伺服控制课程设计论文——速度控制系统设计毕业设计论文)word格式

伺服控制课程设计论文——速度控制系统设计毕业设计论文)word格式内容摘要：

E）可用下式计算： ＶＲＩＰＰＬＥ＝（Ｖｃｃ／２）（Ｃ１／Ｃ２） [１－（Ｖｃｃ ｆＩＮ Ｃ１／Ｉ２） ] R1 的选择与纹波无关，但响应时间，即输出 Vout 稳定在一个新值上需要的时间会随着纹波值的增加而增加，因此必须在纹波、响应时间和线性度之间仔细地进行权衡。 另外，器件所允许的输入信号的最大频率由 Vcc、 C1和 I2 决定。 ＤＩＰ１４封装ＬＭ２９０７芯片的电路连接可参照图３，只需将管脚３、４，管脚１１、１２连接在一起即可。 图中 Ｃ１＝１０００ｐＦ，Ｒ１＝１００ｋ Ω ，Ｃ２＝０．４７ μ Ｆ。 用示波器观察波形，可以发现电路输出的线性度、灵敏度、准确度都比较好。 实际应用中的输入频率信号可以是三角波、方波、正弦波信号。 在保证零穿越的情况下都能比较理想的实现频率／电压转换，输入信号的幅值最好在１Ｖ以上 但不要超过电源电压。 参考电压可以很好地调整输出的最小 电压和带负载能力。 EVOC 基于 ISA总线数据采集与控制卡 PCL812PG 16 产品简介： 12位模拟输入分辨率；最高至 100KHz A/D采样速率。 详细介绍： 特性： 12位模拟输入分辨率 最高至 100KHz A/D采样速率 16路单端 双极性输入信号 可编程选择增益 芯片带采样 /保持 2个 12位单片 集成电路多通道模拟输出 16路数字输入 /输出通道 3个独立的可编程 16位递减计数器 3种 A/D触发模式 : 软件触发 ,可编程定时触发和外部缓冲触发 DCDC积分转换器提供稳定的模拟电源 AT总线 , 带 9级 IRQ 37芯 D型接口，紧凑型半长 PCB 规格： 17 模拟量输入 转换器： 分辨率： 12位 转换器类型：逐次逼近 输入通道： 16路单端 模拟输入范围：（软件可编程） 双极性： 177。 10V,177。 5V,177。 ,177。 ,177。 ,177。 转换时间： 8us 过电压保护：连续的最大至 177。 30V 精度： 增益 = 1 % of FSR 177。 1LSB 增益 =2, 4 % of FSR 177。 1LSB 增益 =8,16 % of FSR 177。 1LSB 输入阻抗 : 10MΩ 触发方式：软件，定时和外部触发 数据传输：程序控制，中断， DMA 数据处理能力： 100KHz（最大）， DMA单通道数据传输 模拟输出（ D/A） 通道数： 2个双缓冲区模拟输出 分辨率： 12位 输出范围：内部参考：（单极性） 05V或 010V。 外部参考：（单极性）最大 ： +10V或 10 转换器： 7541或相应的 , 单片乘法 稳定时间： 30us 线性： 177。 1/2 位最低有效位 输出驱动：最大 177。 5mA 可编程计数器 器件 : 8254或兼容芯片 A/D定时触发器 : 32位定时器 (两个 16 位计数器级连 ), 带 2MHz时基 时触发器频率范围 : 计数器 : 一个 16位计数器带 2MHz时基 18 通用规范 I/O基址 : 16个连续地址 接口 : 37芯 D型接口 IRQ级别 : (11级 ) 3,5,6,7,9,10,11,12,15 DMA级别 : 通道 1和通道 3 运行温度 : 055℃ 储存温度 : 2080 ℃ 湿度 : 595%, 无凝结 功耗 : +5V@ 450mA典型值 +12V@150mA典型值 尺寸 : 紧凑型 163mmX123m 端子板选用 PLCD880 ,其实现将采集卡与执行元件连接并将传感器信号采集。 DI/DO调理已包含在采集卡中，故不作描述。 AI通道的调理通过 F/V转换完成。 A/D 和 D/A 转化电路 采用的 DA的信号为 TCL5620，这是一款 8位的 DA转化器，具体的接口电路如下图所示。 设计 使用 DA 转换电路，将测得的速度信号转化成电压信号，从而可以在示波器上方便地观察速度信息的变化，从而可以较为准确地得到控制系统的动态响应指标。 19 控制系统仿真分析 采样周期的选择 1) 采样周期应符合采样定理的要求。 2) 采样周期应小于远小于系统的时间常数，但对于响应很慢或设定值变化很缓的系统，不必用过短的采样周期。 3) 过短的采样周期使 PID的 积分项过小，微分项又过大。 4) 注意设备工作状况 • 本系统的采样周期 1ms 闭环控制系统框图如下： 闭环控制：一般是基于误差的负反馈控制 基于 PID控制系统的框图： 控制器的设计 y(t) r + y(k) e(k) u(t) 对象 PID算法 D/A A/D u(k) 20 控制器的本质：依据当前的状态（实际量 y）求取最佳的控制量 u，使实际量 y 更好地跟随设定值 r 控制算法设计 控制算法的发展历程： PID控制属于常规控制，数字 PID属于计算机控制，模糊 PID自适应控制属于基于经验的专家控制，单神经元自适应控制属于智能控制。 开环控制确定性反馈控制最优控制随机控制自适应/鲁棒控制自学习控制智能控制进展方向系统复杂性时间经典控制理论阶段 智能控制理论阶段现代控制理论阶段 21 连续系统的 PID 算法设计 (程序见附件一 ) 参数 推导 PID 参数作用 比例控制的作用 • 对当前时刻的偏差信号 e(t)进行放大或衰减后作为控制信号输出。 • 比例系数 Kp 越大，控制作用越强，系统的动态特性也越好，动态性能主要表现为起动快，对阶跃设定跟随得快。 • 但对于有惯性的系统， Kp 过 大时会出现较大的超调，甚至引起系统振荡，影响系统稳定性。 • 比例控制虽然能减小 偏 差，却不能消除静态偏差。 积分控制的作用 • 积分控制的作用是累积系统从零时刻（系统启动时刻）起到当前的偏差信号e(t)的历史过程。 • 积分控制的输出与偏差 e(t)存在全部时 段有关，只要有足够的时间，积分控制将能够消除静态偏差。   t dt tdeKdtteKteKtu 0 dip )()()()( 22 • 积分控制不能及时地克服扰动的影响 微分控制的作用 • 微分控制的作用是由偏差信号 e(t)的当前变化率 de/dt 预见随后的偏差将是增大还是减小、增减的幅度如何。 • 微分控制作用正比于偏差信号 e(t)的当前变化率，微分控制作用的特点是只能对偏差 e(t)变化的速度起反应，对于一个固定不变的偏差 e(t)，不论其数值多大，根本不会有微分作用输出。 • 由于只能在偏差刚刚出现时产生很大的控制作用，微分控制可以加快系统响应速度，减少调整时间，从而改善系统快速性，并且有助于减 小超调，克服振荡，从而提高系统稳定性，但不能消除静态偏差 参数整定 如果比例调节不能使静差达到要求，必须加入积分控制。 试凑积分系数 Ki 时，先给一个较大的 Ki 值，再将第一步所得的 Kp 值略微减小，譬如减小到原来值的 80％，然后逐步减小 Ki，直到消除静差同时保持良好的动态品质。 这一步骤中还可以微小调整比例系数 Kp予以配合。 如果加入积分控制后动态性能下降，不能令人满意，可以加入微分控制。 应先给一个很小的微分系数 Kd，视动态性能的改善情况，渐次增大 Kd，还可兼顾调整微调 Kp 和 Ki，直到动态和静态品质 都满意。 控制算法的实现 基于控制对象为如下的传递函数模型 • 03117 20 21 15 01 11 930 28 17 12 )( )()( 23 2   sss sssU sNsG 编写 matlab控制程序 （ 见 附录 一 ） ，运行附件一程序 得到如下结果 ： 23 此时 PID参数： kp=20。 ki=20200。 kd=0 运行结果如下： %%%%%%%%% 此系统是稳定 %%%%%%%%%%%%%% out=[Finalvalue,peaktime,overpercent,risetime,settingtime] out = 调节时间。 无稳态误差 , 超调量 %2%。 满足系统的设计要求 matlab/simulink 伺服控制 通过利用 matlab/simulink中的控制模块，设计如下的控制框图 24 运行上述控制控制框图得到结果与在附件一结果一样。 此时 PID 参数：kp=100。 ki=30000。 kd=0 PID 控制算法 (程序见 附录 二 ) 首先，将连续的系统离散化。 计算机控制是一种采样控制，它只能根据采样时刻的 偏差值计算控制量，因此，连续PID控制算法不能直接使用，需要采用离散化的方法。 在计算机 PID控制中，使用的是数字 25 PID控制器。 03117 20 21 15 01 11 930 28 17 12 )( )()( 23 2   sss sssU sNsG 采样 周期 T为 1ms，采 用 Z变换 对 G(S)进行离散化，离散化后的被控对象为： Transfer function: z^2 z + z^3 z^2 + z 可得系统的差分方程： y(k)=den(2)*y_1den(3)*y_2den(4)*y_3+num(2)*u_1+num(3)*u_2+num(4)*u_3。 num =[0 ] den =[ ] 在输入信号为单位阶跃信号时，运行附录 2的数字 PID程序，可得系统的响应如下： 在 PID 参数： kp=10。 ki=3000。 kd=0。 调节时间。 无稳态误差 , 超调量4%2%。 其中超调量过大不满足系统的设计要求。 利用 Matlab /Simulink软件 ,构建了电机控制系统的速度仿真模型。 通过仿真结果可以看出系统能平稳运行 ,具有较好的静、动态特性。 在此仿真模型基础上 ,可以十分便捷地实现进行参数选择、调整及仿真。 因此 ,可以从整体角度出发对伺服系统整体参数的优化和调整进行研究。 也为实际伺服系统的设计和调试提供了新的思路。 26 的自适应模糊 PID 控制系统 模糊工具箱 模糊控制通过模糊逻辑胡近似推理方法，让计算机把人的经验形式化、模糊化、根据所取的语言控制规则进行模糊推理，给出模糊输出判决，并将其转化为精确量， 对馈送到被控对象或过程控制作用。 经过多年的实践，模糊控制器已逐渐形成了一种规范形式。 模糊控制表是模糊控制算法在计算机中的表达方式，它是根据系统的输入输出的个数、隶属函数及控制规则等决定的。 目的是把人工操作控制过程表达成计算机能够接受便于计算的形式。 matlab 模糊逻辑工具箱（ fuzzy logic toolbox）提供了模糊逻辑控制器及系统设计的各种途径。 工具箱提供了生成和编辑模糊推理系统（ FIS）常有的工具函数，如,addmf,addrule,setfis,writefis,readfis 等，它包括了产生新的模糊系统，添加模糊变量，编辑隶属函数，添加规则，存贮模糊系统。 用户可以用命令调用这些函数的方式生产和编辑模糊推理系统。 工具箱还提供了 GUI（图形用户界面），利用 GUI 可以更加直观的快速生成模糊系统。 模糊 P ID速度控制器采用二维输入和三维输出的结构 , 如图所示 . e和 ec作为模糊化的输入 , Kp , KI , KD 作为输出 . 模糊系统设计 (设计程序见附录 五 ) 模糊化 : 在输入语言变量的量化域内取 7个模糊子集 {NB NM NS Z PS PM PB} 分别负 大 负中 负小 零 正小 正中 正大。 对应误差 e和误差变化率 ec的大小量化 7个等级 , 表示为{3， 2， 1， 0, 1, 2, 3,}。 采样三角隶属函数或者高斯隶属函数， 输入的隶属函数如下： 27 在输出语言变量的量化域 内取 7个模糊子集 {NB NM NS Z PS PM PB} 分别负大 负中 负小 零 正小 正中 正大。 KP , KI , KD 的大小量化 7个等级 ,区域以及隶属函数的设置如下。 采样三角隶属函数或者高斯隶属函数： 28 模糊规则 : 模糊控制规则制定的基表 1 模糊控制规则表本思想是当误差 e较 大时 , 需加大对误差 e的控制作用 , 以快速消除误差 , 提高系统响应速度。 当误差 e较小时 , 需加大对误差变化率Δ e 的控制作用 , 以避免超调使系统快速进入稳态 .PID 参数的整定必须考虑在不同时刻 3个参数的作用及相互之间的互联关系。 模糊控制系统设计的核心是总结工程设计人员的技术知识和实践操作经验，建立合适的模糊 规则表，得到针对。