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文檔簡介
1、題 目: 直流電機PI控制器穩(wěn)態(tài)誤差分析 初始條件:-一直流電機控制系統(tǒng)的方框圖如圖所示,其中Y為電機轉(zhuǎn)速, 為電樞電壓,W為負載轉(zhuǎn)矩。令電樞電壓由PI控制定律求取,PI表達式為: , 其中e=r-y 。 要求完成的主要任務(wù)(包括課程設(shè)計工作量及其技術(shù)要求,以及說明書撰寫等具體要求)(1)寫出以va為輸入的直流電機控制系統(tǒng)微分方程;(2)試求kP和kI的值,使閉環(huán)系統(tǒng)的特征方程的根包括;(3)計算在單位階躍參考輸入、單位斜坡參考輸入、單位階躍擾動輸入、單位斜坡擾動輸入時系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差;(4)用Matlab證明你的上述答案,并畫出系統(tǒng)響應(yīng)曲線;(5)對上述任務(wù)寫出完整的課程設(shè)計說明書,說明書中必
2、須寫清楚分析的過程,附Matlab源程序或Simulink仿真模型,說明書的格式按照教務(wù)處標準書寫。時間安排:任務(wù)時間(天)審題、查閱相關(guān)資料1分析、計算2編寫程序2撰寫報告2論文答辯0.5指導教師簽名: 年 月 日系主任(或責任教師)簽名: 年 月 日直流電機PI控制器穩(wěn)態(tài)誤差分析-1、寫出以va為輸入的直流電機控制系統(tǒng)微分方程圖1直流電機控制系統(tǒng)方框圖如圖1所示:以R為系統(tǒng)給定輸入,W為擾動輸入,由題意知:令擾動W=0得: 化簡得: 利用拉氏反變換知所求的微分方程:2、已知閉環(huán)系統(tǒng)的特征方程的根包括,試求 和 的值由題目已知特征方程的部分根,可以先求出系統(tǒng)的閉環(huán)傳遞函數(shù),寫出特征方程,再將
3、特征方程根帶入方程求得方程系數(shù)。具體過程如下:(1)由和 =e*D得:D= = = (2)系統(tǒng)的開環(huán)函數(shù) 為:=D*300* = (3)有開環(huán)傳遞函數(shù)寫出閉環(huán)特征方程D(s為:D(s= +s(30+300 +300 =0(4)將根代入上述方程得:3、計算在不同輸入下時,系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差控制系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差,是系統(tǒng)控制準確度的一種度量,通常稱為穩(wěn)態(tài)性能。在控制系統(tǒng)設(shè)計中,穩(wěn)態(tài)誤差是一項重要的性能指標。對于實際的控制系統(tǒng),由于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、輸入作用的類型(控制量或擾動量)、輸入函數(shù)的形式(階躍、斜坡或加速度)不同,控制系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)輸出不可能在任何情況下都與輸入量一致或相當,也不可能在任何形式的擾動作用下都能
4、準確地恢復到原平衡位置。此外,控制系統(tǒng)中不可避免地存在摩擦、間隙、不靈敏區(qū)、零位輸出等非線性因素,都會造成附加的穩(wěn)態(tài)誤差,可以說,控制系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差是不可避免的,控制系統(tǒng)設(shè)計的任務(wù)之一,就是盡量的減少系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差(或使其小于某一容許值)。系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差的定義:當系統(tǒng)的過渡過程結(jié)束以后,就進入了穩(wěn)態(tài),而系統(tǒng)的實際輸出與期望輸出的偏差量稱為穩(wěn)態(tài)誤差。穩(wěn)態(tài)誤差描述了控制系統(tǒng)的控制精度。3.1在單位階躍參考輸入時,系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差當輸入R(s= ,N(s=0時, 其中,靜態(tài)誤差K為:所以單位階躍輸入時系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差為: 3.2在單位斜坡參考輸入時,系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差當輸入R(s= ,N(s=0時, 其中,靜態(tài)
5、誤差K為:所以單位斜坡輸入時系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差為:3.3在單位階躍擾動輸入時,系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差當 時,等效圖為N - Y 300D- 圖2只有擾動輸入時的等效框圖由圖2知:而 所以單位階躍擾動輸入時系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差為:3.4在單位斜坡擾動輸入時,系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差當 時,同理知: 而 所以單位斜坡擾動輸入時系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差為:四、用Matlab驗證各輸入條件下的穩(wěn)態(tài)誤差4.1在單位階躍參考輸入時,系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差系統(tǒng)的閉環(huán)傳遞函數(shù)為:在matlab中輸入如下程序,繪制系統(tǒng)的單位階躍響應(yīng),程序如下:num=30,1800;den=1,60,1800;step(num,dengrid on繪出的單位階躍響應(yīng)曲線如
6、下: 圖4-1單位階躍參考信號輸入時系統(tǒng)的響應(yīng)曲線從圖4-1中穩(wěn)態(tài)輸出取參考點,由圖中該點數(shù)據(jù)可以看出,系統(tǒng)的最終穩(wěn)態(tài)輸出為0.999,即y( =0.999,故可得到系統(tǒng)的誤差信號 ,與理論計算值一致。4.2在單位斜坡參考輸入時,系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差閉環(huán)傳遞函數(shù)同4.1節(jié),在matlab中輸入如下程序,繪制系統(tǒng)的單位斜坡響應(yīng),num=30,1800;den=1,60,1800;sys=tf(num,den;t=0:0.01:1;u=t;lsim(sys,u,t,0;grid繪出的單位斜坡響應(yīng)與輸入信號的圖像(放大后)為:圖4-2單位斜坡參考信號輸入時系統(tǒng)的響應(yīng)曲線由圖4-2中的參考點數(shù)據(jù)可以算出,穩(wěn)
7、態(tài)誤差 ,與理論計算值一致。4.3在單位階躍擾動輸入時,系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差該情況下系統(tǒng)的閉環(huán)傳遞函數(shù)為:在matlab中輸入如下程序,繪制系統(tǒng)的單位斜坡響應(yīng)num=-1200,0;den=1,60,1800;sys=tf(num,den;t=0:0.0001:0.5; y,t=step(sys,t;plot(t,-y hold onplot(t,1xlabel('t'ylabel('y(t'title('step response'grid所以誤差信號e(t響應(yīng)曲線和階躍擾動輸入時的圖線為圖4-3單位階躍擾動輸入時的誤差響應(yīng)曲線由圖4-3中可以看出系
8、統(tǒng)誤差近似為0,與理論計算值一致。4.4在單位斜坡擾動輸入時,系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差同4.3節(jié)閉環(huán)傳遞函數(shù),在matlab中輸入如下程序,繪制系統(tǒng)的單位斜坡響應(yīng)num=-1200,0;den=1,60,1800;sys=tf(num,den;t=0:0.0001:0.5; u=t;y,t=lsim(sys,u,t,0;plot(t,-y hold onplot(t,uxlabel('t'ylabel('y(t'title('ramp response'grid所以誤差信號e(t響應(yīng)曲線和斜坡擾動輸入時的圖線為圖4-4單位斜坡擾動輸入時系統(tǒng)的響應(yīng)曲線從圖4
9、-4中可以看出 ,與理論計算值一致。5、小結(jié)與體會短短一個星期的自動控制原理課程設(shè)計很快就結(jié)束了,從這次課程設(shè)計里我不僅體會到了成功的喜悅,也收獲了學習的快樂。由于自動控制原理的期末考試還未開始,所以正好伴隨著復習進行課設(shè),很快的將我學到的知識應(yīng)用到實踐中,這樣使我對相關(guān)知識的印象更加的深刻,我的題目內(nèi)容是對不同輸入下的系統(tǒng)進行穩(wěn)態(tài)誤差分析,然而開始課程設(shè)計時才發(fā)現(xiàn)原來并不像想象中的那么容易。參數(shù)計算部分不難,很快就能把各種穩(wěn)態(tài)誤差算出來,但是到了MATLAB仿真階段遇到了困難,我以前也用過MATLAB,但由于長時間的不練習,就生疏了很多,用起來遇到很多的問題,所以連MATLAB的基本用法也是現(xiàn)學現(xiàn)用。從學習MATLAB的過程中我體會到MATLAB的確是一款功能十分強大的工具軟件,簡單的幾個編程就能輕松繪出該系統(tǒng)的輸出相應(yīng)曲線和穩(wěn)態(tài)誤差。學會了MATLAB的基本用法后,很快仿真曲線和仿真計算數(shù)據(jù)也得出來了,通過與理論計算數(shù)據(jù)相比較得到的結(jié)果是一致的,由此完成任務(wù)。課程設(shè)計和平時的理論學習不同。課程設(shè)計是培養(yǎng)學生綜合運用所學知識,發(fā)現(xiàn)、提出、分析和解決問題,并鍛煉實踐能力的過程,逐步樹立正確的設(shè)計思想,并在我以后的一生都將激勵我盡量做到有嚴謹認真的科學態(tài)度和嚴謹務(wù)實的工作作風。從這次設(shè)計過程中,我懂得了理論與實際結(jié)合的重要性,只有把所學的理論知識與實踐相結(jié)合起來,才能提高自己
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