CMU做的控制教程 <动态系统的反馈控制> MATLAB&Simulink的PID控制(官方)…

C#实现PID控制的模拟测试和曲线绘图   本文分两部分,一部分是讲PID算法的实现,另一部分是讲如何用动态的曲线绘制出PID运算的结果. 首先,PID算法的理论模型请参考自动控制理论,最早出现的是模拟PID控制,后来计算机成为控制器,由于计算机控制是一种采样控制,需把模拟PID转换成数字PID,就是模拟PID的离散化,两者中间是香浓定理.当然这些和编程是没关系的,我们只需要有个数字模型就能开展后面的工作了. 在编程时,可写成:   绝对式计算公式 Uo(n) = P *e(n) + I*[e(…

摘要 运动底盘是移动机器人的重要组成部分,不像激光雷达.IMU.麦克风.音响.摄像头这些通用部件可以直接买到,很难买到通用的底盘.一方面是因为底盘的尺寸结构和参数是要与具体机器人匹配的:另一方面是因为底盘包含软硬件整套解决方案,是很多机器人公司的核心技术,一般不会随便公开.出于强烈的求知欲与学习热情,我想自己DIY一整套两轮差分底盘,并且将完整的设计过程公开出去供大家学习.说干就干,本章节主要内容: 1.stm32主控硬件设计 2.stm32主控软件设计 3.底盘通信协议 4.底盘ROS驱动开发…

  PID控制应该算是应用非常广泛的控制算法了.小到控制一个元件的温度,大到控制无人机的飞行姿态和飞行速度等等,都可以使用PID控制.这里我们从原理上来理解PID控制. PID(proportion integration differentiation)其实就是指比例,积分,微分控制.先把图片和公式摆出来,看不懂没关系.(一开始看这个算法,公式能看懂,具体怎么用怎么写代码也知道,但是就是不知道原理,不知道为什么要用比例,微分,积分这3个项才能实现最好的控制,用其中两个为什么不行,用了3个项能好…

目录 专家控制 专家系统 专家控制 学习笔记,用于记录学习 资料:<智能控制>(第四版)--刘金琨 专家系统 一.专家系统的定义 专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序,其内部包含某领域专家水平的只是和经验,具有解决专门问题的能力 二.专家系统的构成 三.专家系统的建立 知识库包含三类知识: 基于专家经验的判断性规则 用于推理.问题求解的控制性规则 用于说明问题的状态.事实和概念及当前的条件和常识等的数据 推理机包括三种推理方式: 正向推理:从原始数据和已知条件得出结论 反向推理:现提出…

说明:1.本代码包包含FPGA和STM32F407两部分内容2.FPGA工程为出厂代码FPGA工程,版本为REV43.STM32F407为只含PID控制的ARM工程4.在使用风扇过程中,请勿将手伸入扇叶,以防误伤 代码包下载地址:链接:http://pan.baidu.com/s/1nvrt0bZ 密码:oqyv…

                                                                                        两轮自平衡小车的研究意义 1.1两轮平衡车的研究意义 两轮平衡车是一种能够感知环境,并且能够进行分析判断然后进行行为控制的多功能的系统,是移动机器人的一种.在运动控制领域中,为了研究控制算法,建立两轮平衡车去验证控制算法也是非常有用的,这使得在研究自动控制领域理论时,两轮平衡车也被作为课题,被广泛研究.对于两轮平衡车模型的…

PID控制是一个二阶线性闭环控制器,通过调整比例.积分和微分三项参数,使得大多数的工业控制系统获得良好的闭环控制性能.PID控制优点:a. 技术成熟,b. 易被人们熟悉和掌握,c. 不需要建立数学模型,d. 控制效果好,e. 鲁棒性. 一. 模拟量PID控制算法 模拟量PID控制器的基本算式为: 式中 u(t)——控制器(或调节器)的输出: e(t)——控制器的输入(通常是设定值与被控量之差,即e(t)=r(t)-c(t)): Kp——比例放大系数: Ti ——积分时间: Td——微分时间. 模…

不管是基本的PID控制还是变形的PID控制算法,其核心都是对输入信号(设定值信号.测量信号或者偏差信号等)做基本的比例.积分.微分运算,最终提供给被控过程良好的调节信号. 在过程控制仪表,特别是在数字仪表内部,设定值一般是通过操作界面用键盘或通过与上位机数字通信进行快速变更的.而微分动作是建立在对未来时刻控制误差的基础上的.常规的PID控制,当设定值不变时,微分不起作用:而当设定值调整时,往往属于阶跃式变化,微分对其不仅不具有预测作用,而且还会给过程造成冲击(常称做"微分冲击"),故一…

%PID Controller clear all; close all; ts=0.001; %采样时间=0.001s  sys=tf(,]); %建立被控对象传递函数 dsys=c2d(sys,ts,'z'); %把传递函数离散化 [num,den]=tfdata(dsys,'v'); % 离散化后提取分子.分母 u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0; %输入向量 的初始状态 y_1=0.0;y_2=0.0;y_3=0.0; %输出的初始状态 x=[,,]'; %PID的3个参数K…