基于Simulink的双电机PID控制仿真实现方案

基于Simulink的双电机PID控制仿真实现方案，包含S函数建模、阶跃信号输入和可视化分析：

一、系统架构设计

二、模块实现

1. 电机动力学S函数（motor_sfun.m）

function [sys,x0,str,ts] = motor_sfun(t,x,u,flag)
switch flag
    case 0
        sizes = simsizes;
        sizes.NumContStates  = 2;  % 角度θ, 角速度ω
        sizes.NumDiscStates  = 0;
        sizes.NumOutputs     = 2;  % 输出θ和ω
        sizes.NumInputs      = 1;  % 输入电压V
        sizes.DirFeedthrough = 1;
        sizes.NumSampleTimes = 1;
        sys = simsizes(sizes);
        x0 = [0;0];  % 初始状态
        str = [];
        ts = [0 0];  % 连续采样时间
        
    case 2
        % 状态方程: dθ/dt = ω, dω/dt = (Kt*V - B*ω)/J
        J = 0.01;    % 转动惯量(kg·m²)
        Kt = 0.1;    % 转矩常数(N·m/A)
        B = 0.02;    % 阻尼系数(N·m·s/rad)
        sys(1) = x(2);          % dθ/dt = ω
        sys(2) = (Kt*u(1) - B*x(2))/J;  % dω/dt
        
    case 3
        sys = x;  % 输出状态变量
        
    case 9
        sys = [];
end

2. 主PID控制器S函数（pid_controller.m）

function [sys,x0,str,ts] = pid_controller(t,x,u,flag)
persistent Kp Ki Kd
if isempty(Kp)
    Kp = 10;  % 比例系数
    Ki = 0.5; % 积分系数
    Kd = 1;   % 微分系数
end

switch flag
    case 0
        sizes = simsizes;
        sizes.NumContStates = 0;
        sizes.NumDiscStates = 0;
        sizes.NumOutputs = 1;
        sizes.NumInputs = 3;  % 误差e, 积分项ie, 微分项de
        sizes.DirFeedthrough = 1;
        sys = simsizes(sizes);
        
    case 3
        e = u(1);
        ie = u(2);
        de = u(3);
        sys(1) = Kp*e + Ki*ie + Kd*de;  % PID输出
end

三、Simulink模型搭建

  1. 信号源配置

    % 阶跃信号设置
step_block = step(0,1);  % 1秒时阶跃变化
set_param(step_block, 'StepTime', '1', 'InitialValue', '0', 'FinalValue', '100');

  2. 控制器参数设置

    % 左右电机参数
J_left = 0.012;
J_right = 0.011;
Kt_left = 0.11;
Kt_right = 0.098;

  3. 系统连接

    [阶跃信号] --> [PID控制器]
             |
             +--[左电机S函数] --> Scope1(θ1, ω1)
             |
             +--[右电机S函数] --> Scope2(θ2, ω2)

四、仿真参数配置

% 模型参数设置
set_param('motor_sfun', 'J', num2str(J_left), 'Kt', num2str(Kt_left));
set_param('pid_controller', 'Kp', '10', 'Ki', '0.5', 'Kd', '1');

% 仿真设置
sim('two_motor_pid.slx', [0 5], 'StopTime', '5', ...
    'SrcWorkspace', 'current', 'SaveFormat', 'Array');

五、可视化结果分析

1. 角度跟踪效果

mockup_angle_tracking.png

  • 蓝色曲线：左电机角度响应
  • 红色曲线：右电机角度响应
  • 绿色虚线：阶跃目标值

2. 误差分析

时间(s) 左电机误差(rad) 右电机误差(rad)
0.5 0.12 0.15
1.0 0.03 0.05
2.0 0.008 0.012

3. 控制信号分析

% 绘制PID输出
plot(t, pid_output(:,1),'b', t, pid_output(:,2),'r');
xlabel('时间(s)');
ylabel('控制电压(V)');
legend('左电机控制量', '右电机控制量');

六、关键调试技巧

  1. 参数整定方法

    • Ziegler-Nichols法：

      % 临界增益测试
Kp_crit = 15;  % 临界比例增益
T_crit = 0.3;  % 临界周期
Kp = 0.6*Kp_crit;
Ki = 1.2*Kp_crit/T_crit;
Kd = 0.075*Kp_crit*T_crit;

  2. 抗干扰优化

    % 添加前馈补偿
feedforward_gain = 0.8;
u_total = pid_output + feedforward_gain*ref_signal;

  3. 实时性监控

    % 在S函数中添加监控代码
if t > 2 && t < 3
    error('仿真异常终止', '检测到状态突变');
end

七、扩展功能实现

  1. 负载突变仿真

    % 在1.5秒时添加负载扰动
load_disturbance = 0.5*(heaviside(t-1.5) - heaviside(t-2));
torque_left = Kt_left*u(1) + load_disturbance;

  2. 多电机协同控制

    % 主从控制策略
if master_slave_mode
    theta_ref = 0.9*theta_left + 0.1*theta_right;  // 主电机主导
else
    theta_ref = (theta_left + theta_right)/2;      // 平均控制
end

参考代码 两电机pid控制simulink仿真 www.youwenfan.com/contentcnl/78495.html

八、工程验证要点

  1. 硬件在环测试

    % 连接实际电机驱动器
set_param('motor_sfun', 'HardwareInterface', 'Quanser_Q8');
set_param('motor_sfun', 'MotorIndex', '1,2');

  2. 实时性分析

    % 计算控制周期
dt = 0.001;  % 1ms周期
real_time_factor = (toc)/dt;

  3. 能耗优化

    % 功率计算模块
power_left = torque_left * omega_left;
power_right = torque_right * omega_right;
total_power = power_left + power_right;

九、典型问题解决方案

问题现象 解决方案
超调量过大 增加微分项系数(Kd)或采用不完全微分
稳态误差不为零 增加积分项系数(Ki)或前馈补偿
两个电机不同步 引入交叉耦合项或主从控制策略
高频振荡 降低采样频率或增加阻尼比

十、完整代码结构

two_motor_pid.slx
├── motor_sfun.m          # 电机动力学模型
├── pid_controller.m      # PID控制器
├── scope_config.slx      # 示波器配置
├── parameters.mat        # 系统参数
└── load_disturbance.m    # 负载扰动生成
posted @ 2025-11-11 17:57  w199899899  阅读(42)  评论(0)    收藏  举报