如何在matlab里进行pid整定

1、打开matlab2009，新建一个模型文件。

2、点击“开始”->"Simulink"->“Library Browser”，打开simulink库。

3、在“Simulink Library Browser”的库列表中找到“Simulink Extras”，点击右侧的“Additional Linear”。

4、将Additional Linear的“PID Controller”和“TransferFon”添加到模型编辑区域。

5、将所有模型按图中方式连接，注意只有连接的线是实心黑线才表示连接成功，如果是红色的虚线，那么最粗暴的方式是删掉它重新连。

6、这里的sum反馈的符号是一个+，也就是说这是一个正反馈，但是我们pid一般都是负反馈，所以需要改一下反馈的符号。双击sum切换到sum的属性对话框，将List of signs由++改为--，则下面的+会变成减。

7、点击执行按钮，然后双击Scope，切换到显示界面，出现熟悉的pid输出波形。

8、双击pid控件可以调整PID的三个基本参数，Proportional（比例常数），Integral（积分常数），Derivative（微分常数）。

方法/步骤

1

打开matlab，在主工具栏找到应用程序一栏，打开PID调节器选项

2

输入模型

在输入模型栏，点击export输入需要调节的模型。

3

选择控制的类型

选择具体的控制类型，如P、PI、PID、PIDF等，根据需求选择即可

4

选择作用域

选择在时域范围还是频域范围内调节

5

调节

根据具体系统的性能进行调节，同时可以再图像中看出调节时变化的趋势。

6

查看结果

如果调节好了，想看具体的参数。直接选择show parameter选项即可。同时也可以看到相应的性能。

给你一个全MATLAB仿真的程序，没用到SIMULINK

close all

clear all

a=newfis('fuzzf')

f1=1

a=addvar(a,'input','e',[-3*f1,3*f1])

a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3*f1,-1*f1])

a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-3*f1,-2*f1,0])

a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3*f1,-1*f1,1*f1])

a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-2*f1,0,2*f1])

a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1*f1,1*f1,3*f1])

a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,2*f1,3*f1])

a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[1*f1,3*f1])

f2=1

a=addvar(a,'input','ec',[-3*f2,3*f2])

a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-3*f2,-1*f2])

a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-3*f2,-2*f2,0])

a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-3*f2,-1*f2,1*f2])

a=addmf(a,'input',2,'Z','trimf',[-2*f2,0,2*f2])

a=addmf(a,'input',2,'PS','trimf',[-1*f2,1*f2,3*f2])

a=addmf(a,'input',2,'PM','trimf',[0,2*f2,3*f2])

a=addmf(a,'input',2,'PB','smf',[1*f2,3*f2])

f3=1.5

a=addvar(a,'output','u',[-3*f3,3*f3])

a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-3*f3,-1*f3])

a=addmf(a,'output',1,'NM','trimf',[-3*f3,-2*f3,0])

a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-3*f3,-1*f3,1*f3])

a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-2*f3,0,2*f3])

a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-1*f3,1*f3,3*f3])

a=addmf(a,'output',1,'PM','trimf',[0,2*f3,3*f3])

a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[1*f3,3*f3])

rulelist=[1 1 1 1 1

1 2 1 1 1

1 3 2 1 1

1 4 2 1 1

1 5 3 1 1

1 6 3 1 1

1 7 4 1 1

2 1 1 1 1

2 2 2 1 1

2 3 2 1 1

2 4 3 1 1

2 5 3 1 1

2 6 4 1 1

2 7 5 1 1

3 1 2 1 1

3 2 2 1 1

3 3 3 1 1

3 4 3 1 1

3 5 4 1 1

3 6 5 1 1

3 7 5 1 1

4 1 2 1 1

4 2 3 1 1

4 3 3 1 1

4 4 4 1 1

4 5 5 1 1

4 6 5 1 1

4 7 6 1 1

5 1 3 1 1

5 2 3 1 1

5 3 4 1 1

5 4 5 1 1

5 5 5 1 1

5 6 6 1 1

5 7 6 1 1

6 1 3 1 1

6 2 4 1 1

6 3 5 1 1

6 4 5 1 1

6 5 6 1 1

6 6 6 1 1

6 7 7 1 1

7 1 4 1 1

7 2 5 1 1

7 3 5 1 1

7 4 6 1 1

7 5 6 1 1

7 6 7 1 1

7 7 7 1 1]

a=addrule(a,rulelist)

a1=setfis(a,'DefuzzMethod','mom')%Defuzzy

writefis(a1,'fuzzf')

a2=readfis('fuzzf')

Ulist=zeros(7,7)

for i=1:7

for j=1:7

e(i)=-4+i

ec(j)=-4+j

Ulist(i,j)=evalfis([e(i),ec(j)],a2)

end

end

figure(1)

plotfis(a2)

figure(2)

plotmf(a,'input',1)

figure(3)

plotmf(a,'input',2)

figure(4)

plotmf(a,'output',1)

这里简单说明一下：首先是编写2个输入，1个输出的隶属度函数；接下来的是模糊规则，一共49条；然后用解模糊函数得出控制量U，这里输出的U就直接是精确量了，解模糊用到得规则是取隶属度最大的那个数即MOM算法。

显示的三个图形窗口分别是：模糊控制器内部原理图，以及2个输入，1个输出的隶属度函数图。

---