手把手带你玩串级PID仿真实验

最新推荐文章于 2025-05-13 11:06:47 发布
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#串级PID #自动控制 #四旋翼飞行器

本文介绍了在设计四旋翼飞行器时应用串级PID控制的过程，通过SIMULINK仿真来直观理解控制原理。实验对比了单级与串级PID在燃烧室温度控制中的效果，探讨了主副燃烧室的传递函数，旨在帮助读者深入理解串级PID控制的实践应用。

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写在前面的话：

由于在设计四旋翼飞行器的时候用到了串级PID控制，因此花了一点时间搞了搞，真正想学相关的理论的，当然是去看胡寿松的红皮《自动控制原理》啦，只是感觉书上的纯理论推导很不直观，之后查了一些乱七八糟的文档，实验之类的，感觉还是用仿真实际调一调，看看波形比较直观，便于学习和理解。于是整理一下学习笔记，发上来保存，同时也希望能让想了解串级PID（尤其是做四旋翼控制的盆友们）得到一丢丢帮助。能力有限，文章浅显，甚是惭愧。 

                                                                                                                      串级PID仿真实验
        本文以某燃烧室温度控制为例，利用SIMULINK放着工具，分别建立单级PID控制系统与串级PID控制系统，来对比分析两种PID控制的特点。
        某燃烧系统由主副两个燃烧室构成，以主燃烧室的温度为主变量，副燃烧室温度为副变量，主副燃烧室的传递函数如下：

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02-21 22万+
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一文读懂PID、PID入门教程、串级pid 并级 pid例程以及分析
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08-19 3036
PID控制器是一种广泛应用于工业过程控制的经典控制算法。PID代表比例（Proportional）、积分（Integral）和微分（Derivative），这些术语描述了控制器如何根据系统的误差信号生成控制信号，以达到期望的系统输出。通过详细的PID、并级PID和串级PID的介绍和程序示例，你可以根据具体控制对象的复杂性、精度要求、动态响应要求等选择适合的控制方法。并级PID适用于单回路简单控制，而串级PID适合复杂系统的精确控制。调试过程中通过反复调整增益参数，最终达到理想的系统性能。
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05-13 1127
串级PID（比例-积分-微分）控制器是一种常见的控制系统，广泛应用于工业自动化的精确控制。它由两个或更多的PID控制器以串级形式连接，形成多层次的控制结构，可以应对更复杂的系统动态特性和变化。选取案例的标准应当围绕实际应用中的典型问题，例如温度控制、压力监测、速度调整等，并且案例应当具有一定的挑战性，足以展示串级PID控制器的优势和应用价值。选取的案例还应当足够新颖，以便反映当前工业自动化和控制系统领域的最新发展。
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05-13
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04-02
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matlab中基于串级PID的simulink仿真，可直接调参使用，且增加了扰动模块。
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手把手教你用串级pid
02-16
### 串级PID控制系统概述 对于复杂系统的精确控制，单一的PID控制器往往难以达到理想的性能。为了克服这一局限性，采用串级PID控制成为一种有效的解决方案[^1]。 在串级PID控制系统中，存在两个相互关联的控制回路：主回路（外回路）负责调节主要被控变量；而副回路（内回路）则专注于调整辅助变量以支持外部的主要控制目标实现。这种结构使得系统能够在更精细的程度上响应变化并维持稳定状态[^2]。 具体到应用场景如四旋翼飞行器的姿态控制方面，通过内外两层PID算法协同工作可以更好地保持设备平衡与定向准确性。其中，外环接收来自传感器的数据并与设定值对比计算偏差用于指导内部机制运作方向——即角速度的变化趋势；与此同时，内环依据前者所提供的指令快速作出反应从而驱动执行机构完成相应动作，比如改变螺旋桨转速来修正机体倾斜程度等操作[^3]。 ### Python代码示例：模拟简单串级PID控制系统 下面是一个简化版的例子展示如何构建一个基本框架来进行此类实验研究： ```python import numpy as np from scipy.integrate import odeint class CascadePIDController(object): def __init__(self, kp_outer=0.5, ki_outer=0., kd_outer=0., kp_inner=1.0, ki_inner=0., kd_inner=0.): self.outer_pid = PID(kp=kp_outer, ki=ki_outer, kd=kd_outer) self.inner_pid = PID(kp=kp_inner, ki=ki_inner, kd=kd_inner) def update(self, setpoint_outer, feedback_outer, dt): output_outer = self.outer_pid.update(setpoint_outer, feedback_outer, dt) # Assume inner loop's direct measurement is not available. # Here we use the outer loop output directly as input to the inner loop. output_inner = self.inner_pid.update(output_outer, None, dt) return output_inner def pid_update(pid_controller, target_value, current_value, delta_time): error = target_value - current_value integral += error * delta_time derivative = (error - last_error) / delta_time control_signal = ( pid_controller.kp * error + pid_controller.ki * integral + pid_controller.kd * derivative ) global last_error last_error = error return control_signal if __name__ == "__main__": controller = CascadePIDController() time_span = np.linspace(0, 10, num=int((10/0.01)+1)) initial_conditions = [0] sol = odeint(lambda y,t:controller.update( setpoint_outer=np.sin(t),feedback_outer=y[-1],dt=t-time_span[max(len(time_span)-2,0)]), initial_conditions,time_span) ``` 此段程序定义了一个名为`CascadePIDController`类的对象用来表示整个体系架构，并实现了更新函数`update()`用于迭代求解过程中不断调用直至获得最终结果。这里假设不存在直接测量得到的内部参数读数，因此以外部输出作为传递给下一层的信息源之一。此外还提供了一个通用型的比例积分微分运算子`pid_update()`以便于灵活配置不同环节的具体行为特性。
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