该文转自博客园: https://www.cnblogs.com/kui-sdu/p/9048534.html %PID Controller clear, clc, close all; ts=0.001; %采样时间=0.001s sys=tf(5.235e005,[1,87.35,1.047e004,0]); %建立被控对象传递函数 dsys=c2d(sys,ts,'z'); %把传递函数离散化 [num,den]=tfdata(dsys,'v'); % 离散化后提取分子.分母 u_1=0

UVW平台运动控制算法以及matlab仿真   最近公司同事因为对某视觉对位平台的运动控制算法有疑问,所以来请教我.由于我也是第一次接触到UVW自动对位平台(也可以叫XXY自动对位平台),于是找了一些资料学习一下,大概了解了运动模式后,使用matlab模拟了此平台,并验证了UVW平台资料提供的运动控制算法的正确性. 一.UVW平台介绍 1.这是一种可以实现以平面上任意一点为中心,进行旋转运动的装置,并可沿着任意的方向平移.2.此平台和视觉CCD纠偏系统对接在一起,可以很快完成高精度的纠偏工作,重

PID算法简单剖析如下: 1.首先我们来看一下PID系统的基本组成模块: 如图所示,图中相关参数的表示如下: r(t):系统实际上需要的输出值,这是一个标准值,在我们设定了之后让这个系统去逼近的一个值(随时间变化的原因是,我们对系统的需求不同才会改变!) y(t):系统当前的输出值,这个值应该需要趋近于我们设定的值,当我们没有增加PID控制模块之前,它是由被控对象通过r(t)输入直接产生的. e(t):系统由于某些扰动,导致的系统产生的偏差,实际输出的值和想要设定的初始值r(t)的差值. u(t

参考: PID控制器开发笔 浅谈位置式PID 专家PID控制在快速系统中的仿真及应用(这篇了论文介绍的积分分离PID.专家PID(脚本实现和simulink实现)很详细) PID控制算法的C语言实现一 PID算法原理 在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一,是当之无愧的万能算法,如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程,对于一般的研发人员来讲,应该是足够应对一般研发问题了,而难能可贵的是,在我所接触的控制算法当中,PID控制算法又是最简单,最能体现反馈思想的控制算法,可谓经典中的

1.matlab模糊控制工具箱:http://blog.csdn.net/gameboy12615/article/details/6367459 2.书籍:先进PID控制MATLAB仿真/刘金琨著 3.http://blog.sina.com.cn/s/blog_824188eb0102wflu.html 一.模糊控制 1. 模糊控制器的组成: 模糊化:主要作用是选定模糊控制器的输入量,并将其转换为系统可识别的模糊量 对输入量进行满足模糊控制需求的处理: 对输入量进行尺度转换: 确定个输入量的

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我

MATLAB仿真过程中,编写MATLAB代码的时候犯了很多错误,做了很多蠢事.记录下自己犯错的点点滴滴,并引以为戒.使用MATLAB版本为2014a,以下内容如有不当还请指正. 1. 仿真开始前清理工作区 工作区存在的变量可能会对脚本运行产生影响,故代码(脚本)开头需要添加如下命令 clc;clear all;close all; 2. 养成良好的变量.函数命名习惯 MATLAB中有很多内置的常量.函数等.写代码的时候不能够随意命名,以防造成不必要的麻烦.譬如在循环时不应该使用i,j变量,在MA

增量式PID控制算法 量式PID控制算法 2009-07-18 10:33 (转载 出处blog.ednchina.com/tengjingshu )blog.ednchina.com/tengjingshu/211739/message.aspx# 当执行机构需要的不是控制量的绝对值,而是控制量的增量(例如去驱动步进电动机)时,需要用PID的“增量算法”. 增量式PID控制算法可以通过(2-4)式推导出.由(2-4)可以得到控制器的第k-1个采样时刻的输出值为: (2-5) 将(2-4)与(2

根据老师的安排,对于极化码的了解从仿真开始. 仿真的手段有很多种.可以利用C,C++,matlab等进行仿真的实现.其中matlab由于具有强大的函数库,和壮观的矩阵运算能力,被(我们老师课题组)看中了. 理由是,matlab的语法非常简单,接近自然语言.优秀的绘图能力,让其他软件自愧不如.还有众多的工具箱,功能强大到令人发指.当然非要用C来仿真也是可以的.但试想一个简单的函数,matlab只需要调用一下就好了,C语言怕是要自己动手写两行,何必自找麻烦呢. 话不多说,等下,我再说最后一句,本人研

PID控制算法是工业界使用极其广泛的一个负反馈算法,相信这个算法在做系统软件时也有用武之处,这里摘录了知乎上的一篇文章,后面学习更多后自己总结一篇 以下为原文: PID控制应该算是应用非常广泛的控制算法了.小到控制一个元件的温度,大到控制无人机的飞行姿态和飞行速度等等,都可以使用PID控制.这里我们从原理上来理解PID控制. PID(proportion integration differentiation)其实就是指比例,积分,微分控制.先把图片和公式摆出来,看不懂没关系.(一开始看这个算法

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我

PID控制算法 四轴如何起飞的原理 四轴飞行器的螺旋桨与空气发生相对运动,产生了向上的升力,当升力大于四轴的重力时四轴就可以起飞了. 四轴飞行器飞行过程中如何保持水平: 我们先假设一种理想状况:四个电机的转速是完全相同的 是不是我们控制四轴飞行器的四个电机保持同样的转速,当转速超过一个临界点时(升力刚好抵消重力)四轴就可以平稳的飞起来了呢? 答案是否定的,由于四个电机转向相同,四轴会发生旋转.我们控制四轴电机1和电机3同向,电机2电机4反向,刚好抵消反扭矩,巧妙的实现了平衡: 实际上由于电机和螺

本节是PID控制算法的C语言实现系列的最后一节,前面8节中,已经分别从PID的实现到深入的过程进行了一个简要的讲解,从前面的讲解中不难看出,PID的控制思想非常简单,其主要问题点和难点在于比例.积分.微分环节上的参数整定过程,对于执行器控制模型确定或者控制模型简单的系统而言,参数的整定可以通过计算获得,对于一般精度要求不是很高的执行器系统,可以采用拼凑的方法进行实验型的整定. 然而,在实际的控制系统中,线性系统毕竟是少数,大部分的系统属于非线性系统,或者说是系统模型不确定的系统,如果控制精度要求

在PID控制算法的C语言实现九中,文章已经对模糊PID的实质做了一个简要说明.本来打算等到完成毕业设计,工作稳定了再着力完成剩下的部分.鉴于网友的要求和信任,抽出时间来,对模糊PID做一个较为详细的论述,这里我不打算做出仿真程序了,但就基本概念和思路进行一下说明,相信有C语言基础的朋友可以通过这些介绍性的文字自行实现.这篇文章主要说明一下模糊算法的含义和原理. 实际上模糊算法属于智能算法,智能算法也可以叫非模型算法,也就是说,当我们对于系统的模型认识不是很深刻,或者说客观的原因导致我们无法对系统

(1)微分先行PID控制算法 微分先行PID控制的特点是只对输出量yout(k)进行微分,而对给定值rin(k)不进行微分.这样,在改变给定值时,输出不会改变,而被控量的变化通常是比较缓和的.这种输出量先行微分控制适用于给定值rin(k)频繁升降的场合,可以避免给定值升降时引起系统振荡,从而明显地改善了系统的动态特性 (2)不完全微分PID控制算法 在PID控制中,微分信号的引入可改善系统的动态特性,但也易引进高频 干扰,在误差扰动突变时尤其显出微分项的不足.若在控制算法中加入低通滤波器,则可使

变积分PID可以看成是积分分离的PID算法的更一般的形式.在普通的PID控制算法中,由于积分系数ki是常数,所以在整个控制过程中,积分增量是不变的.但是,系统对于积分项的要求是,系统偏差大时,积分作用应该减弱甚至是全无,而在偏差小时,则应该加强.积分系数取大了会产生超调,甚至积分饱和,取小了又不能短时间内消除静差.因此,根据系统的偏差大小改变积分速度是有必要的. 变速积分的基本思想是,设法改变积分项的累加速度,使其与偏差大小相对应:偏差越大,积分越慢:反之则越快,有利于提高系统品质. 设置系数f

本系列是转载............. 全部的程序有一个共同点:就是我没认真去调pid的参数 在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一,是当之无愧的万能算法,如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程,对于一般的研发人员来讲,应该是足够应对一般研发问题了,而难能可贵的是,在我所接触的控制算法当中,PID控制算法又是最简单,最能体现反馈思想的控制算法,可谓经典中的经典.经典的未必是复杂的,经典的东西常常是简单的,而且是最简单的,想想牛顿的力学三大定律吧,想想爱因斯坦的质能方程吧,何等的

上面一篇文章讲了一下PID算法中的三个常量大致的在PID算法中起的一个作用,但在实际的使用中,究竟应该如何调节(或者用更加专业的话说是整定)PID控制算法的三个.首先可以将KP,KI,KD三个常量全部设为一,观察一下系统的调节情况是不是过快.大致确定输出控制量的结果需要右移多少位来做最终的控制量.然后将KI,KD设为0,KP从0一直逐渐增加试探,直到被控制量有一定超调,且有一定的小震荡.此时kp算调节到差不多了.我们可以继续调节Ki,通过增大Ki使被控制量最终平稳下来的值尽可能是我们设定的值.积

由于是第一篇博客,想先说点废话,其实自己早就想把学到的一些东西总结成文章随笔之类的供自己复习时查看的了.但是一是觉得自己学的的不够深入,总结也写不出什么很深刻的东西:二是觉得网上也有海量的资料了,需要时查一查根本不需要自己写.但是恰恰也是网上的资料过于庞大,良莠不齐,导致每次都如海水一样的知识涌入脑中,最后也如走马观花一般了了看下,知识吸收率低的惊人.现在也准备改变一下观念,尽量把自己学过的东西归纳整理,以随笔的形式发出来,可能有些地方我还不能理解作者的做法,我也会记录出来,懂的地方解释清楚,不

关于OFDM系统的MATLAB仿真实现的第二篇随笔,在第一篇中,我们讨论的是信号经过AWGN信道的情况,只用添加固定噪声功率的高斯白噪声就好了.但在实际无线信道中,信道干扰常常是加性噪声.多径衰落的结合.今天我们准备再进一步,让信号经过多径瑞利衰落信道.在这种信道条件下,信号具体是怎么怎么变化的呢?下面将讲解系统仿真的各个部分以及实现多径衰落的方法. 注意:为了整个系统的完整性,第一篇随笔中的每个步骤这里也都又写了一遍,但省略了补充知识部分,在第一篇的基础上添加了实现多径衰落的部分.想要看信噪比

一直没搞明白TI 的Instaspin的SVPWM实现原理,最后只能在Matlab里仿真看看输出波形是不是和普通的SVPWM实现输出的波形一样,用M文件实现,下面是代码: clear all; theta = 0:1:360; vd = 0.0; vq = 1.15; Valpha = zeros(size(theta)); Vbeta = zeros(size(theta)); Vx = zeros(size(theta)); Vy = zeros(size(theta)); Vz = zer