標(biāo)題:
PID學(xué)習(xí)筆記(先翻譯大神教程)
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作者:
51黑ww
時(shí)間:
2016-4-11 16:24
標(biāo)題:
PID學(xué)習(xí)筆記(先翻譯大神教程)
提高初學(xué)者PID原文地址:
http://brettbeauregard.com/blog/ ... s-pid-introduction/
提高初學(xué)者的PID:
這里是第一次接觸PID需要學(xué)習(xí)的公式:
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2016-4-11 17:59 上傳
它能引導(dǎo)大多數(shù)人寫出如下的PID控制器代碼:
/*working variables*/
unsigned long lastTime;
double Input, Output, Setpoint;
double errSum, lastErr;
double kp, ki, kd;
void Compute()
{
/*How long since we last calculated*/
unsigned long now = millis();
double timeChange = (double)(now - lastTime);
/*Compute all the working error variables*/
double error = Setpoint - Input;
errSum += (error * timeChange);
double dErr = (error - lastErr) / timeChange;
/*Compute PID Output*/
Output = kp * error + ki * errSum + kd * dErr;
/*Remember some variables for next time*/
lastErr = error;
lastTime = now;
}
void SetTunings(double Kp, double Ki, double Kd)
{
kp = Kp;
ki = Ki;
kd = Kd;
}
復(fù)制代碼
Compute()被稱作定期或不定期的,它工作非常正常。雖然這個(gè)系列不是“工作的最好的”。如果我們想做出和工業(yè)PID控制器相近的驅(qū)動(dòng)器,我們需要解決幾個(gè)問題:
Sample Time(采樣時(shí)間)——如果這是一個(gè)固定的時(shí)間間隔,PID算法的功能實(shí)現(xiàn)將是非常好的。如果已知了這個(gè)間隔時(shí)間,代碼中也可以簡(jiǎn)化一些內(nèi)部的數(shù)學(xué)運(yùn)算。
Derivative Kick(微分的過沖)——不是最大的問題,但是很容易解決,所以我們也將處理這個(gè)問題。
On-The-Fly Tuning Changes——好的PID函數(shù)是當(dāng)調(diào)整參數(shù)的時(shí)候不會(huì)干擾內(nèi)部運(yùn)算的。
Reset Windup Mitigation(緩解積分飽和)——我們將會(huì)了解什么是積分飽和,并且在有利的方向上進(jìn)行解決方案的實(shí)施。
On/Off (Auto/Manual)(開關(guān)-自動(dòng)或手動(dòng))——在大多數(shù)應(yīng)用中,有時(shí)候我們希望關(guān)閉PID控制器手動(dòng)調(diào)節(jié)輸出而不受控制器的干涉。
Initialization(初始化)——當(dāng)控制器打開的時(shí)候我們希望是“無擾切換”,即我們不希望輸出值忽然變成一個(gè)新的值。
Controller Direction(控制器的方向)——這是最后一個(gè)不是在魯棒本身名稱下的變化。它是為了確保用戶能輸入正確的調(diào)優(yōu)參數(shù)而設(shè)計(jì)的。
一旦我們解決了這些問題,我們將有一個(gè)對(duì)PID算法深刻的了解。我們還會(huì)擁有最新的Arduino PID控制庫。所以不管你是想自己寫出自己的PID算法還是想去了解PID算法里到底發(fā)生了什么,我希望這些都能幫上你,F(xiàn)在我們開始旅程吧。
提高初學(xué)者的PID——采樣時(shí)間
初學(xué)者的PID被稱作不規(guī)則的,這就有了以下兩個(gè)問題:
》你沒有從PID中得到一致的狀態(tài)特性,因?yàn)橛袝r(shí)它是非?斓淖兓,有時(shí)卻沒有。
》你需要額外的數(shù)學(xué)運(yùn)算解決微分和積分,它們都同時(shí)依賴于時(shí)間的變化。
解決方法:
確保PID定義在一個(gè)固定的時(shí)間間隔里。我這樣做的原因是讓compute指令每個(gè)周期都被調(diào)用一次。根據(jù)之前設(shè)定好的采樣周期,PID決定是該計(jì)算還是立刻返回值。
一旦我們知道了PID是在一個(gè)恒定的時(shí)間內(nèi)運(yùn)算,微分和積分也就變得簡(jiǎn)單了。
代碼:
/*working variables*/
unsigned long lastTime;
double Input, Output, Setpoint;
double errSum, lastErr;
double kp, ki, kd;
int SampleTime = 1000; //1 sec
void Compute()
{
unsigned long now = millis();
int timeChange = (now - lastTime);
if(timeChange>=SampleTime)
{
/*Compute all the working error variables*/
double error = Setpoint - Input;
errSum += error;
double dErr = (error - lastErr);
/*Compute PID Output*/
Output = kp * error + ki * errSum + kd * dErr;
/*Remember some variables for next time*/
lastErr = error;
lastTime = now;
}
}
void SetTunings(double Kp, double Ki, double Kd)
{
double SampleTimeInSec = ((double)SampleTime)/1000;
kp = Kp;
ki = Ki * SampleTimeInSec;
kd = Kd / SampleTimeInSec;
}
void SetSampleTime(int NewSampleTime)
{
if (NewSampleTime > 0)
{
double ratio = (double)NewSampleTime
/ (double)SampleTime;
ki *= ratio;
kd /= ratio;
SampleTime = (unsigned long)NewSampleTime;
}
}
復(fù)制代碼
在第10和第11行,如果它的時(shí)間可以計(jì)算出來,那就將由算法本身決定。因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在知道樣本之間的時(shí)間是相同的,我們并不需要不斷乘以時(shí)間的變化。我們只需要適當(dāng)調(diào)整Ki和Kd(30和31行),雖然在數(shù)學(xué)上的結(jié)果是等價(jià)的,但更有效。
雖然這樣做又一個(gè)小小的波動(dòng)。如果用戶在操作過程中決定改變采樣時(shí)間,Ki和Kd將需要重新調(diào)整來以對(duì)這一新的變化做出反應(yīng)。這就第39-42行代碼所處理的問題。
另外請(qǐng)注意我在第29行將采樣時(shí)間轉(zhuǎn)換成秒s了。嚴(yán)格的的說這是沒有必要的,只是允許用戶輸入的Ki和Kd是uint型的s而不是ms。
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