内容发布更新时间 : 2024/6/4 0:22:46星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

球杆系统实验

实验一 小球位置的数据采集处理

一、实验目的：

学会用Simulink仿真与硬件连接并获得小球位置。 二、实验任务：

1、在MatLab Simulink中通过添加功能模块完成球杆系统模型的建立； 2、正确获得小球位置数据； 三、实验原理：

小球的位置通过电位计的输出电压来检测，它和IPM100的AD转换通道AD5相连，AD5(16位)的范围为0－65535，对应的电压为0－5V，相应的小球位置为0－400mm。

MatLab Simulink环境下的数据采集处理工具箱提供了强大的功能。可以编写扩展名为mdl的图形文件，采集小球的位置信号，并进行数字滤波。 四、实验设备及仪器： 1、球杆系统；

2、计算机MATLAB平台； 五、实验步骤：

将MatLab主窗口的Current Directory文本框设置为球杆控制程序的系统文件夹；在MatLab主窗口点击进入Simulink Library Brower窗口，打开工具箱Googol Education Products\\4. Ball & Beam\\A. Data Collection and Filter Design，运行Data Collection and Filter Design程序，确认串行口COM Port为1后，双击Start Real Control模块，打开数据采集处理程序界面；

已有的模块不需再编辑设置，其中Noise Filter1模块是专门设计的滤波器，用来抑制扰动。请参考以下步骤完成剩余部分： 1、添加、设置模块：

添加User-Defined Functions组中的S-Function模块，双击图标，设置name为AD5；parameters为20.

添加Math Operations组中的Gain模块，双击图标，设置Gain为0.4/65535.0. 添加Sinks组中的Scope模块，双击图标，打开窗口，点击(Parameters)，设置General页中的Number of axes为2，Time Range为20000，点击OK退出，示波器屏成双；分别右击双屏，选Axes properties，设置Y-min为0，Y-max为0.4. 2、连接模块：

顺序连接AD5、Gain、Noise Filter1、Scope模块，完成后的程序界面如图所示：

图1.1.1 完成后的数据采集处理程序界面

点击运行程序，双击Scope模块，显示滤波前后的小球位置-时间图，拨动小球在横杆上往返滚动，可得如下实验结果：

图1.1.2 小球位置的数据采集处理

六、实验总结

通过这个实验、我学会了球杆系统模型的建立以及小球位置的获取。由实验结果图可以看出，滤波后的波形更清晰，实验效果更好。

实验二 球杆系统的PID法控制

一、实验目的

学会用PID控制方法设计数字控制器。 二、实验要求 1、仿真部分

已知线性化球杆系统模型：

①假设P控制器KP＝3，阶跃输入幅值=0.2m，编写MATLAB仿真程序，仿真闭环系统的阶跃响应。

② 假设PD控制器KP = 6，KD = 6，阶跃输入幅值=0.2m，编写MATLAB仿真程序，仿真闭环系统的阶跃响应。

③假设PID控制器KP=10, KI=1, KD =10，阶跃输入幅值=0.2m，编写MATLAB仿真程序，仿真闭环系统的阶跃响应。 2、实验部分

①P控制实验。 ②PD控制实验。 ③PID控制实验。 三、实验设备 1、球杆系统；

2、计算机MATLAB平台； 四、实验原理

1、比例控制：是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。在实验中添加P控制器后，系统并不能稳定。改变Kp 的值后，系统还是不稳定的，可以看出，对于一个惯性系统，在P控制器作用下，可以使系统保持一个等幅振荡。

2、积分控制：积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。因此，比例+积分（PI）控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。

3、微分控制：微分项能预测误差变化的趋势，这样，具有比例+微分的控制器，就能够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严重超调。