本文目录
- 用MATLAB求拉普拉斯逆变换，关于PID控制指标的问题
- 我想求得一个matlab的PID控制器的程序
- 如何使用matlab2014a做PID参数调节
- 在matlab中怎样使用pid板块
- Matlab编写GUI程序实现一个pid控制系统的控制，这个程序能否使用simulink的模块
- 如何用matlab实现下列模型的pid控制
- 关于基于神经网络的PID液位控制用MATLAB怎么编程啊求高手指点！！！！
- 基于Matlab的PID控制算法设计及参数分析解决什么样的实际问题
- matlab仿真求调整PID参数
用MATLAB求拉普拉斯逆变换，关于PID控制指标的问题
t=0:0.01:40; =step(num/den,t);这一部就是对阶跃响应函数进行了离散化，关于控制系统的性能指标很多，大概可分为四种，你说的这个和误差的平方对时间的积分，误差的绝对值乘以时间对时间积分归属于一类，这并不是做好的性能评价指标。 建议你可以考虑考虑其他的相关的指标，或者进行多目标优化，这样还可以避开你所说的这些问题同时研究的层次也迈进了一步。
我想求得一个matlab的PID控制器的程序
离散pid形式：y(k)=y(k-1)+Kp{e(k)-e(k-1)+T/Ti*e(k)+Td/T*y(k),y(k-1)分别是k和k-1时刻的输出量,e(k)，e(k-1)，e(k-2)分别是k，k-1，k-2 时刻的偏差值.照这个编应该很简单。
如何使用matlab2014a做PID参数调节
方法/步骤1打开matlab，在主工具栏找到应用程序一栏，打开PID调节器选项2输入模型在输入模型栏，点击export输入需要调节的模型。3选择控制的类型选择具体的控制类型，如P、PI、PID、PIDF等，根据需求选择即可4选择作用域选择在时域范围还是频域范围内调节5调节根据具体系统的性能进行调节，同时可以再图像中看出调节时变化的趋势。6查看结果如果调节好了，想看具体的参数。直接选择show parameter选项即可。同时也可以看到相应的性能。
在matlab中怎样使用pid板块
在MATLAB命令窗口中键入Simulink命令； 在Simulink的浏览工具条选择“新建”按钮，打开一个空白的模型创建窗口； 在Simulink库浏览器中单击Source库，选中Step模块，单击Step模块并将其拖入到新建的模型窗口中，然后释放，完成； 按照步骤3选择Continuous库添加Transport Delay模块，Derivative模块，Integrator模块，Transfer Fcn模块；选择Math Operations库添加三个Gain模块，两个Add模块； 用鼠标定位在模块的端口，按住鼠标左键将相连的模块连线； 设置各个模块的参数，将双击Add模块，出现参数对话框，在Main中的list of Signs中内容设置为“+-”，同理Add1模块设置为“+++”双击Transfer Fcn模块，在Numerator coefficients中添加则传递函数为8/(360s+1)，延时模块时间设置为10； 保存Simulink模型。 2）对刚刚建立的模型进行仿真 在Simulation菜单下的Configuration Parameters命令，打开参数的对话框设置仿真参数，start time设置为0，终止时间设置为500； Type参数设置为Variable—step，Solver参数设置为ode45（Domand-Prince），其他参数默认值即可。 设置Gain三个模块的值 在Simulation菜单下选择Start，通过Scope模块观察输出波形；
Matlab编写GUI程序实现一个pid控制系统的控制，这个程序能否使用simulink的模块
你的Simulink模型直接与外部物理系统连接进行控制，用的是External模式？
原则上，任何通过GUI可以实现的Simulink操作，都可以通过MATLAB程序实现，所需的信息在Simulink用户手册中应该都可以找到。例如，打开模型用open_system，运行或停止仿真用类似下面的命令：
set(’sys’, ’SimulationCommand’, ’start’);
其中 sys 是模型名。注意不能使用 sim 函数，因为后者的仿真过程是不可干预的。
如何用matlab实现下列模型的pid控制
要在MATLAB中实现该模型的PID控制，首先需要根据所给的被控对象模型建立一个离散时间模型，然后用PID控制器进行控制。以下是一个简单的实现：
首先，定义模型参数和PID控制器参数：
% 模型参数
T = 0.1; % 采样时间（秒）
N = 100; % 仿真步数
% PID控制器参数
Kp = 1; % 比例增益
Ki = 1; % 积分增益
Kd = 1; % 微分增益
初始化模型变量和控制器变量：
% 初始化变量
y = zeros(1, N);
u = zeros(1, N);
a = zeros(1, N);
e = zeros(1, N);
ie = zeros(1, N);
de = zeros(1, N);
% 设定目标输出
target = 1;
使用循环实现离散时间模型和PID控制器：
for k = 2:N
% 计算a(k)
a(k) = 1.2 * (1 - 0.8 * exp(-0.1 * k));
% 模型方程
y(k) = a(k) * y(k - 1) / (1 + y(k - 1)^2) + u(k - 1);
% 计算误差
e(k) = target - y(k);
% 积分误差
ie(k) = ie(k - 1) + e(k) * T;
% 微分误差
de(k) = (e(k) - e(k - 1)) / T;
% PID控制器
u(k) = Kp * e(k) + Ki * ie(k) + Kd * de(k);
end
画出输出曲线和控制输入曲线：
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(1:N, y, ’LineWidth’, 1.5);
xlabel(’Time step (k)’);
ylabel(’Output (y)’);
title(’System Output’);
subplot(2, 1, 2);
plot(1:N, u, ’LineWidth’, 1.5);
xlabel(’Time step (k)’);
ylabel(’Control Input (u)’);
title(’Control Input’);
这样就实现了基于给定模型的PID控制。需要注意的是，这里的PID控制器参数（Kp、Ki、Kd）可能需要根据具体系统进行调整以获得最佳控制性能。你可以尝试使用MATLAB的控制系统工具箱中的PID调节器来调整这些参数。
关于基于神经网络的PID液位控制用MATLAB怎么编程啊求高手指点！！！！
其实只需要PID参数能够顺利确定就行了，这里有个程序，你试试看close allclear allclctic%初始化x=;xiteP=0.4;xiteI=0.3;xiteD=0.4;K=0.15;%很关键，越大，快速性越好，但超调量大，甚至不稳定。wkp_1=rand;wki_1=rand;wkd_1=rand;error_1=0;error_2=0;y_1=0;y_2=0;y_3=0;u_1=0;u_2=0;u_3=0;ts=0.001;%采样时间for k=1:1000 time(k)=k*ts; rin(k)=1.0*sign(sin(2*2*pi*k*ts)); %参考信号rin(k)=1.0*sgn(sin(4*pi*t)) yout(k)=0.368*y_1+0.26*y_2+0.1*u_1+0.632*u_2;%被控对象y（k）=0.368y(k-1)+0.26y(k-2)+0.1u(k-1)+0.632 error(k)=rin(k)-yout(k); %偏差和控制量求取 x(1)=error(k)-error_1; %P x(2)=error(k); %I x(3)=error(k)-2*error_1+error_2; %D wkp(k)=wkp_1+xiteP*error(k)*u_1*(2*error(k)-error_1); wki(k)=wki_1+xiteI*error(k)*u_1*(2*error(k)-error_1); wkd(k)=wkd_1+xiteD*error(k)*u_1*(2*error(k)-error_1); wadd(k)=abs(wkp(k))+abs(wki(k))+abs(wkd(k)); w11(k)=wkp(k)/wadd(k); w22(k)=wki(k)/wadd(k); w33(k)=wkd(k)/wadd(k); w=; u(k)=u_1+0.15*w*x; %输入限幅 if u(k)》10 u(k)=10; end if u(k)《-10 u(k)=-10; end %更新参数 error_2=error_1; error_1=error(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); wkp_1=wkp(k); wki_1=wki(k); wkd_1=wkd(k);endfigureplot(time,rin,’b’,time,yout,’r’)title(’跟踪效果图’);xlabel(’time(s)’);ylabel(’rin,yout’);figuresubplot(2,1,1);plot(time,error)title(’偏差曲线’);xlabel(’time(s)’);ylabel(’error’);hold onsubplot(2,1,2);plot(time,u)title(’控制曲线’);xlabel(’time(s)’);ylabel(’u’);hold ontoc
基于Matlab的PID控制算法设计及参数分析解决什么样的实际问题
基于MATLAB的PID控制算法设计及参数分析可以用来解决许多实际问题，例如：1. 机器人控制：PID控制算法可以用于控制机器人的位置、速度和姿态等参数，实现精确控制和定位。2. 温度控制：PID控制算法可以用于控制温度，例如控制温室温度、实验室温度或工业制造中的加热或冷却过程。3. 电机控制：PID控制算法可以用于控制电机的转速、位置和力矩等参数，例如电动汽车、电梯、工业机器人等领域。4. 液位控制：PID控制算法可以用于控制液位，例如在水处理系统中控制水位、油罐中的油位等。在PID控制中，P代表比例项，I代表积分项，D代表微分项。通过调整这三个参数，可以实现控制系统的稳定性、响应速度和抗干扰性等要求。MATLAB提供了丰富的PID控制工具箱，可以帮助用户快速设计和调试PID控制器，并进行参数分析和优化。
matlab仿真求调整PID参数
直接使用CFTOOL工具箱命令行输入cftool即可，然后选择拟合类型x=;y=;直接输入cftool进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”(1）点击“Data”按钮，弹出“Data”窗口；（2）利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y，然后点击“Create data set”按钮，退出“Data”窗口，返回工具箱界面，这时会自动画出数据集的曲线图；（3）点击“Fitting”按钮，弹出“Fitting”窗口；（4）点击“New fit”按钮，可修改拟合项目名称“Fit name”，通过“Data set”下拉菜单选择数据集，然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型，选择类型Power：幂逼近，有2种类型，a*x^b 、a*x^b + c
