在实际调节pid时候，我发现，单纯的用kp调节，达不到目标速度，举个例子，比如说，电机最大占空比是200，在200的时候假设转速为100转每秒，所以我们把100转设为电机的最大转速，那么kp取值为200/100=2，此时如果不引入误差，那么设目标速度为50，那么占空比应该是50*2=100，我说在100的占空比转速是50，一点问题没有。

       但是这样的话，没有引入误差，所谓的pid也就没有意义，所以我们引入误差

      请看这张图，这是一pid调节框图，我们把期望输出-实际输出作为输入，也就是pid算法里

输出=KP*（目标输出-实际输出），在实际的控制中，我发现，kp取值为2时，目标速度给50，我的想法是实际速度应该达到50，但是实际速度远远小于50，后来分析，可能是因为存在静态误差的远因，另外这个框图本身就是一个负反馈的框图，净输入量=输入量（目标速度）-反馈量（实际速度），假设给50的目标速度，实际速度为50，那么A（放大倍数）就为1，引入负反馈后就会降低放大倍数A，实际输出自然会变小，当你试图提高A，也就是提高KP时你会发现，当系统输出趋于目标值时，会产生非常大的震荡，原因就是输出趋近目标值，反馈值就趋近目标值，目标值-反馈，也就是净输入量趋近0，会导致系统不稳定。

     理想情况是电机在给100的占空比时转速是50转每秒，但是如果电机存在死区电压，也可以理解为给电机加一个负载，那么假设电机在给30的占空比电机才开始转动，电机转速由0开始慢慢增长，知道增长到35转每秒，停止增长，此时误差为15，误差产生的占空比为2*15=30，刚好抵消掉之前那30的阻力，此时，只有增大目标速度或者增大kp可以把速度提升到五十，显然我们是想目标速度给50，就让其输出50的转速，那就只能加大kp，但是实际情况是随着kp调大，实际输出慢慢增加到逼近50，但是因为kp过大，会导致强烈的震荡，这时候就需要KI的作用了。

     ki的存在就是为了消除静态误差，也就是把每次误差积分，所以当存在误差的时候，ki机会起作用，把累计误差积分，直到误差为0。为了防止ki在特殊情况下一直累计，我们一般会对积分进行限幅处理。还有一点就是当目标值突变时，误差的积分会累加的非常快，所以我们会使用常说的积分分离，就是设定一个阈值，当误差小于这个阈值时微分生效，大于时不用ki调节。

表达式如下：

换成代码也可以这样：

在使用kp和ki调节后，我们会发现，ki值给小了，达到目标速度的时间会变长，也就是系统的响应行变差，但是增大ki的话，会导致系统超调之后震荡难以收敛，那么就应该引入微分kd了。

微分kd=这一次误差-上一次误差，误差会越来越小，也就是说微分是个负值，会减小系统的超调。

但是在目标值突变时，由于上一次误差为0，那么在kd在一开始是一个正值，所以在目标突变时会导致系统震荡，所以可以引入微分先行控制算法（微分先行我也没看懂）。

    另外还可以引入死区的控制，如图：

     我们在控制速度环时常常会用增量式pid，增量式pid注意也需要限幅，下面是加入积分分离的增量式公式

β的取值和位置式一样。

对于串级pid控制，要注意几点

1.电流环最内环，速度环，最外头是位置环

2.三环的量级应该差不多，避免输入过大或者过小

3.注意控制周期，内环控制周期要高，可以按照1：2：3来

注意内环控制周期过短会导致系统震荡，但是可以可以采取低通滤波器。