pid建立模型

上一篇文章是一份pid的指南，目的是为pid建立一个整体的概念，这一篇简单介绍了pid建立模型的三种方法

适用于简单的系统，需要关注整个系统的具体组成

通过欧姆定律等电路定律，为元件建模，最终得到系统模型

这种方式很麻烦，不在这里讨论

系统识别的方法

这种方法不需要关注系统的具体实现，将系统当做一个双端口的加工器，给定输入可以得到想要的输出

就好像图中所示的一个加热器，面包经过加热器后上升了10度，就可以给加热器建立相关的方程了，并不需要知道加热器是电阻加热还是红外光热

还需要注意的是，给定输入是否在系统输入范围，避免对系统造成损伤

MATLAB仿真

这里使用到了MATLAB的system identification的工具库

本次仿真是对一个电机建立模型

电机模型在这里提供

首先需要在matlab命令行初始化模型相关的以下变量

1 2 3 4 5

J = 0.01; b = 0.1; K = 0.01; R = 1; L = 0.5;

在simulink中运行一遍模型，回到matlab，这时候会发现工作区多了step_input和/img/matlab/motor_speed这两个变量

在matlab的工具箱中找到system identification这个工具，打开

import data下选择time domain data，在弹出的窗口填入下图中的信息，点击import

接下来在estimate的下拉框中选择transfer function model，点击estimate，运行完后，如图所示把结果tf1拖入to workspace

此时在MATLAB的工作区中应该能看见tf1这个变量，在命令行输入tf1，就能看见传递函数

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

>> tf1 tf1 = 大专栏  pid建立模型 class="line"> From input "u1" to output "y1": -1.042e-08 s + 2 ------------------ s^2 + 12 s + 20.02 Name: tf1 Continuous-time identified transfer function. Parameterization: Number of poles: 2 Number of zeros: 1 Number of free coefficients: 4 Use "tfdata", "getpvec", "getcov" for parameters and their uncertainties. Status: Estimated using TFEST on time domain data "mydata". Fit to estimation data: 100 FPE: 4.857e-33, MSE: 4.851e-33

回到simulink，修改DC Motor Transfer Fcn为对应的传递函数，开始仿真。

仿真结束后打开scope查看，结果如下图

从结果可以看出这个传递函数是正确的

对现有非线性模型线性化

这个方法和前面系统辨识的方法很类似，不过上一个方法使用的是模型的输入输出结果建立模型，这个是通过对系统线性化得到模型

MATLAB仿真

最终效果的模型在这里提供

如下图所示，先添加linear analysis points

在菜单栏打开Analysis->Control Design->Linear Analysis..

如下图所示，设置t=2，点击Step Plot 1，双击点开linsys1，显示线性化的选项选择Transfer Function

如下图所示，验证这个传输函数的正确性

可以看出这个传递函数是正确的

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