PID控制算法的C语言实现十 专家PID与模糊PID的C语言实现
本节是PID控制算法的C语言实现系列的最后一节,前面8节中,已经分别从PID的实现到深入的过程进行了一个简要的讲解,从前面的讲解中不难看出,PID的控制思想非常简单,其主要问题点和难点在于比例、积分、微分环节上的参数整定过程,对于执行器控制模型确定或者控制模型简单的系统而言,参数的整定可以通过计算获得,对于一般精度要求不是很高的执行器系统,可以采用拼凑的方法进行实验型的整定。
然而,在实际的控制系统中,线性系统毕竟是少数,大部分的系统属于非线性系统,或者说是系统模型不确定的系统,如果控制精度要求较高的话,那么对于参数的整定过程是有难度的。专家PID和模糊PID就是为满足这方面的需求而设计的。专家算法和模糊算法都归属于智能算法的范畴,智能算法最大的优点就是在控制模型未知的情况下,可以对模型进行控制。这里需要注意的是,专家PID也好,模糊PID也罢,绝对不是专家系统或模糊算法与PID控制算法的简单加和,他是专家系统或者模糊算法在PID控制器参数整定上的应用。也就是说,智能算法是辅助PID进行参数整定的手段。
其实在前面几节的讲述中,已经用到了专家PID的一些特例行为了,从第五节到第八节都是专家系统一些特列化的算法,对某些条件进行了局部的判定,比如如果偏差太大的话,就去除积分项,这本身就是含有经验的专家系统。
专家系统、模糊算法,需要参数整定就一定要有整定的依据,也就是说什么情况下整定什么值是要有依据的,这个依据是一些逻辑的组合,只要找出其中的逻辑组合关系来,这些依据就再明显不过了。下面先说一下专家PID的C语言实现。正如前面所说,需要找到一些依据,还得从PID系数本身说起。
1.比例系数Kp的作用是加快系统的响应速度,提高系统的调节精度。Kp越大,系统的响应速度越快,系统的调节精度越高,但是容易产生超调,甚至会使系统不稳定。Kp取值过小,则会降低调节精度,使响应速度缓慢,从而延长调节时间,是系统静态、动态特性变差;
2.积分作用系数Ki的作用是消除系统的稳态误差。Ki越大,系统的静态误差消除的越快,但是Ki过大,在响应过程的初期会产生积分饱和的现象,从而引起响应过程的较大超调。若Ki过小,将使系统静态误差难以消除,影响系统的调节精度;
3.微分系数Kd的作用是改善系统的动态特性,其作用主要是在响应过程中抑制偏差向任何方向的变化,对偏差变化进行提前预报。但是kd过大,会使响应过程提前制动,从而延长调节时间,而且会降低系统的抗干扰性。
首先我们规定一个误差的极限值,假设为Mmax;规定一个误差的比较大的值,假设为Mmid;规定一个误差的较小值,假设为Mmin;
当abs(e)>Mmax时,说明误差的绝对值已经很大了,不论误差变化趋势如何,都应该考虑控制器的输入应按最大(或最小)输出,以达到迅速调整误差的效果,使误差绝对值以最大的速度减小。此时,相当于实施开环控制。
当e*ec>0时,说明误差在朝向误差绝对值增大的方向变化,此时,如果abs(e)>Mmid,说明误差也较大,可考虑由控制器实施较强的控制作用,以达到扭转误差绝对值向减小的方向变化,并迅速减小误差的绝对值。此时如果abs(e)<Mmid,说明尽管误差是向绝对值增大的方向变化,但是误差绝对值本身并不是很大,可以考虑控制器实施一般的控制作用,只需要扭转误差的变化趋势,使其向误差绝对值减小的方向变化即可。
当e*err<0且e*err(k-1)>0或者e=0时,说明误差的绝对值向减小的方向变化,或者已经达到平衡状态,此时保持控制器输出不变即可。
当e*err<0且e*err(k-1)<0时,说明误差处于极限状态。如果此时误差的绝对值较大,大于Mmin,可以考虑实施较强控制作用。如果此时误差绝对值较小,可以考虑实施较弱控制作用。
当abs(e)<Mmin时,说明误差绝对值很小,此时加入积分,减小静态误差。 上面的逻辑判断过程,实际上就是对于控制系统的一个专家判断过程。
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