找了好久这一篇算是很容易看懂的了  推荐给大家   写的十分清楚   原文作者DF创客社区virtualwiz LZ以前有个小小的理想,就是让手边的MCU自己"思考"起来,写出真正带算法的程序.前段时间做一个比赛项目的过程中,对经典.实用的PID算法有了一点点自己的理解,就写了这些,与大家分享因为LZ想尽办法,试着用最易于理解的语言说清楚原理,不做太多的理论分析.(LZ文学功底不行),所以下面的内容会有不严谨的地方,或者有解释错误的地方.大神们发现了,一定要帮我补充,或者给予批评~~~

使用控制系统(PID)控制被控对象 PID控制的三要素:控制器,被控对象,反馈器.控制器就是一个数学模型,就PID来说,等同于PID算法.是对反馈量的一个处理与输出.通俗的说就是对于每个被控的量,我的输出量通过什么函数式算出,或者说,我如何描述我的输出量.现在我给定一个描述性的传递函数.从数学角度来看:它的自变量是反馈值,当这个函数的对应关系确定了之后,输出量就是个定值了.我的希望是:这个描述函数是一个透明的空箱——它既能反映系统外部特性,又可以看到其内部结构. 就拿比赛来说:假设我现在要构建这

位置式PID与增量式PID算法  PID控制是一个二阶线性控制器     定义: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.     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       通常依据控制器输出与执行机构的对应关系,将基本数字PID算法分为位置式PID和增量式PID两种. 1  位置式PID控制算法 基本

总所周知,PID算法是个很经典的东西.而做自平衡小车,飞行器PID是一个必须翻过的坎.因此本节我们来好好讲解一下PID,根据我在学习中的体会,力求通俗易懂.并举出PID的形象例子来帮助理解PID.一.首先介绍一下PID名字的由来:P:Proportion(比例),就是输入偏差乘以一个常数.I  :Integral(积分),就是对输入偏差进行积分运算.D:Derivative(微分),对输入偏差进行微分运算.注:输入偏差=读出的被控制对象的值-设定值.比如说我要把温度控制在26度,但是现在我从温度

所谓PID就是比例-积分-微分的英文缩写,但并不是必须同时具备这三种算法,也可以是 PD, PI,甚至只有 P算法控制,下面分别介绍每个参数的含义:首先需要明确一个事实就是,要实现PID算法,必须在硬件上具有闭环控制,就是得有反馈.比如控制一个电机的转速,就得有一个测量转速的传感器,并将结果反馈到控制器中,而在自平衡系统中,常用的有三个控制环 - 角度环.速度环.转向环大家可以想象出每个闭环的反馈元件分别是什么吗,对就是上面元件清单里面包含的 IMU(陀螺仪+加速度计).编码器.摄像头(或者其他

说到PID算法,想必大部人并不陌生,PID算法在很多方面都有重要应用,比如电机的速度控制,恒温槽的温度控制,四轴飞行器的平衡控制等等,作为闭环控制系统中的一种重要算法,其优点和可实现性都成为人们的首选.下面简单来讲解一下PID算法: 首先PID算法是有比例,积分,微分三部分组成,先说下比例部分,所谓比例部分,就是呈线性关系,举个例子,一个电热丝加热水,开始的时候温度很低,离50℃很大,这时应该加大功率,离目标温度越大,其功率应该越大,反之越小,这就是比例部分. 乍一看,既然比例部分已经可以控制温

上一节中,我论述了PID算法的基本形式,并对其控制过程的实现有了一个简要的说明,通过上一节的总结,基本已经可以明白PID控制的过程.这一节中先继续上一节内容补充说明一下. 1.说明一下反馈控制的原理,通过上一节的框图不难看出,PID控制其实是对偏差的控制过程; 2.如果偏差为0,则比例环节不起作用,只有存在偏差时,比例环节才起作用. 3.积分环节主要是用来消除静差,所谓静差,就是系统稳定后输出值和设定值之间的差值,积分环节实际上就是偏差累计的过程,把累计的误差加到原有系统上以抵消系统造成的静差.

模糊控制系统的构成与与常规的反馈控制系统的主要区别在于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.具体实现过程如下所示: (1)预处理: 输入数据往往是通过测量设备测量得到的一个具体数据,预处理就是在它们进入控制器前对这些数据进行分类,或性质程度的定义.预处理过程也是量化过程,它是在离散空间中把输入数据划分为若干个数字级别.例如,假设一个反馈误差为 4.5,误差空间是(-5,-4…4,5),量化器会使它靠近离它最近的级别,四舍五入到 5.称量化器量化

先插句广告,本人QQ522414928,不熟悉PID算法的可以一起交流学习,随时在线(PID资料再我的另一篇博客里) 倒立摆资料连接↓ https://www.cnblogs.com/LiuXinyu12378/p/11222614.html PID视频资料连接↓ https://www.cnblogs.com/LiuXinyu12378/p/11214174.html 我的其他博客里有我做过的东西展示 我的其他博客里有pid的资料 我的其他博客里还有倒立摆的资料 感谢大家对我这篇博客的支持!!

增量式PID算法的简化版之后的公式: △u(t)=Ae(t)-Be(t-1)+Ce(t-2) △u:PID控制器输出的下一时刻的调整量 e(t):PID控制器在当前时刻的状态变化量-给定值 e(t-1):PID控制器在上一时刻的状态变化量-给定值 e(t-2):PID控制器在上上时刻的状态变化量-给定值 A.B.C 是控制控制系数,A比例,B积分,C微分 需要明确两个重要的概念,被确定量与给定值 被确定量是指传感器检测到的当前系统的状态,给你值是我们希望系统达到的某种状态.(这两个关键变量也因该

(O)关于程序BUG说明,看最后面的红色字体,视频和源代码中都没有说明 (一)PID控制算法(P:比例 I:积分 D:微分) (二)首先先说明原理,使用的是数字PID算法,模拟PID算法在计算机这样的系统中是不能够直接使用的,数字PID算法又分为位置式PID控制算法和增量式PID控制算法,那么下面从原理上说明这两种算法 (三)原理分析如图 (四)从上面图中我们可以得到定义 定义变量 用户设定值: SV 当前值(实际值): PV 偏差: E = SV - PV (五)如果我们在一段时间内就从传感器

最近,在某社团的要求下,自学了PID算法.学完后,深切地感受到PID算法之强大.PID算法应用广泛,比如加热器.平衡车.无人机等等,是自动控制理论中比较容易理解但十分重要的算法. 下面是博主学习过程中所做的笔记,笔记后面提供了4种编程语言的仿真代码(C, C++, Python, Matlab),使实现方式更加灵活,同时增强对PID的理解.(文章较长,可点击右侧目录选择性阅读) PID算法学习笔记 参考:PID基础入门教程 一.位式控制算法 1.1 位式控制算法原理 位式控制算法,通过比较SV(

一,先谈关于水缸漏水的问题 谈到PID原理入门的时候,大家经常会举的一个例子就是水缸漏水的例子.这里把一个解释水缸漏水的帖子放在这里:https://blog.csdn.net/qq_41736609/article/details/80035400.我就不对这个例子进行展开讲解了,这里我要首先谈的是,这个例子对大家的一个误导.我们先看一个典型的PID控制的简单系统: 我们可以看到,在这个系统下,误差函数error(t)经过PID调节后得到的e(t).会由经过控制系统的传递函数而得到yout(t

今天我们来聊聊广告成本控制中常用的PID算法. 0.PID算法简介 首先我们可以看下维基百科中给PID算法的定义:由比例单元(Proportional).积分单元(Integral)和微分单元(Derivative)组成.可以透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.PID算法可以用下面的公式表示: 好的,看完上面"好官方"的定义,我们急需一个简单的"栗子"来理解.假设我有一个水缸,最终的

PID算法(c 语言)(来自老外) #include <stdio.h> #include<math.h> //定义PID 的结构体 struct _pid { int pv; // integer that contains the process value 过程量 int sp; // integer that contains the set point 设定值 float integral; // 积分值 -- 偏差累计值 float pgain; float igain

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

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价

位置式.增量式PID算法C语言实现 芯片:STM32F107VC 编译器:KEIL4 作者:SY 日期:2017-9-21 15:29:19 概述 PID 算法是一种工控领域常见的控制算法,用于闭环反馈控制.有以下两种分类: 增量式 每次周期性计算出的 PID 为增量值,是在上一次控制量的基础上进行的调整. 位置式 每次周期性计算出的 PID 为绝对的数值,是执行机构实际的位置. 我们使用高级语言的思想去实现两种 PID ,做到对于用户来说,调用相同的接口,内部实现不同的 PID 算法. 代码

1 传统的位式控制算法 用户期望值Sv(设定值)经控制算法输出一个输出信号OUT,输出信号加载到执行部件上(像MOS管等)对控制对象进行控制(步进电机.加热器等),控制对象的当前值(Pv)如速度通过传感器反馈给控制算法与Sv相比较. 特点:1 位式算法输出的控制信号只有两种状态‘H’或者‘L’. 2 算法输出信号OUT的依据: 如果Pv>=Sv 输出信号高了 如果Pv<Sv 输出信号低了 缺点:只能考察控制对象的当前值 2 PID算法 Sv:用户的设定值(目标值) Pv:反应负载当前的状态值(

本系列是转载............. 全部的程序有一个共同点:就是我没认真去调pid的参数 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