计算机控制史密斯预估器编程.docx
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计算机控制史密斯预估器编程
东南大学能源与环境学院
实验报告
课程名称:
实验名称:
院(系):
专业:
姓名:
杨康学号:
实验室:
实验组别:
同组人员:
实验时间:
年月日
评定成绩:
审阅教师:
一.实验目的……………………………………………………………3
二.实验内容……………………………………………………………3
三.实验步骤……………………………………………………………3
四.实验分析…………………………………………………………12
实验二Smith预估控制实验指导书
一实验目的
通过实验掌握Smith预估控制的方法及程序编制及调试。
二实验内容
1.Smith预估控制系统如图所示,
图一
对象G(S)=K·e-τs/(1+T1S),K=1,T1=10s,τ=5s,
Wc(z)采用数字PI控制规律。
2.对象扰动实验
画出U(t)=u0·1(t)时,y(t)曲线。
3.Smith预估控制
(1)构造Wτ(S),求出Wτ(Z)。
(2)整定Wc(s)(按什么整定?
)
(3)按图仿真,并打印曲线。
(4)改变Wτ(S)中K,τ(对象不变),进行仿真比较,观察它们对调节
过程的影响。
三实验步骤
1、对象扰动实验
(1)差分方程如附录。
(2)源程序如下:
#include"iostream.h"
#include"math.h"
#include"fstream.h"
voidmain()
{
fstreamoutfile("data1.xls",ios:
:
out);
doublet;
doubleu0;
cout<<"请输入采样周期:
";
cin>>t;
cout<<"请输入阶跃幅值:
";
cin>>u0;
doubleee=pow(2.718,(-t/10.0));
intN;
inti;
doubleu[100],y[100];
for(i=0;i<100;i++)
{
u[i]=u0;
y[i]=0.0;
}
N=1+5/t;
for(i=N;i<100;i++)
{
y[i]=(1-ee)*u[i-N]+y[i-1]*ee;
}
for(i=0;i*t<100;i++)
{
cout< } for(i=0;i*t<100;i++) { outfile< } outfile<<'\n'; for(i=0;i*t<100;i++) { outfile< } outfile.close(); } (3)输出结果: 当采样周期T=1,阶跃幅值为1时: Y(t)输出数据: 0000000.09515320.1812520.2591590.3296520.3934380.4511540.5033790.5506340.5933920.6320820.6670910.6987680.7274310.7533670.7768350.798070.8172840.834670.8504020.8646370.8775170.8891720.8997170.9092590.9178940.9257060.9327760.9391720.944960.9501970.9549360.9592240.9631040.9666150.9697920.9726660.9752670.977620.979750.9816770.983420.9849980.9864250.9877170.9888860.9899430.99090.9917660.992550.9932590.99390.994480.9950060.9954810.9959110.99630.9966520.9969710.9972590.997520.9977560.9979690.9981620.9983370.9984960.9986390.9987680.9988850.9989910.9990870.9991740.9992530.9993240.9993880.9994460.9994990.9995470.999590.9996290.9996640.9996960.9997250.9997510.9997750.9997960.9998160.9998330.9998490.9998630.9998760.9998880.9998990.9999080.999917 阶跃响应曲线如下: 图二 2、Smith预估控制 (1)差分方程见附录: (2)源程序如下: #include"iostream.h" #include"math.h" #include"fstream.h" voidmain() { fstreamoutfile("data1.xls",ios: : out); doublet,kp,ki; intt1,k; cout<<"请输入Wt(s)中的K: "; cin>>k; cout<<"请输入Wt(s)中的迟延时间t: "; cin>>t1; cout<<"请输入采样周期: "; cin>>t; cout<<"请输入PI调节器的参数kp: "; cin>>kp; cout<<"请输入PI调节器的参数ki: "; cin>>ki; doubleee=pow(2.718,(-t/10.0)); intN,N1; inti; doubler[100],e1[100],e2[100],cm[100],q[100],u[100],y[100]; for(i=0;i<100;i++) { r[i]=1.0; e1[i]=0.0; e2[i]=0.0; u[i]=0.0; y[i]=0.0; cm[i]=0.0; q[i]=0.0; } N=1+5/t; N1=t1/t; cout< for(i=0;i<100;i++) { if(i==0) { e1[i]=r[i]; cm[i]=0; q[i]=0; e2[i]=e1[i]-q[i]; u[i]=kp*e2[i]+ki*e2[i]; } if(i>0&&i { e1[i]=r[i]-y[i-1]; cm[i]=ee*cm[i-1]+k*(1-ee)*u[i-1]; q[i]=cm[i]; e2[i]=e1[i]-q[i]; u[i]=u[i-1]+kp*(e2[i]-e2[i-1])+ki*e2[i]; if(i>=N) { y[i]=(1-ee)*u[i-N]+y[i-1]*ee; } } if(i>=N1) { e1[i]=r[i]-y[i-1]; cm[i]=ee*cm[i-1]+k*(1-ee)*u[i-1]; q[i]=cm[i]-cm[i-N1]; e2[i]=e1[i]-q[i]; u[i]=u[i-1]+kp*(e2[i]-e2[i-1])+ki*e2[i]; if(i>=N) { y[i]=(1-ee)*u[i-N]+y[i-1]*ee; } } } for(i=0;i*t<100;i++) { cout< } for(i=0;i*t<100;i++) { outfile< } outfile<<'\n'; for(i=0;i*t<100;i++) { outfile< } outfile.close(); } (3)输出结果: 以下所涉及到的采样周期均为T=1,PI控制器的参数均为Kp=1,Ki=1; 当Smith预估器中的K=1,延迟时间τ=5时(即与对象的特性完全符合): Y(t)输出数据: 0000000.1903060.4214410.6636410.8917551.086761.236391.371281.471041.53111.549551.527611.469561.389311.293441.189831.085670.9872460.899810.8287990.7769830.7456530.7345240.7419550.7652510.8012570.8462170.8962230.947450.9964021.040111.076311.10351.12091.128481.126831.117081.100791.079731.055811.030931.00680.9849190.9664630.9522530.9427440.9380320.937890.9418160.9491010.9588950.9702790.9823330.9941951.005111.014481.021861.026981.029781.030321.028821.025611.021081.015691.009871.004060.9986270.9938930.9900860.987350.9857450.9852490.9857710.9871630.9892380.9917830.9945810.997421.000111.00251.004451.00591.00681.007151.0071.006411.005471.004281.002931.001551.000220.9990270.9980280.9972690.996773 扰动曲线如下: 图三 当Smith预估器中的K=1,延迟时间τ=2时(即与对象的特性不完全符合): Y(t)输出数据如下: 0000000.1903060.4214410.6636410.9279711.210951.506191.810532.085772.314632.489892.601232.638892.595622.465642.250951.958931.599891.187740.7400930.277571-0.176632-0.598368-0.963966-1.25121-1.44044-1.51579-1.4662-1.28642-0.977633-0.547714-0.01125320.6107651.291641.999962.700933.3583.934554.395884.711034.854644.808624.563514.119523.487122.687151.750360.716479-0.367272-1.44817-2.47036-3.37751-4.11571-4.63639-4.89916-4.87439-4.54543-3.91026-2.98249-1.79168-0.382781.185242.84154.50626.094087.518558.696039.5504510.017610.04949.616898.713477.356325.587043.471091.09587-1.43244-3.99312-6.45626-8.68888-10.5616-11.9554-12.7687-12.9234-12.3704-11.0941-9.11507-6.49149-3.318320.2752394.130268.0644511.8815.373118.3435 扰动曲线如下: 图四 当Smith预估器中的K=2,延迟时间τ=2时(即与对象的特性不完全符合): Y(t)输出数据如下: 0000000.1903060.3852250.5463440.7250840.9203711.114551.308341.469091.593381.692661.76081.790271.782271.737661.661471.560211.437781.299491.153021.005580.8639010.7341210.6213190.5299130.4634250.4238740.4118960.4269230.4672010.5299430.6114570.7072980.8125520.9221031.030841.133891.226831.305851.367931.410941.43371.435981.418481.382781.331211.266721.192741.112981.031270.9513810.8768450.8108160.755940.7142530.6871160.6751790.678380.6959770.7266050.7683670.8189360.8756810.9357970.9964341.054841.108451.155051.192811.220371.236891.242061.236091.219711.194051.160641.12131.078041.032960.9881820.9457050.9073590.8747110.8490120.8311460.821610.8205060.827550.8421020.8632080.8896560.9200410.9528350.9864621.01937 扰动曲线如下: 图五 四实验分析 当系统是特征方程中含有纯迟延项的时候,系统的闭环稳定性事下降的,当迟延时间τ比较大的时候,系统就会不稳定。 因此采用常规的控制是难以使系统获得满意的控制性能的。 理论上,一个被控对象的过程可分为纯迟延环节和Gp(s)(不含有纯迟延项),如果虚拟变量C可用某种方法测量,并作为反馈量连接到控制器,就可以把纯迟项移到闭环的外面。 因为在反馈信号中没有迟延,系统的响应将大大得到改善,同时在外回路用第二个反馈构成Smith预估器控制系统,当中的D(s)控制器采用常规的PI或PID控制器。 采用Smith预估器的闭环传递函数为 Y(s)/R(s)=D(S)G(S)/(1+D(s)G(s))*e-τs 在迟延项从闭环特征方程中去掉后,稳定性将得到改善,控制器可整定的更好。 实际中,Smith预估器主要用作对过程纯迟延的补偿。 但是,在实际中,对象的特性是很难精确标示出来的,这样就决定了Smith预估器的参数是同对象本身有差别的。 若差别很小或没有差别,则对控制效果比较好,没有产生多大的影响如图三所示。 但是如果差别很大,预估器反而会使得系统稳定性大大降低,甚至很容易出现不稳定,如图四、五所示,就是这种情况。
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