怎么用matlab把传递函数转成差分方程
已有 582 次阅读 2012-2-10 17:33 |系统分类:科研笔记|关键词:方程 函数 matlab
以下是PID控制的部分代码(matlabm文件):
ts=0.001;采样时间=0.001s
sys=tf(400,[1,50,0]);建立被控对象传递函数
dsys=c2d(sys,ts,'z');把传递函数离散化(问题1
[num,den]=tfdata(dsys,'v');离散化后提取分子、分母

rin=1.0;输入为阶跃信号
u_1=0.0; u_2=0.0; 什么东西的初始状态(问题2
y_1=0.0; y_2=0.0; 是不是输出的初始状态
error_1=0;初始误差
x=[0 0 0]';PID3个参数Kp Ki Kd组成的数组
p=100;仿真时间100ms


for k=1:1:p
r(k)=rin;
u(k)=kpidi(1)*x(1)+kpidi(2)*x(2)+kpidi(3)*x(3)

if u(k)>=10
u(k)=10;
end

if u(k)<=-10
u(k)=-10;
end

yout(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2+num(2)*u_1+num(3)*u_2;(问题3
error(k)=r(k)-yout(k);


%返回pid参数
u_2=u_1;u_1=u(k);
y_2=y_1;y_1=yout(k);

x(1)=error(k);
x(2)=(error(k)-error_1)/ts;
x(3)=x(3)+error(k)*ts;

error_2=error_1;
error_1=error(k);
end
问题1:把传递函数离散化[SYSD,G]=C2D(SYSC,Ts,METHOD)这里面的method有好多种,而且用的method不一样得出的结果也不一样,这些参数究竟有什么区别?
问题2:这些是不是PID控制器输出的初始状态,“rin--①--PID控制器--②--被控对象--③---”
是不是就是上面的地方的信号值?
问题3(关键问题):这个式子是怎么得出来的?从传递函数得出差分方程是个什么步骤,要具体点的或者给本参考书。
又如:在《先进PID控制MATLAB仿真(第二版)》P146 被控对象G(s)=133/(s^2+25s),采样时间为1ms,采用z变换进行离散化,经过z变换后的离散化对象为yout(k)-den(2)yout(k-1)—den(3)yout(k-2)num(2)u(k-1)+num(3)u(k-2)(实在是搞不明白怎么来的)
问题4:不是线性的对象可不可以写成差分方程的形式,比如G(s)=20e^(-0.02s)/(1.6s^2+4.4s+1)带了个纯延迟的该怎么弄。或者换成个3阶对象怎么写成差分方程
最佳答案
1c2d:假设在输入端有一个零阶保持器,把连续时间的状态空间模型转到离散时间状态空间模型。
[SYSD,G]=C2D(SYSC,Ts,METHOD)里面的method包括:
zoh 零阶保持, 假设控制输入在采样周期内为常值,为默认值。
foh 一阶保持器,假设控制输入在采样周期内为线性。 tustin 采用双线性逼近。
matched 采用SISO系统的零极点匹配法
2、只有U_12处的初始状态值,而U_2是用来传递U(k)的,所以U_2U_1在下一个ts时间内的值
3、从差分方程获取传递函数:
y(k)+a1(k-1)+……+an(k-n)=b0x(k)+b1x(k-1)+……+bmx(k-m)在零初始条件下对,对方程两边进行Z变换,得到该系统的脉冲传递函数G(Z)=Y(Z)/X(X)=[b0z^m+b1z^(m-1)+……+bm]/[z^n+a1z^(n-1)+……an] 其中mn
或等效形式G(Z)=Y(Z)/X(X)=[b0+b1z^(-1)+……+bmz^(-m)]/[1+a1z^(-1)+……anz^(-n)] 其中mn

从脉冲传递函数到差分方程
G(Z)=Y(Z)/X(X)=[b0+b1z^(-1)+……+bmz^(-m)]/[1+a1z^(-1)+……anz^(-n)] 其中mn 交叉相乘得Y(Z)[1+a1z^(-1)+……anz^(-n)]=X(X)[b0+b1z^(-1)+……+bmz^(-m)]X(z)Y(z)进行z逆变换的到差分方程y(k)+a1y(k-1)+……+any(k-n)=b0x(k)+b1x(k-1)+……+bmx(k-m)
218.6.168.52/wlxt/ncourse/jsjkzjs/web/ppt/ch4.files/frame.htm
4、纯延迟系统G(s)=20e^(-0.02s)/(1.6s^2+4.4s+1)
num=[20];
den=[1.6 4.4 1];用subplot函数
sys=tf(num,den,'inputdelay',0.02)

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