1.3 仿真结果分析
从图中可看出，超调量约为1.9％﹤10％，上升时间4s，稳态误差很小，调节时间53s。仿真结果说明采用PID算法可以十分有效的减少甚至消除稳态。
2 Smith预估控制算法的设计及分析
2.1 算法简介
Smith预估控制法是一个与对象并联的“预估补偿模型”的纯滞后补偿方法，使得控制对象为扣除纯滞后的对象。已知纯滞后负反馈控制系统，其中
e?3s其中D(s)为调节器传递函数，G(s)?为对象传递函数。
10s?1Smith预估控制原理是：与D(s)并接一个补偿环节，用来补偿被控制对象中的纯滞后环节部分。这个补偿环节称为预估器，其传递函数为Gp?s?1?e???s?，?为纯滞后时间。
本设计中纯滞后补偿的数字控制器由两部分组成：一部分是数字PID控制器（由D?s?离散化得到）；一部分就是预估器。 Smith纯滞后补偿的计算机控制系统为:
5 / 11
上图所示ZOH为零阶保持器，
2.2 PID控制仿真模型
整定好的PID参数的系统输出阶跃响应图
6 / 11
2.3 仿真结果分析
从图中看出，调节时间45s，稳态误差趋近于零，超调很小。仿真结果说明采用Smith算法课显著减小超调，也可做到很小的稳态误差。
3 大林算法的设计及分析
3.1 算法简介
在本设计中，被控对象含有较大的纯滞后特性。被控对象的纯滞后时间?使系统的稳定性降低，动态性能变坏，如容易引起超调和持续的振荡。对象的纯滞后特性给控制器的设计带来困难。一般的，当对象的滞后时间?与对象的惯性时间常数Tm之比超过0.5时，采用常规的控制算法很难获得良好的控制性能。因此，具有纯滞后特性对象属于比较难以控制的一类对象，对其控制需要采用特殊的处理方法。
7 / 11
大林算法的设计目标是使整个闭系统所期望的传递函数相当于一个延迟环节和一个惯性环节相串联，并希望整个闭环系统的滞后时间和被控对象的纯滞后时间相同。所以有相关知识得到整个闭环系统的闭环传递函数为：
1?e?Tse?NTs(1?e?T/?)z?(N?1)W(s)??[]? ?T/?s?s?11?ez?1由此，可得出达林算法所设计的控制器D（z）为：
W(z)(1?e?T/?)z?(N?1) D(z)? ??T/??1?T/??(N?1)[1?W(z)]G(z)[1?ez?(1?e)z]G(z)因为
k(1?e?Ts)e?NTsk(1?e?T/?)z?(N?1)1?e?Ts G(z)??[ G0(s)]??[]?ss(?1s?1)1?e?T/?z?1于是得到数字控制器为
D(z)?W(z)
[1?W(z)]G(z)（1-e?T/?)z?(N?1) ? ?T/??1?T/??(N?1)[1?ez?(1?e)z]G(z)又因为在纯滞后的一阶惯性环节组成的系统中，数字控制器输出对输入的脉冲传递函数不存在复实轴上的极点，这种系统不存在振铃现象。
3．2 大林算法仿真模型
8 / 11
相关推荐：
loading