这是PID的标准形式包括比例/积分/微分三部分,e为偏差 下面我们分析三个环节的作用,设:当前系统状态A,目标状态B, e=B-A,初始状态e>0 (以下是个人的理解,欢迎读者评论) 1 比例环节P e越大u越大,当A近似B时,e非常小,u也非常小,现实系统的u除了要满足自身系统的需求,还要分担给克服磨擦,空气阻力等等,因此最终A总是和B差一点,这个很小的u用在克服阻碍上了(它会存在一个小误差) 2 微分环节d 此环节就是e的斜率,A在趋近B的过程中e的值始终为正,但e的斜率为负,它不希望e变化

在现实控制中,被控系统并非是线性时不变的,往往需要动态调整PID的参数,而模糊控制正好能够满足这一需求,所以在接下来的这一节我们将讨论模糊PID控制器的相关问题.模糊PID控制器是将模糊算法与PID控制参数的自整定相结合的一种控制算法.可以说是模糊算法在PID参数整定上的应用. 1.模糊算法的原理 模糊算法是一种基于智能推理的算法,虽然称之为模糊算法其实并不模糊,实际上是一种逐步求精的思想.一个模糊控制器主要是由模糊化,模糊推理机和精确化三个功能模块和知识库(包括数据库和规则库)构成的.在此我们

对于一般的时滞系统来说,设定值的变动会产生较大的滞后才能反映在被控变量上,从而产生合理的调节.而前馈控制系统是根据扰动或给定值的变化按补偿原理来工作的控制系统,其特点是当扰动产生后,被控变量还未变化以前,根据扰动作用的大小进行控制,以补偿扰动作用对被控变量的影响.前馈控制系统运用得当,可以使被控变量的扰动消灭在萌芽之中,使被控变量不会因扰动作用或给定值变化而产生偏差,它较之反馈控制能更加及时地进行控制,并且不受系统滞后的影响. 1.前馈控制基本思想 在高精度伺服控制中,前馈控制可用来提高系统的跟

从PID控制的基本原理我们知道,微分信号的引入可改善系统的动态特性,但也存在一个问题,那就是容易引进高频干扰,在偏差扰动突变时尤其显出微分项的不足.为了解决这个问题人们引入低通滤波方式来解决这一问题. 1.不完全微分的基本思想 微分项有引入高频干扰的风险,但若在控制算法中加入低通滤波器,则可使系统性能得到改善.方法之一就是在PID算法中加入一个一阶低通滤波器.这就是所谓的不完全微分,其结构图如下: 或者是另一种形式: 在这里我们考虑第一种结构形式.在这种情况下,微分与一阶惯性环节结合,其微分部分

在自动控制中,PID及其衍生出来的算法是应用最广的算法之一.各个做自动控制的厂家基本都有会实现这一经典算法.我们在做项目的过程中,也时常会遇到类似的需求,所以就想实现这一算法以适用于更多的应用场景. 1.PID算法基本原理 PID算法是控制行业最经典.最简单.而又最能体现反馈控制思想的算法.对于一般的研发人员来说,设计和实现PID算法是完成自动控制系统的基本要求.这一算法虽然简单,但真正要实现好,却也需要下一定功夫.首先我们从PID算法最基本的原理开始分析和设计这一经典命题. PID算法的执行流

形象解释PID算法 小明接到这样一个任务: 有一个水缸点漏水(而且漏水的速度还不一定固定不变),要求水面高度维持在某个位置,一旦发现水面高度低于要求位置,就要往水缸里加水. 小明接到任务后就一直守在水缸旁边,时间长就觉得无聊,就跑到房里看小说了,每30分钟来检查一次水面高度.水漏得太快,每次小明来检查时,水都快漏完了,离要求的高度相差很远,小明改为每3分钟来检查一次,结果每次来水都没怎么漏,不需要加水,来得太频繁做的是无用功.几次试验后,确定每10分钟来检查一次.这个检查时间就称为采样周期. 开

神经网络是模拟人脑思维方式的数学模型.神经网络是智能控制的一个重要分支,人们针对控制过程提供了各种实现方式,在本节我们主要讨论一下采用单神经元实现PID控制器的方式. 1.单神经元的基本原理 单神经元作为构成神经网络的基本单位,具有自学习和自适应能力,且结构简单而易于计算.接下来我们讨论一下单神经元模型的基本原理. (1).单神经元模型 所谓单神经元模型,是对人脑神经元进行抽象简化后得到一种称为McCulloch-Pitts模型的人工神经元,如下图所示. 根据上图所示,对于第i个神经元,x1.x

前面我们讨论了经典的数字PID控制算法及其常见的改进与补偿算法,基本已经覆盖了无模型和简单模型PID控制经典算法的大部.再接下来的我们将讨论智能PID控制,智能PID控制不同于常规意义下的智能控制,是智能算法与PID控制算法的结合,是基于PID控制器的智能化优化. 在本章我们首先来探讨一下专家PID算法.正如前面所说,专家PID算法是专家系统与PID算法的结合与应用优化,所以我们接下来先简单了解专家控制. 1.专家控制的基本思想 专家控制是智能控制的一个分支,是专家系统的理论和技术同控制理论.方

对于一般的PID控制系统来说,当设定值发生较大的突变时,很容易产生超调而使系统不稳定.为了解决这种阶跃变化造成的不利影响,人们发明了步进式PID控制算法. 1.步进式PID的基本思想 所谓步进式PID算法,实际就是在设定值发生阶跃变化时,不直接对阶跃信号进行响应,而是在一定的时间内逐步改变设定值,直至使设定值达到目标值.这种逐步改变设定值的办法使得对象运行平稳.适用于高精度伺服系统的位置跟踪. 佷显然,这一方法并未改变PID控制器本身,而是对设定值做了前期处理.所以其结构框图与控制方程与其他的P

在计算机控制系统中,由于系统特性和计算精度等问题,致使系统偏差总是存在,系统总是频繁动作不能稳定.为了解决这种情况,我们可以引入带死区的PID算法. 1.带死区PID的基本思想 带死区的PID控制算法就是检测偏差值,若是偏差值达到一定程度,就进行调节.若是偏差值较小,就认为没有偏差.用公式表示如下: 其中的死区值得选择需要根据具体对象认真考虑,因为该值太小就起不到作用,该值选取过大则可能造成大滞后. 带死区的PID算法,对无论位置型还是增量型的表达式没有影响,不过它是一个非线性系统. 除以上描述

前面已经实现了各种的PID算法,然而在某些给定值频繁且大幅变化的场合,微分项常常会引起系统的振荡.为了适应这种给定值频繁变化的场合,人们设计了微分先行算法. 1.微分先行算法的思想 微分先行PID控制是只对输出量进行微分,而对给定指令不起微分作用,因此它适合于给定指令频繁升降的场合,可以避免指令的改变导致超调过大.微分先行的基本结构图: 根据上面的结构图,我们可以推出PID控制器的输出公式,比例和积分是不变的只是微分部分变为只对对象输出积分,记为y,我们对微分部分引入一阶惯性滤波:,可记微分部分

从微积分的基本原理看,积分的实现是在无限细分的情况下进行的矩形加和计算.但是在离散状态下,时间间隔已经足够大,矩形积分在某些时候显得精度要低了一些,于是梯形积分被提出来以提升积分精度. 1.梯形积分基本思路 在PID控制其中,积分项的作用是消除余差,为了尽量减小余差,应提高积分项的运算精度.在积分项中,默认是按矩形方式来计算积分,将矩形积分改为梯形积分可以提高运算精度.其计算公式为: 于是如果在位置型PID算法中引入梯形积分则可以修改计算公式如下: 同样要在增量型PID算法中引入梯形积分则可以修

PID控制器的数字实现及C语法讲解 概述 为方便学习与交流,根据自己的理解与经验写了这份教程,有错误之处请各位读者予以指出,具体包含以下三部分内容: (1)  PID数字化的推导过程(实质:微积分的近似计算): (2)  程序风格介绍(程序风格来源于TI官方案例): (3)  C有关语法简述(语法会结合实例进行讲解). =========================================================================================

在普通的PID控制算法中,由于积分系数Ki是常数,所以在整个控制过程中,积分增量是不变的.然而,系统对于积分项的要求是,系统偏差大时,积分作用应该减弱甚至是全无,而在偏差小时,则应该加强.积分系数取大了会产生超调,甚至积分饱和,取小了又不能短时间内消除静差.因此,如何根据系统的偏差大小改变积分速度,对提高系统的品质是有必要的.变积分PID算法正好可以满足这一要求. 1.变积分的基本思想 变积分PID的基本思想是设法改变积分项的累加速度,使其与偏差大小相对应:偏差越大,积分越慢; 偏差越小,积分越

积分作用的引入是为了消除系统的静差,提高控制精度.但是如果一个系统总是存在统一个方向的偏差,就可能无限累加而进而饱和,极大影响系统性能.抗积分饱和就是用以解决这一问题的方法之一.这一节我们就来实现抗积分饱和的PID算法. 1.抗积分饱和的基本思想 所谓积分饱和就是指系统存在一个方向的偏差,PID控制器的输出由于积分作用的不断累加而扩大,从而导致控制器输出不断增大超出正常范围进入饱和区.当系统出现反响的偏差时,需要首先从饱和区退出,而不能对反向的偏差进行快速的响应. 为了解决积分饱和的问题,人们引

前面的文章中,我们已经讲述了PID控制器的实现,包括位置型PID控制器和增量型PID控制器.但这个实现只是最基本的实现,并没有考虑任何的干扰情况.在本节及后续的一些章节,我们就来讨论一下经典PID控制器的优化与改进.这一节我们首先来讨论针对积分项的积分分离优化算法. 1.基本思想 我们已经讲述了PID控制引入积分主要是为了消除静差,提高控制精度.但在过程的启动.结束或大幅度增减设定值时,短时间内系统输出有很大偏差,会造成PID运算的积分累积,引起超调或者振荡.为了解决这一干扰,人们引入了积分分离

源: PID控制器开发笔记

一.初识PID控制器 冬天乡下人喜欢烤火取暖,常见的情形就是四人围着麻将桌,桌底放一盆碳火.有人觉得火不够大,那加点木炭吧,还不够,再加点.片刻之后,又觉得火太大,脚都快被烤熟了,那就取出一些木碳……直到火盆里的火刚刚合适.这样一个看似简单的情形中就包括PID控制系统的四个主要过程:设定目标,测量,比较和执行.结合PID控制器这四个过程来重新阐述上述情形是这样的:人烤火时所期待的最合适的温度是我们设定的目标:每个人都是一个传感器,能感知到温度的大小(虽然只是模糊的感知)——这是一个测量的过程:我

在维基百科上查到的PID的介绍,收藏一下,慢慢看. https://zh.wikipedia.org/wiki/PID%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%99%A8#%E6%AF%94%E4%BE%8B%E6%8E%A7%E5%88%B6%E9%A0%85

Linear Actuator - PID Control Introduction This application guide is designed to explain the basics of PID control and how to implement a basic control loop using Phidgets. Once implemented, the control loop will allow the linear actuator to move to

调节/测量放大电路电路图:PID控制电路图 如图是PlD控制电路,即比例(P).积分(I).微分(D)控制电路. A1构成的比例电路与环路增益有关,调节RP1,可使反相器的增益在0·5一∞范围内变化; A2是积分电路,积分时间常数可在22一426S范围内变化; A3是微分电路,时间常数由Cl(Rl+R(RP3))决定; A4将比例.积分.微分各电路输出倒相后合成为U. Controller Circuit This circuit is the basis of a temperature co