![CC BI TH NGHI畛M
MN H畛C L THUY畉T I畛U KHI畛N T畛 畛NG
PH畉N 1. H畛 TH畛NG I畛U KHI畛N T畛 畛NG TUY畉N TNH
BI TH NGHI畛M 1
CC 畉C TNH C畛A H畛 TH畛NG I畛U KHI畛N T畛 畛NG
I. M畛C CH
Matlab l m畛t trong nh畛ng ph畉n m畛m th担ng d畛ng nh畉t d湛ng 畛 ph但n t鱈ch , thi畉t k畉 v
m担 ph畛ng c叩c h畛 th畛ng i畛u khi畛n t畛 畛ng. Trong bi th鱈 nghi畛m ny sinh vi棚n s畛
d畛ng c叩c l畛nh c畛a Matlab 畛 ph但n t鱈ch h畛 th畛ng nh動 x辿t t鱈nh 畛n 畛nh c畛a h畛 th畛ng, 畉c
t鱈nh qu叩 畛 , sai l畛ch t挑nh..
II. CHU畉N B畛
畛 th畛c hi畛n c叩c y棚u c畉u trong bi th鱈 nghi畛m, sinh vi棚n c畉n ph畉i chu畉n b畛 k畛
tr動畛c c叩c l畛nh c畛a Matlab. Khi kh畛i 畛ng ch動董ng tr狸nh Matlab 6.5 c畛a s畛
COMMAND MATLAB xu畉t hi畛n v畛i d畉u nh畉c l畛nh">>". 畛 th畛c hi畛n c叩c l畛nh sinh
vi棚n s畉 g探 l畛nh t畛 bn ph鱈m theo sau d畉u nh畉c ny.
畛 ph但n t鱈ch 畉c t鱈nh c畛a h畛 th畛ng, sinh vi棚n c畉n ph畉i hi畛u k畛 v畛 c叩c l畛nh sau:
num b0 s m + b1s m 1 + .... + bm 1s + bm
W (s) = =
den a0 s n + a1s n 1 + .... + an 1s + an
Cho hm truy畛n 畉t c坦 d畉ng:
Kh畛i 畛ng MATLAB v c畛a s畛 COMMAND MATLAB ta th畉y hi畛n ra d畉u nh畉c >>
ta s畉 叩nh c叩c c但u l畛nh sau:
>>num=[b0 b1 bm-1 bm]; % 畛nh ngh挑a t畛 s畛 n畉u h畛 s畛 no kh担ng c坦
% g叩n b畉ng 0
>>den=[a0 a1 an-1 an]; % 畛nh ngh挑a m畉u s畛 n畉u h畛 s畛 no kh担ng c坦
% g叩n b畉ng 0
>>w=tf(num,den) % 畛nh ngh挑a hm truy畛n 畉t w
>>step(w) % V畉 hm qu叩 畛 h(t)
>>impulse(w) % V畉 hm qu叩 畛 xung k(t)
>>nyquist(w) % V畉 畉c t鱈nh t畉n bi棚n pha c畛a h畛 th畛ng
>>bode(w) % V畉 畉c t鱈nh logarit
>>[A,B,C,D]=tf2ss(w) % Chuy畛n t畛 hm truy畛n 畉t sang kh担ng gian
%tr畉ng th叩i
>>step(A,B,C,D) % V畉 動畛ng qu叩 畛 t畛 c叩c ma tr畉n tr畉ng th叩i
>>impulse(A,B,C,D) % V畉 動畛ng qu叩 畛 xung t畛 c叩c ma tr畉n tr畉ng th叩i
>> rlocus(w) : v畉 QNS h畛 th畛ng h畛i ti畉p 但m 董n v畛 c坦 hm truy畛n v嘆ng h畛 w
>>rlocfind(w): T狸m i畛m Kgh
>> hold on : gi畛 h狸nh v畉 hi畛n t畉i trong c畛a s畛 Figure. L畛nh ny h畛u 鱈ch khi ta c畉n v畉
nhi畛u bi畛u 畛 trong c湛ng m畛t c畛a s畛 Figure. Sau khi v畉 xong bi畛u 畛 th畛 nh畉t, ta g探
l畛nh hold on 畛 gi畛 l畉i h狸nh v畉 sau 坦 v畉 ti畉p c叩c bi畛u 畛 kh叩c. C叩c bi畛u 畛 l炭c sau s畉
v畉 竪 l棚n bi畛u 畛 th畛 nh畉t trong c湛ng m畛t c畛a s畛 Figure ny. N畉u kh担ng mu畛n gi畛
h狸nh n畛a, ta g探 l畛nh hold off.
>>grid on : k畉 l動畛i tr棚n c畛a s畛 Figure. N畉u kh担ng mu畛n k畉 l動畛i , ta g探 l畛nh grid off.
>> subplot(m,n,p) : chia Figure thnh (mxn) c畛a s畛 con v thao t叩c tr棚n c畛a s畛 con th畛
p.
2](https://image.slidesharecdn.com/dieukhientuyentinhmoi-110321112750-phpapp02/85/Dieukhientuyentin-hmoi-2-320.jpg)
![V鱈 d畛 : Chia Figure thnh 2 c畛a s畛 con, sau 坦 v畉 Y l棚n c畛a s畛 th畛 1 va淡 Z l棚n c畛a s畛
th畛 2
>> subplot(2,1,1), subplot(Y); % ve Y len cua so thu 1
>> subplot(2,1,2), subplot(Z); % ve Z len cua so thu 2
>> ltiview({'step','impluse','bode','nyquist'},w) v畉 t畉t c畉 c叩c 動畛ng 畉c t鱈nh l棚n m畛t 畛
th畛
Ch炭 箪 : sinh vi棚n n棚n tham kh畉o ph畉n Help c畛a Matlab 畛 n畉m r探 ch畛c nng v c炭
ph叩p c畛a m畛t <l畛nh> b畉ng c叩ch g探 vo d嘆ng l畛nh : help <l畛nh>
III. TH NGHI畛M
III.1. Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh c畛a c叩c kh但u 畛ng h畛c c董 b畉n
a.Kh但u t鱈ch ph但n
Hm truy畛n c畛a kh但u t鱈ch ph但n
K
W ( s) =
s
Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian v c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛 t畉n s畛 trong 2
tr動畛ng h畛p K=5, K=20;
V鱈 d畛 v畛i K=5 ch動董ng tr狸nh 動畛c vi畉t nh動 sau:
>>num=[5];
>>den=[1 0];
>>w=tf(num,den) % 畛nh ngh挑a hm truy畛n 畉t w
>>step(w) % V畉 hm qu叩 畛 h(t)
>>impulse(w) % V畉 hm tr畛ng l動畛ng w(t)
>>nyquist(w) % V畉 畉c t鱈nh t畉n bi棚n pha c畛a h畛 th畛ng
>>bode(w) % V畉 畉c t鱈nh t畉n loga
b. Kh息u vi ph息n th湛c t
Ks
W (s) =
Ts + 1
V畛i c叩c tham s畛 K=20;T=0.1
Nhi畛m v畛:
- Vi畉t ch動董ng tr狸nh
- Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian h(t),w(t) v c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n
t畉n s畛 nyquist v bode
c. Kh但u qu叩n t鱈nh b畉c nh畉t
Hm truy畛n
K
W (s) =
Ts + 1
Cho c叩c tham s畛 K=20; T=50 v K=20; T=100
Nhi畛m v畛:
- Vi畉t ch動董ng tr狸nh
- Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian h(t),w(t) v c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n
t畉n s畛 nyquist v bode
- X叩c 畛nh c叩c tham s畛 K v T tr棚n 畛 th畛
3](https://image.slidesharecdn.com/dieukhientuyentinhmoi-110321112750-phpapp02/85/Dieukhientuyentin-hmoi-3-320.jpg)
![d.Kh但u b畉c hai
K
W (s) =
T s + 2dTs + 1
2 2
Cho c叩c tham s畛 K=20, T=10,d=0,0.25,0.5,0.75,1.
Nhi畛m v畛:
- Vi畉t ch動董ng tr狸nh
- Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian h(t),w(t) v c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n
t畉n s畛 nyquist v bode
- Nh畉n x辿t 畉nh h動畛ng c畛a 畛 suy gi畉m d 畉n 畉c t鱈nh qu叩 畛 c畛a kh但u b畉c hai.
III.2. T狸m hm truy畛n t動董ng 動董ng c畛a h畛 th畛ng
M畛c 鱈ch: Gi炭p sinh vi棚n lm quen v畛i c叩c l畛nh c董 b畉n 畛 k畉t n畛i c叩c h畛 th畛ng
Th鱈 nghi畛m:
B畉ng c叩ch s畛 d畛ng c叩c l畛nh c董 b畉n conv, tf, series,parallel,feedback, t狸m bi畛u
th畛c hm truy畛n t動董ng 動董ng G(s) c畛a h畛 th畛ng sau:
X G1 G2 Y
G3 H1
s +1 s 1 1
Trong 坦: G1 = ; G2 = ; G3 = ; H 1 =
( s + 3)( s + 5) s + 2s + 8
2
s s+2
H動畛ng d畉n: B動畛c 畉u ti棚n nh畉p hm truy畛n cho c叩c kh畛i G1, G2, ... d湛ng l畛nh tf. Sau
坦 tu畛 theo c畉u tr炭c m畉c n畛i ti畉p, song song hay ph畉n h畛i m ta g探 l畛nh series ( ho畉c
d畉u *) , parallel ( hay d畉u +), feedback t動董ng 畛ng 畛 th畛c hi畛n vi畛c k畉t n畛i c叩c kh畛i
v畛i nhau. Trong b叩o c叩o tr狸nh by r探 tr狸nh t畛 th畛c hi畛n c叩c l畛nh ny.
V鱈 d畛:
>> G1=tf([1 1],conv([1 3],[1 5])) % Nh畉p hm truy畛n G1
>> G3=tf(1 ,[1 0]) % Nh畉p hm truy畛n G3
>>G13=G1+G3 % T鱈nh hm truy畛n t動董ng 動董ng c畛a G1, G3
% ho畉c G13=parallel(G1,G3)
>>G21=feedback(G2,H1) % T鱈nh hm truy畛n t動董ng 動董ng c畛a G2, H1
Ti畉p t畛c t鱈nh t動董ng t畛 cho c叩c kh畛i c嘆n l畉i
Nhi畛m v畛:
- Vi畉t ch動董ng tr狸nh x叩c 畛nh hm truy畛n 畉t c畛a h畛 th畛ng
- Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian h(t),w(t) c畛a h畛 th畛ng k鱈n v c叩c
畉c t鱈nh trong mi畛n t畉n s畛 nyquist v bode c畛a h畛 th畛ng h畛
4](https://image.slidesharecdn.com/dieukhientuyentinhmoi-110321112750-phpapp02/85/Dieukhientuyentin-hmoi-4-320.jpg)
![BI TH NGHI畛M 2
畛NG D畛NG MATLAB KH畉O ST TNH 畛N 畛NH
V CH畉T L働畛NG C畛A H畛 TH畛NG
II.1. X叩c 畛nh Kgh
Co h畛 th畛ng c坦 s董 畛 nh動 h狸nh v畉
X K1 Y
K
(T 1s + 1)(T 2s + 1)
K2
T3 s + 1
C叩c th担ng s畛 動畛c o trong b畉ng
Nh坦m K K1 K2 T1 T2 T3
1 25 8 1 0,1 0,4
2 25 7 2 0,2 0,8
3 25 9 0.5 0,4 0,05
4 25 5 4 0,8 0,6
5 25 6.5 5 0,5 0,2
_ M畛c 鱈ch:
Kh畉o s叩t 畉c t鱈nh c畛a h畛 th畛ng tuy畉n t鱈nh c坦 h畛 s畛 khu畉ch 畉i K thay 畛i, t狸m gi叩 tr畛
gi畛i h畉n Kgh c畛a K 畛 h畛 th畛ng 畛n 畛nh.
Nhi畛m v畛:
- X叩c 畛nh Kgh c畛a h畛 th畛ng theo i畛u ki畛n 畛n 畛nh ( Y棚u c畉u sinh vi棚n ph畉i t鱈nh tr動畛c
khi l棚n th鱈 nghi畛m)
C叩ch 1: C担ng th畛c t鱈nh Kgh:
1 ｡ 1 1 1 ､
K gh = ｢(T1 + T2 + T3 )( + + ) 1･
K1K 2 ｣ T1 T2 T3 ｦ
C叩ch 2: V畉 QNS c畛a h畛 th畛ng. D畛a vo QNS, t狸m Kgh c畛a h畛 th畛ng, ch畛 r探 gi叩 tr畛
ny tr棚n QNS. L動u QNS ny thnh file *.bmp 畛 vi畉t b叩o c叩o.
- Hm truy畛n 畉t c畛a h畛 th畛ng h畛:
K1K 2
Wh (s) = K
(T1s + 1)(T2s + 1)(T3s + 1)
- Ch動董ng tr狸nh
>>K1=25;K2=8;T1=1;T2=0.1;T3=0.4
- Vi畉t ch動董ng tr狸nh MATLAB cho h畛 th畛ng
>>w=tf(K1, [T1 1])*tf(1, [T2 1])*tf(K2, [T3 1]);
>>rlocus(w)
>>rlocfind(w)
>>[K,p]=rlocfind(w)
- Kh畉o s叩t 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian c畛a h畛 k鱈n trong 3 tr動畛ng h畛p
H畛 th畛ng 畛n 畛nh K<Kgh v畛i ch畛 ti棚u ch畉t l動畛ng 20%
H畛 th畛ng kh担ng 畛n 畛nh K>Kgh
H畛 th畛ng 畛 bi棚n gi畛i 畛n 畛nh K=Kgh
- Kh畉o s叩t 畉c t鱈nh trong mi畛n t畉n s畛 cho h畛 th畛ng h畛 trong 3 tr動畛ng h畛p sau: K=Kgh
;K<Kgh ;K>Kgh
6](https://image.slidesharecdn.com/dieukhientuyentinhmoi-110321112750-phpapp02/85/Dieukhientuyentin-hmoi-6-320.jpg)
![Vo menu [File]/[Export] 畛 l動u thnh file *.bmp nh動 畛 Bi th鱈 nghi畛m 1.
III.2. Kh畉o s叩t m担 h狸nh i畛u khi畛n nhi畛t 畛 d湛ng ph動董ng ph叩p Ziegler-Nichols
(i畛u khi畛n PID):
_ M畛c 鱈ch:
Kh畉o s叩t m担 h狸nh i畛u khi畛n nhi畛t 畛 d湛ng b畛 i畛u khi畛n PID, c叩c th担ng s畛 c畛a b畛
PID 動畛c t鱈nh theo ph動董ng ph叩p Ziegler-Nichols. T畛 坦 so s叩nh ch畉t l動畛ng c畛a h畛
th畛ng 畛 b畛 i畛u khi畛n PID .
_ Th鱈 nghi畛m:
X但y d畛ng m担 h狸nh h畛 th畛ng i畛u khi畛n nhi畛t 畛 PID nh動 sau:
Trong d坦
_ T鱈n hi畛u 畉t 畉u vo l hm b畉c thang u(t) = 100 ( t動畛ng tr動ng nhi畛t 畛 畉t 100 oC)
_ B畛 i畛u khi畛n PID c坦 c叩c th担ng s畛 c畉n t鱈nh to叩n.
_ Transfer Fcn Transport Delay : m担 h狸nh l嘆 nhi畛t tuy畉n t鱈nh h坦a.
a. T鱈nh gi叩 tr畛 c叩c th担ng s畛 KP, KI, KD c畛a kh但u PID theo ph動董ng ph叩p Ziegler-
Nichols t畛 th担ng s畛 L v T t狸m 動畛c 畛 ph畉n III.1.
b. Ch畉y m担 ph畛ng v l動u 叩p 畛ng c畛a c叩c t鱈n hi畛u 畛 Scope 畛 vi畉t b叩o c叩o. C坦 th畛
ch畛n l畉i Stop time cho ph湛 h畛p. Trong h狸nh v畉 ph畉i ch炭 th鱈ch r探 t棚n c叩c t鱈n hi畛u.
c. Nh畉n x辿t v畛 ch畉t l動畛ng 畛 ph動董ng ph叩p i畛u khi畛n PID
_ H動畛ng d畉n:
C叩ch t鱈nh c叩c th担ng s畛 KP, KI, KD c畛a kh但u PID theo ph動董ng ph叩p Ziegler-Nichols
nh動 sau:
12](https://image.slidesharecdn.com/dieukhientuyentinhmoi-110321112750-phpapp02/85/Dieukhientuyentin-hmoi-12-320.jpg)
![PH畉N 2. H畛 TH畛NG I畛U KHI畛N TRONG
KHNG GIAN TR畉NG THI
BI TH NGHI畛M 4
Cho 畛i t動畛ng c坦 hm truy畛n:
5
W(s) =
(T1s + 1)(T2s + 1)(T3s + 1)
V畛i T1=STT ( STT l s畛 th畛 t畛 theo danh s叩ch l畛p); T2=100;T3=5
a. X叩c 畛nh ph動董ng tr狸nh tr畉ng th叩i:
.
x = Ax+Bu
y = Cx+Du
A,B,C,D l c叩c ma tr畉n c畛a ph動董ng tr狸nh tr畉ng th叩i
b. Ki畛m tra t鱈nh i畛u khi畛n 動畛c v t鱈nh quan s叩t 動畛c c畛a 畛i t動畛ng
c. Ki畛m tra t鱈nh 畛n 畛nh c畛a 畛i t動畛ng d畛a tr棚n h畛 ph動董ng tr狸nh tr畉ng th叩i
d. Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian v trong mi畛n t畉n s畛 c畛a 畛i t動畛ng
e. X但y d畛ng s董 畛 c畉u tr炭c tr棚n SIMULINK
f. Thi畉t k畉 b畛 i畛u khi畛n ph畉n h畛i tr畉ng th叩i sao cho h畛 k鱈n nh畉n c叩c i畛m s=-1; s=-2;
v s=-n ( v畛i n l s畛 th畛 t畛 theo danh s叩ch l畛p) lm c叩c i畛m c畛c
g. Kh畉o s叩t 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian c畛a h畛 th畛ng
>>num=[K];
>>den=[a0 a1 a2 a3 ];
>>[A,B,C,D]=tf2ss(num,den) % 畛nh ngh挑a hm truy畛n 畉t w
>>co=ctrb(A,B) % T鱈nh ma tr畉n i畛u khi畛n 動畛c
>>ob=obsv(A,C) % T鱈nh ma tr畉n quan s叩t 動畛c
>>step(A,B,C,D) % V畉 hm qu叩 畛 h(t)
>>impulse(A,B,C,D) % V畉 hm tr畛ng l動畛ng w(t)
>>nyquist(A,B,C,D) % V畉 畉c t鱈nh t畉n bi棚n pha c畛a h畛 th畛ng
>>bode(A,B,C,D) % V畉 畉c t鱈nh t畉n loga
>>K=acker(A,B,[s1 s2 s3]) % T狸m ma tr畉n ph畉n h畛i tr畉ng th叩i theo ackerman
IV. YU C畉U VI畉T BO CO
- In ra c叩c ma tr畉n A,B,C,D
- T鱈nh ma tr畉n i畛u khi畛n 動畛c v h畉ng c畛a n坦
- T鱈nh ma tr畉n quan s叩t 動畛c v h畉ng c畛a n坦
- Vi畉t ph動董ng tr狸nh 畉c t鱈nh
- V畉 畉c t鱈nh hm qu叩 畛 v hm tr畛ng l動畛ng c畛a 畛i t動畛ng
- V畉 c叩c 畉c t鱈nh BTL v bi棚n 畛 t畉n s畛 pha c畛a 畛i t動畛ng
- X但y d畛ng s董 畛 h畛 th畛ng tr棚n SIMULINK
- T鱈nh ma tr畉n i畛u khi畛n ph畉n h畛i tr畉ng th叩i
- V畉 畉c t鱈nh hm qu叩 畛 v hm tr畛ng l動畛ng c畛a h畛 k鱈n
- V畉 c叩c 畉c t鱈nh BTL v bi棚n 畛 t畉n s畛 pha c畛a h畛 h畛
B叩o c叩o ph畉i n畛p sau 1 tu畉n th鱈 nghi畛m . Ai lm kh担ng 畉y 畛 ho畉c l畉y 畉c t鱈nh sai
ph畉i lm l畉i .Kh担ng n畛p bi th鱈 nghi畛m kh担ng 動畛c d畛 thi m担n h畛c
14](https://image.slidesharecdn.com/dieukhientuyentinhmoi-110321112750-phpapp02/85/Dieukhientuyentin-hmoi-14-320.jpg)
Dieukhientuyentin hmoi
- 1. TR働畛NG 畉I H畛C BCH KHOA H N畛I KHOA I畛N B畛 MN I畛U KHI畛N T畛 畛NG CC BI TH NGHI畛M MN H畛C L THUY畉T I畛U KHI畛N T畛 畛NG PH畉N TUY畉N TNH KH畛I I畛N EE3381 ( 3 bi) KH畛I I畛N EE3382 ( 4 bi) C I畛N T畛 ( 4 bi) KH畛I I畛N T畛( 3 bi) H N畛I 8/2008 1
- 2. CC BI TH NGHI畛M MN H畛C L THUY畉T I畛U KHI畛N T畛 畛NG PH畉N 1. H畛 TH畛NG I畛U KHI畛N T畛 畛NG TUY畉N TNH BI TH NGHI畛M 1 CC 畉C TNH C畛A H畛 TH畛NG I畛U KHI畛N T畛 畛NG I. M畛C CH Matlab l m畛t trong nh畛ng ph畉n m畛m th担ng d畛ng nh畉t d湛ng 畛 ph但n t鱈ch , thi畉t k畉 v m担 ph畛ng c叩c h畛 th畛ng i畛u khi畛n t畛 畛ng. Trong bi th鱈 nghi畛m ny sinh vi棚n s畛 d畛ng c叩c l畛nh c畛a Matlab 畛 ph但n t鱈ch h畛 th畛ng nh動 x辿t t鱈nh 畛n 畛nh c畛a h畛 th畛ng, 畉c t鱈nh qu叩 畛 , sai l畛ch t挑nh.. II. CHU畉N B畛 畛 th畛c hi畛n c叩c y棚u c畉u trong bi th鱈 nghi畛m, sinh vi棚n c畉n ph畉i chu畉n b畛 k畛 tr動畛c c叩c l畛nh c畛a Matlab. Khi kh畛i 畛ng ch動董ng tr狸nh Matlab 6.5 c畛a s畛 COMMAND MATLAB xu畉t hi畛n v畛i d畉u nh畉c l畛nh">>". 畛 th畛c hi畛n c叩c l畛nh sinh vi棚n s畉 g探 l畛nh t畛 bn ph鱈m theo sau d畉u nh畉c ny. 畛 ph但n t鱈ch 畉c t鱈nh c畛a h畛 th畛ng, sinh vi棚n c畉n ph畉i hi畛u k畛 v畛 c叩c l畛nh sau: num b0 s m + b1s m 1 + .... + bm 1s + bm W (s) = = den a0 s n + a1s n 1 + .... + an 1s + an Cho hm truy畛n 畉t c坦 d畉ng: Kh畛i 畛ng MATLAB v c畛a s畛 COMMAND MATLAB ta th畉y hi畛n ra d畉u nh畉c >> ta s畉 叩nh c叩c c但u l畛nh sau: >>num=[b0 b1 bm-1 bm]; % 畛nh ngh挑a t畛 s畛 n畉u h畛 s畛 no kh担ng c坦 % g叩n b畉ng 0 >>den=[a0 a1 an-1 an]; % 畛nh ngh挑a m畉u s畛 n畉u h畛 s畛 no kh担ng c坦 % g叩n b畉ng 0 >>w=tf(num,den) % 畛nh ngh挑a hm truy畛n 畉t w >>step(w) % V畉 hm qu叩 畛 h(t) >>impulse(w) % V畉 hm qu叩 畛 xung k(t) >>nyquist(w) % V畉 畉c t鱈nh t畉n bi棚n pha c畛a h畛 th畛ng >>bode(w) % V畉 畉c t鱈nh logarit >>[A,B,C,D]=tf2ss(w) % Chuy畛n t畛 hm truy畛n 畉t sang kh担ng gian %tr畉ng th叩i >>step(A,B,C,D) % V畉 動畛ng qu叩 畛 t畛 c叩c ma tr畉n tr畉ng th叩i >>impulse(A,B,C,D) % V畉 動畛ng qu叩 畛 xung t畛 c叩c ma tr畉n tr畉ng th叩i >> rlocus(w) : v畉 QNS h畛 th畛ng h畛i ti畉p 但m 董n v畛 c坦 hm truy畛n v嘆ng h畛 w >>rlocfind(w): T狸m i畛m Kgh >> hold on : gi畛 h狸nh v畉 hi畛n t畉i trong c畛a s畛 Figure. L畛nh ny h畛u 鱈ch khi ta c畉n v畉 nhi畛u bi畛u 畛 trong c湛ng m畛t c畛a s畛 Figure. Sau khi v畉 xong bi畛u 畛 th畛 nh畉t, ta g探 l畛nh hold on 畛 gi畛 l畉i h狸nh v畉 sau 坦 v畉 ti畉p c叩c bi畛u 畛 kh叩c. C叩c bi畛u 畛 l炭c sau s畉 v畉 竪 l棚n bi畛u 畛 th畛 nh畉t trong c湛ng m畛t c畛a s畛 Figure ny. N畉u kh担ng mu畛n gi畛 h狸nh n畛a, ta g探 l畛nh hold off. >>grid on : k畉 l動畛i tr棚n c畛a s畛 Figure. N畉u kh担ng mu畛n k畉 l動畛i , ta g探 l畛nh grid off. >> subplot(m,n,p) : chia Figure thnh (mxn) c畛a s畛 con v thao t叩c tr棚n c畛a s畛 con th畛 p. 2
- 3. V鱈 d畛 : Chia Figure thnh 2 c畛a s畛 con, sau 坦 v畉 Y l棚n c畛a s畛 th畛 1 va淡 Z l棚n c畛a s畛 th畛 2 >> subplot(2,1,1), subplot(Y); % ve Y len cua so thu 1 >> subplot(2,1,2), subplot(Z); % ve Z len cua so thu 2 >> ltiview({'step','impluse','bode','nyquist'},w) v畉 t畉t c畉 c叩c 動畛ng 畉c t鱈nh l棚n m畛t 畛 th畛 Ch炭 箪 : sinh vi棚n n棚n tham kh畉o ph畉n Help c畛a Matlab 畛 n畉m r探 ch畛c nng v c炭 ph叩p c畛a m畛t <l畛nh> b畉ng c叩ch g探 vo d嘆ng l畛nh : help <l畛nh> III. TH NGHI畛M III.1. Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh c畛a c叩c kh但u 畛ng h畛c c董 b畉n a.Kh但u t鱈ch ph但n Hm truy畛n c畛a kh但u t鱈ch ph但n K W ( s) = s Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian v c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛 t畉n s畛 trong 2 tr動畛ng h畛p K=5, K=20; V鱈 d畛 v畛i K=5 ch動董ng tr狸nh 動畛c vi畉t nh動 sau: >>num=[5]; >>den=[1 0]; >>w=tf(num,den) % 畛nh ngh挑a hm truy畛n 畉t w >>step(w) % V畉 hm qu叩 畛 h(t) >>impulse(w) % V畉 hm tr畛ng l動畛ng w(t) >>nyquist(w) % V畉 畉c t鱈nh t畉n bi棚n pha c畛a h畛 th畛ng >>bode(w) % V畉 畉c t鱈nh t畉n loga b. Kh息u vi ph息n th湛c t Ks W (s) = Ts + 1 V畛i c叩c tham s畛 K=20;T=0.1 Nhi畛m v畛: - Vi畉t ch動董ng tr狸nh - Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian h(t),w(t) v c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n t畉n s畛 nyquist v bode c. Kh但u qu叩n t鱈nh b畉c nh畉t Hm truy畛n K W (s) = Ts + 1 Cho c叩c tham s畛 K=20; T=50 v K=20; T=100 Nhi畛m v畛: - Vi畉t ch動董ng tr狸nh - Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian h(t),w(t) v c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n t畉n s畛 nyquist v bode - X叩c 畛nh c叩c tham s畛 K v T tr棚n 畛 th畛 3
- 4. d.Kh但u b畉c hai K W (s) = T s + 2dTs + 1 2 2 Cho c叩c tham s畛 K=20, T=10,d=0,0.25,0.5,0.75,1. Nhi畛m v畛: - Vi畉t ch動董ng tr狸nh - Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian h(t),w(t) v c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n t畉n s畛 nyquist v bode - Nh畉n x辿t 畉nh h動畛ng c畛a 畛 suy gi畉m d 畉n 畉c t鱈nh qu叩 畛 c畛a kh但u b畉c hai. III.2. T狸m hm truy畛n t動董ng 動董ng c畛a h畛 th畛ng M畛c 鱈ch: Gi炭p sinh vi棚n lm quen v畛i c叩c l畛nh c董 b畉n 畛 k畉t n畛i c叩c h畛 th畛ng Th鱈 nghi畛m: B畉ng c叩ch s畛 d畛ng c叩c l畛nh c董 b畉n conv, tf, series,parallel,feedback, t狸m bi畛u th畛c hm truy畛n t動董ng 動董ng G(s) c畛a h畛 th畛ng sau: X G1 G2 Y G3 H1 s +1 s 1 1 Trong 坦: G1 = ; G2 = ; G3 = ; H 1 = ( s + 3)( s + 5) s + 2s + 8 2 s s+2 H動畛ng d畉n: B動畛c 畉u ti棚n nh畉p hm truy畛n cho c叩c kh畛i G1, G2, ... d湛ng l畛nh tf. Sau 坦 tu畛 theo c畉u tr炭c m畉c n畛i ti畉p, song song hay ph畉n h畛i m ta g探 l畛nh series ( ho畉c d畉u *) , parallel ( hay d畉u +), feedback t動董ng 畛ng 畛 th畛c hi畛n vi畛c k畉t n畛i c叩c kh畛i v畛i nhau. Trong b叩o c叩o tr狸nh by r探 tr狸nh t畛 th畛c hi畛n c叩c l畛nh ny. V鱈 d畛: >> G1=tf([1 1],conv([1 3],[1 5])) % Nh畉p hm truy畛n G1 >> G3=tf(1 ,[1 0]) % Nh畉p hm truy畛n G3 >>G13=G1+G3 % T鱈nh hm truy畛n t動董ng 動董ng c畛a G1, G3 % ho畉c G13=parallel(G1,G3) >>G21=feedback(G2,H1) % T鱈nh hm truy畛n t動董ng 動董ng c畛a G2, H1 Ti畉p t畛c t鱈nh t動董ng t畛 cho c叩c kh畛i c嘆n l畉i Nhi畛m v畛: - Vi畉t ch動董ng tr狸nh x叩c 畛nh hm truy畛n 畉t c畛a h畛 th畛ng - Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian h(t),w(t) c畛a h畛 th畛ng k鱈n v c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n t畉n s畛 nyquist v bode c畛a h畛 th畛ng h畛 4
- 5. III.3. Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh c畛a h畛 th畛ng Cho h畛 th畛ng k鱈n c坦 c畉u tr炭c nh動 h狸nh v畉: X(s) K 1 Y(s) s+2 (0.5s +1)(s +1) 1 0.005s +1 Cho K= 8; K=17.564411; K=20 - Nhi畛m v畛: - Vi畉t ch動董ng tr狸nh x叩c 畛nh hm truy畛n 畉t c畛a h畛 th畛ng khi thay 畛i K trong ba tr動畛ng h畛p 達 cho - Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian h(t),w(t) c畛a h畛 th畛ng k鱈n v c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n t畉n s畛 nyquist v bode c畛a h畛 th畛ng h畛 IV. YU C畉U VI畉T BO CO C但u 1. - Vi畉t ch動董ng tr狸nh MATLAB cho t畛ng kh但u 畛ng h畛c c董 b畉n - V畉 c叩c 動畛ng 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian v trong mi畛n t畉n s畛 c畛a t畛ng kh但u C但u 2. - Vi畉t ch動董ng tr狸nh t鱈nh hm truy畛n c畛a h畛 th畛ng v in ra hm truy畛n c畛a h畛 th畛ng - Kh畉o s叩t c叩c 動畛ng 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian v t畉n s畛 c畛a h畛 th畛ng C但u 3. Vi畉t ch動董ng tr狸nh x叩c 畛nh hm truy畛n 畉t c畛a h畛 th畛ng khi thay 畛i K trong ba tr動畛ng h畛p 達 cho Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian h(t),w(t) c畛a h畛 th畛ng k鱈n v c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n t畉n s畛 nyquist v bode c畛a h畛 th畛ng h畛 - Nh畉n x辿t g狸 v畛 c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian v trong mi畛n t畉n s畛 khi K thay 畛i 5
- 6. BI TH NGHI畛M 2 畛NG D畛NG MATLAB KH畉O ST TNH 畛N 畛NH V CH畉T L働畛NG C畛A H畛 TH畛NG II.1. X叩c 畛nh Kgh Co h畛 th畛ng c坦 s董 畛 nh動 h狸nh v畉 X K1 Y K (T 1s + 1)(T 2s + 1) K2 T3 s + 1 C叩c th担ng s畛 動畛c o trong b畉ng Nh坦m K K1 K2 T1 T2 T3 1 25 8 1 0,1 0,4 2 25 7 2 0,2 0,8 3 25 9 0.5 0,4 0,05 4 25 5 4 0,8 0,6 5 25 6.5 5 0,5 0,2 _ M畛c 鱈ch: Kh畉o s叩t 畉c t鱈nh c畛a h畛 th畛ng tuy畉n t鱈nh c坦 h畛 s畛 khu畉ch 畉i K thay 畛i, t狸m gi叩 tr畛 gi畛i h畉n Kgh c畛a K 畛 h畛 th畛ng 畛n 畛nh. Nhi畛m v畛: - X叩c 畛nh Kgh c畛a h畛 th畛ng theo i畛u ki畛n 畛n 畛nh ( Y棚u c畉u sinh vi棚n ph畉i t鱈nh tr動畛c khi l棚n th鱈 nghi畛m) C叩ch 1: C担ng th畛c t鱈nh Kgh: 1 ｡ 1 1 1 ､ K gh = ｢(T1 + T2 + T3 )( + + ) 1･ K1K 2 ｣ T1 T2 T3 ｦ C叩ch 2: V畉 QNS c畛a h畛 th畛ng. D畛a vo QNS, t狸m Kgh c畛a h畛 th畛ng, ch畛 r探 gi叩 tr畛 ny tr棚n QNS. L動u QNS ny thnh file *.bmp 畛 vi畉t b叩o c叩o. - Hm truy畛n 畉t c畛a h畛 th畛ng h畛: K1K 2 Wh (s) = K (T1s + 1)(T2s + 1)(T3s + 1) - Ch動董ng tr狸nh >>K1=25;K2=8;T1=1;T2=0.1;T3=0.4 - Vi畉t ch動董ng tr狸nh MATLAB cho h畛 th畛ng >>w=tf(K1, [T1 1])*tf(1, [T2 1])*tf(K2, [T3 1]); >>rlocus(w) >>rlocfind(w) >>[K,p]=rlocfind(w) - Kh畉o s叩t 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian c畛a h畛 k鱈n trong 3 tr動畛ng h畛p H畛 th畛ng 畛n 畛nh K<Kgh v畛i ch畛 ti棚u ch畉t l動畛ng 20% H畛 th畛ng kh担ng 畛n 畛nh K>Kgh H畛 th畛ng 畛 bi棚n gi畛i 畛n 畛nh K=Kgh - Kh畉o s叩t 畉c t鱈nh trong mi畛n t畉n s畛 cho h畛 th畛ng h畛 trong 3 tr動畛ng h畛p sau: K=Kgh ;K<Kgh ;K>Kgh 6
- 7. Nh畉n x辿t v畛 tr鱈 c畛a i畛m (-1,j0) so v畛i 動畛ng 畉c t鱈nh t畉n s畛 trong c叩c tr動畛ng h畛p tr棚n II.2. Hi畛u ch畛nh b畛 PID Cho h畛 th畛ng c坦 s董 畛 nh動 sau: X Y WPID(s) W DT(s) + Hm truy畛n c畛a b畛 PID: 1 Td s WPID ( s ) = K PID (1 + + ) Ti s 留 Td s + 1 Trong 坦: KPID l h畛 s畛 khuy畉ch 畉i c畛a b畛 i畛u khi畛n Ti l h畉ng s畛 th畛i gian t鱈ch ph但n Td l h畉ng s畛 th畛i gian vi ph但n 留 l h畛 s畛 t畛 l畛 c畛a kh但u vi ph但n (留 th動畛ng nh畛 h董n 1) + Hm truy畛n c畛a 畛i t動畛ng K DT WDT (s) = (T1s + 1)(T2 s + 1) C叩c th担ng s畛 ban 畉u c畛a b畛 i畛u khi畛n PID v 畛i t動畛ng i畛u khi畛n 動畛c cho trong b畉ng sau: 鰻鞄達馨 KPID Ti Td 留 KDT T1 T2 1. 50 2 0.5 0.05 5 1 0.2 2. 1 50 5 0.05 4 200 40 3. 1 50 2 0.05 20 100 50 4. 70 150 2 0.05 5 10 2 5. 10 100 2 0.05 5 80 40 Nhim v担: a. Vit ch測ng trnh Matlab cho h th竪ng b. V qu存 trnh qu存 速辿 v鱈i c存c th束ng s竪 ban 速u, tnh 速辿 qu存 速iu chnh, th棚i gian qu存 速辿, sai lch tnh c. Thay 速脱i c存c tham s竪 KPID,Ti,Td c単a b辿 速iu khin PID 速 n息ng cao cht l樽ng c単a h th竪ng IV. YU C畉U VI畉T BO CO - Vi畉t ch動董ng tr狸nh MATLAB cho h畛 th畛ng - V畉 c叩c 動畛ng 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian c畛a h畛 k鱈n v c叩c 動畛ng 畉c t鱈nh trong mi畛n t畉n s畛 c畛a h畛 th畛ng - Nh畉n x辿t v畛 qu叩 tr狸nh qu叩 畛 thu 動畛c qua th畛c nghi畛m 7
- 8. BI TH NGHI畛M 3 畛NG D畛NG SIMULINK 畛 T畛NG H畛P H畛 TH畛NG I畛U KHI畛NT畛 畛NG I. M畛C CH : SIMULINK l m畛t c担ng c畛 r畉t m畉nh c畛a Matlab 畛 x但y d畛ng c叩c m担 h狸nh m畛t c叩ch tr畛c quan v d畛 hi畛u. 畛 m担 t畉 hay x但y d畛ng h畛 th畛ng ta ch畛 c畉n li棚n k畉t c叩c kh畛i c坦 s畉n trong th動 vi畛n c畛a SIMULINK l畉i v畛i nhau. Sau 坦, ti畉n hnh m担 ph畛ng h畛 th畛ng 畛 xem x辿t 畉nh h動畛ng c畛a b畛 i畛u khi畛n 畉n 叩p 畛ng qu叩 畛 c畛a h畛 th畛ng v 叩nh gi叩 ch畉t l動畛ng h畛 th畛ng. II. CHU畉N B畛 : 畛 th畛c hi畛n c叩c y棚u c畉u trong bi th鱈 nghi畛m ny, sinh vi棚n c畉n ph畉i chu畉n b畛 k畛 v hi畛u r探 c叩c kh畛i c董 b畉n c畉n thi畉t trong th動 vi畛n c畛a SIMULINK. Sau khi kh畛i 畛ng Matlab 6.5, ta g探 l畛nh simulink ho畉c nh畉n vo n炭t simulink tr棚n thanh c担ng c畛 th狸 c畛a s畛 SIMULINK hi畛n ra: 2 th動 vi畛n ch鱈nh 叩p d畛ng trong bi th鱈 nghi畛m ny C叩c th動 vi畛n con trong II.1. C叩c kh畛i 動畛c s畛 d畛ng trong bi th鱈 nghi畛m: a. C叩c kh畛i ngu畛n t鱈n hi畛u vo (source): Kh畛i Step (畛 th動 vi畛n Simulink Sources) c坦 ch畛c nng xu畉t ra t鱈n hi畛u hm b畉c thang. Double click vo kh畛i ny 畛 ci 畉t c叩c th担ng s畛: Step time : kho畉ng th畛i gian 畉u ra chuy畛n sang m畛c Final value k畛 t畛 l炭c b畉t 畉u m担 ph畛ng. Ci 畉t gi叩 tr畛 ny b畉ng 0. Initial value : Gi叩 tr畛 ban 畉u. Ci 畉t b畉ng 0. Final value : Gi叩 tr畛 l炭c sau. Ci 畉t theo gi叩 tr畛 ta mu畛n t叩c 畛ng t畛i h畛 th畛ng. N畉u l hm b畉c thang 董n v畛 th狸 gi叩 tr畛 ny b畉ng 1. Sample time : th畛i gian l畉y m畉u. Ci 畉t b畉ng 0. Kh畛i Signal Generator (畛 th動 vi畛n Simulink Sources) l b畛 ph叩t t鱈n hi畛u xu畉t ra c叩c t鱈n hi畛u h狸ng sin, h狸ng vu担ng, h狸ng rng c動a v ng畉u nhi棚n (ci 畉t c叩c d畉ng h狸ng ny trong m畛c Wave form). b. C叩c kh畛i t畉i thi畉t b畛 kh畉o s叩t ng探 ra (sink): Kh畛i Mux (畛 th動 vi畛n Simulink Signals Routing) l b畛 gh辿p k棚nh nhi畛u ng探 vo 1 ng探 ra, t畛 ng探 ra ny ta 動a vo Scope 畛 xem nhi畛u t鱈n hi畛u tr棚n c湛ng m畛t c畛a s畛. Double click vo kh畛i ny 畛 thay 畛i s畛 k棚nh 畉u vo (trong m畛c Number of inputs) 8
- 9. Kh畛i Scope (畛 th動 vi畛n Simulink Sinks) l c畛a s畛 xem c叩c t鱈n hi畛u theo th畛i gian, t畛 l畛 x鱈ch c畛a c叩c tr畛c 動畛c i畛u ch畛nh t畛 畛ng 畛 quan s叩t t鱈n hi畛u m畛t c叩ch 畉y 畛. Kh畛i XY Graph d湛ng 畛 xem t動董ng quan 2 t鱈n hi畛u trong h畛 th畛ng (quan s叩t m畉t ph畉ng pha). c.C叩c kh畛i x畛 l箪 kh畛i 畛ng h畛c : Kh畛i Sum (畛 th動 vi畛n Simulink Math Operations) l b畛 t畛ng (c畛ng hay tr畛) c叩c t鱈n hi畛u, th動畛ng d湛ng 畛 l畉y hi畛u s畛 c畛a t鱈n hi畛u 畉t v畛i t鱈n hi畛u ph畉n h畛i. Double click 畛 thay 畛i d畉u c畛a b畛 t畛ng. Kh畛i Gain (畛 th動 vi畛n Simulink Math Operations) l b畛 t畛 l畛. T鱈n hi畛u sau khi qua kh畛i ny s畉 動畛c nh但n v畛i gi叩 tr畛 Gain. Double click 畛 thay 畛i gi叩 tr畛 畛 l畛i Gain. Kh畛i Transfer Fcn (畛 th動 vi畛n Simulink Continuous) l hm truy畛n c畛a h畛 tuy畉n t鱈nh. Double click 畛 thay 畛i b畉c v c叩c h畛 s畛 c畛a hm truy畛n. Ci 畉t c叩c th担ng s畛: _ Numerator : c叩c h畛 s畛 c畛a a th畛c t畛 s畛 _ Denominator : c叩c h畛 s畛 c畛a a th畛c m畉u s畛 Kh畛i Relay (畛 th動 vi畛n Simulink Discontinuities) l b畛 i畛u khi畛n r董le 2 v畛 tr鱈 c坦 tr畛 (c嘆n g畛i l b畛 i畛u khi畛n ON-OFF). C叩c th担ng s畛 : _ Switch on point : n畉u t鱈n hi畛u 畉u vo l畛n h董n gi叩 tr畛 ny th狸 ng探 ra c畛a kh畛i Relay l棚n m畛c on _ Switch off point : n畉u t鱈n hi畛u 畉u vo nh畛 h董n gi叩 tr畛 ny th狸 ng探 ra c畛a kh畛i Relay xu畛ng m畛c off _ Output when on : gi叩 tr畛 c畛a ng探 ra khi 畛 m畛c on _ Output when off : gi叩 tr畛 c畛a ng探 ra khi 畛 m畛c off N畉u t鱈n hi畛u 畉u vo n畉m trong kho畉ng (Switch on point, Switch off point) th狸 gi叩 tr畛 ng探 ra gi畛 nguy棚n kh担ng 畛i. Kh畛i PID controller (畛 th動 vi畛n Simulink Extras Additional Linear) l b畛 i畛u khi畛n PID v畛i hm truy畛n ( ) KP : h畛 s畛 t畛 l畛 (proportional term) KI: h畛 s畛 t鱈ch ph但n (integral term) KD: h畛 s畛 vi ph但n (derivative term) Kh畛i Saturation (畛 th動 vi畛n Simulink Discontinuities) l m畛t kh但u b達o h嘆a. C叩c th担ng s畛 ci 畉t: _ Upper limit : gi畛i h畉n tr棚n. N畉u gi叩 tr畛 畉u vo l畛n h董n Upper limit th狸 ng探 ra lu担n b畉ng gi叩 tr畛 Upper limit _ Lower limit : gi畛i h畉n d動畛i. N畉u gi叩 tr畛 畉u vo nh畛 h董n Lower limit th狸 ng探 ra lu担n b畉ng gi叩 tr畛 Lower limit Kh但u b達o ho d湛ng 畛 th畛 hi畛n gi畛i h畉n bi棚n 畛 c畛a c叩c t鱈n hi畛u trong th畛c t畉 nh動 : 叩p ra c畛c 畉i c畛a b畛 i畛u khi畛n 畉t vo 畛i t動畛ng, 叩p ngu畛n II.2. C叩c b動畛c ti畉n hnh 畛 x但y d畛ng m畛t 畛ng d畛ng m畛i trong SIMULINK: 9
- 10. _ Sau khi kh畛i 畛ng Matlab, g探 l畛nh simulink ho畉c nh畉n vo n炭t simulink tr棚n thanh c担ng c畛 th狸 c畛a s畛 SIMULINK hi畛n ra (nh動 畛 h狸nh v畉 Trang 1) _ Trong c畛a s畛 SIMULINK, vo menu File / New 畛 m畛 c畛a s畛 cho m畛t 畛ng d畛ng m畛i. K鱈ch chu畛t vo c叩c th動 vi畛n 達 gi畛i thi畛u 畛 m畛c II.1 畛 ch畛n kh畛i c畉n t狸m. K鱈ch chu畛t tr叩i vo kh畛i ny, sau 坦 k辿o v th畉 vo c畛a s畛 畛ng d畛ng v畛a m畛i t畉o ra. Double click vo kh畛i ny 畛 ci 畉t v thay 畛i c叩c th担ng s畛. _ C坦 th畛 nh但n s畛 l動畛ng c叩c kh畛i b畉ng c叩ch d湛ng ch畛c nng Copy v Paste. K鱈ch chu畛t tr叩i n畛i c叩c ng探 vo / ra c畛a c叩c kh畛i 畛 h狸nh thnh s董 畛 h畛 th畛ng. _ C坦 th畛 d畛i m畛t ho畉c nhi畛u kh畛i t畛 v畛 tr鱈 ny 畉n v畛 tr鱈 kh叩c b畉ng c叩ch nh畉p chu畛t 畛 ch畛n c叩c kh畛i 坦 v k辿o 畉n v畛 tr鱈 m畛i. D湛ng ph鱈m Delete 畛 x坦a c叩c ph畉n kh担ng c畉n thi畉t hay b畛 sai khi ch畛n. _ C坦 th畛 vi畉t ch炭 th鱈ch trong c畛a s畛 畛ng d畛ng b畉ng c叩ch double click vo m畛t v畛 tr鱈 tr畛ng v g探 c但u ch炭 th鱈ch vo. Vo menu Format / Font 畛 thay 畛i ki畛u ch畛. _ Nh動 v畉y, m担 h狸nh h畛 th畛ng 達 x但y d畛ng xong. B但y gi畛 ti畉n hnh m担 ph畛ng h畛 th畛ng b畉ng c叩ch vo menu Simulation / Simulation Parameters 畛 ci 畉t c叩c th担ng s畛 m担 ph畛ng. C畛a s畛 Simulation Parameters hi畛n ra nh動 sau: _ Start time : th畛i i畛m b畉t 畉u m担 ph畛ng. M畉c 畛nh ch畛n b畉ng 0. _ Stop time : th畛i i畛m k畉t th炭c m担 ph畛ng. Gi叩 tr畛 ny ch畛n theo 畉c t鱈nh c畛a h畛 th畛ng. N畉u h畛 th畛ng c坦 th畛i h畉ng l畛n th狸 gi叩 tr畛 Stop time c滴ng ph畉i l畛n 畛 quan s叩t h畉t th畛i gian qu叩 畛 c畛a h畛 th畛ng. _ C叩c th担ng s畛 c嘆n l畉i ch畛n m畉c 畛nh nh動 畛 h狸nh k畉 b棚n. _ Ch畉y m担 ph畛ng b畉ng c叩ch vo menu Simulation / Start. Khi th畛i gian m担 ph畛ng b畉ng gi叩 tr畛 Stop time th狸 qu叩 tr狸nh m担 ph畛ng d畛ng l畉i. Trong qu叩 tr狸nh m担 ph畛ng, n畉u ta mu畛n d畛ng n畛a ch畛ng th狸 vo menu Simulation / Stop. III. TH NGHI畛M: III.1. Kh畉o s叩t m担 h狸nh h畛 th畛ng i畛u khi畛n nhi畛t 畛: _ M畛c 鱈ch: 畉c tr動ng c畛a l嘆 nhi畛t l kh但u qu叩n t鱈nh nhi畛t. T畛 khi b畉t 畉u cung c畉p nng l動畛ng 畉u vo cho l嘆 nhi畛t, nhi畛t 畛 c畛a l嘆 b畉t 畉u tng l棚n t畛 t畛. 畛 nhi畛t 畛 l嘆 畉t t畛i gi叩 tr畛 nhi畛t 畛 c畉n nung th狸 th動畛ng ph畉i m畉t m畛t kho畉ng th畛i gian kh叩 di. 但y ch鱈nh l 畉c t鱈nh qu叩n t鱈nh c畛a l嘆 nhi畛t. Khi tuy畉n t鱈nh ho叩 m担 h狸nh l嘆 nhi畛t, ta xem hm truy畛n c畛a l嘆 nhi畛t nh動 l m畛t kh但u qu叩n t鱈nh b畉c 2 ho畉c nh動 l m畛t kh但u qu叩n t鱈nh b畉c nh畉t n畛i ti畉p v畛i kh但u tr畛. Trong ph畉n ny, sinh vi棚n s畉 kh畉o s叩t kh但u qu叩n t鱈nh b畉c 2 cho tr動畛c. D湛ng ph動董ng ph叩p Ziegler-Nichols nh畉n d畉ng h畛 th畛ng sau 坦 x但y d畛ng l畉i hm truy畛n. So s叩nh gi叩 tr畛 c叩c th担ng s畛 trong hm truy畛n v畛a t狸m 動畛c v畛i kh但u qu叩n t鱈nh b畉c 2 cho tr動畛c ny _ Th鱈 nghi畛m: D湛ng SIMULINK x但y d畛ng m担 h狸nh h畛 th畛ng l嘆 nhi畛t v嘆ng h畛 nh動 sau: Step : l t鱈n hi畛u hm b畉c thang th畛 hi畛n ph畉n trm c担ng su畉t cung c畉p cho l嘆 nhi畛t.Gi叩 tr畛 c畛a hm n畉c t畛 0歎1 t動董ng 畛ng c担ng su畉t cung c畉p 0%歎100% Transfer Fcn Transfer Fcn1 : m担 h狸nh l嘆 nhi畛t tuy畉n t鱈nh h坦a. 10
- 11. 鰻鞄達馨 K T1 T2 1 100 20 100 2 200 30 300 3 150 40 200 4 300 20 150 5 200 50 200 a. Ch畛nh gi叩 tr畛 c畛a hm step b畉ng 1 畛 c担ng su畉t cung c畉p cho l嘆 l 100% (Step time =0, Initial time = 0, Final time = 1). Ch畛nh th畛i gian m担 ph畛ng Stop time = 600s. M担 ph畛ng v v畉 qu叩 tr狸nh qu叩 畛 c畛a h畛 th畛ng tr棚n. b. Tr棚n h狸nh v畉 畛 c但u tr棚n,h達y x?p x? v? kh但u qu叩n t鱈nh b?c nh?t c挑 tr? b?ng c叩ch v畉 ti畉p tuy畉n t畉i i畛m u畛n 畛 t鱈nh th担ng s畛 L v T theo nh動 h狸nh v?. Ch畛 r探 c叩c gi叩 tr畛 ny tr棚n h狸nh v畉. So s叩nh gi叩 tr畛 L, T v畛a t狸m 動畛c v畛i gi叩 tr畛 c畛a m担 h狸nh l嘆 nhi畛t tuy畉n t鱈nh h坦a. _ H動畛ng d畉n: Sau khi ch畉y xong m担 ph畛ng, 畛 xem qu叩 tr狸nh qu叩 畛 c畛a t鱈n hi畛u ta double click vo kh畛i Scope. C畛a s畛 Scope hi畛n ra nh動 sau: V狸 c畛a s畛 Scope ch畛 c坦 th畛 xem 叩p 畛ng ho畉c in tr畛c ti畉p ra m叩y in nh動ng kh担ng l動u h狸nh v畉 thnh file *.bmp 動畛c n棚n ta ph畉i chuy畛n Scope ny sang c畛a s畛 Figure 畛 l動u. Th畛c hi畛n i畛u ny b畉ng c叩ch nh畉p chu畛t vo 担 Parameters. C畛a s畛 Parameters hi畛n ra, nh畉p chu畛t vo trang Data history v ti畉n hnh ci 畉t c叩c th担ng s畛 nh動 h狸nh b棚n d動畛i: Ti畉n hnh ch畉y m担 ph畛ng l畉i 畛 t鱈n hi畛u l動u vo bi畉n ScopeData. Ch炭 箪 n畉u sau khi khai b叩o m kh担ng ti畉n hnh ch畉y m担 ph畛ng l畉i th狸 t鱈n hi畛u s畉 kh担ng l動u vo bi畉n ScopeData m畉c d湛 tr棚n c畛a s畛 Scope v畉n c坦 h狸nh v畉. Sau 坦, vo c畛a s畛 Command Window nh畉p l畛nh sau: >> plot(ScopeData.time, ScopeData.signals.values) %ve dap ung >> grid on %ke luoi L炭c ny c畛a s畛 Figure hi畛n ra v畛i h狸nh v畉 gi畛ng nh動 h狸nh v畉 畛 c畛a s畛 Scope. Vo menu Insert/ Line, Insert/ Text 畛 ti畉n hnh k畉 ti畉p tuy畉n v ch炭 th鱈ch cho h狸nh v畉. K畉t qu畉 cu畛i c湛ng nh動 h狸nh b棚n d動畛i : 11
- 12. Vo menu [File]/[Export] 畛 l動u thnh file *.bmp nh動 畛 Bi th鱈 nghi畛m 1. III.2. Kh畉o s叩t m担 h狸nh i畛u khi畛n nhi畛t 畛 d湛ng ph動董ng ph叩p Ziegler-Nichols (i畛u khi畛n PID): _ M畛c 鱈ch: Kh畉o s叩t m担 h狸nh i畛u khi畛n nhi畛t 畛 d湛ng b畛 i畛u khi畛n PID, c叩c th担ng s畛 c畛a b畛 PID 動畛c t鱈nh theo ph動董ng ph叩p Ziegler-Nichols. T畛 坦 so s叩nh ch畉t l動畛ng c畛a h畛 th畛ng 畛 b畛 i畛u khi畛n PID . _ Th鱈 nghi畛m: X但y d畛ng m担 h狸nh h畛 th畛ng i畛u khi畛n nhi畛t 畛 PID nh動 sau: Trong d坦 _ T鱈n hi畛u 畉t 畉u vo l hm b畉c thang u(t) = 100 ( t動畛ng tr動ng nhi畛t 畛 畉t 100 oC) _ B畛 i畛u khi畛n PID c坦 c叩c th担ng s畛 c畉n t鱈nh to叩n. _ Transfer Fcn Transport Delay : m担 h狸nh l嘆 nhi畛t tuy畉n t鱈nh h坦a. a. T鱈nh gi叩 tr畛 c叩c th担ng s畛 KP, KI, KD c畛a kh但u PID theo ph動董ng ph叩p Ziegler- Nichols t畛 th担ng s畛 L v T t狸m 動畛c 畛 ph畉n III.1. b. Ch畉y m担 ph畛ng v l動u 叩p 畛ng c畛a c叩c t鱈n hi畛u 畛 Scope 畛 vi畉t b叩o c叩o. C坦 th畛 ch畛n l畉i Stop time cho ph湛 h畛p. Trong h狸nh v畉 ph畉i ch炭 th鱈ch r探 t棚n c叩c t鱈n hi畛u. c. Nh畉n x辿t v畛 ch畉t l動畛ng 畛 ph動董ng ph叩p i畛u khi畛n PID _ H動畛ng d畉n: C叩ch t鱈nh c叩c th担ng s畛 KP, KI, KD c畛a kh但u PID theo ph動董ng ph叩p Ziegler-Nichols nh動 sau: 12
- 13. KI WPID (s) = K P + + K Ds s V鱈i 1.2T K KP = ; K I = P ; K D = 0.5K P L K.L 2L Trong 坦 L, T, K l c叩c gi叩 tr畛 達 t狸m 動畛c 畛 ph畉n III.1.a. IV. YU C畉U VI畉T BO CO Bi 1. - X但y d畛ng s董 畛 h畛 th畛ng tr棚n SIMULINK - X畉p x畛 畛i t動畛ng v畛 kh但u qu叩n t鱈nh b畉c nh畉t theo ph動董ng ph叩p 畛 th畛 - So s叩nh gi畛a m担 h狸nh cho tr動畛c v m担 h狸nh nh畉n d畉ng Bi 2. - X但y d畛ng s董 畛 h畛 th畛ng tr棚n SIMULINK - T鱈nh c叩c th担ng s畛 c畛a b畛 i畛u khi畛n theo ZieglerNichol v ch畛nh 畛nh c叩c th担ng s畛 tr棚n m叩y t鱈nh - V畉 動畛ng 畉c t鱈nh qu叩 tr狸nh qu叩 畛 - Nh畉n x辿t v畛 qu叩 tr狸nh qu叩 畛 thu 動畛c qua th畛c nghi畛m 13
- 14. PH畉N 2. H畛 TH畛NG I畛U KHI畛N TRONG KHNG GIAN TR畉NG THI BI TH NGHI畛M 4 Cho 畛i t動畛ng c坦 hm truy畛n: 5 W(s) = (T1s + 1)(T2s + 1)(T3s + 1) V畛i T1=STT ( STT l s畛 th畛 t畛 theo danh s叩ch l畛p); T2=100;T3=5 a. X叩c 畛nh ph動董ng tr狸nh tr畉ng th叩i: . x = Ax+Bu y = Cx+Du A,B,C,D l c叩c ma tr畉n c畛a ph動董ng tr狸nh tr畉ng th叩i b. Ki畛m tra t鱈nh i畛u khi畛n 動畛c v t鱈nh quan s叩t 動畛c c畛a 畛i t動畛ng c. Ki畛m tra t鱈nh 畛n 畛nh c畛a 畛i t動畛ng d畛a tr棚n h畛 ph動董ng tr狸nh tr畉ng th叩i d. Kh畉o s叩t c叩c 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian v trong mi畛n t畉n s畛 c畛a 畛i t動畛ng e. X但y d畛ng s董 畛 c畉u tr炭c tr棚n SIMULINK f. Thi畉t k畉 b畛 i畛u khi畛n ph畉n h畛i tr畉ng th叩i sao cho h畛 k鱈n nh畉n c叩c i畛m s=-1; s=-2; v s=-n ( v畛i n l s畛 th畛 t畛 theo danh s叩ch l畛p) lm c叩c i畛m c畛c g. Kh畉o s叩t 畉c t鱈nh trong mi畛n th畛i gian c畛a h畛 th畛ng >>num=[K]; >>den=[a0 a1 a2 a3 ]; >>[A,B,C,D]=tf2ss(num,den) % 畛nh ngh挑a hm truy畛n 畉t w >>co=ctrb(A,B) % T鱈nh ma tr畉n i畛u khi畛n 動畛c >>ob=obsv(A,C) % T鱈nh ma tr畉n quan s叩t 動畛c >>step(A,B,C,D) % V畉 hm qu叩 畛 h(t) >>impulse(A,B,C,D) % V畉 hm tr畛ng l動畛ng w(t) >>nyquist(A,B,C,D) % V畉 畉c t鱈nh t畉n bi棚n pha c畛a h畛 th畛ng >>bode(A,B,C,D) % V畉 畉c t鱈nh t畉n loga >>K=acker(A,B,[s1 s2 s3]) % T狸m ma tr畉n ph畉n h畛i tr畉ng th叩i theo ackerman IV. YU C畉U VI畉T BO CO - In ra c叩c ma tr畉n A,B,C,D - T鱈nh ma tr畉n i畛u khi畛n 動畛c v h畉ng c畛a n坦 - T鱈nh ma tr畉n quan s叩t 動畛c v h畉ng c畛a n坦 - Vi畉t ph動董ng tr狸nh 畉c t鱈nh - V畉 畉c t鱈nh hm qu叩 畛 v hm tr畛ng l動畛ng c畛a 畛i t動畛ng - V畉 c叩c 畉c t鱈nh BTL v bi棚n 畛 t畉n s畛 pha c畛a 畛i t動畛ng - X但y d畛ng s董 畛 h畛 th畛ng tr棚n SIMULINK - T鱈nh ma tr畉n i畛u khi畛n ph畉n h畛i tr畉ng th叩i - V畉 畉c t鱈nh hm qu叩 畛 v hm tr畛ng l動畛ng c畛a h畛 k鱈n - V畉 c叩c 畉c t鱈nh BTL v bi棚n 畛 t畉n s畛 pha c畛a h畛 h畛 B叩o c叩o ph畉i n畛p sau 1 tu畉n th鱈 nghi畛m . Ai lm kh担ng 畉y 畛 ho畉c l畉y 畉c t鱈nh sai ph畉i lm l畉i .Kh担ng n畛p bi th鱈 nghi畛m kh担ng 動畛c d畛 thi m担n h畛c 14