經典PID算法

PID算法可以說是在自動控制原理中比較經典的一套算法,在現實生活中應用的比較廣泛。

大學參加過電子競賽的朋友都應該玩過電機(或者說循跡小車),我們要控制電機按照設定的速度運轉,PID控制在其中起到了關鍵的作用。

說來慚愧,大學這門課程學的不咋滴,老師講的課基本沒聽進去過。直到後面接觸競賽,算是對PID有了很基礎的一點點認識,直到現在工作實際應用的比較廣泛才知道它的重要性。所以,這裏特地回顧一下。

  • 一、什麼是PID

PID,即比例Proportion積分Integral微分Derivative三個單詞的縮寫。

閉環自動控制技術是基於反饋的概念以減少不確定性,在閉環自動控制原理中,我們把它叫做“PID控制器”,拿控制電機來說,參考下面模型:

 

 

引用一段網上經典的話:

在工業應用中PID及其衍生算法是應用最廣泛的算法之一,是當之無愧的萬能算法,如果能夠熟練掌握PID算法的設計與實現過程,對於一般的研發人員來講,應該是足夠應對一般研發問題了,而難能可貴的是,在我所接觸的控制算法當中,PID控制算法又是最簡單,最能體現反饋思想的控制算法,可謂經典中的經典。經典的未必是複雜的,經典的東西常常是簡單的,而且是最簡單的,想想牛頓的力學三大定律吧,想想愛因斯坦的質能方程吧,何等的簡單!簡單的不是原始的,簡單的也不是落後的,簡單到了美的程度。

  • 二、PID原理

常規的模擬 PID 控制系統原理框圖如下:

該系統由模擬 PID 控制器和被控對象組成。

上面框圖中, r(t) 是給定值, y(t) 是系統的實際輸出值,給定值與實際輸出值構成控制偏差e(t) = r(t) − y(t).

e(t) 作爲 PID 控制的輸入, u(t)作爲 PID 控制器的輸出和被控對象的輸入。 所以模擬 PID 控制器的控制規律爲:

三個重要的參數

Kp:控制器的比例係數.

Ti:控制器的積分時間,也稱積分系數.

Td:控制器的微分時間,也稱微分系數.

 

1、P - 比例部分

比例環節的作用是對偏差瞬間作出反應。偏差一旦產生控制器立即產生控制作用, 使控制量向減少偏差的方向變化。 控制作用的強弱取決於比例係數Kp, 比例係數Kp越大,控制作用越強, 則過渡過程越快, 控制過程的靜態偏差也就越小; 但是Kp越大,也越容易產生振盪, 破壞系統的穩定性。 故而, 比例係數Kp選擇必須恰當, 才能過渡時間少, 靜差小而又穩定的效果。

2、I  - 積分部分

從積分部分的數學表達式可以知道, 只要存在偏差, 則它的控制作用就不斷的增加; 只有在偏差e(t)=0時, 它的積分才能是一個常數,控制作用纔是一個不會增加的常數。 可見,積分部分可以消除系統的偏差

積分環節的調節作用雖然會消除靜態誤差,但也會降低系統的響應速度,增加系統的超調量。積分常數Ti越大,積分的積累作用越弱,這時系統在過渡時不會產生振盪; 但是增大積分常數Ti會減慢靜態誤差的消除過程,消除偏差所需的時間也較長, 但可以減少超調量,提高系統的穩定性。

當 Ti 較小時, 則積分的作用較強,這時系統過渡時間中有可能產生振盪,不過消除偏差所需的時間較短。所以必須根據實際控制的具體要求來確定Ti 。

3、D - 微分部分

實際的控制系統除了希望消除靜態誤差外,還要求加快調節過程。在偏差出現的瞬間,或在偏差變化的瞬間, 不但要對偏差量做出立即響應(比例環節的作用), 而且要根據偏差的變化趨勢預先給出適當的糾正。爲了實現這一作用,可在 PI 控制器的基礎上加入微分環節,形成 PID 控制器。

微分環節的作用使阻止偏差的變化。它是根據偏差的變化趨勢(變化速度)進行控制。偏差變化的越快,微分控制器的輸出就越大,並能在偏差值變大之前進行修正。微分作用的引入, 將有助於減小超調量, 克服振盪, 使系統趨於穩定, 特別對髙階系統非常有利, 它加快了系統的跟蹤速度。但微分的作用對輸入信號的噪聲很敏感,對那些噪聲較大的系統一般不用微分, 或在微分起作用之前先對輸入信號進行濾波。

 

  • 三、PID算法代碼

PID 控制算法可以分爲位置式 PID 和增量式 PID 控制算法。

兩者的區別

(1)位置式PID控制的輸出與整個過去的狀態有關,用到了誤差的累加值;而增量式PID的輸出只與當前拍和前兩拍的誤差有關,因此位置式PID控制的累積誤差相對更大;

(2)增量式PID控制輸出的是控制量增量,並無積分作用,因此該方法適用於執行機構帶積分部件的對象,如步進電機等,而位置式PID適用於執行機構不帶積分部件的對象,如電液伺服閥。

(3)由於增量式PID輸出的是控制量增量,如果計算機出現故障,誤動作影響較小,而執行機構本身有記憶功能,可仍保持原位,不會嚴重影響系統的工作,而位置式的輸出直接對應對象的輸出,因此對系統影響較大。

 

下面給出公式直接體現的C語言源代碼(請結合項目修改源代碼):

1.位置式PID

參考代碼如下:

typedef struct
{
  float Kp;                       //比例係數Proportional
  float Ki;                       //積分系數Integral
  float Kd;                       //微分系數Derivative

  float Ek;                       //當前誤差
  float Ek1;                      //前一次誤差 e(k-1)
  float Ek2;                      //再前一次誤差 e(k-2)
  float LocSum;                   //累計積分位置
}PID_LocTypeDef;

/************************************************
函數名稱 : PID_Loc
功    能 : PID位置(Location)計算
參    數 : SetValue ------ 設置值(期望值)
            ActualValue --- 實際值(反饋值)
            PID ----------- PID數據結構
返 回 值 : PIDLoc -------- PID位置
作    者 : RootCode
*************************************************/
float PID_Loc(float SetValue, float ActualValue, PID_LocTypeDef *PID)
{
  float PIDLoc;                                  //位置

  PID->Ek = SetValue - ActualValue;
  PID->LocSum += PID->Ek;                         //累計誤差

  PIDLoc = PID->Kp * PID->Ek + (PID->Ki * PID->LocSum) + PID->Kd * (PID->Ek1 - PID->Ek);

  PID->Ek1 = PID->Ek;

  return PIDLoc;
}

 

2.增量式PID

參考代碼如下:

typedef struct
{
  float Kp;                       //比例係數Proportional
  float Ki;                       //積分系數Integral
  float Kd;                       //微分系數Derivative

  float Ek;                       //當前誤差
  float Ek1;                      //前一次誤差 e(k-1)
  float Ek2;                      //再前一次誤差 e(k-2)
}PID_IncTypeDef;

/************************************************
函數名稱 : PID_Inc
功    能 : PID增量(Increment)計算
參    數 : SetValue ------ 設置值(期望值)
            ActualValue --- 實際值(反饋值)
            PID ----------- PID數據結構
返 回 值 : PIDInc -------- 本次PID增量(+/-)
作    者 : RootCode
*************************************************/
float PID_Inc(float SetValue, float ActualValue, PID_IncTypeDef *PID)
{
  float PIDInc;                                  //增量

  PID->Ek = SetValue - ActualValue;
  PIDInc = (PID->Kp * PID->Ek) - (PID->Ki * PID->Ek1) + (PID->Kd * PID->Ek2);

  PID->Ek2 = PID->Ek1;
  PID->Ek1 = PID->Ek;

  return PIDInc;
}

 

 

 

 

 

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