pid调参

最新推荐文章于 2024-09-24 09:36:28 发布
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本文探讨了PID控制器中P、I、D三个参数的具体数值设置及其对控制系统的影响。通过不同的参数组合，如1.5/0.1/0、1.5/0.1/0.2等，展示了如何调整这些参数以实现更佳的控制效果。 
	1.5,        //P 比例
	0.1, 		//I 积分
	0.05		//D 微分

期望100 1.5/0.1/0.05 2ms控制周期
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期望100 1.5/0.1/0.05 10ms控制周期
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1.5/0.1/0
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1.5/0.1/0.2
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1.5/0.1/0.75
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自动驾驶控制算法之PID调参
weixin_65089713的博客
02-02 5036
为实现PID控制，我们可以利用离散的PID控制来实现，当采样时间足够短时，也能保持较好的性能，公式如下。同时项目中还要求写一个 reset 的函数，我们需要更新下面这四个参数来保证从头开始。需要注意的点就是积分初始值为0、微分初始值为0。
PID调参软件
04-14
//需要配套PID调参上位机使用，在不下载程序的情况下进行调参，方便、节省时间 //可调节直立PD参数、速度PI参数、方向PD参数、陀螺仪零偏及目标速度等参数，可自定义参数 //使小车在不停车的情况下自己调整参数，寻找最优参数 //上位机发送的数值范围为0.0001-9999，所发送的数值超出此数值时可以在下位机软件上进行乘10或除10处理
PID调参软件（通过串口，可以看波形）
04-02
PID调参软件 ，你还在为麻烦的pid参数而烦恼吗？ 那就快试试用我这一款软件，它通过串口接受数据并且能够实时绘制出数据。如果有不会用的小伙伴可以私信我的哟！
PID控制器调参
weixin_44559815的博客
02-27 5287
PID控制器是工业自动化控制中最常用的一种控制器，它可以实现系统的稳定控制和精确调节。然而，PID控制器的效果与调参有着极大的关系，良好的调参能够使得PID控制器的控制效果更加优秀。本文将详细介绍PID控制器的调参技术。 PID控制器由比例项、积分项和微分项三部分组成，其控制效果由三项的参数（Kp、Ki、Kd）决定。为了达到最优控制效果，需要对PID控制器进行调参。调参的过程通常分为以下几个步骤： 1.确定比例系数Kp 比例系数Kp反映了控制器对偏差的响应程度，当Kp值过大时，系统容易产生震荡，过小则控
PID调参详解1
ROADLESS_TRAIN的博客
02-25 4987
PID调参详解1（比例环节） PID控制中有P、I、D三个参数，只有明白这三个参数的含义和作用才能完成控制器PID参数调整。 下面我们分别通过实例来分析比例微分积分三个环节对系统输出的影响。 上式为PID控制器的表达式，项目上一般根据稳定边界法来调整比例微分积分环节的系数，下面分别举例说明三个环节参数调整过程。 一 比例环节 对一个稳定的高阶系统输入阶跃信号，比例系数初值为0.1，阶跃信号在t=1s施加，幅值为1： 图1为阶跃响应信号： 图1 由图1可知，当比例环节增益为K=0.1时，系统在阶跃信号输入
PID调参方法
wsdtr的博客
09-24 2676
调参是确保PID控制器有效性的关键，合理选择和组合调参方法，结合实际测试和反馈，可以达到理想的控制效果。每种方法都有其适用范围和局限性，具体应用中可根据系统特点选择合适的调参策略。
PID调参基础.docx
03-02
PID调参技术是自动化控制系统中的一项关键技术，尤其在当今流行的穿越机和四轴无人机中得到了广泛应用。此类小型飞行器依靠精确的控制来实现稳定飞行，而PID控制器便是这些飞行器稳定性的核心。PID控制器包括比例（P...
历年试题中电赛PID调参经验分享与调参流程
10-07
本文档集合了历年来参加电赛的参赛者们分享的PID调参经验和调参流程，旨在帮助读者更好地掌握PID调参的技巧，并在实际应用中灵活运用。 首先，调参的基本流程可以分为以下几个步骤： 1. 系统建模：理解并建立被控...
pid.rar_KP_PID调参_pid
09-24
标题中的"pid.rar_KP_PID调参_pid"表明这是一个关于PID控制器参数调整的项目，其中"pid.c"可能是实现PID算法的源代码文件。PID控制器是一种广泛应用的反馈控制系统，用于自动调节系统性能，常用于温度控制、速度控制...
PID调参EXCEL模拟计算工具
最新发布
09-27
除了这些核心功能，PID调参EXCEL模拟计算工具还可能包括其他辅助功能，比如自动记录和保存调整过程中的参数变更、提供详细的调整日志，甚至支持用户自定义公式和算法。这些功能不仅增强了工具的灵活性，也大大提升了...
PID算法调参经验分享
m0_73931287的博客
04-02 1万+
​ 本篇文章旨在分享我对PID算法调节参数的经验，觉得掌握PID调参是一种十分重要的技能，在此记录一下。希望我的分享对你有所帮助。有关PID的一些文章，可以参考以下文章。 PID算法参数调节经验分享-优快云博客 PID算法详解（代码详解篇），位置式PID、增量式PID（通用）_pid代码-优快云博客 PID算法详解（精华知识汇总）-优快云博客 ​
串口PID调试上位机
02-15
可通过串口直接修改PID参数 并进行调试三个参数 分别为 Kp Ki Kd 数据格式为：##KpKiKd@@ 共十位数据 绘图部分需自行安装工业控件
pid从入门到使用上位机调参.zip
03-06
本文档介绍了pid入门和pid调参 一、 为什么P过小时系统会有静差？· 二、 为什么Kp过大时会有超调、震荡？ 三、 为什么积分项可以消除稳态误差？ 四、 为什么微分项可以抑制震荡、限制超调、以及可以作为超前控制系统的主要输出？ 五、 PID整定口诀
PID参数调整
09-07
PID参数调整PID参数调整PID参数调整PID参数调整PID参数调整PID参数调整PID参数调整PID参数调整PID参数调整PID参数调整
编码器速度闭环PID参数调节上位机.zip
07-29
多功能助手，可支持串口，虚拟示波器，CCD调节，GPS定位调节等，均能可视化处理。实用于嵌入式开发的调节，获取数据准确，能够很好的提供辅助功能。
pid调参小手册
kaisen_CN的博客
07-11 4022
参数整定找最佳， 从小到大顺序查。 先是比例后积分， 最后再把微分加。 曲线振荡很频繁， 比例度盘要放大。 曲线漂浮绕大弯， 比例度盘往小扳。 曲线偏离回复慢， 积分时间往下降。 曲线波动周期长， 积分时间再加长。 曲线振荡频率快， 先把微分降下来。 动差大来波动慢， 微分时间应加长。 理想曲线两个波， 前高后低四比一。 一看二调多分析， 调节质量不会低。 作者：偷天神猫 https://www.zhihu.com/question/27478212/answer/36832540 来源：知乎 PID调试
Shikra的PID调参教程
wkdwl的博客
01-05 1722
在论坛里看到的Shikra的PID调参教程，自己感觉非常好就转过来供大家一起交流学习 http://www.rcgroups.com/forums/showthread.php?t=1375728 还有师兄的调PID的整理的文章，写的非常详细专业，适合初学者学习 http://blog.csdn.net/nemol1990/article/details/45131603 大家一起进步吧
PID调参过程详解（包括增量式和位移式）
热门推荐
Mr.Wang的博客
07-30 16万+
位置闭环控制就是根据编码器的脉冲累加测量电机的位置信息，并与目标预设值做比较，得到控制偏差，然后通过对偏差的P比例，I积分，D微分进行控制，使偏差趋于零的过程 位置式PID调参步骤： 预设目标值是11000 1.首先，我们进行PID参数整定的时候，先设I D为0，然后把P值从0逐渐增大，直到系统震荡.如下图（P值设的500，这是因为P值过大，出现了震荡.这时我们就需要调整P值大小，让曲线出现
PID调参
05-20
### PID控制器参数调节方法概述 PID控制器的参数调节是一个复杂的过程，其目的是使系统具有良好的动态特性和静态特性。以下是几种常用的PID参数调节方法： #### 经典手动调节法 经典的手动调节方法主要包括逐步试验法和临界比例度法。 - **逐步试验法**：通过逐渐增加比例增益 \( K_p \) 来观察系统的响应行为。当系统表现出明显的震荡时，记录此时的比例增益值并适当降低以获得稳定的响应[^5]。 - **临界比例度法**：将比例增益 \( K_p \) 调节到系统处于持续等幅振荡的状态，记录下此状态下的比例增益 \( K_u \) 和振荡周期 \( T_u \)，然后按照特定的经验公式计算出合适的 \( K_p \), \( K_i \), 和 \( K_d \)[^1]。 #### Ziegler-Nichols 法 Ziegler-Nichols 法是一种经验性的整定方法，分为开环和闭环两种形式。这种方法通过对系统的阶跃响应进行分析，得到模型参数后再利用表格中的推荐值设置 PID 控制器的参数[^4]。 #### 自动化调参工具 随着计算机技术和优化算法的发展，自动化调参成为一种趋势。例如 MATLAB 提供了专门的功能模块来进行 PID 参数的自动调整，能够快速实现对不同控制需求的目标设定[^4]。 #### PSO 粒子群算法 粒子群优化 (Particle Swarm Optimization, PSO) 是一种高效的全局寻优算法，适用于解决复杂的非线性问题。对于 PID 控制器而言，可以定义一个适应度函数来评估当前一组参数的表现，并通过迭代不断更新粒子位置直至找到最优解[^2]。 ```python import numpy as np from pyswarm import pso def fitness(x): kp, ki, kd = x # 假设这里有一个模拟环境 sim_env(kp,ki,kd) 返回成本 J cost = sim_env(kp, ki, kd) return cost lb = [0, 0, 0] # 下限 ub = [10, 10, 10] # 上限 xopt, fopt = pso(fitness, lb, ub) print('Optimal parameters:', xopt) ``` 以上展示了如何使用 Python 中的 `pyswarm` 库执行简单的 PSO 寻找最佳 PID 参数的例子。 ---
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