经典PID算法

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经典PID算法

2024-07-11 00:02| 来源: 网络整理| 查看: 265

首先感谢黄工,公众号strongerHuang,以下为三篇文章整合而成。

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在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一,是当之无愧的万能算法,如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程,对于一般的研发人员来讲,应该是足够应对一般研发问题了,而难能可贵的是,在我所接触的控制算法当中,PID控制算法又是最简单,最能体现反馈思想的控制算法,可谓经典中的经典。经典的未必是复杂的,经典的东西常常是简单的,而且是最简单的,想想牛顿的力学三大定律吧,想想爱因斯坦的质能方程吧,何等的简单!简单的不是原始的,简单的也不是落后的,简单到了美的程度。

在这里插入图片描述 一、什么是PID PID,即比例Proportion、积分Integral和微分Derivative三个单词的缩写。可以通过调整这三个单元的增益Kp,Ki和Kd来调定其特性,PID控制器主要适用于基本上线性,且动态特性不随时间变化的系统。

利用偏差,纠正偏差。 闭环自动控制技术是基于反馈的概念以减少不确定性,在闭环自动控制原理中,我们把它叫做“PID控制器”,拿控制电机来说,参考下面模型: 在这里插入图片描述

二、PID原理 常规的模拟 PID 控制系统原理框图如下: 在这里插入图片描述 该系统由模拟 PID 控制器和被控对象组成。

上面框图中, r(t) 是给定值, y(t) 是系统的实际输出值,给定值与实际输出值构成控制偏差e(t) = r(t) − y(t),设定值减去测量值.

e(t) 作为 PID 控制的输入, u(t)作为 PID 控制器的输出和被控对象的输入。 所以模拟 PID 控制器的控制规律为: 在这里插入图片描述三个重要的参数: Kp:控制器的比例系数. Ti:控制器的积分时间,也称积分系数. Td:控制器的微分时间,也称微分系数.

1、P - 比例部分:调控现在 是系统对当前误差的调整能力 比例环节的作用是对偏差瞬间作出反应。偏差一旦产生控制器立即产生控制作用, 使控制量向减少偏差的方向变化。 控制作用的强弱取决于比例系数Kp, 比例系数Kp越大,控制作用越强, 则过渡过程越快, 控制过程的静态偏差也就越小; 但是Kp越大,也越容易产生振荡, 破坏系统的稳定性。 故而, 比例系数Kp选择必须恰当, 才能过渡时间少, 静差小而又稳定的效果。

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。如下图,不同比例增益Kp下,受控变数对时间的变化(Ki和Kd维持定值):在这里插入图片描述

2、I - 积分部分 纠正过去 是系统消除静差的手段 从积分部分的数学表达式可以知道, 只要存在偏差, 则它的控制作用就不断的增加; 只有在偏差e(t)=0时, 它的积分才能是一个常数,控制作用才是一个不会增加的常数。 可见,积分部分可以消除系统的偏差。

积分环节的调节作用虽然会消除静态误差,但也会降低系统的响应速度,增加系统的超调量。积分常数Ti越大,积分的积累作用越弱,这时系统在过渡时不会产生振荡; 但是增大积分常数Ti会减慢静态误差的消除过程,消除偏差所需的时间也较长, 但可以减少超调量,提高系统的稳定性。

当 Ti 较小时, 则积分的作用较强,这时系统过渡时间中有可能产生振荡,不过消除偏差所需的时间较短。所以必须根据实际控制的具体要求来确定Ti 。

积分控制考虑过去误差,将过去一段时间的误差之和乘以一个正值的常数Ki。如下图,不同积分增益Ki下,受控变数对时间的变化(Kp和Kd维持定值): 在这里插入图片描述

3、D - 微分部分 把握未来 是系统对未来的预测,抑制超调 实际的控制系统除了希望消除静态误差外,还要求加快调节过程。在偏差出现的瞬间,或在偏差变化的瞬间, 不但要对偏差量做出立即响应(比例环节的作用), 而且要根据偏差的变化趋势预先给出适当的纠正。为了实现这一作用,可在 PI 控制器的基础上加入微分环节,形成 PID 控制器。

微分环节的作用是阻止偏差的变化。它是根据偏差的变化趋势(变化速度)进行控制。偏差变化的越快,微分控制器的输出就越大,并能在偏差值变大之前进行修正。微分作用的引入, 将有助于减小超调量, 克服振荡, 使系统趋于稳定, 特别对髙阶系统非常有利, 它加快了系统的跟踪速度。但微分的作用对输入信号的噪声很敏感,对那些噪声较大的系统一般不用微分, 或在微分起作用之前先对输入信号进行滤波。

微分控制考虑将来误差,计算误差的一阶导,并和一个正值的常数Kd相乘。如下图,不同微分增益Kd下,受控变数对时间的变化(Kp和Ki维持定值): 在这里插入图片描述 三、参数调试 PID的参数调试是指通过调整控制参数(比例增益、积分增益/时间、微分增益/时间)让系统达到最佳的控制效果。

稳定性(不会有发散性的震荡)是首要条件,此外,不同系统有不同的行为,不同的应用其需求也不同,而且这些需求还可能会互相冲突。 在这里插入图片描述 PID只有三个参数,在原理上容易说明,但PID参数调试是一个困难的工作,因为要符合一些特别的判据,而且PID控制有其限制存在。历史上有许多不同的PID参数调试方式,包括齐格勒-尼科尔斯方法等,其中也有一些已申请专利。

1.稳定性 若PID控制器的参数未挑选妥当,其控制器输出可能是不稳定的,也就是其输出发散,过程中可能有震荡,也可能没有震荡,且其输出只受饱和或是机械损坏等原因所限制。不稳定一般是因为过大增益造成,特别是针对延迟时间很长的系统。

2.最佳性能 PID控制器的最佳性能可能和针对过程变化或是设定值变化有关,也会随应用而不同。

两个基本的需求是调整能力(regulation,干扰拒绝,使系统维持在设定值)及命令追随 (设定值变化下,控制器输出追随设定值的反应速度)。有关命令追随的一些判据包括有上升时间及整定时间。有些应用可能因为安全考量,不允许输出超过设定值,也有些应用要求在到达设定值过程中的能量可以最小化。

3.各调试方法对比 在这里插入图片描述 4.调整PID参数对系统的影响 在这里插入图片描述 给大家看一个从YouTube上搬过来的视频:

【油管搬运】FPV穿越机 直观感受PID各项调整带来的反应

四、PID算法代码 【待编辑】 PID 控制算法可以分为位置式 PID 和增量式 PID 控制算法。

位置式PID:由于计算机的输出u(k)直接控制执行机构(如阀门),u(k)的值与执行机构的位置(如阀门开度)一一对应,所以通常称式(1-1)为位置式PID控制算法。

两者的区别: (1)位置式PID控制的输出与整个过去的状态有关,用到了误差的累加值;而增量式PID的输出只与当前拍和前两拍的误差有关,因此位置式PID控制的累积误差相对更大;

(2)增量式PID控制输出的是控制量增量,并无积分作用,因此该方法适用于执行机构带积分部件的对象,如步进电机等,而位置式PID适用于执行机构不带积分部件的对象,如电液伺服阀。

(3)由于增量式PID输出的是控制量增量,如果计算机出现故障,误动作影响较小,而执行机构本身有记忆功能,可仍保持原位,不会严重影响系统的工作,而位置式的输出直接对应对象的输出,如果计算机出现故障,u(k)的大幅度变化会引起执行机构位置的大幅度变化,因此对系统影响较大。

下面给出公式直接体现的C语言源代码(请结合项目修改源代码,更多详细公式推导参考以下链接:https://blog.csdn.net/Uncle_GUO/article/details/51367764): 1.位置式PID 在这里插入图片描述

typedef struct { float Kp; //比例系数Proportional float Ki; //积分系数Integral float Kd; //微分系数Derivative float Ek; //当前误差 float Ek1; //前一次误差 e(k-1) float Ek2; //再前一次误差 e(k-2) float LocSum; //累计积分位置 }PID_LocTypeDef; /************************************************ 函数名称 : PID_Loc 功 能 : PID位置(Location)计算 参 数 : SetValue ------ 设置值(期望值) ActualValue --- 实际值(反馈值) PID ----------- PID数据结构 返 回 值 : PIDLoc -------- PID位置 作 者 : strongerHuang *************************************************/ float PID_Loc(float SetValue, float ActualValue, PID_LocTypeDef *PID) { float PIDLoc; //位置 PID->Ek = SetValue - ActualValue; PID->LocSum += PID->Ek; //累计误差 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 在这里插入图片描述

typedef struct { float Kp; //比例系数Proportional float Ki; //积分系数Integral float Kd; //微分系数Derivative float Ek; //当前误差 float Ek1; //前一次误差 e(k-1) float Ek2; //再前一次误差 e(k-2) }PID_IncTypeDef; /************************************************ 函数名称 : PID_Inc 功 能 : PID增量(Increment)计算 参 数 : SetValue ------ 设置值(期望值) ActualValue --- 实际值(反馈值) PID ----------- PID数据结构 返 回 值 : PIDInc -------- 本次PID增量(+/-) 作 者 : strongerHuang *************************************************/ 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; }

五、参数的自整定 在某些应用场合,比如通用仪表行业,系统的工作对象是不确定的,不同的对象就得采用不同的参数值,没法为用户设定参数,就引入参数自整定的概念。实质就是在首次使用时,通过N次测量为新的工作对象寻找一套参数,并记忆下来作为以后工作的依据。具体的整定方法有三种:临界比例度法、衰减曲线法、经验法。

1、临界比例度法(Ziegler-Nichols) 1.1 在纯比例作用下,逐渐增加增益至产生等副震荡,根据临界增益和临界周期参数得出PID控制器参数,步骤如下:

(1)将纯比例控制器接入到闭环控制系统中(设置控制器参数积分时间常数Ti =∞,实际微分时间常数Td =0)。 (2)控制器比例增益K设置为最小,加入阶跃扰动(一般是改变控制器的给定值),观察被调量的阶跃响应曲线。 (3)由小到大改变比例增益K,直到闭环系统出现振荡。 (4)系统出现持续等幅振荡时,此时的增益为临界增益(Ku),振荡周期(波峰间的时间)为临界周期(Tu)。 (5) 由表1得出PID控制器参数。 在这里插入图片描述



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