PID控制器开发笔记之一:PID算法原理及基本实现

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pid算法的原理和算法

pid算法的原理和算法

pid算法的原理和算法一、pid算法简介1.概念与作用PID(Proportional-Integral-Derivative,比例-积分-微分)算法是一种广泛应用于工业控制、机器人控制和自动驾驶等领域的控制算法。

它通过计算偏差值与期望值之间的比例、积分和微分,对系统进行调节,使输出信号接近期望值。

2.发展历程PID算法起源于上世纪40年代,由美国工程师Nikola Tesla首次提出。

经过几十年的发展,PID算法已经成为了自动控制领域的基础技术,被广泛应用于各种控制系统中。

二、pid算法原理1.控制思想PID算法基于负反馈控制思想,通过不断调整系统的输入,使输出信号接近期望值。

它主要包括三个部分:比例控制、积分控制和微分控制。

2.数学模型PID算法的数学模型可以表示为:U(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt其中,U(t)表示控制器的输出,Kp、Ki、Kd分别表示比例、积分、微分控制器的系数,e(t)表示系统偏差,t表示时间。

三、pid算法参数调节1.比例系数(Kp)比例系数Kp决定了控制器对偏差的响应速度。

增大Kp可以提高系统的响应速度,但过大的Kp可能导致系统振荡。

2.积分时间常数(Ti)积分时间常数Ti决定了积分控制的作用强度。

增大Ti可以减小系统的超调量,但过大的Ti可能导致系统响应变慢。

3.微分时间常数(Td)微分时间常数Td反映了系统对偏差变化的敏感程度。

增大Td可以提高系统的响应速度和稳定性,但过大的Td可能导致系统噪声放大。

四、pid算法应用领域1.工业控制PID算法在工业控制领域具有广泛应用,如温度控制、速度控制、压力控制等。

2.机器人控制PID算法在机器人控制中发挥着重要作用,如关节控制、姿态控制等。

3.自动驾驶PID算法在自动驾驶领域也有广泛应用,如车辆速度控制、转向控制等。

五、pid算法优化与改进1.模糊控制模糊控制结合了PID算法,通过模糊规则对参数进行实时调整,提高了系统的稳定性和响应速度。

PID算法的理解及实现

PID算法的理解及实现

PID算法的理解及实现PID(Proportional-Integral-Derivative)是一种常见的控制算法,通常用于控制系统中的反馈环路。

它可以根据系统的实际输出与期望输出之间的误差,来调节控制器的输出,使系统的输出尽可能接近期望输出。

下面将详细介绍PID算法的理解及实现。

1.PID算法的原理PID算法由三部分组成:比例(Proportional)、积分(Integral)和微分(Derivative)。

这三个部分分别对应控制器的输出。

比例部分产生的输出与误差成正比,积分部分将误差的累积值加到输出中,微分部分则根据误差变化率的负反馈对输出进行补偿。

比例部分的输出计算公式为:P = Kp * error其中,Kp是比例增益,error是实际输出与期望输出之间的误差。

积分部分的输出计算公式为:I = Ki * ∫(error, dt)其中,Ki是积分增益,∫(error, dt)表示误差的积分。

微分部分的输出计算公式为:D = Kd * d(error)/dt其中,Kd是微分增益,d(error)/dt表示误差的变化率。

最终控制器的输出为PID=P+I+D。

2.PID算法的实现在实际应用中,PID算法的实现通常包括以下几个步骤:(1)设置PID参数:根据系统的特点和需求,设置合适的比例增益Kp、积分增益Ki和微分增益Kd。

(2)获取实际输出和期望输出:从传感器等设备中获取实际输出和期望输出的数值。

(3)计算误差:通过将实际输出与期望输出相减,得到误差值。

(4)计算PID输出:根据PID算法的原理,分别计算比例部分P、积分部分I和微分部分D。

(5)调整控制器的输出:将P、I和D的值相加,得到最终的PID输出。

(6)将PID输出发送给执行机构:控制器的输出通常会被送至执行机构,如电机、阀门等,以实现对系统的控制。

3.PID算法的特点(1)简单易实现:PID算法的原理和实现相对简单,只需要设置合适的参数和进行简单的数值计算即可。

简述pid控制算法原理

简述pid控制算法原理

简述pid控制算法原理PID控制算法原理PID控制算法是一种常用的控制算法,用于实现对于某个系统的精确控制。

PID算法的全称是“比例-积分-微分”算法,它是通过不断地对系统的误差进行计算和调整,来实现对系统控制的目标的。

比例控制比例控制是PID控制算法的第一个步骤。

它通过计算系统当前的误差,来确定需要进行的调整。

比例控制的计算方式是将当前的误差乘以一个比例系数,然后将结果作为控制信号输出给系统。

比例控制的主要作用是对于系统的误差做出快速的反应和调整,但是它无法解决系统的稳定性问题。

积分控制积分控制是PID控制算法的第二个步骤。

它通过对于系统误差的积分来确定需要进行的调整。

积分控制的计算方式是将误差的积分值乘以一个积分系数,然后将结果作为控制信号输出给系统。

积分控制的主要作用是对于系统的稳态误差做出调整,以实现系统的稳定性。

微分控制微分控制是PID控制算法的第三个步骤。

它通过对于系统误差的微分来确定需要进行的调整。

微分控制的计算方式是将误差的微分值乘以一个微分系数,然后将结果作为控制信号输出给系统。

微分控制的主要作用是对于系统的瞬态误差做出调整,以实现系统的快速响应和稳定性。

PID控制将比例控制、积分控制和微分控制三个步骤合并在一起,就形成了PID控制算法。

PID控制算法通过不断地对于系统误差的计算和调整,来实现对于系统的精确控制。

同时,PID控制算法也可以通过对于比例系数、积分系数和微分系数的调整,来实现对于系统控制的精准度和响应速度的优化。

总结PID控制算法是一种常用的控制算法,它可以通过对于系统误差的计算和调整,来实现对于系统的精确控制。

PID控制算法包括比例控制、积分控制和微分控制三个步骤,同时也可以通过对于比例系数、积分系数和微分系数的调整,来实现对于系统控制的精准度和响应速度的优化。

pid算法的原理和算法

pid算法的原理和算法

pid算法的原理和算法一、pid算法简介PID(Proportional-Integral-Derivative,比例-积分-微分)算法是一种广泛应用于工业控制领域的调节算法。

它通过计算系统误差与期望值的比值(比例控制)、误差积分和误差变化率(微分控制)来调节控制器的输出,从而使被控对象达到期望状态。

二、pid算法原理1.比例(P)控制:比例控制是根据系统误差与期望值的比值来调节控制器输出。

当误差较大时,比例控制输出较大,有利于快速消除误差;当误差较小时,比例控制输出较小,有利于提高系统的稳定性。

2.积分(I)控制:积分控制是根据系统误差的积分来调节控制器输出。

当误差持续存在时,积分控制输出逐渐增大,有助于消除误差。

但过大的积分控制会导致系统响应过慢,甚至产生振荡。

3.微分(D)控制:微分控制是根据系统误差的变化速度来调节控制器输出。

它能预测系统的变化趋势,从而减小超调量和调整时间,提高系统稳定性。

三、pid算法应用1.控制器设计:PID算法可以用于设计各类控制器,如PID控制器、模糊PID控制器、自适应PID控制器等。

2.参数调节:PID算法的三个参数(Kp、Ki、Kd)需要根据被控对象的特性进行调节。

合理的参数设置可以使系统在稳定性和响应速度之间达到平衡。

四、pid算法优化与改进1.抗积分饱和:当系统误差持续存在时,积分控制输出可能超过控制器最大输出,导致积分饱和。

通过引入抗积分饱和算法,可以限制积分控制的输出,提高系统稳定性。

2.抗积分粘滞:为避免积分控制输出在零附近震荡,可以采用抗积分粘滞算法,使积分控制输出在零附近呈现出非线性特性。

3.抗积分震荡:在积分控制中引入微分项,可以减小积分震荡,提高系统稳定性。

五、pid算法在实际工程中的应用案例PID算法在我国工业控制领域得到了广泛应用,如电力系统、温度控制系统、流量控制系统等。

通过合理设计PID控制器及其参数,可以实现对被控对象的稳定控制。

pid算法的原理和算法

pid算法的原理和算法

pid算法的原理和算法摘要:I.引言- 简述pid 算法在控制领域的重要性II.pid 算法的定义和公式- 定义pid 算法- 公式说明III.pid 算法的原理- 比例控制- 积分控制- 微分控制IV.pid 算法的应用- 实际应用场景- 优点和局限性V.pid 算法的参数调整- 参数对控制效果的影响- 参数调整方法VI.总结- 总结pid 算法的原理和应用正文:I.引言在控制领域,pid 算法是最常用、最基础的算法之一。

它广泛应用于各种工业控制、机器人控制、航天航空等领域,对于提高系统的稳定性和精度起到了至关重要的作用。

本文将详细介绍pid 算法的原理和应用。

II.pid 算法的定义和公式pid 算法,即比例、积分、微分控制算法,是一种基于偏差信号的控制算法。

它的公式可以表示为:U(t) = K_p * e(t) + K_i * ∫e(t)dt + K_d * de(t)/dt其中,U(t) 为控制输出,e(t) 为偏差信号,K_p、K_i、K_d 为比例、积分、微分控制器的系数。

III.pid 算法的原理pid 算法通过比例、积分、微分三个环节对系统进行控制。

具体原理如下:1.比例控制:控制器的输出与偏差信号成正比,比例系数K_p 为比例增益。

比例控制可以迅速减小偏差,但很难完全消除。

2.积分控制:控制器的输出与偏差信号的积分成正比,积分时间常数K_i 为积分增益。

积分控制可以消除偏差,但可能会导致超调和震荡。

3.微分控制:控制器的输出与偏差信号的微分成正比,微分时间常数K_d 为微分增益。

微分控制可以预测偏差变化趋势,减小超调和震荡。

IV.pid 算法的应用pid 算法在各种领域都有广泛应用,如工业控制、机器人控制、航天航空等。

例如,在温度控制系统中,pid 算法可以实现对温度的高精度控制,提高产品的质量和生产效率。

V.pid 算法的参数调整pid 算法的控制效果受到参数的影响。

合适的参数可以提高控制效果,不合适的参数可能导致系统失稳或震荡。

(完整版)PID控制算法介绍与实现

(完整版)PID控制算法介绍与实现

PID控制算法介绍与实现一、PID的数学模型在工业应用中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,在很多控制算法当中,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。

PID算法的一般形式:PID算法通过误差信号控制被控量,而控制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。

这里我们规定(在t时刻):1.输入量为i(t)2.输出量为o(t)3.偏差量为err(t)=i(t)− o(t)u(t)=k p(err(t)+1T i.∫err(t)d t+T D d err(t)d t)二、PID算法的数字离散化假设采样间隔为T,则在第K个T时刻:偏差err(k)=i(k) - o(k)积分环节用加和的形式表示,即err(k) + err(k+1) + …微分环节用斜率的形式表示,即[err(k)- err(k−1)]/T; PID算法离散化后的式子:u(k)=k p(err(k)+TT i.∑err(j)+T DT(err(k)−err(k−1)))则u(k)可表示成为:u(k)=k p(err(k)+k i∑err(j)+k d(err(k)−err(k−1)))其中式中:比例参数k p:控制器的输出与输入偏差值成比例关系。

系统一旦出现偏差,比例调节立即产生调节作用以减少偏差。

特点:过程简单快速、比例作用大,可以加快调节,减小误差;但是使系统稳定性下降,造成不稳定,有余差。

积分参数k i: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。

微分参数k d:微分信号则反应了偏差信号的变化规律,或者说是变化趋势,根据偏差信号的变化趋势来进行超前调节,从而增加了系统的快速性。

pid算法原理

pid算法原理

pid算法原理PID(Proportional-Integral-Derivative)算法是一种用于控制系统的经典控制算法。

它通过根据当前误差的偏差量,计算出调节器的输出控制信号。

PID算法通过比例、积分和微分三个部分的组合,可以实现对系统的精确控制。

本文将介绍PID算法的原理及其在控制系统中的应用。

一、PID算法原理PID算法的核心思想是根据系统的误差来调节输出控制信号,使得系统的实际输出与期望输出保持一致。

PID算法通过计算比例项、积分项和微分项的加权和,来得到最终的控制输出。

下面将分别介绍这三个部分的作用和计算公式。

1. 比例项(Proportional)比例项是根据误差的大小直接计算输出控制信号的一部分。

它的作用是使系统对于误差的响应更加敏感。

比例项的计算公式为:output = Kp * error其中,Kp为比例增益,error为当前误差。

2. 积分项(Integral)积分项是用来消除系统稳态误差的。

它通过对误差的累积进行控制,使系统能够快速补偿由于比例项无法完全补偿的长期稳态误差。

积分项的计算公式为:output = Ki * ∫(error dt)其中,Ki为积分增益,error为当前误差,∫(error dt)表示误差的累积量。

3. 微分项(Derivative)微分项是用来预测系统未来的变化趋势的。

它通过计算误差的变化率来调节控制输出,使得系统能够更加灵活地响应变化。

微分项的计算公式为:output = Kd * d(error)/dt其中,Kd为微分增益,d(error)/dt表示误差的变化率。

综合上述三部分,PID算法的最终输出可表示为:output = Kp * error + Ki * ∫(error dt) + Kd * d(error)/dt二、PID算法在控制系统中的应用PID算法广泛应用于各种自动控制系统中,例如温度控制器、电机控制器、液位控制器等。

PID算法的主要优点是简单、稳定、可靠,能够适应不同系统的控制需求。

PID算法基本原理及整定实现方法

PID算法基本原理及整定实现方法

PID算法基本原理及整定实现方法PID(比例-积分-微分)控制算法是一种用于控制系统的基本控制方法,广泛应用于工业控制领域。

PID控制算法的基本原理是通过计算控制器的输出值与目标值之间的偏差,使用比例、积分和微分三个部分的权重调节来调整控制器的输出,从而使得控制系统的输出尽可能接近目标值。

本文将详细介绍PID控制算法的基本原理以及整定实现方法。

一、PID控制算法基本原理1.比例部分(P部分):比例部分按照输入信号与目标值之间的差异进行调节,输出与误差成正比。

当输入信号与目标值之间的差异很大时,比例部分对整体控制量的调整起到主导作用。

它的作用是根据误差的大小来调整控制器的输出,但是仅仅依靠比例控制往往会导致系统的震荡或者超调。

2.积分部分(I部分):积分部分根据控制器输出的误差累计之和进行调节,用来消除系统的稳态误差。

积分控制主要用于对系统的稳态误差的恢复,通过累积误差来调整控制器的输出,使得系统能够在稳态下达到目标值。

3.微分部分(D部分):微分部分根据误差的变化率进行调节,用来预测系统的未来行为,抑制系统的超调和振荡。

微分控制是对系统的瞬时响应进行补偿,通过预测系统的未来行为来调整控制器的输出。

二、PID控制参数整定方法PID控制器的参数整定是指根据实际系统的特性和需求确定合适的比例、积分和微分部分的权重,以使得控制系统能够在期望的响应速度、稳定性和稳态误差下工作。

常用的PID控制参数整定方法有如下几种。

1. Ziegler-Nichols方法:该方法通过系统的临界响应特性来确定PID控制器的参数。

首先将PID控制器的积分和微分时间设为零,逐渐增大比例增益,使得系统产生临界振荡,然后通过测量振荡的周期和振幅来计算出合适的参数。

2. Chien-Hrones-Reswick方法:该方法是一种改进的Ziegler-Nichols方法,通过调整PID控制器的参数和系统的时间常数之间的关系来确定合适的参数。

PID算法基本原理及整定实现方法

PID算法基本原理及整定实现方法

PID算法基本原理及整定实现方法PID控制算法是一种常用于控制系统中的反馈控制算法,它通过根据当前的偏差(误差)来调整输出控制信号,从而使系统的输出能够接近预期的设定值。

PID算法的全称是比例积分微分控制算法,其基本原理是将偏差分解为三个部分:比例项、积分项和微分项,然后将它们进行线性组合,得到最终的输出控制信号。

比例项是根据当前的偏差与目标值之间的差异来调整输出信号的大小,它的作用是指导系统朝着目标值的方向调整。

比例项的大小与偏差成正比,即偏差越大,比例项的大小也越大。

比例控制的特点是对瞬态响应有重要影响,但对于稳态误差的消除没有作用。

积分项是根据历史偏差的累积来调整输出信号的大小,它的作用是消除系统的稳态误差。

稳态误差指的是系统在达到稳定状态后仍然存在的误差。

积分项的大小与历史偏差的累积成正比,即偏差累积越大,积分项的大小也越大。

积分控制的特点是对稳态误差有重要影响,但对于瞬态响应的调整速度没有直接作用。

微分项是根据当前偏差的变化率来调整输出信号的大小,它的作用是加快系统的响应速度以及减小超调量。

微分项的大小与偏差的变化率成正比,即偏差变化越快,微分项的大小也越大。

微分控制的特点是对系统的瞬态响应有重要影响,但对于稳态误差的消除没有作用。

整个PID算法的输出信号可以表示为:输出信号=Kp*比例项+Ki*积分项+Kd*微分项其中,Kp、Ki和Kd分别是比例、积分和微分的参数,需要根据实际系统的特性进行整定。

整定PID参数的方法有多种,下面介绍两种常用的方法:经验整定法和自整定法。

1.经验整定法:该方法是通过经验和试错来调整PID参数,一般分为以下几个步骤:a.首先将积分项和微分项的参数Ki和Kd设为0,只调整比例项的参数Kp,使系统响应快速达到稳定状态,并观察系统的超调量和稳态误差;b.根据超调量和稳态误差的大小,逐步调整Ki和Kd的参数,以消除稳态误差和减小超调量;c.反复进行步骤a和步骤b的调整,直到系统达到满意的响应特性。

pid算法的原理和算法

pid算法的原理和算法

pid算法的原理和算法一、概述pid算法(Proportional Integral Derivative,比例积分微分算法)是一种常用的控制算法,广泛应用于工程控制系统中。

它通过不断调整控制量,使被控制对象的输出与期望值之间达到稳定的关系。

本文将介绍pid算法的原理和具体实现方法。

二、pid算法的原理pid算法是基于反馈控制原理的一种控制算法。

它通过对被控制对象的输出与期望值之间的误差进行测量,然后根据误差的大小和变化趋势来调整控制量,使误差逐渐减小,从而实现对被控制对象的控制。

pid算法主要包含三个部分:比例控制、积分控制和微分控制。

比例控制是根据误差的大小来调整控制量,使误差越大时控制量的变化越大;积分控制是根据误差的变化趋势来调整控制量,使误差变化缓慢时控制量的变化越大;微分控制是根据误差的变化速度来调整控制量,使误差变化快时控制量的变化越大。

pid算法的输出控制量可以表示为:u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt其中,u(t)为控制量,Kp、Ki和Kd分别为比例系数、积分系数和微分系数,e(t)为误差,de(t)/dt为误差的变化速度。

三、pid算法的实现步骤pid算法的实现步骤如下:1. 初始化参数首先,需要初始化pid算法的参数,包括比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd。

这些参数的选择需要根据具体的控制对象和控制要求来确定。

2. 读取被控制对象的输出和期望值然后,需要读取被控制对象的输出和期望值,计算误差e(t)。

3. 计算比例控制量根据比例控制的原理,计算比例控制量Kp * e(t)。

4. 计算积分控制量根据积分控制的原理,计算积分控制量Ki * ∫e(t)dt。

这里需要对误差进行积分运算,可以使用离散积分的方法。

5. 计算微分控制量根据微分控制的原理,计算微分控制量Kd * de(t)/dt。

这里可以使用差分的方法来近似计算误差的变化速度。

PID控制算法控制算法

PID控制算法控制算法

PID控制算法控制算法1.PID控制算法的原理:-比例部分(P):根据误差的大小,以比例系数的倍数调整控制器的输出。

一个较大的比例系数可以使系统的响应更加敏感,但可能引发过调和震荡;一个较小的比例系数可以减缓响应速度,但可能导致系统过于迟钝。

-积分部分(I):根据误差累积的程度,以积分系数的倍数调整控制器的输出。

积分部分用来解决长时间累积误差的问题,减小系统的稳态误差。

但过大的积分系数可能导致系统不稳定。

-微分部分(D):根据误差变化的速率,以微分系数的倍数调整控制器的输出。

微分部分用于预测误差变化的趋势,可以提前调整控制器的输出,减小过调和震荡的幅度。

2.PID控制算法的应用:-工业自动化:PID控制算法可以用来调节液位、温度、压力、流量等工业过程中的各种物理量。

通过对这些物理量的控制,可以实现生产过程的自动化和优化。

-机器人控制:PID控制算法可以用来控制机器人的位置、速度和力矩等。

通过对这些物理量的控制,可以使机器人实现准确的位置控制和运动轨迹规划。

-飞行器导航:PID控制算法可以用来控制飞行器的俯仰、横滚和偏航等。

通过对这些物理量的控制,可以使飞行器实现稳定的飞行和精确的导航。

3.PID控制算法的优缺点:-算法简单易于实现,计算量小。

-对被控制系统的响应速度快,可以实现快速稳定。

-可以通过调整比例、积分和微分系数来适应不同的控制要求。

然而,PID控制算法也存在以下缺点:-无法处理具有非线性特性的被控制系统。

-在存在模型不准确、系统参数变化较大等情况下,可能无法得到良好的控制效果。

-不适用于具有强耦合性的多变量系统。

为了解决这些问题,可以采用改进的PID控制算法,例如增加自适应性、模糊控制、神经网络控制等技术。

这些改进的算法可以更好地适应复杂的控制环境,并提高系统的鲁棒性和控制性能。

总结来说,PID控制算法是一种简单而有效的控制算法,具有广泛的应用领域。

虽然存在一些局限性,但通过改进和优化,可以进一步提高控制效果,满足不同的应用需求。

pid控制算法的原理

pid控制算法的原理

pid控制算法的原理
PID控制算法是一种经典的反馈控制算法,它基于对系统的测
量值进行连续监测和调整,使得系统的输出尽可能地接近期望值。

PID代表比例(Proportional)、积分(Integral)、微分(Derivative),它的原理可以简要概括为以下几个方面:
1. 比例控制:PID控制算法根据系统当前状态与期望状态之间
的误差,将误差乘以比例系数Kp得到一个修正量,然后将修
正量加到系统的控制量中。

这个修正量的大小与误差成正比,即越大的误差会产生越大的修正量。

2. 积分控制:PID控制算法对误差进行累积,直到误差归零。

通过积分系数Ki乘以误差的累积和,得到一个修正量,使得
系统能够更好地消除系统存在的稳态误差。

积分控制的作用是消除系统的静态偏差。

3. 微分控制:PID控制算法根据误差的变化率给出一个修正量,这个修正量的大小与误差变化率成正比。

微分系数Kd乘以误
差的变化率,得到修正量,可以使得系统更快地响应误差的变化,并避免系统的超调和震荡。

PID控制算法通过不断的调整比例、积分、微分系数来优化系
统的控制效果。

其中比例控制能够确保系统对误差的响应速度较快,积分控制能够确保系统消除稳态误差,微分控制能够确保系统对误差变化的响应平滑而稳定。

由于PID控制算法简
单易实现且效果良好,被广泛应用于各个领域的自动控制系统中。

PID控制器开发笔记之一:PID算法原理及基本实现

PID控制器开发笔记之一:PID算法原理及基本实现

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、P ID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算法的执行流程是非常简单的,即利用反馈来检测偏差信号,并通过偏差信号来控制被控量。

而控制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。

其功能框图如下:根据上图我们考虑在某个特定的时刻t,此时输入量为rin(t),输出量为rout(t),于是偏差就可计算为err(t)=rin(t)-rout(t)。

于是PID的基本控制规律就可以表示为如下公式:其中Kp为比例带,T I为积分时间,T D为微分时间。

PID控制的基本原理就是如此。

2、P ID算法的离散化上一节简单介绍了PID算法的基本原理,但要在计算机上实现就必须将其离散化,接下来我们就说一说PID算法的离散化问题。

在实现离散化之前,我们需要对比例、积分、微分的特性做一个简单的说明。

比例就是用来对系统的偏差进行反应,所以只要存在偏差,比例就会起作用。

积分主要是用来消除静差,所谓静差就是指系统稳定后输入输出之间依然存在的差值,而积分就是通过偏差的累计来抵消系统的静差。

而微分则是对偏差的变化趋势做出反应,根据偏差的变化趋势实现超前调节,提高反应速度。

在实现离散前,我们假设系统采样周期为T。

假设我们检查第K个采样周期,很显然系统进行第K次采样。

此时的偏差可以表示为err(K)=rin(K)-rout(K),那么积分就可以表示为:err(K)+err(K+1)+┈┈,而微分就可以表示为:(err(K)- err(K-1))/T。

PID自动控制控制基本原理与控制算法

PID自动控制控制基本原理与控制算法

PID自动控制控制基本原理与控制算法PID自动控制是一种常用的控制方法,其基本原理是通过对被控对象的输出与期望值之间的差异进行反馈调节,从而实现对被控对象的精确控制。

PID控制算法由三个部分组成,分别是比例控制、积分控制和微分控制。

下面将详细介绍PID自动控制的基本原理和控制算法。

比例控制是PID控制的基本组成部分,它根据被控对象的输出与期望值之间的差异的大小来产生控制器的输出信号。

比例控制的输出与差异成正比,输出信号等于比例增益乘以差异。

比例增益决定了输出信号对差异的敏感程度,当比例增益较大时,控制器的输出信号会更加敏锐地响应差异,但也容易产生震荡或超调现象。

因此,比例增益需要根据被控对象的特性进行适当调整,以实现稳定的控制效果。

积分控制是为了解决比例控制无法完全消除静差的问题。

静差指的是被控对象输出与期望值之间的稳态偏差。

积分控制会根据差异的积分累加值来产生控制器的输出信号。

积分控制可以通过累加差异的方式来积累静差,并且随着时间的增加,积分增益的效果会越来越显著。

通过积分控制可以消除系统的静态误差,提高系统的稳定性和精度。

然而,过大的积分增益也可能导致振荡或超调,因此需要根据实际情况进行调整。

微分控制是为了解决比例控制和积分控制在快速响应和消除振荡方面的不足。

微分控制会根据差异的变化率来产生控制器的输出信号。

微分控制可以通过控制差异变化的速率来实现快速响应和消除振荡。

然而,过大的微分增益可能会引入噪声干扰或增强系统的震荡,因此需要合理选择微分增益。

PID控制算法是将比例控制、积分控制和微分控制三者综合起来进行控制,以实现对被控对象的精确控制。

PID控制器的控制信号由比例响应、积分响应和微分响应三者组成,通过调整三者之间的权重来实现控制效果的调整。

PID控制算法的具体形式可以表示为:u(t)=Kp·e(t)+Ki·∫e(t)dt+Kd·de(t)/dt其中,u(t)表示控制器的输出信号,Kp、Ki和Kd分别为比例增益、积分增益和微分增益,e(t)表示被控对象的输出与期望值之间的差异,∫e(t)dt表示差异的积分,de(t)/dt表示差异的微分。

pid算法的原理和算法

pid算法的原理和算法

pid算法的原理和算法摘要:1.PID 算法的概念2.PID 算法的原理3.PID 算法的应用4.PID 算法的参数调整正文:一、PID 算法的概念PID 算法,即比例- 积分- 微分算法,是一种在自动控制原理中应用最为广泛的控制算法。

它主要由比例控制、积分控制和微分控制三部分组成,简称PID 控制,又称PID 调节。

二、PID 算法的原理1.比例控制:比例控制是根据系统偏差(实际值与期望值之间的差值)来调整控制量,其特点是控制作用与偏差成正比。

比例控制结构简单,易于实现,但不能消除系统的静差。

2.积分控制:积分控制是根据系统偏差的积分来调整控制量,其特点是控制作用与偏差的积分成正比。

积分控制可以消除系统的静差,但可能导致系统震荡。

3.微分控制:微分控制是根据系统偏差的变化速度来调整控制量,其特点是控制作用与偏差的变化速度成正比。

微分控制可以预测系统的变化趋势,从而减小系统的超调量和调整时间。

三、PID 算法的应用PID 算法广泛应用于工业控制、过程控制、航天航空、汽车工程等领域。

当被控对象的结构和参数不能完全掌握,或得不到精确的数学模型时,PID 算法可以依靠经验和现场调试来确定控制器的结构和参数,从而实现较好的控制效果。

四、PID 算法的参数调整PID 算法的参数调整方法有很多,如试凑法、临界比例度法、扩充临界比例度法等。

参数调整的目的是使控制系统达到所需的性能指标,如超调量、调整时间、稳态误差等。

总结:PID 算法作为一种经典的自动控制算法,在实际应用中具有广泛的适用性和优越的性能。

通过比例、积分、微分三个环节的协同作用,PID 算法能够实现对被控对象的有效控制。

PID控制算法范文

PID控制算法范文

PID控制算法范文一、PID控制算法的基本原理1.比例控制(P控制)比例控制是根据被控对象的偏差信号与设定值之间的差异来调整控制量的大小。

当偏差信号较大时,控制量也会较大,用于缩小偏差;当偏差信号较小时,控制量也会较小,用于稳定系统。

2.积分控制(I控制)积分控制是根据偏差信号的积分累加量来调整控制量的大小。

积分控制可以消除静差,并增强控制系统的稳定性。

但是,过大的积分参数会导致系统的超调和震荡。

3.微分控制(D控制)微分控制是根据偏差信号的变化速率来调整控制量的大小。

微分控制可以减小系统的超调和快速抑制震荡,但是过大的微分参数会带来噪声放大和系统的不稳定。

二、PID控制算法的实现1.离散时间PID控制算法的实现在离散时间下,PID控制算法可以表示为:u(k)=Kp*[e(k)+T*(1/Ti)*∑(e(i))+Td*(e(k)-e(k-1))/T]其中,u(k)为当前时刻的控制量,e(k)为当前时刻的偏差信号,Kp 为比例系数,Ti为积分时间常数,Td为微分时间常数,T为采样周期。

2.连续时间PID控制算法的实现在连续时间下,PID控制算法可以表示为:u(t) = Kp * [e(t) + (1/Ti) * ∫(e(t))dt + Td * de(t)/dt]其中,u(t)为当前时刻的控制量,e(t)为当前时刻的偏差信号,Kp 为比例系数,Ti为积分时间常数,Td为微分时间常数。

三、PID控制算法的优化方法1.参数整定通过分析被控对象的特性,选择合适的比例系数、积分时间常数和微分时间常数。

常用的整定方法有经验整定、频域法和遗传算法等。

2.鲁棒控制为了使PID控制算法对被控对象的参数变化具有鲁棒性,可以采用鲁棒控制方法,如自适应PID控制、模糊PID控制等。

3.先进的控制算法除了传统的PID控制算法,还可以采用一些先进的控制算法来替代PID控制,如模型预测控制、自适应控制等。

综上所述,PID控制算法是一种经典的控制算法,在工业自动化控制系统中得到广泛应用。

pid算法的原理

pid算法的原理

pid算法的原理
PID算法是一种常见的反馈控制算法,用于控制系统的稳定性和精确性。

其原理可以分为三个部分:比例控制、积分控制和微分控制。

首先是比例控制(Proportional Control)。

该部分通过将控制量与误差成比例关系来改变输出量,调整量的大小取决于误差的大小。

比例控制对于系统的灵敏度有较好的影响,但是不能消除稳态误差。

其次是积分控制(Integral Control)。

该部分根据误差的时间积分值来对控制输出值进行调整,消除稳态误差。

积分控制对于短期的误差有较好的响应能力,但是对于长期的误差可能过度调整,导致系统不稳定。

最后是微分控制(Derivative Control)。

该部分通过测量误差的变化率来调整控制输出,用于抑制系统的过冲和振荡。

微分控制对快速变化的误差有较好的响应能力,但是对于噪声等快速变化的信号会引入较大的调整量。

PID算法通过同时使用比例、积分和微分这三个控制部分的输出来综合调整系统的控制量,以达到控制系统的稳定性和精确性。

不同的控制系统可以通过调整PID算法中各个部分的权重来适应不同的控制需求。

PID自整定算法原理和实现

PID自整定算法原理和实现

3 PID自整定算法原理和实现3.1 PID控制器PID 控制器是一种比例、积分、微分并联负反馈控制器,是一种线性控制器,它根据给定值r(t)与实际输出值y(t) 的差值构成控制偏差e(t)。

PID 的控制规律为: (1)式中: —比例系数;T I—积分时间常数;T D—微分时间常数。

3.2 归一参数整定法在微处理器S3C44B0为硬件核心的控制系统中,选择合适的采样周期,对输入输出采样,得到离散时间控制系统。

在离散时间控制系统中,PID 控制器用差分方程表示为:(2)式中:T 为采样周期,,。

u(k)与u(k-1)相减得增量式PID 控制算法的输出增量为:(3)(3) 式又可写为: (4)根据Ziegler-Nichle 条件[3],令。

式中: T k为临界振荡周期。

代入(4)可得: (5)这就是扩充临界比例整定法(归一参数整定法)只需整定一个参数,适合于计算机自整定。

3.3 整定准则和方法该方法采用时间乘绝对误差积分准则(ITAE 准则):ITAE= (6)当ITAE取最小值时,控制系统为最佳状态。

它具有对单位阶跃响应的初始误差考虑少,着重权衡瞬态响应后期出现的误差,因此要寻求其最小值。

计算ITAE最小值可等效于求ITAE*最小值:ITAE*= (7)每次计算的值,与上次得到的比较,根据的变化趋势对PID 算式中的参数K P进行修正,N可取5~10,每隔N个采样周期按修正公式对K P进行一次修正。

4结论实验发现:此温度控制系统达到稳定需要一定的时间;环境温度对稳定过程有轻微的影响,但对精度几乎没有影响;而参数N(每N个周期修正一次K P)的选取,对精度具有决定性的作用。

热电仪的使用特性决定了最常用的温度是50℃左右,实验中当选择控制温度为45℃时,经过约12min系统趋于稳定,其中当N取12时,稳定后温度偏差达到±2℃,当N取5时,温度偏差为±0.3℃,相对误差0.7%达到了较高的控制精度,完全符合热电仪温度控制系统的要求。

pid计算原理

pid计算原理

pid计算原理PID控制器是一种常见的控制器,它可以通过对系统的反馈信号进行处理,来实现对系统的控制。

PID控制器的计算原理是基于三个参数:比例系数(P)、积分系数(I)和微分系数(D)。

比例系数(P)是指控制器输出与误差之间的比例关系。

当误差增大时,控制器输出也会增大,从而使系统更快地接近设定值。

但是,如果比例系数设置过大,会导致系统出现震荡或不稳定的情况。

积分系数(I)是指控制器输出与误差积分之间的关系。

当误差持续存在时,积分系数会逐渐增大,从而使控制器输出增大,以消除误差。

但是,如果积分系数设置过大,会导致系统出现过度调节或不稳定的情况。

微分系数(D)是指控制器输出与误差变化率之间的关系。

当误差变化率较大时,微分系数会增大,从而使控制器输出增大,以抑制误差的变化。

但是,如果微分系数设置过大,会导致系统出现过度调节或不稳定的情况。

PID控制器的计算原理是基于这三个参数的组合,通过对误差、误差积分和误差变化率进行加权处理,来计算控制器的输出。

具体来说,PID控制器的输出可以表示为:u(t) = Kp*e(t) + Ki*∫e(t)dt + Kd*(de(t)/dt)其中,u(t)表示控制器的输出,e(t)表示当前误差,∫e(t)dt表示误差积分,de(t)/dt表示误差变化率,Kp、Ki和Kd分别表示比例系数、积分系数和微分系数。

PID控制器的计算原理可以通过调整这三个参数来实现对系统的控制。

通常情况下,这三个参数需要通过试验和调整来确定最佳值,以实现系统的最优控制效果。

PID控制器的计算原理是基于比例、积分和微分三个参数的组合,通过对误差、误差积分和误差变化率进行加权处理,来计算控制器的输出。

这种控制器可以应用于各种系统的控制,具有广泛的应用前景。

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P I D控制器开发笔记之一:P I D算法原理及基本
实现
The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020
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、P ID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算法的执行流程是非常简单的,即利用反馈来检测偏差信号,并通过偏差信号来控制被控量。

而控制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。

其功能框图如下:
根据上图我们考虑在某个特定的时刻t,此时输入量为rin(t),输出量为rout(t),于是偏差就可计算为err(t)=rin(t)-rout(t)。

于是PID的基本控制规律就可以表示为如下公式:
其中Kp为比例带,T I为积分时间,T D为微分时间。

PID控制的基本原理就是如此。

2、P ID算法的离散化
上一节简单介绍了PID算法的基本原理,但要在计算机上实现就必须将其离散化,接下来我们就说一说PID算法的离散化问题。

在实现离散化之前,我们需要对比例、积分、微分的特性做一个简单的说明。

比例就是用来对系统的偏差进行反应,所以只要存在偏差,比例就会起作用。

积分主要是用来消除静差,所谓静差就是指系统稳定后输入输出之间依然存在的差值,而积分就是通过偏差的累计来抵消系统的静差。

而微分则是对偏差的变化趋势做出反应,根据偏差的变化趋势实现超前调节,提高反应速度。

在实现离散前,我们假设系统采样周期为T。

假设我们检查第K个采样周期,很显然系统进行第K次采样。

此时的偏差可以表示为err(K)=rin(K)-
rout(K),那么积分就可以表示为:err(K)+err(K+1)+┈┈,而微分就可以表示为:(err(K)- err(K-1))/T。

于是我们可以将第K次采样时,PID算法的离散形式表示为:
也可以记为:
这就是所谓的位置型PID算法的离散描述公式。

我们知道还有一个增量型PID算法,那么接下来我们推到一下增量型PID算法的公式。

上面的公式描述了第k个采样周期的结果,那么前一时刻也就是k-1个采样周期就不难表示为:
那么我们再来说第K个采样周期的增量,很显然就是U(k)-U(k-1)。

于是我们用第k个采样周期公式减去第k-1个采样周期的公式,就得到了增量型PID 算法的表示公式:
当然,增量型PID必须记得一点,就是在记住U(k)=U(k-1)+∆U(k)。

3、P ID控制器的基本实现
完成了离散化后,我们就可以来实现它了。

已经用离散化的数据公式表示出来后,再进型计算机编程已经不是问题了。

接下来我们就使用C语言分别针对位置型公式和增量型公式来具体实现。

(1)位置型PID的简单实现
位置型PID的实现就是以前面的位置型公式为基础。

这一节我们只是完成最简单的实现,也就是将前面的离散位置型PID公式的计算机语言化。

首先定义PID对象的结构体:
/*定义结构体和公用体*/
typedef struct
{
float setpoint; //设定值
float proportiongain; //比例系数
float integralgain; //积分系数
float derivativegain; //微分系数
float lasterror; //前一拍偏差
float result; //输出值
float integral; //积分值
}PID;
接下来实现PID控制器:
void PIDRegulation(PID *vPID, float processValue)
{
float thisError;
thisError=vPID->setpoint-processValue;
vPID->integral+=thisError;
vPID->result=vPID->proportiongain*thisError+
vPID->integralgain*vPID->integral+
vPID->derivativegain*(thisError-vPID->lasterror);
vPID->lasterror=thisError;
}
这就实现了一个最简单的位置型PID控制器,当然没有考虑任何干扰条件,仅仅只是对数学公式的计算机语言化。

(2)增量型PID的简单实现
增量型PID的实现就是以前面的增量型公式为基础。

这一节我们只是完成最简单的实现,也就是将前面的离散增量型PID公式的计算机语言化。

首先定义PID对象的结构体:
/*定义结构体和公用体*/
typedef struct
{
float setpoint; //设定值
float proportiongain; //比例系数
float integralgain; //积分系数
float derivativegain; //微分系数
float lasterror; //前一拍偏差
float preerror; //前两拍偏差
float deadband; //死区
float result; //输出值
}PID;
接下来实现PID控制器:
void PIDRegulation(PID *vPID, float processValue)
{
float thisError;
float increment;
float pError,dError,iError;
thisError=vPID->setpoint-processValue; //得到偏差值
pError=thisError-vPID->lasterror;
iError=thisError;
dError=thisError-2*(vPID->lasterror)+vPID->preerror;
increment=vPID->proportiongain*pError+
vPID->integralgain*iError+
vPID->derivativegain*dError; //增量计算
vPID->preerror=vPID->lasterror; //存放偏差用于下次运算
vPID->lasterror=thisError;
vPID->result+=increment;
}
这就实现了一个最简单的增量型PID控制器,也没有考虑任何的干扰条件,仅仅只是对数学公式的计算机语言化。

4、基本特点
前面讲述并且实现了PID控制器,包括位置型PID控制器和增量型PID控制器。

界限来我们对这两种类型的控制器的特点作一个简单的描述。

位置型PID控制器的基本特点:
1.位置型PID控制的输出与整个过去的状态有关,用到了偏差的累加值,
容易产生累积偏差。

2.位置型PID适用于执行机构不带积分部件的对象。

3.位置型的输出直接对应对象的输出,对系统的影响比较大。

增量型PID控制器的基本特点:
1.增量型PID算法不需要做累加,控制量增量的确定仅与最近几次偏差值
有关,计算偏差的影响较小。

2.增量型PID算法得出的是控制量的增量,对系统的影响相对较小。

3.采用增量型PID算法易于实现手动到自动的无扰动切换。

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