铁路客车空调车厢内温度控制系统仿真
论文编号:DZXX353 论文字数:8614,页数:25 附任务书，开题报告，中期检查摘 要
PID控制，其结构简单,成本低，稳定性好,工作可靠,调整方便，在工业控制中被广泛应用，但是对于对象延迟比较大，工况不稳定的场合，常规PID控制虽然能消除稳态误差，但是会出现超调量大，过渡过程时间长的问题，不能满足实时控制的要求，对于这种情况，采用模糊控制能达到更好的效果，采用参数模糊自整定PID控制器，实时的根据工况的变化对PID的三个参数进行整定，能够实现更好的控制，解决超调量大，过渡过程时间长的问题。
以铁路空调客车为研究对象，采用常规PID控制和参数模糊自整定PID控制两种方案对车厢内温度进行控制。利用MATLAB中的SIMULINK工具箱建立控制系统的仿真模型，然后做出仿真曲线，把常规PID和参数模糊自整定PID的结果进行比较，得出模糊控制在延迟较大，工况变化较大的情况下的优势。
关键词：PID控制，模糊控制，温度控制，SIMULINK，控制仿真。
ABSTRACT
PID control was widely used in the industry control,because of having a simple structure,low cost ,good stability,reliable operation and easy adjustment.but for objects have large transitional time and condition is instablity of the occasions,the general PID Control can eliminate steady-state error,but it will appear large oscillation and need long time to stablity, in this case,the fuzzy control can achieve better results,using Fuzzy Parameter self-regulation PID control,which can accord to the change of conditions adjusting the three parameters of PID control ,the most important thing is online and in time,can achieve better control to solve large oscillation and long transitonal time problem.
Taking the air-conditioned passenger compartment as subject investigated，both PID and Fuzzy control methods are used to control the temperature in the chamber.
Using SIMULINK toolbox established the control system simulation model of MATLAB,and make the simulation curves,comparing the general PID and Fuzzy control ,proving the Fuzzy control having a good advantage in prolong the transitional time and condition is instablity of the occasions.
Key words: PID control,Fuzzy control,Temperature control ,SIMULINK,control simulation.
目 录
摘 要 3
ABSTRACT 4
第一章 绪论 1
1.1铁路的发展及常规车厢温度控制存系统在的缺点 1
1.1.1 铁路的发展史 1
1.1.2 常规车厢温度控制系统存在的缺点 2
1.2 PID控制和模糊控制简介 2
1.2.1 PID简介和原理 2
1.2.2 模糊控制简介及基本原理 2
1.2.3 模糊控制的优缺点 4
第二章 空调车厢内温度控制系统的设计 5
2.1 车厢内温度控制传递函数 5
2.2 控制器的设计 5
2.2.1 常规PID控制系统的建立 5
2.2.2 模糊PID控制器的设计 9
3.1 PID 仿真结果分析 17
3.1.1 PID控制系统框图 17
3.1.2 PID算法的MATLAB仿真图 17
3.2 模糊控制仿真结果分析 18
3.2.1 模糊控制系统框图 18
3.2.2 模糊控制算法的MATLAB仿真图 19
第四章 结论分析 21
参 考 文 献 22
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