关于PID算法(注:供参考)

本文介绍了过程控制中应用广泛的PID控制器,它具有原理简单等优点。详细说明了三种PID控制算法,包括增量式、位置式和微分先行算法,以及各算法可选择的功能和饱和作用抑制方法。还阐述了对纯滞后对象的补偿,最后分析了比例、积分、微分参数对系统性能的影响。

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在过程控制中,按偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)进行控制的PID控制器(亦称PID调节器)是应用最为广泛的一种自动控制器。它具有原理简单,易于实现,适用面广,控制参数相互独立,参数的选定比较简单等优点;而且在理论上可以证明,对于过程控制的典型对象──“一阶滞后+纯滞后”与“二阶滞后+纯滞后”的控制对象,PID控制器是一种最优控制。PID调节规律是连续系统动态品质校正的一种有效方法,它的参数整定方式简便,结构改变灵活(PI、PD、…)。
[编辑本段]详细说明
  控制点目前包含三种比较简单的PID控制算法,分别是:增量式算法,位置式算法,微分先行。 这三种PID算法虽然简单,但各有特点,基本上能满足一般控制的大多数要求。

  1. PID增量式算法

离散化公式:
  注:各符号含义如下
  u(t);;;;; 控制器的输出值。
  e(t);;;;; 控制器输入与设定值之间的误差。
  Kp;;;;;;; 比例系数。
  Ti;;;;;;; 积分时间常数。
  Td;;;;;;; 微分时间常数。
  T;;;;;;;; 调节周期。
  对于增量式算法,可以选择的功能有:
  
(1) 滤波的选择

可以对输入加一个前置滤波器,使得进入控制算法的给定值不突变,而是有一定惯性延迟的缓变量。
  
(2) 系统的动态过程加速

在增量式算法中,比例项与积分项的符号有以下关系:如果被控量继续偏离给定值,则这两项符号相同,而当被控量向给定值方向变化时,则这两项的符号相反。
  由于这一性质,当被控量接近给定值的时候,反号的比例作用阻碍了积分作用,因而避免了积分超调以及随之带来的振荡,这显然是有利于控制的。但如果被控量远未接近给定值,仅刚开始向给定值变化时,由于比例和积分反向,将会减慢控制过程。
  为了加快开始的动态过程,我们可以设定一个偏差范围v,当偏差|e(t)|< β时,即被控量接近给定值时,就按正常规律调节,而当|e(t)|>= β时,则不管比例作用为正或为负,都使它向有利于接近给定值的方向调整,即取其值为|e(t)-e(t-1)|,其符号与积分项一致。利用这样的算法,可以加快控制的动态过程。
  
(3) PID增量算法的饱和作用及其抑制

在PID增量算法中,由于执行元件本身是机械或物理的积分储存单元,如果给定值发生突变时,由算法的比例部分和微分部分计算出的控制增量可能比较大,如果该值超过了执行元件所允许的最大限度,那么实际上执行的控制增量将时受到限制时的值,多余的部分将丢失,将使系统的动态过程变长,因此,需要采取一定的措施改善这种情况。
  纠正这种缺陷的方法是采用积累补偿法,当超出执行机构的执行能力时,将其多余部分积累起来,而一旦可能时,再补充执行。
  
2) PID位置算法

离散公式:
  ;=
  对于位置式算法,可以选择的功能有:
  a、滤波:同上为一阶惯性滤波
  b、饱和作用抑制:
  
(1) 遇限削弱积分法

一旦控制变量进入饱和区,将只执行削弱积分项的运算而停止进行增大积分项的运算。具体地说,在计算Ui时,将判断上一个时刻的控制量Ui-1是否已经超出限制范围,如果已经超出,那么将根据偏差的符号,判断系统是否在超调区域,由此决定是否将相应偏差计入积分项。
  
(2) 积分分离法

在基本PID控制中,当有较大幅度的扰动或大幅度改变给定值时, 由于此时有较大的偏差,以及系统有惯性和滞后,故在积分项的作用下,往往会产生较大的超调量和长时间的波动。特别是对于温度、成份等变化缓慢的过程,这一现象将更严重。为此可以采用积分分离措施,即偏差较大的时,取消积分作用;当偏差较小时才将积分作用投入。
  另外积分分离的阈值应视具体对象和要求而定。若阈值太大,达不到积分分离的目的,若太小又有可能因被控量无法跳出积分分离区,只进行PD控制,将会出现残差。
  离散化公式:
  Δu(t) = q0e(t) + q1e(t-1) + q2e(t-2)
  当|e(t)|≤β时
  q0 = Kp(1+T/Ti+Td/T)
  q1 = -Kp(1+2Td/T)
  q2 = Kp Td /T
  当|e(t)|>β时
  q0 = Kp(1+Td/T)
  q1 = -Kp(1+2Td/T)
  q2 = Kp Td /T
  u(t) = u(t-1) + Δu(t)
  注:各符号含义如下
  u(t);;;;; 控制器的输出值。
  e(t);;;;; 控制器输入与设定值之间的误差。
  Kp;;;;;;; 比例系数。
  Ti;;;;;;; 积分时间常数。
  Td;;;;;;; 微分时间常数。
  T;;;;;;;; 调节周期。
  β;;;;;;; 积分分离阈值
  
(3) 有效偏差法

当根据PID位置算法算出的控制量超出限制范围时,控制量实际上只能取边际值U=Umax,或U=Umin,有效偏差法是将相应的这一控制量的偏差值作为有效偏差值计入积分累计而不是将实际的偏差计入积分累计。因为按实际偏差计算出的控制量并没有执行。
  如果实际实现的控制量为U=U(上限值或下限值),则有效偏差可以逆推出,即:
  =
  然后,由该值计算积分项
  
3) 微分先行PID算法

当控制系统的给定值发生阶跃时,微分作用将导致输出值大幅度变化,这样不利于生产的稳定操作。因此在微分项中不考虑给定值,只对被控量(控制器输入值)进行微分。微分先行PID算法又叫测量值微分PID算法。公式如下:
  离散化公式:
  参数说明同上
  对于纯滞后对象的补偿
  控制点采用了Smith预测器,使控制对象与补偿环节一起构成一个简单的惯性环节。
  PID参数整定
   
  
(1) 比例系数Kc对系统性能的影响


  比例系数加大,使系统的动作灵敏,速度加快,稳态误差减小。Kc偏大,振荡次数加多,调节时间加长。Kc太大时,系统会趋于不稳定。Kc太小,又会使系统的动作缓慢。Kc可以选负数,这主要是由执行机构、传感器以控制对象的特性决定的。如果Kc的符号选择不当对象状态(pv值)就会离控制目标的状态(sv值)越来越远,如果出现这样的情况Kc的符号就一定要取反。
  
(2) 积分控制Ti对系统性能的影响


  积分作用使系统的稳定性下降,Ti小(积分作用强)会使系统不稳定,但能消除稳态误差,提高系统的控制精度。
  
(3) 微分控制Td对系统性能的影响


  微分作用可以改善动态特性,Td偏大时,超调量较大,调节时间较短。Td偏小时,超调量也较大,调节时间也较长。只有Td合适,才能使超调量较小,减短调节时间。

<think>好的,用户问的是二轮车自平衡算法怎么搞。我需要先理清楚这个问题涉及的各个方面,然后逐步解释。首先,用户可能对自平衡的原理不太清楚,所以得从基础开始讲。 首先想到的是自平衡的核心是控制车体保持直立,这应该涉及到倒立摆模型。倒立摆是一个经典的控制问题,可能需要用到PID控制或者更高级的方法,比如状态反馈或者模糊控制。不过用户可能对具体数学模型不熟悉,所以需要简单介绍一下。 接下来,要考虑传感器部分。常见的传感器有陀螺仪和加速度计,用来检测车体的倾角和角速度。这部分需要说明传感器的作用,以及如何将它们的信号融合,比如互补滤波或者卡尔曼滤波,以得到准确的姿态信息。 然后是执行机构,通常是电机。需要解释电机如何根据控制算法输出的信号来调整转速,从而产生力矩来平衡车体。这里可能需要提到PWM控制,以及电机的驱动电路。 接下来是控制算法的具体实现。PID控制是基础,可以详细说明比例、积分、微分三个环节的作用,以及如何调整参数。但PID可能不够,可能需要状态空间方法或者LQR控制,这时候需要设计状态反馈矩阵。不过用户可能更关实现步骤,所以可能需要简化数学部分,用例子说明。 另外,系统建模是关键。需要建立车体的动力学方程,可能涉及牛顿力学或者拉格朗日方程。这部分需要简化,用通俗的语言描述,比如车体倾斜角度和电机加速度之间的关系。 还要考虑实际调试中的问题,比如传感器噪声、电机响应延迟等,可能需要滤波算法或者自适应控制。这部分可以稍微提及,让用户知道实际应用中的挑战。 最后,可能需要一个简单的步骤总结,帮助用户理清思路,从硬件选型到算法实现再到调试优化。同时,给出一个示例的算法框架,比如使用PID的伪代码,或者流程图,这样用户更容易理解。 需要意的是,用户可能没有控制理论的基础,所以需要避免过于专业的术语,或者至少先解释术语。同时,数学公式要按照要求使用行内或独立格式,比如动力学方程用独立公式,PID公式用行内。 可能还需要提到一些常见的开源项目或者平台,比如Arduino或者STM32的实现案例,供用户参考。但用户的问题主要是算法,所以这部分可以简要带过。 总结一下,回答的结构应该是:原理介绍(倒立摆模型)→ 传感器数据获 → 系统建模 → 控制算法设计 → 参数调试 → 实际考虑因素。每个部分简明扼要,重点突出步骤和关键点,确保用户能一步步理解和实施。</think>二轮车自平衡算法实现可分为以下步骤,需结合动力学建模、传感器融合和控制理论: --- ### 一、系统建模(动力学分析) 1. **倒立摆模型** 将车体简化为倒立摆,建立动力学方程: $$ J\ddot{\theta} = mgl\sin\theta - b\dot{\theta} + u $$ 其中: - $\theta$为车体倾角 - $m$为质量,$l$为质心高度 - $u$为电机输出力矩 2. **线性化处理** 在平衡点$\theta \approx 0$附近近似,$\sin\theta \approx \theta$,得到线性模型: $$ \ddot{\theta} = \frac{mgl}{J}\theta - \frac{b}{J}\dot{\theta} + \frac{1}{J}u $$ --- ### 二、传感器数据获 1. **惯性测量单元(IMU)** - 陀螺仪测量角速度$\dot{\theta}$ - 加速度计测量倾角$\theta$ - 需通过互补滤波或卡尔曼滤波融合数据 2. **编码器反馈** 电机编码器测量车轮转速,用于速度环控制 --- ### 三、控制算法设计 #### 1. PID控制(基础方案) - **控制量**:$u = K_p\theta + K_d\dot{\theta} + K_i\int \theta dt$ - **调参顺序**:先调$K_p$稳定角度,再调$K_d$抑制震荡,最后加$K_i$消除静差 #### 2. 状态反馈控制(进阶方案) - **状态空间模型**: $$ \begin{cases} \dot{x} = Ax + Bu \\ y = Cx \end{cases} $$ 其中$x = [\theta, \dot{\theta}]^T$ - **LQR最优控制** 设计反馈矩阵$K$使代价函数最小化: $$ J = \int_0^\infty (x^TQx + u^TRu)dt $$ #### 3. 模糊控制(非线性场景) - 定义"角度大/中/小"等模糊集合 - 根据经验规则生成控制决策 --- ### 四、实现流程 1. **硬件选型** - 主控:STM32/ESP32(需支持浮点运算) - 电机:直流无刷电机+编码器 - IMU:MPU6050/BNO055 2. **软件框架** ```c while(1){ read_IMU(); // 读角度/角速度 kalman_filter(); // 数据滤波 pid_control(); // 计算控制量 pwm_output(); // 驱动电机 } ``` 3. **调试要点** - 优先在Matlab/Simulink仿真验证 - 实际调试时逐步增加倾角幅度 - 添加死区保护防止过冲 --- ### 五、难点与改进 1. **抗扰动问题** - 加入前馈补偿 - 使用滑模变结构控制 2. **参数自适应** 通过在线辨识动态调整PID参数 3. **能量优化** 平衡控制与运动控制的协调 --- ****:实际工程中建议参考开源项目(如Segway开源方案),优先验证基础PID控制,再逐步升级算法。调试时务必做好物理限位保护!
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