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pid控制的应用(pid的应用例子)

pid控制的应用(pid的应用例子)

主题文件:

内容:介绍PID控制;

资源:用Excel模拟;

影响:PID控制,知道P,I,D参数对Excel PID调节控制的影响;这就引入了“P参数”;

这一点:补充例子说明“P参数过大”引起“系统振荡”。

环境:Office excel

日期:2021年12月23日;

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回顾和主题描述:

在昨天写的一些描述中,传说和文字描述已经将这种道歉付诸实践;

根据前面的推导,很容易得到一个极端的结论:“P参数”可以快速逼近当前值PV和目标值SV,即使有稳定误差,也会增大“P参数”,从而减小很小的“最终误差”;

因此,在极端情况下,只要合理地或无限制地增加“P参数”,如果不考虑“I参数”或“D参数”就可以直接调整“P参数”,那么就可以直接实现“系统稳定”了?

当你刚开始接触概念的时候,你也想象过这种情况,因为你可以从概念中得到一种可能的理解;但在实践中,这个想法实现了,却很难或者很难实现;

因为有两点,

I)当“P参数”很大时,任何干扰都能极大地改变“控制量”;

Ii)当“P参数”足够大时,系统不能达到稳态;因为理论或实践上,“pv=sv”只有一个时刻,会有一个时刻。或者几次,会出现“PV=SV”;

Iii)、哪怕是一瞬间,“PV=SV”、“系统稳定性”、“P参数”的调整都会停止;但由于系统本身和外界环境不可避免的噪声,在噪声的影响下,会导致下次“PVSV”;此时,由于“PVSV”,“P参数”将进入下一轮调整;但是因为“P参数”很大,所以基本上会再次进入“PV=SV”的意外状态。即使进入了,也是马上换挡,马上进入下一个调整周期。

1.背景:

仍然是一个例子:

1.1.例1:假设p=0.5

假设“p=0.5”,稳态误差=0,外部扰动=0,波形如下:

1.2.例2:假设p=0.8

假设“p=0.8”,稳态误差=0,外部扰动=0,波形如下:

1.3.例3:假设p=1.0

假设“p=1.0”,稳态误差=0,外部扰动=0,波形如下:

1.4.例4:假设p=1.2

假设“p=1.2”,稳态误差=0,外部扰动=0,波形如下:

1.5.例5:假设p=1.4

假设“p=1.4”,稳态误差=0,外部扰动=0,波形如下:

1.6.例6:假设p=1.45

假设“p=1.45”,稳态误差=0,外部扰动=0,波形如下:

1.7:例7:假设p=1.8

假设“p=1.8”,稳态误差=0,外部扰动=0,波形如下:

2.总结:

7如余额所示,可能有三段:

I)当“P1.0”时,系统通常是稳定的;系统不会振荡;

Ii)当“P=1.2”时,系统将继续稳定并出现大的“超调制”,但系统不会失控进入振荡;

III)当“P1.4”时,系统最终变得不稳定,将直接进入振荡,甚至直接进入无序混沌,完全失控;

所以我想靠“P参数”的增加来稳定系统,这是很难实现的,很可能还有未知的危险。

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