【PID算法详解】

PID算法介绍

PID控制器是一种广泛应用于工业控制系统的反馈控制器,它通过比例(Proportional)、积分(Integral)、微分(Derivative)三个部分的组合来调节控制量,以实现对系统输出的精确控制。
大白话将:是一种闭环算法,有效果反馈,输入受输出的影响。
在这里插入图片描述
拿电烙铁举例,有的可以通过温度自动调节,有的是恒温,不能调节。
开环控制再举例:
在这里插入图片描述

闭环控制再举例:
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用途

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为什么空调不是PID控制?因为空调假如是制冷,根据阈值控制,到达一定值可能就会送自然风,可问题就出现在这个送自然风上,它是采用了两种模式,而PID只针对一种,也即是,假如速度超过了阈值,就降低速度到预期值,假如速度还未超过预期值,就提高速度,都针对速度一种而言。而空调就相当不同,这点应该理解。

工业项目中的用途:在这里插入图片描述

pid数学表达式及其含义

PID算法:就是“比例(proportional)、积分(integral)、微分(derivative)”
在这里插入图片描述
在使用过程中,不会完整的使用该表达式,会进行拆分,使用需要的。例如,可能只用Kp*ek+Kd(ek-ek-1)也可能只用别的。

Kp:比例增益,是调适参数;
Ki:积分增益,也是调适参数;
Kd:微分增益,也是调适参数;
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P算法

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Kp比例控制考虑当前误差,误差值和一个正值的常数Kp(表示比例)相乘。需要控制的量,比如的温度,有它现在的当前值假如是90,也有我们期望的目标值假如是100。

当两者差距不大时,就让加热器“轻轻地”加热一下。
要是因为某些原因,温度降低了很多,就让加热器“稍稍用力”加热一下。
要是当前温度比目标温度低得多,就让加热器“开足马力”加热,尽快让水温到达目标附近。
这就是P的作用,跟开关控制方法相比,是不是“温文尔雅”了很多。

实际写程序时,就让偏差(目标减去当前)与调节装置的“调节力度”,建立一个一次函数的关系,就可以实现最基本的“比例”控制了~

Kp越大,调节作用越激进,Kp调小会让调节作用更保守。

D算法

在这里插入图片描述
设想有一个弹簧:现在在平衡位置上,拉它一下,然后松手,这时它会震荡起来,因为阻力很小,它可能会震荡很长时间,才会重新停在平衡位置。

请想象一下:要是把上图所示的系统浸没在水里,同样拉它一下 :这种情况下,重新停在平衡位置的时间就短得多。

此时需要一个控制作用,让被控制的物理量的“变化速度”趋于0,即类似于“阻尼”的作用。

因为,当比较接近目标时,P的控制作用就比较小了,越接近目标,P的作用越温柔,有很多内在的或者外部的因素,使控制量发生小范围的摆动。

D的作用就是让物理量的速度趋于0,只要什么时候,这个量具有了速度,D就向相反的方向用力,尽力刹住这个变化。

在这里插入图片描述
两次误差只差有正有负的,但不管正负,都是减弱P的算法的,让其尽恢复平衡。

I算法

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案例:可以玩一玩该网址链接的小项目:无人机PID模拟:
无人机PID模拟调参
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PID总结

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数学公式转换代码设计

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实际运用

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在这里插入图片描述

速度环一般需要加滤波进行过滤,一般采用一阶滤波,为什么加上滤波?因为防止有突发的情况数值突然增大,和之前的一个值对比误差特别大,这时候应该舍弃这个值吗?不应该,因为它也是数
值的一部分,假如第一次数据是1,第二次的数据是10,突变为10,变换就很明显,这时候可以用一阶滤波来进行处理:

float a=0.3;//权重

filt_value=a*value + (1-a) * last_value;

a:权重比例
value:现在最新的值
last_value:上次的值
filt_value:滤波后的真实值。
带入上面的数据,新的值10, 10 x 0.3 =3 , 1*0.7 =0.7 3+0.7=3.7 所以滤波后的值也就是3.7而已,比之前的数据滤掉了很多。

如果第一次是2,第二次还是2 ,带入公式,仍然是2。

PID代码实现

Pid.c

#include "Pid.h"

/**
  * @brief  PID参数初始化
  *	@note 	无
  * @retval 无
  * @author:i want to舞动乾坤
  */
void PID_init()
{
	PosionPID.target_val=3600;				
	PosionPID.output_val=0.0;
	PosionPID.Error=0.0;
	PosionPID.LastError=0.0;
	PosionPID.integral=0.0;
	PosionPID.Kp = 10;
	PosionPID.Ki = 0.5;
	PosionPID.Kd = 0.8;
	
	//速度环初始化
	PosionPID.VKp=+190;
	PosionPID.VKi=0.95;
	PosionPID.VspeedSum=0;
	PosionPID.LastFilt_Vspeed=0;
}


/**
  * @brief  位置PID算法实现
  * @param  pid:指向PID结构体的指针变量,measure:实际测量值
  *	@note 	无
  * @retval 通过PID计算后的输出
  * @author:i want to舞动乾坤
  */
float PID_realize(PID *pid, float measure)
{
	/*计算目标值与实际值的误差*/
	pid->Error = pid->target_val - measure;
	/*积分项*/
	pid->integral += pid->Error;
	/*PID算法实现*/
	pid->output_val = pid->Kp * pid->Error +
	                  pid->Ki * pid->integral +
	                  pid->Kd *(pid->Error -pid->LastError);
	/*误差传递*/
	pid-> LastError = pid->Error;
	/*返回当前实际值*/
	return pid->output_val;
}

/**
  * @brief  速度环PID算法实现
  * @param  pid:指向PID结构体的指针变量,Speed:实际测量的速度
  *	@note 	无
  * @retval 通过PID计算后的输出
  * @author:i want to舞动乾坤
  */

//速度环:
int velocity_PID_value(PID *pid,int Speed)
{
	float a=0.3;                                           //滤波系数(反映滤波程度)
	pid->FiltVspeed = a * Speed + (1-a)* (pid->LastFilt_Vspeed); //一阶速度滤波
	pid->VspeedSum +=  pid->FiltVspeed;                        //速度的累加
	I_xianfu(pid,3000);                                        //累加限幅
	pid->LastFilt_Vspeed = pid->FiltVspeed;                    //此次速度记录为“上次速度”
	
	pid->VspeedOutPut_Val = pid->VKp * pid->FiltVspeed       //计算输出值
	                      + pid->VKi * pid->VspeedSum ;        
	
	return pid->VspeedOutPut_Val;                          //返回输出值
}

/**
  * @brief  对PID的I算法限幅实现
  * @param  pid:指向PID结构体的指针变量,max:最大限幅值
  *	@note 	无
  * @retval 无
  */
void I_xianfu(PID *pid ,int max)
{
	if(pid->VspeedSum >   max)  pid->VspeedSum = max;
	if(pid->VspeedSum < - max)  pid->VspeedSum =-max;
}

Pid.h

#ifndef __PID_H__
#define __PID_H__
typedef struct PID
{
	float target_val;   //目标值
	float Error;          /*第 k 次偏差 */
	float LastError;     /* Error[-1],第 k-1 次偏差 */
	float PrevError;    /* Error[-2],第 k-2 次偏差 */
	float Kp,Ki,Kd;     //比例、积分、微分系数
	float integral;     //积分值
	float output_val;   //输出值
	
	float FiltVspeed;    //第k次的速度值
	float LastFilt_Vspeed;//第k-1次的滤波后的速度
	float VKp;    //速度环的Kp
	float VKi;    //速度环的Ki
	float VspeedSum; //速度值的累加
	float VspeedOutPut_Val;//输出值
	
}PID;

struct PID PosionPID;//定义结构体

void PID_init();
float PID_realize(PID *pid, float measure);
int velocity_PID_value(PID *pid,int Speed);
void I_xianfu(PID *pid ,int max);

#endif

如果看不懂指针成员操作,可以看下面的简易版的
Pid.c

/******************************************************  
 本程序只供学习使用,未经作者许可,不得用于其它任何用途
******************************************************/
#include "pid.h"

extern float Kp,Ki,Kd;   //直立环参数
float err;               //此次误差
float last_err;          //上次误差
float err_sum=0;         //误差累加
float err_difference;    //误差的差值

extern float VKp,VKi;    //速度环参数
float filt_velocity;     //滤波后的速度
float last_filt_velocity;//上一次的滤波后的速度
float velocity_sum=0;    //速度的累加


//直立环:
int vertical_PID_value(float measure,float calcu)
{

	err = measure - calcu;             //误差
	err_sum+=err;                      //误差的累加
	err_difference = err - last_err;   //误差的差值
	last_err = err;                    //此次误差记录为“上次误差”
	
	return Kp*err + Ki*err_sum + Kd*err_difference;
}


//速度环:
int velocity_PID_value(int velocity)
{
	float a=0.3;                                           //滤波系数(反映滤波程度)
	filt_velocity = a*velocity + (1-a)*last_filt_velocity; //一阶速度滤波
	velocity_sum +=  filt_velocity;                        //速度的累加
	I_xianfu(3000);                                        //累加限幅
	last_filt_velocity = filt_velocity;                    //此次速度记录为“上次速度”

	return VKp*filt_velocity + VKi*velocity_sum;
}


//I限幅:
void I_xianfu(int max)
{
	if(velocity_sum>max)  velocity_sum=max;
	if(velocity_sum<-max) velocity_sum=-max;
}

Pid.h

#ifndef __PID_H
#define __PID_H

int vertical_PID_value(float measure,float calcu); //直立环
int velocity_PID_value(int velocity);              //速度环
void I_xianfu(int max);                            //pwm限幅
#endif

参考大佬文章:
一文搞懂PID控制算法

使用stm32实现电机的PID控制

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