pid的各種算法優(yōu)缺點(diǎn)有哪些

作者：Silent Knight?

PID時(shí)間系數(shù)對(duì)PID本身的影響

積分時(shí)間過(guò)小積分作用增強(qiáng)。

微分時(shí)間過(guò)大，微分控制作用過(guò)強(qiáng)，容易產(chǎn)生振蕩。

在這里的時(shí)間系統(tǒng)，一般指的是采樣的時(shí)間，也就是PID控制的周期。在無(wú)人機(jī)當(dāng)中一般采用10ms控制一次。

一般來(lái)說(shuō)采樣周期越小，數(shù)字模擬越精確，控制效果越接近連續(xù)控制。

對(duì)大多數(shù)算法，縮短采樣周期可使控制回路性能改善，但采樣周期縮短時(shí)，頻繁的采樣必然會(huì)占用較多的計(jì)算工作時(shí)間，同時(shí)也會(huì)增加計(jì)算機(jī)的計(jì)算負(fù)擔(dān)。

對(duì)于變化迅速的，采樣周期應(yīng)適當(dāng)減小。多回路控制，采樣周期應(yīng)該適當(dāng)延長(zhǎng)，使得有足夠的時(shí)間控制。

位置式PID

離散化后的公式：

優(yōu)點(diǎn)：靜態(tài)誤差小，溢出的影響小。

缺點(diǎn)：計(jì)算量很大，累積誤差相對(duì)大，在系統(tǒng)出現(xiàn)錯(cuò)誤的情況下，容易使系統(tǒng)失控，積分飽和。

使用：一般需要結(jié)合輸出限幅和積分限幅使用。積分限幅是避免積分失控的一種手段，也是為了加快調(diào)節(jié)時(shí)間，減少積分飽和的影響,輸出限幅是為了使系統(tǒng)輸出不過(guò)度，也能夠減少系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時(shí)間，減少超調(diào)量。

位置式PID適用于執(zhí)行沒(méi)有積分部件的對(duì)象。

增量式PID

離散化后的公式：

優(yōu)點(diǎn)：溢出的影響小，在系統(tǒng)出現(xiàn)錯(cuò)誤的情況下,影響相對(duì)較小（因?yàn)橹慌c過(guò)去的三次誤差有關(guān)）,運(yùn)算量也相對(duì)較小。

缺點(diǎn)：有靜態(tài)誤差（因?yàn)闆](méi)有累積誤差）。

使用：位置式PID適用于執(zhí)行有積分部件的對(duì)象。

位置式PID和增量式PID

C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)：

//積分限幅
#define INERGRAL_MAX 200
#define INERGRAL_MAX -200
//輸出限幅
#define OUT_MIN ? ?-1000
#define OUT_MAX ? ?1000


// 濾波系數(shù)a（0-1） ?
#define PARAMETER ? 0.01 ? ? ? ? ? ? ? ?
//PID結(jié)構(gòu)體
typedef struct
{
 ? volatile float ? ?Proportion; ? ? ? ? ? ? // 比例常數(shù) Proportional Const
 ? volatile float ? ?Integral; ? ? ? ? ? ? ? // 積分常數(shù) Integral Const
 ? volatile float ? ?Derivative; ? ? ? ? ? ? // 微分常數(shù) Derivative Const
 ? volatile int ? ? ?Error1; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n-1]
 ? volatile int ? ? ?Error2; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n-2]
 ? volatile int ? ? ?iError; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n]
 ? volatile ?int ? ? Error_sum;
} PID


/****************************************************************************************/ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?// ? ? ? ? ? ? ? ?位置式PID
// ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//pwm=Kp*e(k)+Ki*∑e(k)+Kd[e（k）-e(k-1)] ?
/****************************************************************************************/
float PID_Postion (int iError,PID* sptr)
{
 ?float ?iIncpid=0;
 ?sptr->iError=iError; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?// 計(jì)算當(dāng)前誤差
 ?
 ? ? //sptr->iError=filter(sptr->iError，sptr->Error1); 一階濾波器
 ?sptr->Error_sum+=sptr->iError;//積分項(xiàng) ?
 ? ?///當(dāng)輸出限幅的時(shí)候，積分累加部分也應(yīng)同時(shí)進(jìn)行限幅，以防輸出不變而積分項(xiàng)繼續(xù)累加，也即所謂的積分飽和過(guò)深。
 ?//積分量限幅
 ?if(sptr->Error_sum >INERGRAL_MAX)
 ?{
 ? ?sptr->Error_sum = PID_InitStruct->INERGRAL_MAX ;
 ?}
 ?if(sptr->Error_sum < INERGRAL_MIN)
 ?{
 ? ?sptr->Error_sum = PID_InitStruct->INERGRAL_MIN ;
 ?}
 ? ?
 ?iIncpid=sptr->Proportion * sptr->iError ? ? ? ? ? ? ? ? ?// P
 ? ? ? ? +sptr->Integral * sptr->Error_sum ? ? ? ? ? ? ? ?// I
 ? ? ? ? +sptr->Derivative * (sptr->iError-sptr->Error1); // D
 ?sptr->Error1=sptr->iError; ? ? ? ? ?// 存儲(chǔ)誤差，用于下次計(jì)算 ? ?
 ?iIncpid=PID_OutputLimit(sptr,iIncpid);//PID輸出限幅 ? ? ? ?
 ?return(iIncpid); ? ? ? ? ?// 返回計(jì)算值
 ?
}


/****************************************************************************************/ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//增量式PID ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
// ? ? ? ?pwm+=Kp[e（k）-e(k-1)]+Ki*e(k)+Kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//
/****************************************************************************************/
float PID_increase(int iError,PID* sptr)
{
 ?
 ?float ?iIncpid=0;
 ?sptr->iError=iError;//直接檢測(cè)當(dāng)前偏差
 ?iIncpid=sptr->Proportion * (sptr->iError-sptr->Error1) ? ? ? ? ? ? ? ? ?// P
 ? ? ? ? +sptr->Integral * sptr->iError ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? // I
 ? ? ? ? +sptr->Derivative * (sptr->iError-2*sptr->Error1+sptr->Error2); ?// D ? ? ? ? ? ? 
 ?sptr->Error2=sptr->Error1; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?// 存儲(chǔ)誤差，用于下次計(jì)算
 ?sptr->Error1=sptr->iError;
 ?iIncpid=PID_OutputLimit(sptr,iIncpid);//輸出限幅處理 ? ? ?
 ?return(iIncpid); ? // 返回增量值 ?
}


//PID初始化
void PID_Init(PID *sptr)
{
 ? ?sptr->Derivative=0;//Kd
 ? ?sptr->Proportion=0;//Kp
 ? ?sptr->Integral=0;//Ki
 ? ?sptr->Error2=0;//第二次誤差
 ? ?sptr->Error1=0;
 ? ?sptr->iError=0;
 ? ?sptr->Error_sum=0;//第一次誤差
}




//PID輸出限制，根據(jù)PWM的輸出值進(jìn)行增量式PID輸出限制
float PID_OutputLimit(PID *this, double output) ?
{
 ? ?
 ? ?if ((int)output < OUT_MIN)
 ? ?{
 ? ? ? ?output = OUT_MIN;
 ? ?} ? ?
 ? ?else if ((int)output > OUT_MAX)
 ? ?
 ? ?{
 ? ? ? ?output = OUT_MAX;
 ? ?}
 ? ?return output;
}
//一階低通濾波器
//減少毛刺,
//濾波系數(shù)。取值范圍為0~1, 值越小越穩(wěn)定，越大越靈敏。使用使需要根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整濾波系數(shù)
//輸入：新的采樣值
//輸出：濾波后的值
float filter(float value，float new_value) ? 
{ ? ? 
 ? ?return （1-PARAMETER）*value +PARAMETER*new_value; ?
} ?

兩種針對(duì)積分的PID：

主要目的是為了盡可能利用積分的優(yōu)勢(shì)，消除靜態(tài)誤差，也同時(shí)減少積分的副作用。

使PID控制器的超調(diào)量減少，調(diào)節(jié)時(shí)間減少，系統(tǒng)更加穩(wěn)定。

積分分離式PID

積分分離式PID主要是針對(duì)位置式PID的積分，引入判斷誤差大小條件，是否使用積分項(xiàng)。

優(yōu)點(diǎn)：

判定誤差比較大的時(shí)候，取消積分項(xiàng)的，使用PD或者P控制，沒(méi)有I的控制，這樣，超調(diào)量和調(diào)節(jié)時(shí)間都會(huì)同時(shí)減少。當(dāng)誤差比較小的時(shí)候，引入積分項(xiàng)，消除靜態(tài)誤差。

缺點(diǎn)：?

需要經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定判斷誤差的大小，在什么時(shí)候使用積分分離比較合適，也就是誤差多大的時(shí)候取消積分。

應(yīng)用：

主要用于消除余差，該方法特別適用于生產(chǎn)設(shè)備啟動(dòng)階段的控制。

C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)：PID位置式上面有，這里只需要添加一句判斷語(yǔ)句和對(duì)積分處理。

無(wú)積分分離式的PID：

sptr->Error_sum+=sptr->iError;//積分累加
 iIncpid=sptr->Proportion * sptr->iError ? ? ? ? ? ? ? ? ?// P
 ? ? ? ? +sptr->Integral * sptr->Error_sum ? ? ? ? ? ? ? ?// I
 ? ? ? ? +sptr->Derivative * (sptr->iError-sptr->Error1); // D

積分分離式PID：

#include
int index=0;//積分分離標(biāo)志
 ? //積分分離處理 
 ?if(abs(sptr->iError)> 40) sptr->index=0; 
 ?else
 ?{
 ? ?sptr->index=1;
 ?sptr->Error_sum+=sptr->iError;//積分累加
 ?}
 ?iIncpid=sptr->Proportion * sptr->iError ? ? ? ? ? ? ? ? ?// P
 ? ? ? ? +sptr->Integral * （sptr->Error_sum * index） ? ? ? ? ? ? ?// I
 ? ? ? ? +sptr->Derivative * (sptr->iError-sptr->Error1); // D

變速積分PID

變積分PID我的理解是積分分離式PID的變體，積分分離式PID 積分的的權(quán)重是1或者0，而變積分PID積分的權(quán)重會(huì)動(dòng)態(tài)變化。取決于偏差，偏差越大，積分越慢。

優(yōu)缺點(diǎn)和積分分離式PID差不多，只不過(guò)，這個(gè)變速積分PID更加科學(xué)。

積分分離式PID：

#include
#define I_MAX 40
#define I_MIN 5
int index=0;//積分分離標(biāo)志
 ? //變積分處理 
 ?if(abs(sptr->iError)> I_MAX) index=0; 
 ?else if(abs(sptr->iError)< I_MIN) index=1;
 ?else ? index=(I_MAX - ?abs(sptr->iError) / (I_MAX - ?I_MIN);
 ?if(index!=0) sptr->Error_sum+=sptr->iError;//積分累加
 ?iIncpid=sptr->Proportion * sptr->iError ? ? ? ? ? ? ? ? ?// P
 ? ? ? ? +sptr->Integral * （sptr->Error_sum * index） ? ? ? ? ? ? ?// I
 ? ? ? ? +sptr->Derivative * (sptr->iError-sptr->Error1); // D
 ? ? ? ? 
//變速積分也可以這樣處理:更加靈活
 ?if(fabs(sptr->iError)> I_MAX) index=0; 
 ?else if(fabs(sptr->iError)< I_MIN) index=1;
 ?else if(fabs(sptr->iError>10&&abs(sptr->iError)<20)) index=0.4;
 ?else if(fabs(sptr->iError>30&&abs(sptr->iError)<50)) index=0.8;
 ?else ? index=(I_MAX - ?abs(sptr->iError) / (I_MAX - ?I_MIN);

兩種針對(duì)微分的PID如下：

不完全微分PID

這里針對(duì)微分的PID控制算法，是減少微分作用的副作用的一些算法，以便更好地利用微分作用的作用。我們知道，當(dāng)系統(tǒng)引入微分作用得時(shí)候會(huì)，引進(jìn)高頻干擾。為了抑制這種干擾，便引入低通濾波器。

這種濾波器得優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)：

對(duì)周期性干擾具有良好的抑制作用

適用于波動(dòng)頻率較高的場(chǎng)合

缺點(diǎn)：

相位滯后，靈敏度低

滯后程度取決于a值大小

不能消除濾波頻率高于采樣頻率的1/2的干擾信號(hào)

應(yīng)用：對(duì)于諸如階躍信號(hào)等信號(hào)變化很大信號(hào)。采用不完全微分能夠使得微分作用更為持續(xù)平緩。

控制圖：

位置式PID不完全微分：

公式：

增量式PID不完全微分：

公式：

//PID結(jié)構(gòu)體
typedef struct
{
 ? volatile float ? ?Proportion; ? ? ? ? ? ? // 比例常數(shù) Proportional Const
 ? volatile float ? ?Integral; ? ? ? ? ? ? ? // 積分常數(shù) Integral Const
 ? volatile float ? ?Derivative; ? ? ? ? ? ? // 微分常數(shù) Derivative Const
 ? volatile int ? ? ?Error1; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n-1]
 ? volatile int ? ? ?Error2; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n-2]
 ? volatile int ? ? ?iError; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n]
 ? volatile ?int ? ? Error_sum;
 ? volatile ?float ? ?thisdev;//前一拍時(shí)的微分項(xiàng)值
 ? volatile ?float ? ?lastdev ;//前一拍時(shí)的微分項(xiàng)值
 ? float ? ? ? ?dev_per;//微分系數(shù)
 ? 
} PID;


//位置式PID不完全微分
float PID_Postion (int iError,PID* sptr)
{
 ?float ?iIncpid=0;
 ?sptr->iError=iError; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?// 計(jì)算當(dāng)前誤差
 ?sptr->Error_sum+=sptr->iError;//積分項(xiàng)
 ?//不完全微分 ?
 ?sptr->thisdev=sptr->Derivative*(1-sptr->dev_per)*(sptr->iError-sptr->Error1)+sptr->dev_per*sptr->lastdev;
 ?
 ?iIncpid=sptr->Proportion * sptr->iError ? ? ? ? ? ? ? ? ?// P
 ? ? ? ? +sptr->Integral * sptr->Error_sum ? ? ? ? ? ? ? ?// I
 ? ? ? ? +sptr->thisdev; // D
 ? //更新值
 ?sptr->Error1=sptr->iError; ? ? ? ? ?
 ?sptr->lastdev=sptr->thisdev;//更新下次微分值
 ?
 ?return(iIncpid); ? ? ? ? ?// 返回計(jì)算值
 ?
}


//增量式PID不完全微分
float PID_increase(int iError,PID* sptr)
{
 ?
 ?float ?iIncpid=0;
 ?sptr->iError=iError;//直接檢測(cè)當(dāng)前偏差
 ?
 ?sptr->thisdev=sptr->Derivative*(1-sptr->dev_per)*(sptr->iError-2*sptr->Error1+sptr->Error2)+sptr->dev_per*sptr->lastdev;
 ?
 ?iIncpid=sptr->Proportion * (sptr->iError-sptr->Error1) ? ? ? ? ? ? ? ? ?// P
 ? ? ? ? +sptr->Integral * sptr->iError ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? // I
 ? ? ? ? +sptr->thisdev; ?// D ? ?
 ? //更新 ? ? ? ? 
 ?sptr->Error2=sptr->Error1; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
 ?sptr->Error1=sptr->iError;
 ?sptr->lastdev=sptr->thisdev;//更新下次微分值 ?
 ?return(iIncpid); ? // 返回增量值 ?
}

微分先行PID

控制器采用PI控制，將微分作用移動(dòng)到反饋回路上。微分作用直接對(duì)被控量進(jìn)行微分，對(duì)被控量速度進(jìn)行控制。

優(yōu)點(diǎn)：在給定值頻繁變化的情況下，優(yōu)先采用微分先行的控制方案能夠更迅速的反應(yīng)，對(duì)變化更為敏感。

缺點(diǎn)：更為敏感也就意味著更加不穩(wěn)定，變化量比較大的情況下，微分作用過(guò)分凸顯，容易導(dǎo)致超調(diào)，引起系統(tǒng)振蕩加大。

圖示：

對(duì)微分部分引入一階慣性濾波器，進(jìn)行離散化后的公式：

位置式：

 ?增量式：

C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)：

//PID結(jié)構(gòu)體
//位置式
typedef struct
{
 ? volatile float ? Proportion; ? ? ? ? ? ? // 比例常數(shù) Proportional Const
 ? volatile float ? Integral; ? ? ? ? ? ? ? // 積分常數(shù) Integral Const
 ? volatile float ? Derivative; ? ? ? ? ? ? // 微分常數(shù) Derivative Const
 ? volatile int ? ? Error1; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n-1]
 ? volatile int ? ? Error2; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n-2]
 ? volatile int ? ? iError; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n]
 ? volatile ?int ? ?Error_sum; ? 
 ? volatile ? float ?lastPv; ? ? ? ? ? ? //前一拍的測(cè)量值
 ? volatile ? float ?gama; ? ? ? ? ? ? ? //微分先行濾波系數(shù)
 ? volatile ? float ?derivative;//微分項(xiàng)
 ? 
 ? 
} PID;


//位置式微分先行PID
float PID_Postion (float set_point,float processValue,PID* sptr)
{
 ?float ?iIncpid=0;
 ?float ?temp=0,c1,c2,c3;
 ?sptr->iError=set_point-processValue; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?// 計(jì)算當(dāng)前誤差
 ?sptr->Error_sum+=sptr->iError;//積分項(xiàng)
 ?//微分先行
 ?temp=sptr-> gama * sptr-> Derivative+ sptr-> Proportion;//γKp+Kd
 ?c3=sptr-> Derivative/temp;//Kd/γKp+Kd
 ?c2=(sptr-> Derivative+ sptr-> Proportion)/temp;//Kd+Kp/γKp+Kd
 ?c1=c3*sptr-> gama;//γ(Kp/γKp+Kd)
 ?
 ?sptr-> derivative=c1* sptr-> derivative+c2*processValue-c3* sptr-> lastPv;


 ?iIncpid=sptr->Proportion * sptr->iError ? ? ? ? ? ? ? ? ?// P
 ? ? ? ? +sptr->Integral * sptr->Error_sum ? ? ? ? ? ? ? ?// I
 ? ? ? ? +sptr->derivative; // D
 ? //更新值
 ?sptr->Error1=sptr->iError; ? ? ? ? ?
 ?sptr->lastPv=sptr->processValue;//更新下次微分值
 ?
 ?return(iIncpid); ? ? ? ? ?// 返回計(jì)算值
 ?
}


//***********************************************************//
// ? ? ? ? ? ? ?增量式微分先行PID
//***********************************************************//
//增量式PID結(jié)構(gòu)體
typedef struct
{
 ? volatile float ? Proportion; ? ? ? ? ? ? // 比例常數(shù) Proportional Const
 ? volatile float ? Integral; ? ? ? ? ? ? ? // 積分常數(shù) Integral Const
 ? volatile float ? Derivative; ? ? ? ? ? ? // 微分常數(shù) Derivative Const
 ? volatile int ? ? Error1; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n-1]
 ? volatile int ? ? iError; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n]
 ? volatile ? float ?lastout; ? //上一次的測(cè)量量 ?
 ? volatile ? float ?lastout_proinc; ? ? ? ? ? ? ? ? //前一拍的過(guò)程測(cè)量增量
 ? volatile ? float ?gama; ? ? ? ? ? ? ? ? ?//微分先行濾波系數(shù)
 ? volatile ? float ?out_proinc; ? ? ? ? //過(guò)程測(cè)量增量
 ? volatile ? float ?derivative_inc; ? ?//微分項(xiàng)
 ? 
 ? 
} PID;


//增量式PID不完全微分PID_increase
float PID_increase(float set_point,float processValue,PID* sptr)
{
 ?float ?iIncpid=0;
 ?float ?temp=0,c1,c2,c3;
 ?sptr->iError=set_point-processValue; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? // 計(jì)算當(dāng)前誤差
 ?//微分先行 ?
 ?out_proinc=processValue-lastout;//這次輸出增量
 ? ?
 ?temp=sptr-> gama * sptr-> Derivative+ sptr-> Proportion;//γKp+Kd
 ?c3=sptr-> Derivative/temp;//Kd/γKp+Kd
 ?c2=(sptr-> Derivative+ sptr-> Proportion)/temp;//Kd+Kp/γKp+Kd
 ?c1=c3*sptr-> gama;//γ(Kp/γKp+Kd)
 ?
 ?sptr-> derivative_inc=c1* sptr-> derivative_inc+c2*out_proinc-c3* sptr-> lastout_proinc;


 ?iIncpid=sptr->Proportion * (sptr->iError-sptr-> ? ? ? ? ? ? ? Error1)// P
 ? ? ? ? +sptr->Integral * sptr->iError// I
 ? ? ? ? +sptr->derivative_inc; // D
 ? //更新值
 ?sptr->Error1=sptr->iError;
 ?sptr->lastout_proinc=sptr->out_proinc;//過(guò)程增量更新 ? ? ? ? ?
 ?sptr->lastout=processValue;//上一次的測(cè)量量更新
 ?
 ?return(iIncpid); ? ? ? ? ?// 返回增量值
}

帶死區(qū)的PID

死區(qū)控制簡(jiǎn)單理解：

死區(qū)，就是到了一個(gè)區(qū)域，在這個(gè)區(qū)域內(nèi)，PID算法不起作用，也就是不做控制。

優(yōu)勢(shì)：

可以抑制由于控制器輸出量的量化造成的連續(xù)的較小的振蕩，也就是消除穩(wěn)定點(diǎn)附近的抖動(dòng)。這是因?yàn)?，現(xiàn)實(shí)中，總存在誤差，一些較小誤差難以消除。

缺點(diǎn)：

會(huì)造成一定的滯后。設(shè)定死區(qū)的值也是需要考慮，太小每作用，太大滯后嚴(yán)重。在零點(diǎn)附近時(shí)，若偏差很小，進(jìn)入死去后，偏差置0會(huì)造成積分消失，如是系統(tǒng)存在靜差將不能消除，所以需要人為處理這一點(diǎn)。

應(yīng)用：

減少機(jī)械磨損，延長(zhǎng)設(shè)備壽命等。

總結(jié)來(lái)說(shuō)：PID調(diào)節(jié)器中設(shè)置死區(qū)，犧牲的是調(diào)節(jié)精度，換來(lái)的是穩(wěn)定性。適用于精度不是很高的系統(tǒng)。

死區(qū)的輸出為0時(shí)，pid控制器的比例部分和微分部分均為0，積分部分保持不變。雖然誤差值在死區(qū)寬度設(shè)置的范圍內(nèi)變化，控制器的輸出卻保持不變。

C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)：

#define DEAD_BAND 50//死區(qū)控制值 ? 
#define PID_OUT_MAX 200 //PID輸出上限
#define PID_OUT_MAX 200 //PID輸出上限


#include "math.h" ? ? ? ? ? 
//PID結(jié)構(gòu)體
typedef struct
{
 ? volatile float ? ?Proportion; ? ? ? ? ? ? // 比例常數(shù) Proportional Const
 ? volatile float ? ?Integral; ? ? ? ? ? ? ? // 積分常數(shù) Integral Const
 ? volatile float ? ?Derivative; ? ? ? ? ? ? // 微分常數(shù) Derivative Const
 ? volatile int ? ? ?Error1; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n-1]
 ? volatile int ? ? ?Error2; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n-2]
 ? volatile int ? ? ?iError; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n]
 ? volatile ?int ? ? Error_sum;
} PID


/****************************************************************************************/ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?// ? ? ? ? ? ? ? ?位置式PID
// ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//pwm=Kp*e(k)+Ki*∑e(k)+Kd[e（k）-e(k-1)] ?
/****************************************************************************************/
float PID_Postion (float set_point,,float now_point,PID* sptr)
{
 ?float ?iIncpid=0;
 ?sptr->iError=now_point-set_point; // 計(jì)算當(dāng)前誤差
 ?//死區(qū)控制算法 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 
 ?if(fabs(sptr->iError)>DEAD_BAND) 
 ?{
 ?sptr->Error_sum+=sptr->iError;//積分項(xiàng) ? ? ?
 ?iIncpid=sptr->Proportion * sptr->iError ? ? ? ? ? ? ? ? ?// P
 ? ? ? ? +sptr->Integral * sptr->Error_sum ? ? ? ? ? ? ? ?// I
 ? ? ? ? +sptr->Derivative * (sptr->iError-sptr->Error1); // D
 ?sptr->Error1=sptr->iError ; ? ? ? ? ?// 存儲(chǔ)誤差，用于下次計(jì)算


 ?} ?
 ?else
 ?{
 ? ?iIncpid=0;
 ? ?//sptr->Error_sum+=sptr->iError;//積分項(xiàng) ? ?
 ? ?sptr->Error1=sptr->iError; ?// 存儲(chǔ)誤差，用于下次計(jì)算
 ?} ?
 ?
 ? ?return(iIncpid); ? ? ? ? ?// 返回計(jì)算值 ? ? ? ? ? ? ? ? ?
}


/****************************************************************************************/ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//增量式PID ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
// ? ? ? ?pwm+=Kp[e（k）-e(k-1)]+Ki*e(k)+Kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//
/****************************************************************************************/
float PID_increase(int iError,PID* sptr)
{
 ?
 ?float ?iIncpid=0;
 ?sptr->iError=iError;//直接檢測(cè)當(dāng)前偏差
 ?if(fabs(sptr->iError)>DEAD_BAND) 
 ?{
 ?iIncpid=sptr->Proportion * (sptr->iError-sptr->Error1) ? ? ? ? ? ? ? ? ?// P
 ? ? ? ? +sptr->Integral * sptr->iError ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? // I
 ? ? ? ? +sptr->Derivative * (sptr->iError-2*sptr->Error1+sptr->Error2); ?// D ? ? ? ? ? ? 
 ?sptr->Error2=sptr->Error1; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?// 存儲(chǔ)誤差，用于下次計(jì)算
 ?sptr->Error1=sptr->iError;


}
else
{
 ?iIncpid=0;//輸出增量值為0
 ?sptr->Error2=sptr->Error1; // 存儲(chǔ)誤差，用于下次計(jì)算 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 
 ? ?sptr->Error1=sptr->iError;
}
 ?return(iIncpid); ? // 返回增量值 ?
}

PID梯形積分

積分會(huì)有余差，消除不了，為了減少余差，提高運(yùn)算的精度。便有了PID梯形積分，也能抑制一些隨機(jī)干擾。

缺點(diǎn)便是，曲線到達(dá)設(shè)定值的時(shí)間會(huì)延長(zhǎng)。

總的來(lái)說(shuō)：也就積分的作用削弱了。帶來(lái)的是余差進(jìn)一步減小。

C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)：

typedef struct
{
 ? volatile float ? ?Proportion; ? ? ? ? ? ? // 比例常數(shù) Proportional Const
 ? volatile float ? ?Integral; ? ? ? ? ? ? ? // 積分常數(shù) Integral Const
 ? volatile float ? ?Derivative; ? ? ? ? ? ? // 微分常數(shù) Derivative Const
 ? volatile int ? ? ?Error1; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n-1]
 ? volatile int ? ? ?Error2; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n-2]
 ? volatile int ? ? ?iError; ? ? ? ? ? ? ? ? // Error[n]
 ? volatile ?int ? ? Error_sum;
} PID


/****************************************************************************************/ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?// ? ? ? ? ? ? ? ?位置式PID
// ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//pwm=Kp*e(k)+Ki*∑e(k)+Kd[e（k）-e(k-1)] ?
/****************************************************************************************/
float PID_Postion (float set_point,,float now_point,PID* sptr)
{
 ?float ?iIncpid=0;
 ?sptr->iError=now_point-set_point; // 計(jì)算當(dāng)前誤差
 ?//死區(qū)控制算法 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 
 ?sptr->Error_sum+=sptr->iError;//積分項(xiàng) ? ? ?
 ?iIncpid=sptr->Proportion * sptr->iError ? ? ? ? ? ? ? ? ?// P
 ? ? ? ? +sptr->Integral * sptr->Error_sum/2 ? ? ? ? ? ? ? ?// 改變的只是這里，多除了2
 ? ? ? ? +sptr->Derivative * (sptr->iError-sptr->Error1); // D
 ?sptr->Error1=sptr->iError ; ? ? ? ? ?// 存儲(chǔ)誤差，用于下次計(jì)算


 ?
 ? ?return(iIncpid); ? ? ? ? ?// 返回計(jì)算值 ? ? ? ? ? ? ? ? ?
}

總結(jié)

PID的變體還有很多，除了上文，還有專(zhuān)家PID與模糊PID是本文不能承載，也是我不能輸出，便作罷。

事物都有兩面性，該怎么選擇比較合適，怎么將PID的各種變體組合在一起合適自己的系統(tǒng)，這個(gè)是需要綜合衡量和測(cè)試的，要知其然知其所以然。

編輯：黃飛

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算法(90504) 算法(90504)
低通濾波器(46853) 低通濾波器(46853)
PID(83483) PID(83483)
C語(yǔ)言(123564) C語(yǔ)言(123564)

評(píng)論

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PID算法與PID三個(gè)調(diào)節(jié)分量的優(yōu)缺點(diǎn)概述

過(guò)程控制中有兩個(gè)重要的算法PID反饋算法，卡爾曼狀態(tài)估計(jì)算法。PID主要用來(lái)過(guò)程控制，卡爾曼濾波主要用來(lái)狀態(tài)估計(jì)，比如預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)軌跡之類(lèi)的。

2023-06-29 10:41:27

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機(jī)器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法是什么機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)缺點(diǎn)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法是什么?機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)缺點(diǎn)? 機(jī)器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)的算法。它能夠從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，進(jìn)而對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)等任務(wù)。通過(guò)

2023-08-17 16:11:50

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pid的各種算法優(yōu)缺點(diǎn)有哪些

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