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部分源程序
typedef struct PID
{
intSetPoint; //設(shè)定目標(biāo) Desired Value
doubleProportion; //比例常數(shù) Proportional Const
doubleIntegral; //積分常數(shù) Integral Const
doubleDerivative; //微分常數(shù) Derivative Const
intLastError; //Error[-1]
intPrevError; //Error[-2]
} PID;
//*****************************************************
//定義相關(guān)宏
//*****************************************************
#define P_DATA 100
#define I_DATA 0.6
#define D_DATA 1
#define HAVE_NEW_VELOCITY 0X01
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//聲明PID實體
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static PID sPID;
static PID *sptr = &sPID;
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//PID參數(shù)初始化
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void IncPIDInit(void)
{
sptr->LastError = 0; //Error[-1]
sptr->PrevError = 0; //Error[-2]
sptr->Proportion = P_DATA; //比例常數(shù) ProportionalConst
sptr->Integral = I_DATA; //積分常數(shù)Integral Const
sptr->Derivative = D_DATA; //微分常數(shù) DerivativeConst
sptr->SetPoint =100; 目標(biāo)是100
}
//*****************************************************
//增量式PID控制設(shè)計
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int IncPIDCalc(int NextPoint)
{
int iError, iIncpid;//當(dāng)前誤差
iError =sptr->SetPoint - NextPoint; //增量計算
iIncpid =sptr->Proportion * iError //E[k]項
- sptr->Integral * sptr->LastError//E[k－1]項
+ sptr->Derivative * sptr->PrevError;//E[k－2]項
sptr->PrevError =sptr->LastError; //存儲誤差，用于下次計算
sptr->LastError = iError;
return(iIncpid); //返回增量值
}
Int g_CurrentVelocity;
Int g_Flag;
先跟大家交代下為什么要用PID。。
1由于外界原因，小車的實際速度有時不穩(wěn)定
2要讓小車以最快的時間達(dá)達(dá)到既定的目標(biāo)速度
3速度控制系統(tǒng)是閉環(huán)，才能滿足整個系統(tǒng)的穩(wěn)定要求，必竟速度是系統(tǒng)參數(shù)之一
而這份文檔是一份講述關(guān)于PID的算法，大家知道，PID算法的講述其實網(wǎng)上你去找的話
會有很多資源的，而臥現(xiàn)在共享的這一份與網(wǎng)上其他資源略有不同，這份是詳細(xì)闡述了
飛思卡爾單片機的PID控制的，并且里面最后一段還有標(biāo)注相當(dāng)清晰的代碼，大家看完以
后肯定會有收獲的，因為令大家最痛苦的是網(wǎng)上的資源都沒有以代碼的形式進(jìn)行闡述，而是純粹的理論。
另外呢，PID算法的應(yīng)用現(xiàn)在已經(jīng)是相當(dāng)廣泛了，對于車子的穩(wěn)定性加強應(yīng)該說是首選的算法，而且呢，
這次的電磁組大家看過資料的話應(yīng)該明白，有超過5處需要用到ＰＩＤ算法軟件控制。。這就對大家提出了更高的要求。
所以，特地為大家奉上這個完美資源。希望大家能給點鼓勵，畢竟我好不容易才找到的，肯定已經(jīng)有一部分人看過
類似的資源了，但是沒有看到有人完全把這個資源拿出來的，，嘿嘿，大家懂得
但是如果要徹頭徹尾地弄PID，建議多調(diào)試，寫幾個仿真程序
這是劉金錕先生的《先進(jìn)PID控制及其MATLAB仿真.pdf》，方便大家實際演練PID
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