Cómo diseñar un controlador PID en MATLAB - guía paso a paso

requisitos

 La fundación que han creado les permitirá lograr los mejores resultados.

1. Sistema de modelado

Modelar el sistema (también conocido como la "planta") es el primer paso para diseñar un control PID. Este modelo es una representación del sistema dinámico que se desea controlar.

Determinación del modelo de planta El modelo de una planta se define generalmente en términos de su representación del espacio de Estados o función de transferencia.

Representando plantas en MATLAB MATLABtiene funciones que pueden representar modelos de plantas. Puede, por ejemplo, usar la función tf() para crear una función de transferencia arbitraria.

Modelo de planta Simple Considere el siguiente modelo: Este modelo puede ser representado en MATLAB de la siguiente manera:

Matlab

G = (s + 1)/s

2. Diseño de un controlador PID

El siguiente paso en el proceso de diseño es el controlador PID. MATLAB

Estructura del controlador PID Un PID controllr se compone de tres términos, integral, derivada y proporcional. La señal de error se utiliza para determinar las acciones de control de cada término.

3. Afinel controlador PID

Controladores PID de ajuste Es importante asegurar que el controlador reacciona adecuadamente a los cambios del sistema y se mantiene estable.

Un ejemplo de cómo afinar un controlador PID usando el método Ziegler Nichols El método de Ziegler Nichols es un enfoque sistematizado para establecer ganancias PID. La aplicación PID Tuner de MATLAB se puede utilizar para ajustar el controlador automáticamente.

3. Simulación de controlador PID

La simulación del rendimiento del PID es esencial después de que el controlador ha sido diseñado. Esto asegurará que cumpla con todas las especificaciones.

Configurar un entorno de simulación con MATLAB MATLAB, Simulink y otras potentes herramientas están disponibles para simular sistemas de control.

Simulaciones para probar el controlador PID Puede simular la interacción plant-controlador usando los modelos Simulink.

Análisis de resultados de simulación MATLAB tiene herramientas para analizar resultados de simulación. Estos incluyen el trazado de curvas de respuesta y la evaluación de métricas de rendimiento.

4. Optimización de laControlador PID

Para optimizar el rendimiento del PID, es necesario ajustar la ganancia y los valores de los parámetros.

Optimización de los parámetros PID para un mejor rendimiento Puede ajustar PID gain manualmente y ver el efecto en el system's performance.

Utilizando las herramientas de optimización de MATLAB MATLAB ofrece funciones de optimización como fmincon para optimizar las ganancias del controlador PID.

Un ejemplo de Control PID optimi. Considere usar fmincon para optimizar las ganancias en el control PID. Este es un ejemplo de código:

Matlab

% definir el costo funcionfunción = @(x) suma ((paso (G * PID (x(1), x(2), x(3))) - 1). − 2);

% optimizar el PID gainsinitial_gains = [1, 1, 1];optimized_gains = fmincon(cost_function, initial_gains);

% muestra el gainsdisp(' optimigains :');disp(optimized_gains);

5. aplicación

Aplicaciones del mundo Real de controladores PID diseñados en MATLAB Ejemplos incluyen el control de la temperatura de un horno Industrial, el mantenimiento de la velocidad de un Motor de cc, y la gestión del sistema de control de crucero de un vehículo.