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基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计.doc

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基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计
自动控制原理课程设计 基于双闭环 PID 控制的一阶倒立摆控制系统设计 一、设计目的 倒立摆是一个非线性、不稳定系统,经常作为研究比较不同控制方法的典型 例子。设计一个倒立摆的控制系统,使倒立摆这样一个不稳定的被控对象通过引 入适当的控制策略使之成为一个能够满足各种性能指标的稳定系统。 二、设计要求 倒立摆的设计要求是使摆杆尽快地达到一个平衡位置,并且使之没有 大的振荡和过大的角度和速度。当摆杆到达期望的位置后,系统能克服随 机扰动而保持稳定的位置。实验参数自己选定,但要合理符合实际情况,控制 方式为双 PID 控制,并利用 MATLAB 进行仿真,并用 simulink 对相应的模块进 行仿真。 三、设计原理 倒立摆控制系统的工作原理是:由轴角编码器测得小车的位置和摆杆相对 垂直方向的角度,作为系统的两个输出量被反馈至控制计算机。计算机根据一定 的控制算法,计算出空置量,并转化为相应的电压信号提供给驱动电路,以驱动 直流力矩电机的运动,从而通过牵引机构带动小车的移动来控制摆杆和保持平 衡。 四、设计步骤 首先画出一阶倒立摆控制系统的原理方框图 一阶倒立摆控制系统示意图如图所示: 分析工作原理,可以得出一阶倒立摆系统原理方框图: 1
自动控制原理课程设计 下面的工作是根据结构框图,分析和解决各个环节的传递函数! 一阶倒立摆控制系统动态结构图 1.一阶倒立摆建模 在忽略了空气流动阻力,以及各种摩擦之后,可将倒立摆系统抽象成小车和 匀质杆组成的系统,如下图所示, 其中: M:小车质量 m:为摆杆质量 J:为摆杆惯量 F:加在小车上的力 x:小车位置 θ:摆杆与垂直向上方向的夹角 l :摆杆转动轴心到杆质心的长度 根据牛顿运动定律以及刚体运动规律,可知: (1) 摆杆绕其重心的转动方程为  J   F l y sin   F l x cos ..........(1)  (2) 摆杆重心的运动方程为 F m x  2 d 2 d t ( x  l sin )..........(2)  F mg m y   2 d 2 d t ( cos ).........(3) l  2
自动控制原理课程设计 (3)小车水平方向上的运动为 F F M   x 2 d x 2 d t ..........(4) 联列上述 4 个方程,可以得出 一阶倒立精确气模型:    2 J ml F ml J ml  2   2  2 sin .        2 2 J ml M m m l     2 2 2 sin cos . F m l    2 2 2 m l    2 2 m l g 2 cos   M m m   M m J ml    cos  2 sin cos   lgsin   x           ml cos .  式中 J 为摆杆的转动惯量: J  2ml 3 若只考虑θ在其工作点附近θ0=0 附近(   10   10  )的细微变化,则可 以近似认为:   2  sin   cos  0    1   .. x    ..       ( ( 2 ) J  ( mMJ mmM ( mMJ 22 glmFml   2 ) Mml  lg   ) Mml  mlF 2  )   若取小车质量 M=2kg,摆杆质量 m=1kg,摆杆长度 2 l =1m,重力加速度取 g= 10 / sm 2 ,则可以得 一阶倒立摆简化模型: 0.44 F  3.33  拉氏变换 ..   x   ..      0.4 F  12  ( ) s    ( ) F s   ( ) x s   ( ) s     2 0.4 12 s  2 1.1 s   s 2 10 即 G1(s)= ; G2(s)= 一阶倒立摆环节问题解决! 2.电动机驱动器 选用日本松下电工 MSMA021 型小惯量交流伺服电动机,其有关参数如下: 3
自动控制原理课程设计 驱动电压:U=0~100V 额定功率:PN=200W 额定转速:n=3000r/min 转动惯量:J=3×10-6kg.m2 额定转矩:TN=0.64Nm 最大转矩:TM=1.91Nm 电磁时间常数:Tl=0.001s 电机时间常数:TM=0.003s 经传动机构变速后输出的拖动力为:F=0~16N;与其配套的驱动器为: MSDA021A1A,控制电压:UDA=0~±10V。 若忽略电动机的空载转矩和系统摩擦,就可以认为驱动器和机械传动装置 均为纯比例环节,并假设这两个环节的增益分别为 Kd 和 Km。 Kv  sT m  1 2 sTT lm )( sG K s  d KKK  mv 16 F max 10 U  max  K s  6.1 即 D3(s)=1.6 电动机驱动器部分问题解决! 3.双闭环 PID 控制器设计 剩下的问题就是如何确定控制器 DSD 1 )( 1 ' 和 (一)内环控制器的设计 )( SDSD )( 2 ' 2 的结构和参数。 其中,Ks=1.6 为伺服电动机与减速机构的等效模型 4
自动控制原理课程设计 1.控制器的选择 内环系统未校正时的传递函数为 ( ) s  ( ) F s  6.4  2 12  s 对于内环反馈控制器 D2(s)可有 PD,PI,PID 三种可能的结构形式,怎么选 取呢?这里,不妨采用绘制各种控制器结构下“系统根轨迹”的办法加以分析比 较,从之选出一种比较适合的控制器结构。 各种控制器的开环传函的传递函数分别为: 6.4  2 s  6.4  P : PD : 6.4  PI :  PID : pK 12 6.4 K s  D 2 12 s  6.4 K s  p 2 12) ( s s  2 6.4 K s  p ( s s K p K I 6.4 2   6.4 K I K s p 12) 在 MATLAB 下输入以下程序用“凑试”的方法画根轨迹图: num=[分子]; den=[分母]; xlabel('Real Axis'); ylabel('Imag Axis'); axis([横、纵坐标范围]); title('Root Locus'); grid; rlocus(num,den) 下图为各种控制器下的系统根轨迹。 (a) PD (b) PD 5
自动控制原理课程设计 (c)PI d) PID 从根轨迹不难发现,采用 PD 结构的反馈控制器,结构简单且可保证闭环系 统的稳定。所以,选定反馈控制器的结构为 PD 形式的控制器。 2.控制器参数的选定 首先暂定 K=-20。这样可以求出内环的传递函数为: 0.4  2 12 s  ( K S K  2 P d  ) 2 20 1.6    0.4  2 12 s  s 2  ( ) KKG s 2 ( ) ' ( ) 1 20 1.6 KKG s D s 2 s    12.8 12.8 K S K  2 2 d P 12  W 2 : 1   2 s 12.8   2 W   n  2 W   n 12.8 K 2 p 12.8 K  d 12 12.8     2 0.707 2  12.8 K   解得:  K   d p 2 2   1.94 0.39   D 2 0.39 s  1.94 系统内环传递函数为: ( ) W s 2 12.8 5 s   12.8  2 s 注释:工程上常用阻尼比=0.707 作为二阶系统最优解! 6
自动控制原理课程设计 3.系统内环的 simulink 仿真及结果 仿真结果为: 7
自动控制原理课程设计 (二) 外环控制器的设计 ( ) W s G s ( ) 2 1  2 s  12.8 5 s  12.8   2 1.1 s  s 2 2 10 12.8( 1.1 s 5 s  2 ( s s    2 10)  12.8) 可见,系统开环传递函数可视为一个高阶(4 阶)且带有不稳定零点的“非 最小相位系统”,为了便于设计,需要首先对系统进行一些简化处理(否则,不 便利用经典控制理论与方法对它进行设计)。 1.系统外环模型的降阶 (1)对内环等效闭环传递函数的近似处理 ( ) W s 2  12.8 5 s  2 s  12.8 ...........(1) 将高次项 2s 忽略,有 ( ) W s 2  12.8 s  12.8 5  1 0.39 s  1 ..........(2) 近似条件可由频率特性导出,即 ( W j )  2  ( 2 ) j   12.8 5( j  ) 12.8    12.8 12.8  2    5 j  由(2)得: 2 ( W j )   12.8 j   12.8 5 2 c  12.8 10 即: c  1.13 (2)对象模型 G1(s)的近似处理 ( ) G s 1   10  2 2 1.1 s s .........(3) ( ) G s 1  10 2 s .........(4) 由(3)得: ( G j 1 )    1.1(  2 2 ) j   j   10  2 10 1.1   2   8
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