基于matlab液位控制系统研究与设计毕业论文(编辑修改稿)

基于matlab液位控制系统研究与设计毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

1．上水箱阶跃响应参数测定： 按 图连接实验线路 ,手动操作调节器 ,控制调节阀开度 ,使初始开度 OP1=50,等到水箱的液位处于平衡位置时。 改变调节阀开度至 OP2=60,即对上水箱输入阶跃信号 ,使其液位离开原平衡状态。 经过一定调节时间后 ,水箱液位重新进入平衡状态。 图 上水箱阶跃响应曲线 记录阶跃响应参数 (间隔 30s 采集数据 ): 1 7 13 19 2 8 14 20 3 9 15 21 4 10 16 22 5 11 17 23 6 12 18 24 表 上水箱阶跃响应数据 2．下水箱 阶跃响应 参数测定： 控制进水量 供水 施加阶跃输入信号 阶跃响应输出 电动磁力泵 电动调节阀 上水箱 /下水箱 11 按图连接实验线路 ,手动操作调节器 ,控制调节阀开度 ,使初始开度 OP1=40,等到水箱的液位处于平衡位置时。 改变调节阀开度至 OP2=50,即对上水箱输入阶跃信号 ,使其液位离开原平衡状态。 经 过一定调节时间后 ,水箱液位重新进入平衡状态。 图 下水箱阶跃响应曲线 记录阶跃响应参数 (间隔 30s 采集数据 ): 1 13 25 37 49 2 14 26 38 50 3 15 27 39 51 4 16 28 40 52 5 17 29 41 53 6 18 30 42 54 7 19 31 43 55 8 20 32 44 56 9 21 33 45 57 10 22 34 46 58 11 23 35 47 59 12 24 36 48 60 表 下水箱阶跃响应数据 由于实验测定数据可能存在误差，直接使用计算法求解水箱模型会使误差增大。 所以 使用 MATLAB 软件对实验数据进行处理，根据最小二乘法原理和实验数据对响应曲线进行最佳拟合后，再计算水箱模型。 两组实验数据中将阶跃响应初始点的值作为 Y 轴坐标零点，后面的数据依次减去初始值处理，作为 Y轴上的各阶跃响应数据点；将对应 Y 轴上阶跃响应数据点的采集时间作为曲线上各 X 点的值。 3．求取上水箱模型传递函数 在 MATLAB 的命令窗口输入曲线拟合指令： x=0:30:420； y=[0 12 ]； p=polyfit(x,y,4)； xi=0:3:420； yi=polyval(p,xi)； plot(x,y,’ b:o’ xi,yi,39。 r39。 )。 在 MATLAB 中绘出曲线如下： 图 上水箱拟合曲线 注：图中曲线为拟合曲线，圆点为原数据点。 数据点与曲线基本拟合。 如图所示 ，利用四阶多项式近似拟合上水箱的响应曲线，得到多项式的表达式： P(t)≈ (009)t4+(006)++。 根据曲线采用切线作图法计算上水箱特性参数，当阶跃响应曲线在输入量 x(t)产生 阶跃的瞬间，即 t=0 时，其曲线斜率为最大，然后逐渐上升到稳态值，该响应曲线可用一阶惯性环节近似描述，需确定 K和 T。 而斜率 K为 P(t)在 t=0 的导数 P39。 (0)= , 以此做切线交稳态值于 A点 ,A点映射在 t轴上的 B 点的值为 T。 13 图 上水箱模型计算曲线 阶跃响应扰动值为 10,静态放大系数为阶跃响应曲线的稳态值 )(y 与阶跃扰动值0x 之比 0)(0 xyk  ，所以上水箱传递函数为 )(2  ssG 在 MATLAB 的命令窗口输入曲线拟合指令： x=0: 30:1650； y=[0 ]； p=polyfit(x,y,4)； xi=0:3:1650； yi=polyval(p,xi)； plot(x,y,’ b:o’ xi,yi,39。 r39。 )。 在 MATLAB 中绘出曲线如下： 14 图 下水箱拟合曲线 注：图中曲线为拟合曲线，圆点为原数据点。 数据点与曲线基本拟合。 如图 所示，利用四阶多项式近似拟合下水箱的响应曲线，得到多项式的表达式 P(t)= (011)t4+(e008)t3 +. 根据曲线采用切线作图法计算下水箱特性参数，当阶跃响应曲线在输入量 x(t)产生 阶跃的瞬间，即 t=0 时，其曲线斜率为最大，然后逐渐上升到稳态值，该响应曲线可用一阶惯性环节近似描述，需确定 K 和 K为 P(t)在 t=0 的导数 P`(0)=,以此做切线交稳态值于 A点 ,A点映射在 t轴上的 B 点的 值为 T。 图 下水箱模型计算曲线 阶跃响应扰动值为 10,静态放大系数为阶跃响应曲线的稳态值 )(y 与阶跃扰动值0x 之比 0)(0 xyk  ，所以下水箱传递函数为  SSG ）（。 15 在实验建模的过程中，实验测取的被控对象为广义的被控对象，其动态特性包括了调节阀和测量变送器，即广义被控对象的传递函数为 )()()()( sGmsGsGvsGp  ， )(Gv为调节阀的传递函数， Gm(s)为测量变送器的传递函数。 三．系统控制方案设计与仿真 控制方案设计是过程控制系统设计的核心，需要以被控过程模型和系统性能要求为依据，合理选择系统性能指标，合理选择被控参数，合理设计控制规律，选择检测、变送器和选择执行器。 选择正确的设计方案才能使先进的过程仪表和计算机系统在工业生产过程中发挥良好的作用。 PID 控制原理 目前，随着控制理论的发展和计算机技术的广泛应用， PID 控制技术日趋成熟。 先进的 PID 控制方 案和智能 PID 控制器（仪表）已经很多，并且在工程实际中得到了广泛的应用。 现在有利用 PID 控制实现的压力、温度、流量、液位控制器，能实现 PID 控制功能的可编程控制器 (PLC)，还有可实现 PID 控制的计算机系统等。 在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例积分微分控制，简称 PID 控制，又称 PID 调节。 PID 控制器问世至今已有近 70 年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。 图 PID 控制基本原理图 PID 控制器是一种线性负反馈控制器，根据给定值 r(t)与实际值 y(t)构成控制偏差： )()()( tytrte 。 PID 控制规律为： ])()(1)([)(0 dttdeTdteTiteKptU t   或以传递函数形式表示： y(t) + + r(t) r (t) 比例 P 积分 I 微分 D 被控对象 16 )11()( )()( T d sT iskpsE sUsG  式中， KP:比例系数 TI:积分时间常数 TD:微分时间常数 PID 控制器各控制规律的作用如下： （ 1）比例控制（ P）：比例控制是一种最简单的控制方式。 其控制器的输出与输入误差信号成比例关系，能较快克服扰动，使系统稳定下来。 但当仅有比 例控制时系统输出存在稳态误差 （ 2。