常用的控制系统离散化方法

常用的控制系统离散化方法共有6种,分别是:
(1)前向差分法
(2)后向差分法
(3)双线性变换法
(4)脉冲响应不变法
(5)阶跃响应不变法
(6)零极点匹配法


前三种方法比较简单易用,已知对应的S域传递函数,可以通过简单的代数变换求得对应的Z变换
假设对应的传递函数为D(s) = 1/(RCs+1)
前向差分法:s = (z-1)/Ts
后向差分法:s = (z-1)/zTs
双线性变换法:s = 2(z-1)/[Ts(z+1)]

把D(s)中的s分别用上述的3个公式替换以后,就能产生对应的离散化函数D(z),用于后续的控制与仿真操作。Ts为系统采样时间

个人关于上述的公式简单的理解:s对应连续域的求导操作。前向差分其实就是Y(t) = [X(t+1) - X(t)]/Ts,后向差分是Y(t) = [X(t) - X(t-1)]/Ts



前向差分法离散化以后不保证系统的稳定性。因此后向差分法和双线性变换法较常用,后向差分法公式较简单,本人更喜欢使用一些
<think>好的,用户想了解PID离散化公式。首先,我需要回忆一下PID控制的基本原理。PID控制器由比例、积分、微分三个部分组成,连续时间的公式是Kp*e(t) + Ki*∫e(t)dt + Kd*de(t)/dt。但是数字控制器是离散的,所以必须将连续公式转换为离散形式。 接下来,离散化方法通常有前向差分、后向差分和双线性变换等。不过最常用的可能是将积分和微分项用离散近似代替。积分可以用累加代替,微分可以用差分代替。 对于积分项,连续积分∫e(t)dt在离散情况下可以近似为T*Σe(k),其中T是采样时间,k是第k个采样点。微分项de(t)/dt则可以用(e(k) - e(k-1))/T来近似。 然后,把这些代入原来的PID公式,得到位置式PID。公式大概是u(k) = Kp*e(k) + Ki*T*Σe(i) + Kd*(e(k)-e(k-1))/T。不过用户可能更常见的是增量式PID,它计算的是控制量的变化Δu(k),这样对系统的冲击更小。增量式的话,可能需要用u(k) - u(k-1)来展开,得到Δu的表达式。 不过这里要注意是否正确,比如积分项的累加是否正确,微分项的处理是否有误差。还有是否需要考虑采样周期的影响,比如Ki和Kd是否需要乘以或除以T。可能有些资料会用不同的表示方法,比如把积分系数表示为Ki = Kp*T/Ti,微分系数Kd = Kp*Td/T,这样离散化的时候会更清楚。 另外,可能需要分步骤讲解:首先写出连续PID公式,然后分别对积分和微分进行离散化,最后组合成离散PID公式。这样用户更容易理解。 还要检查常见的离散化方法,比如欧拉法或者双线性变换,但一般来说PID离散化常用的是后向差分,因为稳定性更好。不过实际应用中可能简单用矩形法积分和一阶差分微分。 最后,可能需要给出最终的位置式离散PID公式和增量式公式,并解释它们的区别和应用场景。比如位置式直接计算输出,而增量式计算输出的变化量,更适合执行机构带积分特性,如步进电机。</think>PID控制器的离散化是将连续时间的PID算法转换为适用于数字控制器的离散形式。以下是逐步说明: --- ### **1. 连续PID公式** 连续PID控制器输出为: $$u(t) = K_p e(t) + K_i \int_0^t e(\tau)d\tau + K_d \frac{de(t)}{dt}$$ 其中: - $K_p$:比例增益 - $K_i$:积分增益($K_i = \frac{K_p}{T_i}$,$T_i$为积分时间常数) - $K_d$:微分增益($K_d = K_p T_d$,$T_d$为微分时间常数) - $e(t)$:误差信号(设定值与实际值之差) --- ### **2. 离散化方法** 通过采样周期$T$对连续公式进行离散化: - 积分项用**累加和**近似 - 微分项用**一阶差分**近似 --- ### **3. 位置式PID(绝对式)** 离散化后公式为: $$u(k) = K_p e(k) + K_i T \sum_{i=0}^k e(i) + K_d \frac{e(k) - e(k-1)}{T}$$ 其中: - $k$:第$k$个采样时刻 - $T$:采样周期 --- ### **4. 增量式PID(相对式)** 计算控制量的增量$\Delta u(k)$,公式为: $$ \Delta u(k) = K_p \left[ e(k) - e(k-1) \right] + K_i T e(k) + K_d \frac{e(k) - 2e(k-1) + e(k-2)}{T} $$ 输出控制量更新为: $$u(k) = u(k-1) + \Delta u(k)$$ --- ### **5. 关键区别** | 类型 | 特点 | |--------|----------------------------------------------------------------------| | 位置式 | 直接计算控制量$u(k)$,需保存所有历史误差$\sum e(i)$,易产生积分饱和 | | 增量式 | 计算控制量变化$\Delta u(k)$,仅需最近几次误差,抗积分饱和,适合执行机构带积分特性 | --- ### **6. 参数调整注意事项** - $K_i$和$K_d$需根据采样周期$T$调整: - 积分项系数:$K_i T$(避免采样过快导致积分过强) - 微分项系数:$K_d / T$(补偿差分对高频噪声的敏感性) --- ### **应用场景** - **位置式**:直接控制阀门开度、电压输出等 - **增量式**:控制步进电机、舵机等需“步进”调整的执行机构 通过离散化,PID算法可嵌入微控制器或PLC中实现实时控制
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