被控对象的传递函数:
低通滤波器为:
采样时间为1ms,噪声信号加在对象的输出端。
输出模型的变换参考下面:
%%参考给出网站
然后得到
y(k)+a1y(k−1)+⋅⋅⋅+any(n−k)=b0u(k)+b1u(k−1)+⋅⋅⋅+anu(n−k) y(k)+den1y(k−1)+⋅⋅⋅+denny(n−k)=num0u(k)+num1u(k−1)+⋅⋅⋅+numnu(n−k) y(k)=−den1y(k−1)−⋅⋅⋅−denny(n−k)+num0u(k)+num1u(k−1)+⋅⋅⋅+numnu(n−k)
通常分子的系数要大于分母的系数,即m<n
%PID Controller with Partial differential
clear all;
close all;
ts=0.001;
sys=tf(5.235e005,[1,87.35,1.047e004,0]); %%连续系统的模型
dsys=c2d(sys,ts,'z'); %%离散化
[num,den]=tfdata(dsys,'v'); %%得到离散化后的分子分母
u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;
y_1=0;y_2=0;y_3=0;
yn_1=0;
error_1=0;error_2=0;ei=0;
kp=0.20;ki=0.05;
sys1=tf([1],[0.04,1]); %Low Freq Signal Filter
dsys1=c2d(sys1,ts,'tustin');
[num1,den1]=tfdata(dsys1,'v');
f_1=0;
M=3; %%%选择的方式
for k=1:1:1000
time(k)=k*ts; %%输出的时间控制
yd(k)=20; %Step Signal %%希望的理想输出为20的阶跃信号
%Linear model
y(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2-den(4)*y_3+num(2)*u_1+num(3)*u_2+num(4)*u_3; %%线性模型
if M==1 %没有噪声信号
error(k)=yd(k)-y(k);
filty(k)=y(k);
end
n(k)=5.0*rands(1); %Noisy signal
yn(k)=y(k)+n(k);
if M==2 %No filter
filty(k)=yn(k);
error(k)=yd(k)-filty(k);
end
if M==3 %使用低通滤波器呀
filty(k)=-den1(2)*f_1+num1(1)*(yn(k)+yn_1);
error(k)=yd(k)-filty(k);
end
%I separation %%积分的隔离
if abs(error(k))<=0.8
ei=ei+error(k)*ts;
else
ei=0;
end
u(k)=kp*error(k)+ki*ei; %%计算输出
%----------Return of PID parameters------------
yd_1=yd(k);
u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);
y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=y(k);
f_1=filty(k);
yn_1=yn(k);
error_2=error_1;
error_1=error(k);
end
figure(1);
subplot(211);
plot(time,yd,'r',time,filty,'k:','linewidth',2);
xlabel('time(s)');ylabel('yd,y');
legend('Ideal position signal','Position tracking');
subplot(212);
plot(time,u,'r','linewidth',2);
xlabel('time(s)');ylabel('u');
figure(2);
plot(time,n,'r','linewidth',2);
xlabel('time(s)');ylabel('Noisy signal');
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