《pid算法知识资料》毕业论文

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1、PID一般有两种:位置式PID和增量式PID。在小车里一般用增量式,为什么呢?位置式PID的输出与过去的所有状态有关,计算时要对e(每一次的控制误差)进行累加,这个计算量非常大,而明没有必要。而且小车的PID控制器的输出并不是绝对数值,而是一个△,代表增多少,减多少。换句话说,通过增量PID算法,每次输出是PWM要增加多少或者减小多少,而不是PWM的实际值。下面均以增量式PID说明。   这里再说一下P、I、D三个参数的作用。P=Proportion,比例的意思,I是Integral,积分,D是Dif

2、ferential微分。打个比方,如果现在的输出是1,目标输出是100,那么P的作用是以最快的速度达到100,把P理解为一个系数即可;而I呢?大家学过高数的,0的积分才能是一个常数,I就是使误差为0而起调和作用;D呢?大家都知道微分是求导数,导数代表切线是吧,切线的方向就是最快到至高点的方向。这样理解,最快获得最优解,那么微分就是加快调节过程的作用了。公式本来需要推导的,我就不来这一套了。直接贴出来:看看最后的结果:△Uk=A*e(k)+B*e(k-1)+C*e(k-2)这里KP是P的值,TD是D的值

3、,1/Ti是I的值,都是常数,哦,还有一个T,T是采样周期,也是已知。而A B C是由P I D换算来的,按这个公式,就可以简化计算量了,因为P I D是常数,那么A B C可以用一个宏表示。这样看来,只需要求e(k) e(k-1) e(k-2)就可以知道△Uk的值了,按照△Uk来调节PWM的大小就OK了。PID三个参数的确定有很多方法,不在本文讨论范围内。采样周期也是有据可依的,不能太大,也不能太小。制模型:你控制一个人让他以PID控制的方式走110步后停下。(1)P比例控制,就是让他走110步,他

4、按照一定的步伐走到一百零几步(如108步)或100多步(如112步)就停了。说明:P比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差(Steady-state error)。(2)PI积分控制,就是他按照一定的步伐走到112步然后回头接着走,走到108步位置时,然后又回头向110步位置走。在110步位置处来回晃几次,最后停在110步的位置。说明:在积分I控制中,控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统,如果在进入稳态后存

5、在稳态误差,则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统(System with Steady-state Error)。为了消除稳态误差,在控制器中必须引入“积分项”。积分项对误差取决于时间的积分,随着时间的增加,积分项会增大。这样,即便误差很小,积分项也会随着时间的增加而加大,它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小,直到等于零。因此,比例+积分(PI)控制器,可以使系统在进入稳态后无稳态误差。(3)PD微分控制,就是他按照一定的步伐走到一百零几步后,再慢慢地向110步的位置靠近,如果最后能精确

6、停在110步的位置,就是无静差控制;如果停在110步附近(如109步或111步位置),就是有静差控制。说明:在微分控制D中,控制器的输出与输入误差信号的微分(即误差的变化率)成正比关系。自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳,其原因是由于存在有较大惯性组件(环节)或有滞后(delay)组件,具有抑制误差的作用,其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差作用的变化“超前”,即在误差接近零时,抑制误差的作用就应该是零。这就是说,在控制器中仅引入“比例P”项往往是不够的,比例项的作

7、用仅是放大误差的幅值,而目前需要增加的是“微分项”,它能预测误差变化的趋势。这样,具有比例+微分的控制器,就能够提前使抑制误差的控制作用等于零,甚至为负值,从而避免了被控量的严重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象,比例P+微分D(PD)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。(三)PID实际编程的过程的,要注意的东西还是有几点的。PID这东西可以做得很深。1 PID的诊定。凑试法,临界比例法,经验法。2 T的确定,采样周期应远小于过程的扰动信号的周期,在小车程序中一般是ms级别。3 目标速度何时赋

8、值问题,如何更新新的目标速度?这个问题一般的人都乎略了。目标速度肯定不是个恒定的,那么何时改变目标速度呢?4 改变了目标速度,那么e(k) e(k-1) e(k-2)怎么改变呢?是赋0还是要怎么变?5 是不是PID要一直开着?6 error为多少时就可以当速度已达到目标?7 PID的优先级怎么处理,如果和图像采集有冲突怎么办?8 PID的输入是速度,输出是PWM,按理说PWM产生速度,但二者不是同一个东西,有没有问题?9 PID计算如何优化其速度?指针,

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