《计算机控制技术》实验指导书Word格式.docx
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信息工程
先修课程:
数字电子技术、微机原理、C语言程序设计等。
选用教材:
微型计算机控制技术
一、实验目的:
通过实验环节,学生应进一步巩固和加深对计算机控制技术这门课程基本知识的理解,提高综合运用所学知识,独立进行编程和计算机控制实验的能力。
二、实验意义:
实验一A/D和D/A转换实验
一、实验目的:
1、本实验说明A/D和D/A的工作原理。
2、掌握原理的基础上用编程方法实现A/D和D/A转换。
3、掌握编程及实际调试的方法。
二、实验所需部件:
x86系列兼容计算机,MATLAB软件。
三、实验要求:
1、弄清A/D,D/A转换的工作原理。
2、输入数字量,进行D/A、A/D转换,记录输出转换后的模拟量值。
3、记录实验曲线,观察结果。
四、实验步骤:
1、根据实验原理对D/A、A/D转换进行软件仿真。
2、编写转换程序,实验过程中进行调试。
3、观察记录输出的结果,与理论计算值相比较。
五、实验报告
记录输出数据和图表并分析实验结果。
(1)实验程序
clc;
closeall;
clearall;
a=4;
f0=0.02;
L=50;
n=1:
(L-1);
x=a.*cos(2.*pi.*f0.*n);
bit=5;
range=2^5;
plot(x);
interval=(a*2)/(range-1);
partition=[-a:
interval:
a];
interval2=(a*2)/(range)
codebook=[-a:
interval2:
title('
A/D转换'
);
[indexquantized]=quantiz(x,partition,codebook);
plot(n,x,'
x'
n,quantized,'
.'
legend('
Originalsignal'
'
Quantizedsignal'
%index为输出5bit输出数字信号
%下面从index到output
output=(index-16)/4;
figure;
plot(n,x,n,output);
D/A转换'
Outputsignal'
(2)实验结果
实验二控制系统数据处理实验
1、学习使用MATLAB命令对控制系统进行仿真的方法。
2、掌握对系统中数据进行处理的方法以及数字滤波技术。
1、建立如下图所示一阶系统控制模型并进行系统仿真。
2、数字滤波技术在控制系统中的实现。
3、记录实验结果并分析。
1、根据实验要求建立一阶系统控制模型。
2、编写程序,实验过程中数字滤波。
3、观察记录输出的结果。
实验三PID参数整定实验
1、研究PID控制器参数对系统稳定性及过渡过程影响。
2、研究采样周期T对系统特性影响。
3、研究I型系统及系统稳定误差。
三、实验内容:
系统结构如图3.1所示。
图3.1系统结构图
图3.2开环系统结构图1(接地电阻1K)
开环系统的模拟电路图如图3.2和图3.3所示,其中图3.2对应Gp1(s),图3.3对应Gp2(s)。
图3.3开环系统结构图2((接地电阻5K)
被控对象Gp1(s)为“0型”系统,采用PI控制或PID控制,可使系统变为“I型”系统,被控对象Gp2(s)为“I型”系统,采用PI控制或PID控制,可使系统变为“II型”系统。
当r(t)=1(t)时(实际是方波),研究其过渡过程。
1、启动计算机,运行MATLAB软件。
2、使用MATLAB/Simulink进行仿真实验。
3、输入参数Kp,Ki,Kd(参考值Kp=1,Ki=0.02,Kd=1)。
4、参数设置完成,点击确认后观察响应曲线。
若不满意,改变Kp,Ki,Kd的数值和与其相对应的性能指标σp﹑ts的数值。
5、取满意的Kp,Ki,Kd值,观察有无稳态误差。
6、重复3-5步骤。
7、计算Kp,Ki,Kd取不同的数值时,对应的σp﹑Ts的数值,测量系统的阶跃响应曲线,及时域性能指标,记入下表中:
系统的时域性能指标
参数
Kp
Ki
Kd
σp
Ts
1
0.02
617
985
1.5
308
724
2
276
656
0.03
285
688
0.04
415
1104
实验程序
ts=0.001;
sys=tf(523500,[187.35104700]);
dsys=c2d(sys,ts,'
z'
[num,den]=tfdata(dsys,'
v'
u_1=0;
u_2=0;
u_3=0;
y_1=0;
y_2=0;
y_3=0;
x=[0,0,0]'
;
x2_1=0;
kp=0.6;
ki=0.03;
kd=0.01;
error_1=0;
fork=1:
1:
500time(k)=k*ts;
rin(k)=1.0;
%给出阶跃信号u(k)=kp*x
(1)+kd*x
(2)+ki*x(3);
ifabs(x
(1))>
0.8%Rule1u(k)=0.45;
elseifabs(x
(1))>
0.4u(k)=0.40;
0.2u(k)=0.12;
0.01u(k)=0.1;
endifx
(1)*x
(2)>
0|(x
(2)==0)%Rule2ifabs(x
(1))>
=0.05u(k)=u_1+2*kp*x
(1);
elseu(k)=u_1+0.4*kp*x
(1);
endendif(x
(1)*x
(2)<
0&
x
(2)*x2_1>
0)|(x
(1)==0)%Rule3u(k)=u(k);
endifx
(1)*x
(2)<
x
(2)*x2_1<
0%Rule4ifabs(x
(1))>
=0.05u(k)=u_1+2*kp*error_1;
elseu(k)=u_1+0.6*kp*error_1;
endendifabs(x
(1))<
=0.001%Rule5u(k)=0.5*x
(1)+0.01*x(3);
end%Restrictingtheoutputofcontrollerifu(k)>
=10u(k)=10;
endifu(k)<
=-10u(k)=-10;
end%linearmodelyout(k)=-den
(2)*y_1-den(3)*y_2-den(4)*y_3+num
(1)*u(k)+num
(2)*u_1+num(3)*u_2+num(4)*u_3;
error(k)=rin(k)-yout(k);
%ReturnofPIDparametersu_3=u_2;
u_2=u_1;
u_1=u(k);
y_3=y_2;
y_2=y_1;
y_1=yout(k);
x
(1)=error(k);
%Calculatingpx2_1=x
(2);
x
(2)=(error(k)-error_1)/ts;
%CalculatingDx(3)=x(3)+error(k)*ts;
error_1=error(k);
%CalculatingIendfigure
(1);
plot(time,rin,'
b'
time,yout,'
r'
xlabel('
time(s)'
ylabel('
rin,yout'
figure
(2);
plot(time,rin-yout,'
error'
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