多个控制算法在变负载下速度闭环控制效果对比

多个控制算法在变负载下速度闭环控制效果对比

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/LuoMuXiaoX/article/details/139271812

在控制系统领域，速度闭环控制是实现精确控制的关键技术之一。不同的控制算法在面对负载变化、噪声干扰和信号延时等实际工况时，其性能表现会有所不同。本文通过MATLAB仿真，对比了普通PID、模糊控制、滑模控制和自抗扰控制等算法在变负载条件下的控制效果，为实际工程应用提供了有价值的参考。

测试环境与数据来源

测试中使用的模型、参数全部来源于 MATLAB进阶讲解-第15讲 不同控制开放性讨论-普通PID-模糊控制Fuzzy-滑模控制SMC-自抗扰控制ADRC-陈诚电气_哔哩哔哩_bilibili。本人仅调整了模型中负载输入、反馈部分，用于测试算法的抗干扰性能，所有解释权归原up主 陈诚电气CELEC 所有。虽然原up主已公开了simulink文件，但是出于尊重，且本人修改地方不多，请需要的同学自己去原视频下方获取文件手动修改。也请多多为up主点赞投币，感谢其分享知识。

测试环境

simulink

原始阶跃响应曲线对比

变负载下速度曲线变化

由于速度变化相对整体而言并不大，这里放大了变化的部分，注意看纵轴比例尺。下图是对应的扭矩输入：

负载变化且加噪声

同样只关注速度的波动部分。下图为对应的扭矩输入(ps:噪声小的时候变化不明显，所以为了观察到影响，噪声只能加的大到信号都变形了)：

下面分别是对应噪声数据和扭矩输入数据：

速度反馈加噪声、负载变化且加噪声

总结

从以上数据来看，滑膜控制对反馈信号很敏感，不管是反馈信号的延时还有噪声。在参数没有调好的情况下滑膜控制容易输出高频信号。但是一般而言，在电机控制的实时系统中，传感器延时基本上都是固定值，它的噪声也往往不会这么大，真正容易波动且无法预测的噪声应该是在负载端。ps：使用滤波器对信号进行处理时，注意由此带来的信号延时。测试中，为了能显著看出差别，两种噪声和延时给的都很大，实际使用时要根据情况斟酌。

附图

以下就是我调整后的框图，对比原up主提供的框图，在上方增加了变化且可添加噪声的负载输入、下方是加入到反馈信号的噪声、中间加入了用于反馈信号的延时模块。在以上所有仿真过程中，除负载外，原框图中所有参数都没有进行任何变更。

最后再次感谢 陈诚电气CELEC 。

本文原文来自CSDN博客