学徒浩子

目录控制性能目标性能设计目标比例控制滞后控制器前面教程已经得出了定速巡航系统的传递函数模型：P(s)=V(s)U(s)=1ms+b[m/sN]P(s) = \frac{V(s)}{U(s)} = \frac{1}{ms+b} \qquad [ \frac{m/s}{N} ]P(s)=U(s)V(s)​=ms+b1​[Nm/s​]本教程采用的系统参数如下：m 车辆质量 1000 kgb 阻尼系数 50 N.s/mu 额定控制力 500 N控制性能目标上升时间 < 5s超调 &

目录系统模型及参数控制性能目标PID概述比例控制PI 控制器PID 控制器系统模型及参数前面教程已经得出了定速巡航系统的传递函数模型：P(s)=V(s)U(s)=1ms+b[m/sN]P(s) = \frac{V(s)}{U(s)} = \frac{1}{ms+b} \qquad [ \frac{m/s}{N} ]P(s)=U(s)V(s)​=ms+b1​[Nm/s​]本教程采用的系统参数如下：m 车辆质量 1000 kgb 阻尼系数 50 N.s/mu 额定控制力 500 N控制性

这里写目录标题物理模型建立系统动力方程式系统参数配置状态空间模型传递函数模型控制指标设计开环阶跃响应开环极点/零点开环伯德图物理模型建立在现代车辆的反馈控制系统中，自动巡航控制一个典型的例子。巡航控制系统的目的是在不受外界干扰(如风或坡度变化)的情况下保持恒定的车速。可以通过测量测速，将其与期望速度或参考速度进行比较，并根据控制规律自动调节油门来实现。这里我们考虑一个简单的车辆动力学模型，如上面的受力分析图。质量为m的车辆收到控制力u的作用，作用力u表示在道路/轮胎面产生的力，对于这个简化的模型，我

在之前控制教程 —— 介绍篇：8.基于Simulink为火车系统建模部分已经通过数学模型的方式对火车系统进行了建模和仿真，本教程将使用Simscape工具箱进行物理建模。在Simscape库中提供了非常多物理模块，可以构建复杂的多状态模型，却无需像前面介绍的那样需要应用牛顿第二定律等物理原理来构建数学模型，回顾一下之前的火车系统。文章目录物理配置创建Simscape模型仿真结果物理配置正如之前描述的那样，火车头和车厢的质量分别由M1和M2表示，火车头和车厢采用刚度为k的联轴器连接，牵引力F表示火车

上篇博文介绍了如何使用Simulink对火车系统进行数学建模，这篇教程将介绍如何在Simulink中为建立好的火车系统设计控制器。开环被控对象模型回顾上节内容，我们建立了一个火车系统的数学模型。假设火车沿直线方向运动，我们希望能对火车的引擎进行控制，使其能够平稳的启动和停止，并能在稳态下以尽可能小的误差跟踪给定的恒定速度指令。在Simulink中实现PID控制器我们首先创建一个子系统来便于理解，删除三个scope模块和Singal Generator模块，并用sink库中的 out 模块和 in

在Simulink中，对物理系统的数学模型进行建模和仿真是非常简单的。模型在Simulink中是以图形框图的方式表示，用户可以在提供的模型库中找到各种模块。使用Simulink进行动态系统分析的主要优点之一，它使我们能够快速分析复杂系统的响应，而这些系统可能很难分析。Simulink能够从数学上近似解决我们无法或难以手动解决的数学模型。通常，可以从物理定律中得出关于给定系统的数学方程，它使Simulink建模的基础。本次教程中，我们将演示如何导出数学模型，然后再Simulink中实现该模型。火车系统在

在本教程中，我们讨论将连续时间模型转换成离散时间(或差分方程)模型的方法，我们还将介绍z变换，并展示如何使用它来分析和设计离散时间系统的控制器。本教程中使用的主要MATLAB命令为：c2d，pzmap，zgrid，step，rlocus。简介下图展示了我们一直考虑的典型连续时间反馈系统模型。几乎所有连续时间控制器都可以使用模拟电子设备来实现。阴影矩形中的连续控制器可以由如下所示的数字控制器代替，该数字控制器执行与连续控制器相同的控制任务。而区别在于，数字控制器对感应信号的采样是离散而不是连续的。如

在本教程中，我们将展示如何使用状态空间(或时域)的方法设计控制器和观测器。本教程中使用的主要MATLAB命令为：eig，ss，lsim，place，acker。形式有几种不同的方法来描述线性微分方程组，在"控制教程 —— 介绍篇：1.建模"部分中介绍了状态空间描述。对于SISO LTI系统，状态空间形式如下：dxdt=Ax+Bu\frac{d\mathbf{x}}{dt} = A\mathbf{x} + Budtdx​=Ax+Buy=Cx+Duy = C\mathbf{x} + Duy=Cx

采用频域响应方法来设计控制器可能不如之前研究的其他方法直观。但是，它具有某些优势，尤其是在实际情况下，例如根据实测数据来对系统进行建模的时候。在本教程中，我们将看到如何使用系统的开环频率响应来预测其闭环时间响应。本教程中使用的主要MATLAB命令为：bode，nyquise，margin，lsim，step，feedback，controlSystemDesigner增益和相位裕度在介绍篇：...

在本教程中，我们将介绍根轨迹，展示如何使用MATLAB来创建根轨迹，并演示如何通过使用根轨迹来设计满足某些性能指标的反馈控制器。本教程中使用的主要MATLAB命令包括：feedback,rlocus,step,controlSystemDesigner。闭环极点开环传递函数 H(s)H(s)H(s) 的根轨迹通常是在比例增益 KKK 在0到 ∞\infty∞ 变化时，形成的闭环极点的轨迹曲线...

承接上一篇(控制教程 —— 介绍篇：2.系统分析)介绍完系统建模和基本的系统分析后，我们已经了解了被控对象的特性，这时，就需要用一个合理的控制器，让这个被控对象在该控制器下按照指定的给定来执行，最为广泛使用的那就是PID控制器了。在本教程中，我们将介绍一个简单而通用的反馈补偿结构，比例积分微分(PID)控制器，PID控制器之所以被广泛采用，是因为它非常容易理解并且非常有效，工程师不需要太理解控...

承接上一篇(控制教程 —— 介绍篇：1.建模)。一旦获得了系统的状态空间或传递函数形式的数学模型，我们便可以分析这些模型来预测系统在时域和频域中的动态响应。通常将控制系统设计为高稳定性，高响应速度，低稳态误差，以及减小振荡。也就是“稳准快”。在本节中，我们将展示如何从系统模型中确定这些动态属性。本教程中使用的主要MATLAB命令是：tf , ssdata , pole , eig , step...

介绍从这篇文章开始，即进入正式的关于控制教程的介绍，当然介绍框架主要还是来自于密歇根大学的教程网站来，中间也会新增我自己的理解和补充。正文我们所要考察的系统是能够用外力作用来有目的地影响其运动行为的系统。这种系统叫做被控系统，或被控对象，简称对象。通常控制系统设计过程的第一步是要建立其数学模型，这些模型可以从物理定律或实验数据中得出。本节中，将用状态空间和传递函数来表示动态系统，并以一些机械...

写在前面写这个系列的初衷主要是，最近在看一些控制类文章，发现好多基础知识点都记得比较模糊了，甚至好多都忘记了，可能年纪大了╮(￣▽￣")╭，于是打算花点时间重新将知识点梳理一下，也是机缘巧合，本来想从一个倒立摆的控制入手时，无意中发现了一个非常好的链接，那就是密歇根大学的一个基于MATLAB/SIMULINK的关于控制的教程，仔细浏览后，发现文章深入浅出，逻辑严谨，非常适合于初学者，于是借这个平...