過程控制課設截圖(1).doc

題目：設有一純延時被控對象G(s)現(xiàn)擬用一數(shù)字調節(jié)器對其實施控制，設采樣周期為T=1 s1. 求出改對象帶零階保持器后離散化的Z傳函。2. 使用最少拍法設計一個調節(jié)器。3. 使用大林算法設計一個調節(jié)器。4. 在Simulink 中對上述兩種調節(jié)器的運行情況進行仿真。1. 求出改對象帶零階保持器后離散化的Z傳函1）. 求出Gs，并用零階保持器離散化 2.） 求出Gz零極點模型 0.0803z-11(1+1.799z-1)(1+0.1238z-1) Gz = (1-0.4082z-1)1-(0.3479+0.0307i)z-1 1-(0.3479-0.0307i)z-12. 最小拍控制Gc=z-11(1+1.799z-1)*m1*z-1Ge=(1-z-1)(1+f1z-1+f2z-2+f3z-3+f4z-4+f5z-5+f6z-6+f7z-7+f8z-8+f9z-9+f10z-10+ f11z-11+ f12z-12)Gc+Gz=1；解得f1=f2=f3=f4=f10=f11=1; f12=0.6427; m=0.3573;得最小拍調節(jié)器為Dz= Gc/Ge /Gz=4.449 z-1* (1-0.4082z-1)1-(0.3479+0.0307i)z-1 1-(0.3479-0.0307i)z-1（1+0.1238z-1）* (1-z-1)* (1+z-1+z-2+z-3+z-10+z-11+0.643z-12)求出1+z-1+z-2+z-3+z-10+z-11+0.643z-12=0的根，如下圖把零極點帶入帶入下圖中的環(huán)節(jié)中的參數(shù)中帶入得3.大林控制器設計 0.080301 z-11* (1+1.799z-1) *(1+0.1238z-1)G(Z) = (1-0.4082z-1)1-(0.3479+0.0307i)z-1 1-(0.3479-0.0307i)z-1當采樣周期T=1; 取T=2時，則p=exp(-T/T)=0.607;所以Gc(Z)= z-10*（1-p）*z-1* - (1-pz-1)= 0.393z-11*(1+1.799z-1) - 1-0.607z-1Ge(Z)=1- Gc(Z) = 1-0.607z-1-0.393z-11-0.707z-12- 1-0.607z-1所以大林控制器設計如下：D(Z)= Gc(Z) /Ge(Z) /G(Z) = 4.894* (1-0.4082z-1)1-(0.3479+0.0307i)z-1 1-(0.3479-0.0307i)z-1 （1+0.1238z-1）* (1-0.607z-1-0.393z-11-0.707z-12) (1+1.799z-1)1）當控制器中控制變量有一個十分接近z=-1的點是，震蕩幅度很大，這時令z=1可消除振鈴現(xiàn)象.2）若采樣保持后z的傳遞函數(shù)G(Z)中出現(xiàn)了單位園外的零點，將引起不穩(wěn)定的控制，相當于控制器中出不穩(wěn)定極點，可采用消除振鈴極點的方法處理。此時，令1+1.799z-1中z=1；大林控制器設計如下：D(Z)= Gc(Z) /Ge(Z) /G(Z) = 1.7485*(1-0.4082z-1)1-(0.3479+0.0307i)z-11-(0.3479-0.0307i)z-1 （1+0.1238z-1）* (1-0.607z-1-0.393z-11) 求出1-0.607z-1-0.393z-11-0.707z-12=0的根，如下圖把零極點帶入帶入下圖中的環(huán)節(jié)中的參數(shù)中當采樣周期T=1; 取T=3時，則p=exp(-T/T)=0.7165;同上，求得大林控制器設計如下：D(Z)= Gc(Z) /Ge(Z) /G(Z) = 1.25*(1-0.4082z-1)1-(0.3479+0.0307i)z-11-(0.3479-0.0307i)z-1 （1+0.1238z-1）* (1-0.7165z-1-0.2835z-11) 求出1-0.7165z-1-0.2835z-11的根，如下圖將零極點帶入Discret zero-pole仿真結果如圖改變T，可以得到不同的控制效果，比較采樣周期T=1; 取T=2，采樣周期T=1; 取T=3的控制效果，在這里選擇采樣周期T=1; 取T=3，采用大林算法設計的調節(jié)器D(Z)= Gc(Z) /Ge(Z) /G(Z) =1.25*(1-0.4082z-1)1-(0.3479+0.0307i)z-11-(0.3479-0.0307i)z-1 （1+0.1238z-1）* (1-0.7165z-1-0.2835z-11) 4.設計小結通過本次課程設計，我們把所學的東西運用到的實際中去，對課程控制有了更深的理解。同時在設計過程中，我們遇到了很多問題，并不是一次就能成功，比如用大林算法設計中的振鈴問題，但是這時，我們并不能像在理論學習中那樣直接忽略它，