在我們平時的工作中，如何調試柴油發(fā)電機組呢，下面伊萬福小編簡單的介紹一下。   

   通過 TMS320LF2407 先對柴油發(fā)電機組建立速度控制調速系統的PID 模型， 因為PID 控制簡單方便， 不需要精確的系統模型， 目前還是工業(yè)中用得最廣泛的工業(yè)控制器， 就采用PID 控制方法， 再根據建立的系統模型后用 MATLAB 的SIMULINK 進行仿真研究。建立的調速模型可以選擇采用不同的控制方法， 通過比較采用常規(guī)PID、變積分PID 控制、不完全微分PID 控制和模糊PID 控制的不同效果。下面是不同參數對系統動態(tài)過程品質的影響的研究。
　?。?面向 Simulink 數字調速系統框圖
　　在建立了柴油發(fā)電機組調速系統的各模型后， 就可用 MATLAB 的Simulink 工具建立基于常規(guī)PID 控制， 變速積分PID 控制， 不完全微分PID 控制和模糊PID 控制的調速系統框圖。
　　１．１ 常規(guī)PID 控制
　　首先看常規(guī)PID 控制， 下面是它的系統仿真框圖， 如圖1 所示：這是最常規(guī)采用的PID 控制系統圖， 通過對真實控制系統繪制仿真框圖， 觀察采用常規(guī)PID控制效果。
　　１．２ 不完全微分PID 控制
　　下面是不完全微分PID 控制系統仿真框圖，如圖 ２ 所示： 圖 ２ 不完全微分PID 控制系統仿真框圖 這是在常規(guī)PID基礎上進行了不完全微分， 這是用來改善它的控制功能， 取得更好的控制效果。
　　１．３ 變速度積分PID 控制
　　下面是變速度積分PID 控制系統仿真框圖，如圖 ３ 所示。
　?。保?模糊PID 控制
　　自適應模糊PID 控制是將自適應控制的思想和常規(guī)PID 控制器結合， 吸收了自適應控制和常規(guī)PID 控制的優(yōu)點。首先它具備自適應能力，能夠自動識辨被控過程參數、自動整定控制參數， 能夠適應被控過程模型參數的變化； 其次它又具有常規(guī)PID 控制器結構簡單、魯棒性強、可靠性高的優(yōu)點。這使得自適應PID 控制成為過程控制中一種較為理想的控制方法。
　　如果用模糊控制箱設計出模糊控制器， 再在Ｓｉｍｕｌｉｎｋ 中建立系統仿真模型， 把模糊控制器模塊和我們設計的 ＦＩＳ 結構連接起來， 就可以對它進行仿真研究了， 系統仿真框圖的建立關鍵是對ＰＩＤ 三個參數 Ｋｐ，Ｋｉ，Ｋｄ 的整定， 這必須考慮到不同時刻三個參數的相互作用和它們之間的關系。
　　下面從系統的穩(wěn)定性、響應速度、超調量和穩(wěn)態(tài)精度等各方面來考慮 Ｋｐ，Ｋｉ，Ｋｄ 的作用， 建立模糊規(guī)則表。
　?。ǎ保?比例系數 Ｋｐ 的作用是加快系統的響應速度， 提高系統的調節(jié)精度。Ｋｐ 越大， 系統的響應速度越快， 系統的調節(jié)精度越高， 但容易產生超調， 可能會導致系統不穩(wěn)定。Ｋｐ 取值過小， 會降低調節(jié)精度， 使響應速度變慢， 延長調節(jié)時間，使系統動態(tài)和靜態(tài)特征變壞。
　　（２） 積分作用系數 Ｋｉ 的作用是消除系統的穩(wěn)態(tài)誤差。Ｋｉ 越大， 系統的靜態(tài)誤差消除越快， 但Ｋｉ 過大， 在響應過程的初期會產生積分飽和現象， 從而引起響應過程的較大超調。但 Ｋｉ 過小會使系統的靜態(tài)誤差難以消除， 影響系統的調節(jié)精度。
　?。ǎ常?微分的作用系數 Ｋｄ 的作用是改善系統的動態(tài)特征， 其主要作用是在響應過程中抑制偏差向任何方向的變化， 對偏差變化進行提前預報。但 Ｋｄ 過大， 會使響應過程提前制動， 延長了調節(jié)時間， 而且會降低系統的抗干擾性能。下面是進行模糊控制PID 控制的系統仿真框圖， 如圖４ 所示。
　?。?對系統進行仿真研究
　　建立了系統的仿真框圖后， 就可以對系統進行仿真研究， 就可以比較采用常規(guī)PID 控制和變積分PID 控制， 不完全微分PID 控制， 模糊自適應PID 控制的比較， 并具體分析我們采用的模糊 圖 ４ 模糊控制PID 控制系統仿真框圖自適應控制時的仿真效果。對系統進行仿真有助于我們對柴油發(fā)電機組調速系統的快速理解， 并初步地分析出我們需要的控制參數， 對系統的研究有積極作用。
　　圖 ４ 的 模 糊 控 制PID 系 統 仿 真 圖 通 過ＭＡＴＬＡＢ 中的模糊控制箱實現， 同時根據自己控制系統的具體特點和要求來建立的， 基本可以反應控制系統的基本情況， 可以起到很好的仿真模擬作用。
　　首先， 比較常規(guī)PID 控制和變積分PID 控制仿真結果如圖所示：由圖 ５ 可見， 變速積分PID 通過改變積分項的累加速度， 使得它和偏差大小相適應， 偏差大的時候， 積分慢； 偏差小時， 積分快， 這就可以減少超調， 同時更好地消除靜差。
　　下面比較一下常規(guī)PID 控制和不完全微分ＰＩＤ 控制的區(qū)別， 仿真結果如圖 ６ 所示。 不完全微分就是在PID 算法中引入了一個一階慣性環(huán)節(jié)， 使得系統性能得到改善， 在改善系統動態(tài)特性的時候又盡量減少高頻干擾。
　　最后介紹模糊自適應控制和常規(guī)PID 的比較， 并對模糊自適應控制的仿真進行分析。這些都是基于前面建立的柴油發(fā)電機的系統模型的，
　　下面是它的仿真結果， 如圖 ７ 所示。 可見模糊PID 控制器和常規(guī)PID 控制相比，它使得系統響應的超調時間減小， 曲線更平整，反應時間加快了， 控制效果明顯更好了。同時模糊PID 控制器在控制過程前期具有模糊控制器的特點， 而在控制過程后期具有PID 調節(jié)器的所有優(yōu)勢， 是一種性能優(yōu)良的控制器， 所以在實際使用中可以選用模糊自適應控制方法。