PID自動(dòng)控制改進(jìn)算法地MATLAB仿真

1、江蘇科技大學(xué)電子信息學(xué)院評(píng)定成績(jī)指導(dǎo)教師宋英磊實(shí)驗(yàn)報(bào)實(shí)驗(yàn)名稱：PID控制改進(jìn)算法的MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)課程：計(jì)算機(jī)控制技術(shù)學(xué)號(hào)：1345733203 姓名： 胡文千 班級(jí):13457332 完成日期： 2015年11月16日實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1)對(duì)PID數(shù)字控制的改進(jìn)算法用 MATLAB進(jìn)行仿真。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容1、積分分離PID控制算法在普通PID控制中，積分的目的是為了消除誤差提高精度,但在過程的啟動(dòng)、結(jié)束或大幅度增減設(shè)定是，短時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)輸出有很大偏差，會(huì)造成PID運(yùn)算的積分積累，致使控制量超過執(zhí)行機(jī)構(gòu)可能允許的最大動(dòng)作范圍對(duì)應(yīng)的極限控制量,引起系統(tǒng)較大的超調(diào)，甚至引起系統(tǒng)較大的振蕩，這在生產(chǎn)中是絕對(duì)不允

2、許的。積分分離控制基本思路是，當(dāng)被控量與設(shè)定值偏差較大時(shí),取消積分作用，以免由于積分作用使系統(tǒng)穩(wěn)定性降低，超調(diào)量增大；當(dāng)被控量接近給定值時(shí)， 引入積分控制，以便消除靜差，提高控制精度。其具體實(shí)現(xiàn)步驟是:1)根據(jù)實(shí)際情況，人為設(shè)定閾值£>0 ;2)當(dāng) e(k)時(shí)，采用PD控制，可避免產(chǎn)生過大的超調(diào)，又使系統(tǒng)有較快的響應(yīng);3)當(dāng) e(k)時(shí)，采用PID控制，以保證系統(tǒng)的控制精度。積分分離算法可表示為:u(k) kpe(k)kie(j)T kd e(k) e(k 1)j 0式中，T為采樣時(shí)間，B為積分項(xiàng)的開關(guān)系數(shù),| e(k) |e(k)|80se仿真1設(shè)備控對(duì)象為一個(gè)延遲對(duì)象G(s

3、) 60s 1采樣周期為20s,延遲時(shí)間為4個(gè)采樣周期，即80s。輸入信號(hào)r(k)=40 ,控制器輸出限制在-110,110。kp0.8,ki0.005, kd 3被控對(duì)象離散化為 y(k) den (2)y(k1) num(2)u(k 5)仿真方法：仿真程序：ex9_1.m。當(dāng)M=1時(shí)采用分段積分分離法,M=2時(shí)采用普通PID控制。%ln tegrati on Sep arati on PID Con troller clear all close all ts=20;%Delay p la ntsys=tf(1,60,1.'inp utdelay',80);dsys=c2d

4、(sys,ts.'zoh');n um,de n=tfdata(dsys,'v');if M=1%使用分段積分分離u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;y_1=0;y_2=0;y_3=0;error_1=0;error_2=0;ei=0;% M=1分段積分分離，M=2普通PID dis p( 'M=1-Us ing in tegrati on sep arati on,M=2-Not using in tegrati on sep arati on'M=inp ut('whether or not use in te

5、grati on sep arati on method:' for k=1:1:200 time(k)=k*ts;%輸岀信號(hào) yout(k)=-de n(2)*y_1+ num(2)*u_5;rin (k)=40;error(k)=ri n(k)-yout(k);ei=ei+error(k)*ts;%積分項(xiàng)輸岀if abs(error(k)>=30&abs(error(k)<=40beta=0.3;elseifabs(error(k)>=2 0&abs(error(k)<=30beta=0.6;elseifabs(error(k)>=10

6、&abs(error(k)<=20beta=0.9;elsebeta=1.0;end elseif M=2beta=1.0;end kp=0.80;ki=0.005;kd=3.0;u(k)=k p*error(k)+kd*(error(k)-error_1)/ts+beta*ki*ei;if u(k)>=110%控制信號(hào)限幅u(k)=110;end if u(k)<=-110u(k)=-110;end u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);error_2=error_1

7、;error_1=error(k);endfigure(l);plot(time,ri n.'b' ,time,yout,r');xlabel( 'time(s)');ylabel('ri n,y out'）；figure(2);plot(time,u,'r'）；xlabel( 'time(s)')；ylabel('u');將仿真獲得結(jié)果的截圖附于如下空白處:當(dāng)M=1時(shí)采用分段積分分離法，如圖1-1所示；當(dāng)M=1時(shí)采用普通PID控制，如圖1-2所示。當(dāng)M=2時(shí)采用分段積分分離法，如圖1-3所

8、示；當(dāng)M=2時(shí)采用普通PID控制，如圖1-4所示。圖1-1 M=1時(shí)采用分段積分分離法timG（G）圖1-2 M=1時(shí)采用普通PID控制timG（G）圖1-3 M=2時(shí)采用分段積分分離法timG（G）圖1-4 M=2時(shí)采用普通PID控制仿真結(jié)果分析:采用分段積分分離法的控制效果如圖1-1，圖1-3所示，分別與圖1-2，圖1-4對(duì)比可見采用分段積分分離法的控制系統(tǒng)的性能有了較大的改善。因此，通過仿真可得出：采用積分分離法,可以在系統(tǒng)誤差較大時(shí)， 取消積分作用，在誤差減小到某一值之后，再接上積分作用，這樣 可以既減小超調(diào)量，改善系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性，又保持了積分作用。2、抗積分飽和PID控制算法所謂積分飽

9、和是指若系統(tǒng)存在一個(gè)方向的偏差,PID控制器的輸出由于積分作用的不斷累加而加大，從而導(dǎo)致執(zhí)行機(jī)構(gòu)達(dá)到極限位置Xmax，若控制器輸出U（k）繼續(xù)增大，閥門開度不可能在增大，此時(shí)就稱計(jì)算機(jī)輸出控制超出正常運(yùn)行范圍而進(jìn)入了飽和區(qū)。一旦系統(tǒng)出現(xiàn)反向偏差，u（k）逐漸從飽和區(qū)推出。進(jìn)入飽和區(qū)越深，則退出飽和區(qū)所需時(shí)間越長(zhǎng)。在這段時(shí)間內(nèi)，執(zhí)行機(jī)構(gòu)仍停留在極限位置而不能隨偏差反向立即作出相應(yīng)的改變,這時(shí)系統(tǒng)就像失去控制一樣，造成控制性能惡化。這種現(xiàn)象稱為積分飽和現(xiàn)象或積分失控現(xiàn)象?？狗e分飽和的思路是，在計(jì)算U（k）時(shí)，首先判斷上一時(shí)刻的控制量u（k-1）是否已超出限制范圍。若U（k-1）Umax,則只累加負(fù)

10、偏差；若 U（k-1）Umin，則只累加正偏差。這種算法可以避免控制量長(zhǎng)時(shí)間停留在飽和區(qū)。仿真2設(shè)被控對(duì)象為G(s)523500s387.35s210470s，采樣周期1ms。輸入(k)=30,kp 0.85,ki 9, kd0仿真方法:仿真程序：ex10.m。M=1時(shí)采用抗積分飽和算法，M=2時(shí)采用普通PID算法。%PID Con troler with in tergrati on sturati on clear all close all ts=0.001;sys=tf(5.235e005,1,87.35,1.047e004,0);dsys=c2d(sys,ts.'z'

11、);n um,de n=tfdata(dsys.'v');u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0;y_1=0;y_2=0;y_3=0;x=0,0,0： error_1=0;um=6; %空制信號(hào)限幅值kp=0.85;ki=9.0;kd=0.0;rin=30;%Ste p Sig nal% M=1抗積分飽和，M=2普通PIDdis p('M=1-Us ing in tergrati on sturati on,M=2-Not using iin tergrati on sturati on'M=inp ut('whether or not use

12、in tegrati on sep arati on method:'for k=1:1:800% PID Con trollertime(k)=k*ts;u(k)=k p*x(1)+kd*x (2)+ki*x(3);if u(k)>=umu(k)=um;end if u(k)<=-umu(k)=-um;end%Lin ear model yout(k)=-de n( 2)*y_1-de n(3) *y_2-de n(4) *y_3+num(2)*u_1+ num(3)*u_2+num(4 )*u_3;error(k)=ri n-y out(k);if M=1%Us ing

13、 in tergrati on sturati on if u(k)>=umif error(k)>0alp ha=0;elsealp ha=1;end elseif u(k)<=-umif error(k)>0alp ha=1;elsealp ha=0;endelsealp ha=1;endelseif M=2 %Not using in tergrati on sturati onalp ha=1;end%Retur n of PID p arametersu_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);er

14、ror_1=error(k);x(1)=error(k);%計(jì)算比例項(xiàng)x(2)=(error(k)-error_1)/ts;%計(jì)算微分項(xiàng)x(3)=x (3)+al pha*error(k)*ts;%計(jì)算積分項(xiàng)xi(k)=x(3);endfigured);sub plot(311);plot(time,ri n.'b' ,time,yout,'r');xlabel( 'time(s)');ylabel('P ositi on track ing');sub plot(312);plot(time,u,r');xlabel(

15、'time(s)');ylabel('Co ntroller out put');sub plot(313);plot(time,xi,'r');xlabel( 'time(s)');ylabel('In tegrati on');將仿真獲得結(jié)果的截圖附于如下空白處：當(dāng)M=1時(shí)采用抗積分飽和算法，如圖1-5所示；當(dāng)M=2時(shí)采用普通PID算法，如圖1-6所示。/- o o o4 2 一胃一氓且uowsodInd-n 口 .IB-cl.il 匚 00圖1-5 M=1時(shí)采用抗積分飽和算法zoo o oo- - I o2

16、10Ur齊6ZU-圖1-6 M=2時(shí)采用普通PID算法仿真結(jié)果分析:由圖1-5,圖1-6對(duì)比可得，加上抗積分飽和后超調(diào)量明顯減小，而且系統(tǒng)能較快的達(dá)到 穩(wěn)定值，系統(tǒng)的穩(wěn)定性和精確性得到改善。3、不完全微分PID控制算法在PID控制中，微分信號(hào)的引入可改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，但也易引入高頻干擾，在誤差擾動(dòng)突變時(shí)尤其顯出微分項(xiàng)的不足。若在控制算法中加入低通濾波器，則可使系統(tǒng)性能得到1,Tf為濾波Tfs改善。具體做法就是在PID算法中加入一個(gè)一階慣性環(huán)節(jié)(低通濾波器)-'1器系數(shù)?？傻么藭r(shí)的微分項(xiàng)輸出為UD(k)TfTsTfUd (k 1) ke(k 1)其Kd(1) e(k) e(k 1) U

17、D(k1)中一UD(k 1)，Kd kpT，Ts為采樣時(shí)間，Td為微分時(shí)間常數(shù)。Ts TfTse 80s 一仿真3被控對(duì)象為時(shí)滯系統(tǒng)傳遞函數(shù)G(s) ，在對(duì)象的輸出端加幅值為0.01的60s 1隨機(jī)信號(hào)。采樣周期為20ms。采用不完全微分算法，kp 0.3, ki 0.0055,Td 140。所加的低通濾波器為 Q(s)180s 1仿真方法:仿真程序：ex11.m。M=1時(shí)采用不完全微分，M=2時(shí)采用普通PID算法%P ID Con troler with Partial differe ntial clear all close allts=20;sys=tf(1,60,1.'inp

18、 utdelay',80);dsys=c2d(sys,ts.'zoh');n um,de n=tfdata(dsys.'v');u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;%控制信號(hào)初值ud_1=0;%uD(k-1)初值y_i=0;y_2=0;y_3=0；%輸岀信號(hào)初值error_1=0;ei=0;%M=1選擇不完全微分,M=2選擇普通PIDdis p( 'M=1 Usi ng P artial differe ntial P ID,M=2- Using PID Co ntrolerwithout P artial differe

19、 ntial'M=i np ut('whether or n ot use P artial differe ntial PID:'for k=1:1:100time(k)=k*ts;rin( k)=1.0;yout(k)=-de n(2)*y_1+ num(2)*u_5;%輸岀信號(hào)差分方程D(k)=0.01*ra nds(1);%干擾信號(hào)yout(k)=yout(k)+D(k);%加入干擾后的輸岀信號(hào)error(k)=ri n(k)-yout(k);ei=ei+error(k)*ts;%矩形面積求和計(jì)算的積分項(xiàng)輸岀kp=0.30;ki=0.0055;TD=140;kd

20、=k p*TD/ts;Tf=180;%Q的濾波器系數(shù)Q=tf(1,Tf,1);%氐通濾波器if M=1%M=1時(shí)用不完全微分alfa=Tf/(ts+Tf);ud(k)=kd*(1-alfa)*(error(k)-error_1)+alfa*ud_1;u(k)=k p*error(k)+ud(k)+ki*ei;ud_1=ud(k);elseif M=2%M=2時(shí)用普通 PIDu(k)=k p*error(k)+kd*(error(k)-error_1)+ki*ei;end %輸岀限幅 if u(k)>=10u(k)=10;end if u(k)<=-10u(k)=-10;end %更

21、新采樣值 u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);error_1=error(k);endfigured);plot(time,ri n.'b' ,time,yout,r');xlabel( 'time(s)');ylabel('ri n,y out');figure(2);plot(time,u,'r');xlabel( 'time(s)');ylabel('u');figure(3);pl

22、ot(time,n n-y out,r');xlabel( 'time(s)');ylabel('error' );figure(4);bode(Q, 'r');dcga in( Q);將仿真獲得結(jié)果的截圖附于如下空白處:當(dāng)M=1時(shí)采用不完全微分法，如圖1-7(b) (c) (d)所示；當(dāng)M=2時(shí)采用普通PID算法,如圖1-8(b) (c) (d)所示。timG（G）圖1-7 (a)M=1時(shí)采用不完全微分法timG（G）oC圖1-8 (a)M=2時(shí)采用普通PID算法timG（G）圖1-7 (b)M=1時(shí)采用不完全微分法timG（G）圖1-

23、8 (b)M=2時(shí)采用普通PID算法CZi巳圖1-8 (c)M=2時(shí)米用普通PID算法圖1-7 (c)M=1時(shí)米用不完全微分法28CZi6巳4O8OzL o2Bode Diagramlij1JFrequency rad/sec)05 0 50500-112 2 3- N > =§ U31S54&圖1-7 (d) M=1時(shí)采用不完全微分法Bode Diagram5 5 Q 5 -112 2 - - 匸 § U31S1 o'*1JU10Frequency rad/sec)-2圖1-8 (d)M=2時(shí)采用普通PID算法仿真結(jié)果分析:由上圖兩兩對(duì)比可得， 采用

24、不完全微分法能夠抑制高頻干擾，數(shù)字控制器輸出的微分作用能在各個(gè)采樣周期按照誤差變化的趨勢(shì)均勻地輸出,有效地改善了系統(tǒng)法性能， 提高了系統(tǒng)的控制精度。4、微分前行PID控制算法微分線性的PID控制結(jié)構(gòu)如圖3-2所示，其特點(diǎn)是只對(duì)輸出量y(k)進(jìn)行微分，而對(duì)給定值r(k)不進(jìn)行微分。這樣，在改變給定值時(shí)，輸出不會(huì)改變，而被控量的變化通常是比較緩 和的，它適用于給定值 r(k)頻繁升降的場(chǎng)合，可以避免給定值升降時(shí)引起的系統(tǒng)振蕩，從而改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。r(s)E(s)kp 11T|Su(s)y(S)1TdS 1Ud(s)TdS1圖3-2微分先行PID控制結(jié)構(gòu)圖器。令微分部分的傳遞函數(shù)為Ud(S)y(

25、s)TpS 1TdS11，式中1相當(dāng)于低通濾波TdS 1則有Td罟UDTd 業(yè) ydt由差分得:TdUD(k) UD(k 1)U D ( k) T Dy(k)y(k 1) y(k)整理得微分部分的輸出：UD(k)CiUD(k 1) C2 y(k) C3y(k 1)Td T,C3TdTTdTd T比例積分部分的傳遞函數(shù)為:Upi (s)kP1，其中Ti為積分時(shí)間常數(shù)。Tis離散控制算式為u(k) UpI(k) uD(k)。仿真4設(shè)被控對(duì)象為一個(gè)延遲對(duì)象 G(s)60s80s-,采樣周期為20s。輸入信號(hào)為帶有1高頻干擾的方波信號(hào):r(t)sgn(sin(0.0005 t)0.05sin(0.03

26、 t)。普通 PID 控制中kp 0.36, kj0.0021,kd14。微分先行PID中=0.5。仿真方法:仿真程序：ex12.m。 M=1時(shí)使用微分先行 PID算法,M=2使用普通PID算法%PID Con troler with differe ntial in adva nee clear all close allts=20;sys=tf(1,60,1.'inp utdelay',80);dsys=c2d(sys,ts.'zoh');n um,de n=tfdata(dsys.'v');u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u

27、_5=0;ud_1=0;y_1=0;y_2=0;y_3=0； error_1=0;error_2=0;ei=0;%M=1使用微分先行PID，M=2使用普通PIDdis p( 'M=1?aUs ingPID Controlerwithdiffere ntialin adva nee,M=2- Usingcom mon PID Con troler'M=inp ut( 'whetheror not use PIDCon troler withdiffere ntialin advanee:');for k=1:1:400time(k)=k*ts;%Lin ear m

28、odel yout(k)=-de n(2)*y_1+ num(2)*u_5;kp=0.36;kd=14;ki=0.0021;rin (k)=1.0*sig n(si n(0.00025*2* pi*k*ts);rin (k)=ri n(k)+0.05*si n(0.03* pi*k*ts);error(k)=ri n(k)-yout(k);ei=ei+error(k)*ts;gama=0.50;Td=kd/k p;c1=gama*Td/(gama*Td+ts);c2=(T d+ts)/(gama*Td+ts);c3=Td/(gama*Td+ts);if M=1%P ID Con trol wi

29、th differe ntial in adva neeud(k)=c1*ud_1+c2*yout(k)-c3*y_1;u(k)=k p*error(k)+ud(k)+ki*ei;elseif M=2%Si mp le PID Controlu(k)=k p*error(k)+kd*(error(k)-error_1)/ts+ki*ei;end if u(k)>=110u(k)=110;endif u(k)v=-110u(k)=-110;end %Up date p arameters u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);y_3=y_2;y_

30、2=y_1;y_1=yout(k);error_2=error_1;error_1=error(k);endfigured);plot(time,ri n.'r' ,time,yout,'b');xlabel( 'time(s)');ylabel('ri n,y out');figure(2);plot(time,u,'r');xlabel( 'time(s)');ylabel('u');將仿真獲得結(jié)果的截圖附于如下空白處:當(dāng)M=1時(shí)使用普通PID算法，如圖1-9所示；當(dāng)M=1時(shí)使用

31、微分先行PID算法，如圖1-10所示。當(dāng)M=2時(shí)使用普通PID算法，如圖1-11所示；當(dāng)M=2時(shí)使用微分先行PID算法，如圖1-12所示。timG（G）圖1-9 M=1時(shí)使用普通PID算法timG（G）圖1-10 M=2時(shí)使用微分先行PID算法圖1-11 M=2時(shí)使用普通PID算法limeCs)圖1-12 M=4時(shí)使用微分先行PID算法仿真結(jié)果分析:通過比較微分先行與普通PID算法的輸出可發(fā)現(xiàn)，當(dāng)輸入r(t)具有高頻干擾信號(hào)時(shí)，采用微分先行PID算法，只對(duì)輸出進(jìn)行微分，可以避免給定值頻繁升降引起的振蕩，從而改善 系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性。5、帶死區(qū)的PID控制算法某些系統(tǒng)為了避免控制作用過于頻繁，消除由于

32、頻繁動(dòng)作所引起的振蕩，可采用帶死區(qū)的PID控制算法，控制算法為：e(k)0 e(k) e(k) e(k) BB ，式中e(k)為位置跟蹤偏差，B為可調(diào)的死區(qū)參數(shù)，具體可根據(jù)實(shí)際控制對(duì)象由試驗(yàn)確定。若B太小，會(huì)使控制動(dòng)作過于頻繁，達(dá)不到穩(wěn)定被控對(duì)象的目的；若B太大，則系統(tǒng)將產(chǎn)生較大的滯后。仿真5一個(gè)幅值為523500設(shè)被控對(duì)象為G(s) s3 87 35s2 047QS，采樣周期為1ms，對(duì)象輸出上有0.5的正態(tài)分布的隨機(jī)干擾信號(hào)。采用積分分離式PID控制算法進(jìn)行階躍響應(yīng)，取=0.2，死區(qū)參數(shù)B=0.1，采用低通濾波器對(duì)對(duì)象輸出信號(hào)進(jìn)行濾波，濾波器為1Q(s)，設(shè)計(jì)代碼對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真。0.0

33、4s 1仿真代碼：%PID Con troler with dead zoneclear allclose allts=0.001;sys=tf(5.235e005,1,87.35,1.047e004,0);dsys=c2d(sys,ts.'z');'v');n um,de n=tfdata(dsys.u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;y_1=0;y_2=0;y_3=0;yy_1=0;error_1=0;error_2=0;ei=0;dsys仁c2d(sys1,ts.'tucs in');'v');n u

34、m1,de n1=tfdata(dsys1.f_1=0;%M=1選擇普通積分分離式 PID ,M=2選擇帶死區(qū)的積分分離式PID算法dis p('M=1-Us ingcom mon in tegrati onsep erati onPIDCo ntroler,M=2- Usingin tegrati on sep erati on PID Con troler with dead zone'M=input('whether or not use integrationsep erati onPID Controlerwith deadzon e:');for k

35、=1:1:2000time(k)=k*ts;rin (k)=1;%Ste p Sig nal%Lin ear model yout(k)=-de n(2)*y_1-de n( 3)*y_2-de n( 4)*y_3+num(2)*u_1 +num (3)*u_2+num(4)*u_3;D(k)=0.50*ra nds(1);%Disturba nee sig nalyyout(k)=yout(k)+D(k);%Low freque ncy filter filty(k)=-de n1(2) *f_1+ num1(1)*(yyout(k)+yy_1);error(k)=ri n(k)-filty

36、(k);if abs(error(k)<=0.20ei=ei+error(k)*ts;elseei=O;end kp=0.50;ki=0.10;kd=0.020;u(k)=k p*error(k)+ki*ei+kd*(error(k)-error_1)/ts;if M=1u(k)=u(k);elseif M=2 %Usi ng Dead zoneif abs(error(k)<=0.10u(k)=0;end end if u(k)>=10u(k)=10;end if u(k)<=-10u(k)=-10;endRetur n of PID p arametersrin _

37、1=ri n(k);u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);f_1=filty(k);yy_1=yyout(k);error_2=error_1;error_1=error(k);endfigure(1);sub plot(211);plot(time,ri n,'r' ,time,filty,'b');xlabel( 'time(s)');ylabel('ri n,y out');sub plot(212);plot(time,u,'r');xla

38、bel( 'time(s)');ylabel('u');figure(2);plot(time,D,'r');xlabel( 'time(s)');ylabel('Disturba nee sig nal);將仿真獲得結(jié)果的截圖附于如下空白處:當(dāng)M=1采用普通PID控制算法如圖1-13所示，干擾信號(hào)D (k)如圖1-15所示；當(dāng)M=2時(shí)采用帶死區(qū)PID控制算法，如圖1-14所示，干擾信號(hào)D( k)如圖1-16所示。圖1-13 M=1采用普通PID控制算法tinriE 崗10ZS圖1-14 M=2采用帶死區(qū)PID控制算法anIIjIijI0 20 4(M QU 11 21 4161,82time 閭o.s0.30.1OJq_2-0 3f02liiiOd00 1 timels)1415圖1-15 M=1時(shí)干擾信號(hào)D ( k)圖1-16 M=2時(shí)干擾信號(hào)D ( k)仿真結(jié)果分析:帶死區(qū)的PID的控制對(duì)控制器的輸出有較好的控制作用，使得實(shí)際的直接控制對(duì)象執(zhí)行器的閥門開度更加穩(wěn)定， 波形變化大大減小， 在控制精度要求不太高， 控制過程要求盡量平