PID Tuning Algorithm

Typical PID tuning objectives include:

Closed-loop stability — The closed-loop system

output remains bounded for bounded input.

Adequate performance — The closed-loop system

tracks reference changes and suppresses disturbances as rapidly as

possible. The larger the loop bandwidth (the frequency of unity open-loop

gain), the faster the controller responds to changes in the reference

or disturbances in the loop.

Adequate robustness — The loop design has enough

gain margin and phase margin to allow for modeling errors or variations

in system dynamics.

MathWorks® algorithm for tuning PID controllers

meets these objectives by tuning the PID gains to achieve a good balance

between performance and robustness. By default, the algorithm chooses

a crossover frequency (loop bandwidth) based on the plant dynamics,

and designs for a target phase margin of 60°. When you interactively

change the response time, bandwidth, transient response, or phase

margin using the PID Tuner interface, the algorithm computes

new PID gains.

For a given robustness (minimum phase margin), the tuning algorithm

chooses a controller design that balances the two measures of performance,

reference tracking and disturbance rejection. You can change the design

focus to favor one of these performance measures. To do so, use the DesignFocus option of pidtune at

the command line or the Options dialog

box in PID Tuner.

When you change the design focus, the algorithm attempts to

adjust the gains to favor either reference tracking or disturbance

rejection, while achieving the same minimum phase margin. The more

tunable parameters there are in the system, the more likely it is

that the PID algorithm can achieve the desired design focus without

sacrificing robustness. For example, setting the design focus is more

likely to be effective for PID controllers than for P or PI controllers.

In all cases, fine-tuning the performance of the system depends strongly

on the properties of your plant. For some plants, changing the design

focus has little or no effect.

matlab 中pid tuning,PID Tuning Algorithm相关推荐

  1. matlab中pid Tune控制器,基于MATLAB的PID控制器参数整定及仿真

    基于MATLAB的PID控制器参数整定及仿真 摘要:PID控制器结构和算法简单,应用广泛,但参数整定比较复杂,在此我探讨利用MATLAB实现PID参数整定及其仿真的方法,并分析比较比例.比例积分.比例 ...

  2. 用matlab微分先行设计,基于MATLAB的微分先行PID控制的设计与仿真

    第 34卷 第 1期 2014 年 1月 高 师 理 科 学 刊 Journal of Science of Teachers College and University Vo1.34 No.1 J ...

  3. 基于matlab模糊pid控制系统,基于MATLAB的模糊自适应PID控制器的设计

    [摘要]文章介绍了一种模糊自适应PID控制器的设计方法.利用MATLAB中的SIMULATE及Fuzzy工具箱,建立有效的模糊规则,完成PID参数在线自整定模糊控制系统的设计.其次,分别利用建立好的模 ...

  4. Matlab模拟仿真模糊PID(Fuzzy)

    研究项目 模糊PID(Fuzzy)的仿真测试 研究内容 本篇文章主要研究如何通过matlab软件实现模糊PID(Fuzzy)的仿真测试. 研究材料 matlab 2017a软件 基本概念和定义 模糊量 ...

  5. matlab平衡小车数学模型PID,自平衡小车控制系统设计.doc

    摘要:现在随着科技的不断发展,人类的生活水平正在不断的提高,但随之而来又有许多问题,比如环境污染,交通拥堵等一系列问题.自平衡车相对于传统代步工具具有更加环保,节约空间,成本低廉等优势,许多国家都在研 ...

  6. matlab simulink实现模糊pid对中央空调时延温度控制系统控制

    1.内容简介 matlab simulink实现模糊pid对中央空调时延温度控制系统控制 439-可以交流.咨询.答疑 2.内容说明 中央空调系统是一个复杂系统,其能耗占整个建筑能耗的50%以上,是耗 ...

  7. ANDROID 中UID与PID的作用与区别

    ANDROID 中UID与PID的作用与区别 PID:为Process Identifier, PID就是各进程的身份标识,程序一运行系统就会自动分配给进程一个独一无二的PID.进程中止后PID被系统 ...

  8. linux 查看进程id对应的路径,Linux中怎么通过PID号找到对应的进程名及所在目录方法...

    Linux中怎么通过PID号找到对应的进程名及所在目录方法 首先需要知道PID号,可以通过top命令获取. 然后我们可以用ps看以下大致信息(ps出来的信息个人觉得比较乱,不是很方便查找) [root ...

  9. 【飞行器】基于matlab四旋翼飞行器PID控制仿真【含Matlab源码 1277期】

    一.获取代码方式 获取代码方式1: 完整代码已上传我的资源:[飞行器]基于matlab四旋翼飞行器PID控制仿真[含Matlab源码 1277期] 点击上面蓝色字体,直接付费下载,即可. 获取代码方式 ...

最新文章

  1. 不若鸿蒙的意思,任正非说鸿蒙媲美iOS不用三年,华为若出鸿蒙手机你会买吗?...
  2. CAST 和 CONVERT的用法和区别
  3. Windows8 解决VMware与Hyper-V不兼容共存方法
  4. C语言中 sscanf 的用法
  5. mac 搭建php wamp,Linux,Windows,Mac平台php环境配置
  6. STM32F0308开发环境的选择--CooCox CoIDE篇
  7. Shell循环与结构化命令
  8. 计算机net use命令使用,网络命令net之net use应用
  9. Less入门与安装(转)
  10. @scheduled 执行一次_Spring Boot 定时任务 @Scheduled
  11. 我的J2EE成功之路:实战Ajax,JSP,Struts 2, Spring,Hibernate
  12. 网络1711班 C语言第七次作业批改总结
  13. Latex 公式左对齐
  14. 百度地图LV1.5实践项目开发工具类bmap.util.jsV1.3
  15. Android版本9华为,华为应用市场旧版本下载-华为应用市场老版v9.0.0.303 安卓版 - 极光下载站...
  16. 深入浅出WMS之出库流程解析
  17. java走棋_Java五子棋小游戏(控制台纯Ai算法)
  18. JZ73 翻转单词序列
  19. HTML旅游网页设计制作 DW旅游网站官网滚动网页 DIV旅游风景介绍网页设计与实现
  20. MySQL的analyze table和optimize table对表进行定期优化

热门文章

  1. “Node.js 包已不值得信任”
  2. 2022 年人工智能全球最具影响力学者榜单 AI 2000 正式发布
  3. 百度智能云知识中台,驱动产业智能化升级
  4. IDE 的未来在哪里?
  5. 祝贺 Java 走过创新的 25 年
  6. 苹果的廉价机,你也认为“真香”吗?
  7. 人工智能规模化落地还有哪些坑?阿里副总裁华先胜连麦详解!
  8. TIOBE 2 月编程语言排行榜:Objective-C 的出路在何方?
  9. 远程会议总卡顿?8 个“小白”办法一看就会!
  10. 我们如何通过 AI 模拟实现属于自己的清明上河图?