当前位置: 首页 > java >正文

控制建模matlab练习10:滞后补偿器

此练习主要是:关于滞后补偿器。
①滞后补偿器作用;
②不同滞后补偿器的效果;

一、为什么使用滞后补偿器

  • 滞后补偿器:主要用于改善系统的稳态误差
  • 滞后补偿器设计思路:同时为系统增加一个极点和零点,与超前补偿器不同的是,滞后补偿器的极点的位置比零点更加靠近虚轴;
  • 选取两组不同滞后补偿器,如图所示;
  • 因为,两组滞后补偿器,零点极点的比值是一致的,所以改善稳态误差的效果是一致的;但是,由于位置很不同,所以对系统的瞬态响应有很大影响。
    滞后补偿器系统
  • 在matlab中,绘制对应的根轨迹,以及闭环系统的单位阶跃响应
  • 代码如下:
clc;clear;close all;
%% 定义G(s)
s = tf('s');
G_s = 1/((s+1)*(s+3));
K = 2;
t = 0:0.1:20;
%% 绘制原传递函数根轨迹及其响应
subplot(3,2,1);
rlocus(G_s);
title('原系统根轨迹');
subplot(3,2,2);
sys_1 = feedback(K*G_s, 1);
step (sys_1,t);
title('原系统单位阶跃响应');%%%% 定义补偿器C1(s)
sz = -5;
sp = -1;
C1_s = (s-sz)/(s-sp);
%% 使用补偿器C1(s)后的根轨迹及其响应
subplot(3,2,3);
rlocus(G_s*C1_s);
title('增加滞后补偿器C1系统根轨迹');
subplot(3,2,4);
sys_2 = feedback(K*G_s*C1_s, 1);
step (sys_2,t);  
title('增加滞后补偿器C1系统单位阶跃响应');%%%% 定义补偿器C2(s)
sz = -0.5;
sp = -0.1;
C2_s = (s-sz)/(s-sp);
%% 使用补偿器C1(s)后的根轨迹及其响应
subplot(3,2,5);
rlocus(G_s*C2_s);
title('增加滞后补偿器C2系统根轨迹');
subplot(3,2,6);
sys_3 = feedback(K*G_s*C2_s, 1);
step (sys_3,t);  
title('增加滞后补偿器C2系统单位阶跃响应');

二、运行结果及分析

1、从原系统图:

  • 原系统单位阶跃响应,最终将系统稳定在0.4左右,所以稳态误差是1-0.4=0.6;

2、增加补偿器C1系统图:sz=-5;sp=-1

  • 增加C1补偿器系统单位阶跃响应,最终将系统稳定在0.8左右,所以稳态误差是1-0.8=0.2;
  • 当增加C1:sz=-5;sp=-1;此时完全改变了原因系统的根轨迹方向,因此,此时的单位阶跃响应就会与原系统很不同;

3、增加补偿器C2系统图:sz=-0.5;sp=-0.1

  • 增加C2补偿器系统单位阶跃响应,最终将系统稳定在0.8左右,所以稳态误差是1-0.8=0.2;
  • 当增加C2:sz=-0.5;sp=-0.1;此时只是增加了一条由x=-0.1指向x=-0.5的根轨迹,对原来根轨迹影响比较小,当前根轨迹还很一致,只是增加一条距离虚轴很近的根轨迹,因此,此时的单位阶跃响应就会与原系统比较类似;

4、总体来看

  • 发现,增加C1和C2滞后补偿器,最后的曲线截然不同。

  • 当增加C1滞后补偿器,就完全不同了,sz=-5;sp=-1;这对零极点就完全改变原有根轨迹的形态了,所以响应也就完全不同。

  • 当增加C2滞后补偿器,可以看出,从0上升到0.4的过程,几乎和原系统一致,只是从0.4之后,再通过sz=-0.5;sp=-0.1;这对零极点来修正稳态误差。

滞后补偿器的运行结果

学习来源:《控制之美》[卷1],王天威

http://www.xdnf.cn/news/17006.html

相关文章:

  • sqli-labs:Less-25关卡详细解析
  • Go语法:闭包
  • 【银行测试】银行票据项目业务+票据测试点分析(二)
  • Android 之 网络通信(HTTP/TCP/UDP/JSON)
  • LeetCode Hot 100,快速学习,不断更
  • MySQL连接算法和小表驱动大表的原理
  • Parcel 使用详解:零配置的前端打包工具
  • 力扣经典算法篇-39-有效的数独(二维数组和三维数组的应用)
  • 机器学习第三课之逻辑回归(三)LogisticRegression
  • 【Linux】linux基础开发工具(三) 版本控制器Git、调试器 - gdb/cgdb使用、一些实用的调试技巧
  • 关于逻辑回归的相关知识大全
  • 【数据分享】南京诗歌文学地理数据集(获取方式看文末)
  • Mongo索引
  • SpringBoot项目数据脱敏(自定义注解)
  • PPT自动化 python-pptx - 10 : 表格(tables)
  • kotlin kmp 跨平台环境使用sqldelight
  • 【从零开始速通C语言1】 - 汇编语言1
  • 【前端安全】聊聊 HTML 闭合优先级和浏览器解析顺序
  • 《嵌入式数据结构笔记(一):数据结构导论与链表》
  • Libevent(5)之使用教程(4)工具
  • 对接古老系统的架构实践:封装混乱,走向有序
  • 《从原理到实践:MySQL索引优化与SQL性能调优全解析》
  • Axios介绍
  • 达梦数据库备份与还原终极指南:从基础到增量策略实战
  • k8s+isulad 国产化技术栈云原生技术栈搭建4-添加worker节点
  • 使用Database Navigator插件进行连接sqlite报错invalid or incomplete database
  • 新电脑上GitHub推送失败?全面排查与解决指南
  • 力扣经典算法篇-41-旋转图像(辅助数组法,原地旋转法)
  • 基于深度学习的医学图像分析:使用变分自编码器(VAE)实现医学图像生成
  • 华为智能家居与Spring人工智能