有显示模块(Scope4),用于查看噪声的波形,在simu link中双击Scope4可以进行噪声参数的设定,本例设定的为较小的噪声,本例中的波形参数和图像如下:

    在这里插入图片描述

       4、控制部分

      这一部分就是三个独立的控制系统,自上而下依次为 P控制系统 PI控制系统 PID控制系统,每个控制系统都将系统的误差和经过控制器后的输入引出到显示部分的显示模块,用于分析系统性能,本文随意取得传递函数如图所示,大家可以自主根据需要修改,各控制器参数设定如下(大家可以按照自己的需要修改,本文参数仅作示例):

       (1)PID Controlle,设定为纯P控制器

    在这里插入图片描述

       (2)PID Controlle1,设定为PI控制器

    在这里插入图片描述

       (3)PID Controlle2,设定为PID控制器

    在这里插入图片描述

       5、显示部分

    在这里插入图片描述

       Scope显示的是P控制系统的偏差和经过P控制器处理后的输入,Scope1显示的是PI控制系统的偏差和经过PI控制器处理后的输入,Scope2显示的是PID控制系统的偏差和经过PID控制器处理后的输入,此处加了6个手控开关,即Manual Switch1~ Manual Switch6,当开关拨到上面时依次把 P系统偏差、PI系统偏差 、 PID系统偏差、P系统输入、PI系统输入 、 PID系统输入传递给Scope3进行显示,当某一个开关拨到下面时,即悬空状态,该信号不传输给Scope3,Scope3对该路信号显示为0,这样我们就可以灵活的对三个控制器的性能进行任意组合的比较分析。

    三、借助流程图,对P、I、D控制器进行仿真及分析

       1、纯P控制器

       我们把Manual Switch拨到上面,即选择输入信号为常量,本例中为20,双击Scope查看波形如下(上面的图像显示的是系统偏差,下面图显示的是经过控制器后的输入,Scope~Scope3均如此,下文不再复述):

    在这里插入图片描述

       可以发现两者为比例关系,使用P控制器对系统进行控制,系统会存在稳态误差,即系统的误差不会为0

       对于纯P控制器,即只包含比例环节的控制器,可以按比例反应系统的偏差,系统一旦出现了偏差,比例调节立即产生调节作用用以减少偏差。比例作用大,可以加快调节,减少误差,但是过大的比例,使系统的稳定性下降,超调量增加甚,并且系统会存在稳态误差,若要消除稳态误差就要引入积分环节,也就是接下来介绍的PI控制器。

       2、PI控制器

       我们把Manual Switch拨到上面,即选择输入信号为常量,本例中为20,双击Scope1查看波形如下:

    在这里插入图片描述

       通过观察较上面的图像可以发现系统稳定后误差为0,也就是说引入的积分环节可以消除稳态误差。

       积分环节主要用于消除静差,提高系统的无差度(型别)。积分作用的强弱取决于积分常数,积分常数越大,积分作用越弱,反之越强。闭环系统的超调量越小,系统的响应速度变慢。

       3、纯P控制器与PI控制器控制器的比较

       我们把把Manual Switch拨到上面选择输入信号为常量20,我们把Manual Switch1、Manual Switch2、Manual Swit ch4、Manual Switch5拨到上面,把Manual Switch3、Manual Switch6拨到下面,双击Scope3,查看波形如下:

    在这里插入图片描述

       黄色的图像为P控制器的图像, 蓝色的图像为PI控制器的图像, 橙色的图像为PID控制器的图像(此处未输入,为0)

       通过比较我们发现,相比于P控制器,PI控制器可以消除稳态误差,同时我们也发现,PI控制器的震荡比P控制器要大,超调量也要大一些,通过观察横轴我们发现PI的响应速度要比P控制器慢一些。

       4、PD控制器(本文仿真未涉及)

       比例和微分作用结合,比单纯的比例作用更快。尤其是对容量滞后大的对象,可以减小动偏差的幅度,节省控制时间,显著改善控制质量。

       5、PID控制器

       我们把Manual Switch拨到上面,选择输入信号为20,双击Scope2查看波形如下:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

       我们发现PID控制器在没有噪声干扰时,控制效果是非常好的,既有比例作用的及时迅速,又有积分作用的消除余差能力,还有微分作用的超前控制功能。但是这是无噪声的理想情况,在实际工作条件下,肯定是有噪声的,接下来我们看一下,在噪声存在时,三种控制器的控制性能。

       6、在噪声存在时,三种控制器的控制性能比较

       我们把把Manual Switch拨到下面选择输入信号为常量+噪声,我们先来查看P、PI控制器的波形,我们把Manual Swit ch1、Manual Switch2、Manual Swit ch4、Manual Switch5拨到上面,把Manual Switch3、Manual Switch6拨到下面,双击Scope3,查看波形如下:

    在这里插入图片描述

       引入噪声后,P和PI控制器的波形虽然有些波动,但是整体效果变化不大,接下来再把PID控制器的信号也接进Scope3, 即把Manual Switch3、Manual Switch6也拨到上面。

    在这里插入图片描述

       虽然PID控制器的误差波形变化不大,但是经过PID控制器控制的输入波形的波动变得非常大,这是因为微分环节具有放大高频噪声的缺点,即使是一个很小的噪声,但是如果它的频率比较高,也就是w的系数比较大,求导以后噪声扩大了w的系数倍,也就变得很大了。

    四、进阶版流程图,基本上满足大多数的关于P、I、D的分析需求

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    本文到这也就结束了,大家可以利用此模型,自行进行其他分析。

       附:PI,PD,PID系统的适用范围(本部分内容来自网络)

       1、P调节器:快速响应 无法消除静差

       2、PI调节器:兼顾快速性 减小或消除静差(I调节器无调知节静差)

       3、PD调节器:调节偏差快速变化时使调解量在最短的时间内得到强化调节,有调节静差,适用于大滞后环节。

       4、PID调节器:兼顾PD调节器快速性,结合I调节器的无静差特点,达到道比较高的调节质量

    我搭建了一些本文介绍内容的simulink模型,包含文章介绍的基础型和一些进阶的更加复杂,可以实现更多功能的模型都放在了附件里,需要者自取,附件链接:PID控制器simulink模型.zip

    最新版附件链接(包含MATLAB2015a到2020b的11个matlab版本的simulink文件):PID控制器matlab仿真.zip

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空空如也

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怎样改控制器速度快