值限幅处理, 最大值限制

最近工作中偶然有所感悟,记下来:

我将题目简化为: 如果 k 大于255将0赋值给k.即最大值限制.


解法1:

    if( k>255 )
    {
         k=0;
    }

此法优点: 简单明了,易懂.应该是最容易想到的一种方法. 

此法缺点: 看了后面两种就知道了.


解法2:

    k=k%255;

此法优点: 没有条件判断,达到同样的效果 .代码简略.


解法3:

    k&=0xff; 

此法优点:效率高.

此法缺点: 代码不直观,可能会给人炫技之感. 

                  且对于二进制不连续为1的数不适用.如 k&=0x5就不能达到限制最大值的效果.

### PID控制器输出始终处于最大值的原因分析 当PID控制器的输出持续保持在最大值时,通常意味着控制系统存在某些异常情况。这可能是由于以下几个原因造成的: - **输入信号过大**:如果误差信号(设定与实际测量之间的差异)非常大,可能会导致比例项P产生过高的输出,从而使总输出达到饱和状态[^1]。 - **积分累积效应**:I部分会不断累加过去的误差,如果没有适当的防风区措施或限幅处理,在长时间运行过程中容易造成积分饱和现象,使得即使当前时刻的瞬时误差很小甚至为零,但由于之前积累下来的大量正向偏差仍会使整体输出维持在一个较高水平上[^2]。 - **参数配置不当**:不合适的Kp、Ki以及Kd系数可能导致系统响应过度激进或是反应迟缓,进而引发上述两种情形之一发生;特别是对于具有较大惯性的被控对象而言尤为明显。 针对这些问题可以采取如下解决方案来调整并优化现有设置: #### 调整策略建议 ##### 设置合理的上下限约束 为了防止任何一项单独超出合理区间而影响整个系统的稳定性,可以在软件层面加入对各组成部分的限制条件,即所谓的“软限幅”。例如,可以通过下面这段Python伪代码实现简单的限幅逻辑: ```python def limit(value, min_val, max_val): """Limit the value between min and max.""" return sorted([min_val, value, max_val])[1] # Apply to each component of PID output before summing them up limited_output = ( limit(p_term * Kp, -max_p, max_p) + limit(i_term * Ki, -max_i, max_i) + limit(d_term * Kd, -max_d, max_d) ) ``` ##### 实施抗积分饱和机制 引入一种称为“有条件积分”的方,只有当控制量未达极限时才允许继续增加积分作用力,反之则暂停更新积分器的状态直到恢复正常工作范围内为止。具体做是在计算新的积分增量前先判断当前是否已经触碰到了边界: ```python if abs(output) < saturation_threshold: i_term += error * dt # Update integral term only when not saturated else: pass # Do nothing on I-term during saturation period ``` ##### 细化调参过程 通过实验逐步逼近优解的方式来进行细致入微地调节各个增益因子的比例关系,确保既能够快速消除静态偏差又不会引起动态性能恶化的情况出现。推荐采用Ziegler-Nichols则作为初始参考点,并在此基础上根据实际情况灵活调整直至获得满意的效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值