电机作为一种能将电能转化为机械能的装置，其在制造、医疗、运动控制等等许多地方都起着重要的作用。想学习了解机器人的小伙伴，从电机了解起走也是一条不错（坎坷）的道路。

   其实电机对于我来说是接触的比较多了的，记得小时候玩四驱车，就特意将“马达”拆开来看过想搞懂原理，也单独将电机拿出来制作了一些小的diy，后来到了高中在学到了电磁学，算是了解了基础的原理了（在不停的刷题后），再后来到大学就是真正的使用了。第一次使用应该是在大一买的单片机，配了一个电机，有程序可以进行调速，但当时由于一些原因，没有再去使用。又到了大三，学习了电机拖动，对电机的认识又深了一点，也做了一些关于电机的实验。但是，令我难以忘记的是研究生开始调试电机的时候，真的是…一言难尽，之前也参考过许多大佬的博客，所以想把自己的这段难忘的经历做个总结，也给有需要的朋友一个参考。

按电源种类分为：直流电机和交流电机。我们常见常用的电机大多是直流电机，相比前者，交流电机不需要换向器和电刷转换电流方向，与直流电机相比它的结构更简单，功率更大，在工业领域被广泛应用

根据有无电刷分为：有刷电机和无刷电机。有刷电机结构简单、开发久技术成熟、响应速度快，起动扭矩大、运行平稳，起制动效果好、控制精度高、使用成本低，维修方便；而无刷电机由于无电刷，具有低干扰、噪音低、运转顺畅、寿命长、低维护成本等优点。于是我接触的以无刷电机为主。

根据有无反馈分为：步进电机和伺服电机。前者没有反馈信号，位置精度不够高，且转速远远小于后者。在需要精确的控制，伺服电机更加常用。

由于位置是速度的积分，所以三种控制方式的控制框图是有要求的，下面是一种常见的控制结构图，当然，如果只针对某一两种控制模式，其控制方案将比这个更加简易。

    为了方便用户的使用，市面上许多电机都是针对上面的控制方式进行了封装的，也就是我们常听说的——控制器。控制器的控制方案有许多，针对不同的控制环也有不同的控制方案，例如：对于电流环，有FOC矢量控制，速度、位置环有PID。当然，也有其他的控制算法，但这里我们就使用常用的就行了。现在我们也可以开始谈谈标题了。

    PID 是一种传统且经典的控制算法，在工程中应用非常广泛，相比其他高大上甚至只存在于 paper 上的算法， PID 是非常接地气的。     PID ，即：Proportional（比例）、Integral（积分）、Differential（微分）的缩写。顾名思义，PID 控制算法是结合比例、积分和微分的融合怪，其规律可以描述为： u ( t ) = K p ( e ( t ) + 1 T t ∫ 0 t e ( t ) d t + T d d e ( t ) d t u(t)=K_p(e(t)+\frac{1}{T_t}\int_0^t e(t)dt+T_d\frac{de(t)}{dt} u(t)=Kp​(e(t)+Tt​1​∫0t​e(t)dt+Td​dtde(t)​     其中 K p K_p Kp​ 是比例增益， T t T_t Tt​ 是积分时间常数， T d T_d Td​ 是微分时间常数， u ( t ) u(t) u(t) 是输入信号， e ( t ) e(t) e(t) 是误差。

    三个环节在控制中也分别起着不同的控制作用。

比例环节 P：比例环节与稳态误差相关，比例环节越大，上升速度越快，且稳态误差越小，但无论怎样多大都会存在误差，不能消除误差，而且过大还会导致震荡，反而不稳定

积分环节 I：积分环节则可以消除误差，合适的积分环节可以很快的消除误差，但是设置较大会产生超调，并且过大也会导致震荡，从而不稳定

微分环节 D：微分环节具有预测作用，可以预测信号的变化方向，从而可以减小超调，提高响应速度，但过大会导致系统不稳定

matlab PID 的参考代码如下（上面的图是在下面代码基础上修改了一点，但是核心没有变）：

    上面的 PID公示 是针对连续情况下的，而在生活中，我们常常使用的是离散型的变量，比如时间，于是我们需要将 PID 的公式进行离散化，根据离散化的方法不同，PID 控制的公式就有两种，即位置式 PID 和增量式 PID,