位置式PID控制原理
PID控制原理和实例
PID控制原理和特点143401010529 二班李卓奇工程实际中,应用最为广泛调节器控制规律为比例、积分、微分控制,简称PID 控制,又称PID调节。
PID控制器问世至今已有近70年历史,它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制主要技术之一。
当被控对象结构和参数不能完全掌握,或不到精确数学模型时,控制理论其它技术难以采用时,系统控制器结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定,这时应用PID控制技术最为方便。
即当我们不完全了解一个系统和被控对象﹐或不能有效测量手段来获系统参数时,最适合用PID控制技术。
PID控制,实际中也有PI和PD控制。
PID 控制器就是系统误差,利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制。
1、比例控制(P):比例控制是最常用的控制手段之一,比方说我们控制一个加热器的恒温100度,当开始加热时,离目标温度相差比较远,这时我们通常会加大加热,使温度快速上升,当温度超过100度时,我们则关闭输出,通常我们会使用这样一个函数e(t) = SP – y(t)-u(t) = e(t)*PSP——设定值e(t)——误差值y(t)——反馈值u(t)——输出值P——比例系数滞后性不是很大的控制对象使用比例控制方式就可以满足控制要求,但很多被控对象中因为有滞后性。
也就是如果设定温度是200度,当采用比例方式控制时,如果P选择比较大,则会出现当温度达到200度输出为0后,温度仍然会止不住的向上爬升,比方说升至230度,当温度超过200度太多后又开始回落,尽管这时输出开始出力加热,但温度仍然会向下跌落一定的温度才会止跌回升,比方说降至170度,最后整个系统会稳定在一定的范围内进行振荡。
如果这个振荡的幅度是允许的比方说家用电器的控制,那则可以选用比例控制2、比例积分控制(PI):积分的存在是针对比例控制要不就是有差值要不就是振荡的这种特点提出的改进,它常与比例一块进行控制,也就是PI控制。
STM32实现电机的PID控制
PID控制应该算是非常古老而且应用非常广泛的控制算法了,小到热水壶温度控制,大到控制无人机的飞行姿态和飞行速度等等。
在电机控制中,PID算法用得尤为常见。
一、位置式PID1.计算公式在电机控制中,我们给电机输出的是一个PWM占空比的数值。
话不多说,直接上位置式PID基本公式:控制流程图如下:上图中的目标位置一般我们可以通过按键或者开关等方式编程实现改变目标值,测量位置就是通过stm32 去采集编码器的数据。
目标位置和测量位置之间作差就是目前系统的偏差。
送入PID 控制器进行计算输出,然后再经过电机驱动的功率放大控制电机的转动去减小偏差,最终达到目标位置的过程。
2.C语言实现如何把我们以上的理论分析和控制原理图使用C 语言写出来呢,这是一个有趣且实用的过程。
位置式PID 具体通过C 语言实现的代码如下:int Position_PID (int Encoder,int Target){static float Bias,Pwm,Integral_bias,Last_Bias;Bias=Target- Encoder; //计算偏差Integral_bias+=Bias; //求出偏差的积分//PID基本公式Pwm=Position_KP*Bias+Position_KI*Integral_bias+Position_KD*(Bias-Last_Bias);Last_Bias=Bias; //保存上一次偏差return Pwm; //输出}入口参数为编码器的位置测量值和位置控制的目标值,返回值为电机控制PWM(现在再看一下上面的控制框图是不是更加容易明白了)。
第一行是相关内部变量的定义。
第二行是求出位置偏差,由测量值减去目标值。
第三行通过累加求出偏差的积分。
第四行使用位置式PID 控制器求出电机PWM。
第五行保存上一次偏差,便于下次调用。
最后一行是返回。
二、增量式PID1.计算公式速度闭环控制就是根据单位时间获取的脉冲数(这里使用了M 法测速)测量电机的速度信息,并与目标值进行比较,得到控制偏差,然后通过对偏差的比例、积分、微分进行控制,使偏差趋向于零的过程。
pid控制原理详解及实例说明
pid控制原理详解及实例说明PID控制是一种常见的控制系统,它通过比例、积分和微分三个控制参数来实现对系统的控制。
在工业自动化等领域,PID控制被广泛应用,本文将详细介绍PID控制的原理,并通过实例说明其应用。
1. PID控制原理。
PID控制器是由比例(P)、积分(I)和微分(D)三个部分组成的控制器。
比例部分的作用是根据偏差的大小来调节控制量,积分部分的作用是根据偏差的累积值来调节控制量,微分部分的作用是根据偏差的变化率来调节控制量。
PID控制器的输出可以表示为:\[ u(t) = K_p e(t) + K_i \int_{0}^{t} e(\tau) d\tau + K_d \frac{de(t)}{dt} \]其中,\(u(t)\)为控制量,\(e(t)\)为偏差,\(K_p\)、\(K_i\)、\(K_d\)分别为比例、积分、微分系数。
比例控制项主要用来减小静差,积分控制项主要用来消除稳态误差,微分控制项主要用来改善系统的动态性能。
通过合理地调节这三个参数,可以实现对系统的精确控制。
2. PID控制实例说明。
为了更好地理解PID控制的原理,我们以温度控制系统为例进行说明。
假设有一个加热器和一个温度传感器组成的温度控制系统,我们希望通过PID 控制器来控制加热器的功率,使得系统的温度稳定在设定的目标温度。
首先,我们需要对系统进行建模,得到系统的传递函数。
然后,根据系统的动态特性和稳态特性来确定PID控制器的参数。
接下来,我们可以通过实验来调节PID控制器的参数,使系统的实际响应与期望的响应尽可能接近。
在实际应用中,我们可以通过调节比例、积分、微分参数来实现对系统的精确控制。
比如,增大比例参数可以加快系统的响应速度,增大积分参数可以减小稳态误差,增大微分参数可以改善系统的动态性能。
通过不断地调节PID控制器的参数,我们可以使系统的温度稳定在设定的目标温度,从而实现对温度的精确控制。
总结。
通过本文的介绍,我们可以了解到PID控制的原理及其在实际系统中的应用。
pid控制实验报告[最新版]
pid控制实验报告pid控制实验报告篇一:PID控制实验报告实验二数字PID控制计算机控制是一种采样控制,它只能根据采样时刻的偏差值计算控制量。
因此连续PID控制算法不能直接使用,需要采用离散化方法。
在计算机PID控制中,使用的是数字PID控制器。
一、位置式PID控制算法按模拟PID控制算法,以一系列的采样时刻点kT代表连续时间t,以矩形法数值积分近似代替积分,以一阶后向差分近似代替微分,可得离散PID位置式表达式:Tu T ?kpeu=para; J=0.0067;B=0.1; dy=zeros= y= -+ = k*ts; %time中存放着各采样时刻rineu_1=uerror_1=error;%误差信号更新图2-1 Simulink仿真程序其程序运行结果如表2所示。
Matlab输出结果errori = error_1 = 表2 例4程序运行结果三、离散系统的数字PID控制仿真1.Ex5 设被控对象为G?num 仿真程序:ex5.m%PID Controller clear all; close all;篇二:自动控制实验报告六-数字PID控制实验六数字PID控制一、实验目的1.研究PID控制器的参数对系统稳定性及过渡过程的影响。
2.研究采样周期T对系统特性的影响。
3.研究I型系统及系统的稳定误差。
二、实验仪器1.EL-AT-III型自动控制系统实验箱一台 2.计算机一台三、实验内容1.系统结构图如6-1图。
图6-1 系统结构图图中 Gc(s)=Kp(1+Ki/s+Kds) Gh(s)=(1-e)/s Gp1(s)=5/((0.5s+1)(0.1s+1)) Gp2(s)=1/(s(0.1s+1))-TS 2.开环系统(被控制对象)的模拟电路图如图6-2和图6-3,其中图6-2对应GP1(s),图6-3对应Gp2(s)。
图6-2 开环系统结构图1 图6-3开环系统结构图2 3.被控对象GP1(s)为“0型”系统,采用PI控制或PID控制,可使系统变为“I型”系统,被控对象Gp2(s)为“I型”系统,采用PI控制或PID控制可使系统变成“II型”系统。
PID控制实验报告
实验二 数字PID 控制计算机控制是一种采样控制,它只能根据采样时刻的偏差值计算控制量。
因此连续PID 控制算法不能直接使用,需要采用离散化方法。
在计算机PID 控制中,使用的是数字PID 控制器。
一、位置式PID 控制算法按模拟PID 控制算法,以一系列的采样时刻点kT 代表连续时间t ,以矩形法数值积分近似代替积分,以一阶后向差分近似代替微分,可得离散PID 位置式表达式:∑∑==--++=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--++=k j di p k j D I p T k e k e k T j e k k e k k e k e T T j e T T k e k k u 00)1()()()())1()(()()()( 式中,D p d I pi T k k T k k ==,,e 为误差信号(即PID 控制器的输入),u 为控制信号(即控制器的输出)。
在仿真过程中,可根据实际情况,对控制器的输出进行限幅。
二、连续系统的数字PID 控制仿真连续系统的数字PID 控制可实现D/A 及A/D 的功能,符合数字实时控制的真实情况,计算机及DSP 的实时PID 控制都属于这种情况。
1.Ex3 设被控对象为一个电机模型传递函数BsJs s G +=21)(,式中J=0.0067,B=0.1。
输入信号为)2sin(5.0t π,采用PD 控制,其中5.0,20==d p k k 。
采用ODE45方法求解连续被控对象方程。
因为Bs Js s U s Y s G +==21)()()(,所以u dt dy B dty d J =+22,另y y y y ==2,1,则⎪⎩⎪⎨⎧+-==/J)*u ((B/J)y y y y 12221 ,因此连续对象微分方程函数ex3f.m 如下 function dy = ex3f(t,y,flag,para)u=para;J=0.0067;B=0.1;dy=zeros(2,1);dy(1) = y(2);dy(2) = -(B/J)*y(2) + (1/J)*u;控制主程序ex3.mclear all;close all;ts=0.001; %采样周期xk=zeros(2,1);%被控对象经A/D转换器的输出信号y的初值e_1=0;%误差e(k-1)初值u_1=0;%控制信号u(k-1)初值for k=1:1:2000 %k为采样步数time(k) = k*ts; %time中存放着各采样时刻rin(k)=0.50*sin(1*2*pi*k*ts); %计算输入信号的采样值para=u_1; % D/AtSpan=[0 ts];[tt,xx]=ode45('ex3f',tSpan,xk,[],para); %ode45解系统微分方程%xx有两列,第一列为tt时刻对应的y,第二列为tt时刻对应的y导数xk = xx(end,:); % A/D,提取xx中最后一行的值,即当前y和y导数yout(k)=xk(1); %xk(1)即为当前系统输出采样值y(k)e(k)=rin(k)-yout(k);%计算当前误差de(k)=(e(k)-e_1)/ts; %计算u(k)中微分项输出u(k)=20.0*e(k)+0.50*de(k);%计算当前u(k)的输出%控制信号限幅if u(k)>10.0u(k)=10.0;endif u(k)<-10.0u(k)=-10.0;end%更新u(k-1)和e(k-1)u_1=u(k);e_1=e(k);endfigure(1);plot(time,rin,'r',time,yout,'b');%输入输出信号图xlabel('time(s)'),ylabel('rin,yout');figure(2);plot(time,rin-yout,'r');xlabel('time(s)'),ylabel('error');%误差图程序运行结果显示表1所示。
PID算法原理及调整规律
PID算法原理及调整规律一、PID算法简介在智能车竞赛中,要想让智能车根据赛道的不断变化灵活的行进,PID算法的采用很有意义。
首先必须明确PID算法是基于反馈的。
一般情况下,这个反馈就是速度传感器返回给单片机当前电机的转速。
简单的说,就是用这个反馈跟预设值进行比较,如果转速偏大,就减小电机两端的电压;相反,则增加电机两端的电压。
顾名思义,P指是比例(Proportion),I指是积分(Integral),D指微分(Differential)。
在电机调速系统中,输入信号为正,要求电机正转时,反馈信号也为正(PID算法时,误差=输入-反馈),同时电机转速越高,反馈信号越大。
要想搞懂PID算法的原理,首先必须先明白P,I,D各自的含义及控制规律:比例P:比例项部分其实就是对预设值和反馈值差值的发大倍数。
举个例子,假如原来电机两端的电压为U0,比例P为0.2,输入值是800,而反馈值是1000,那么输出到电机两端的电压应变为U0+0.2*(800-1000)。
从而达到了调节速度的目的。
显然比例P越大时,电机转速回归到输入值的速度将更快,及调节灵敏度就越高。
从而,加大P值,可以减少从非稳态到稳态的时间。
但是同时也可能造成电机转速在预设值附近振荡的情形,所以又引入积分I解决此问题。
积分I:顾名思义,积分项部分其实就是对预设值和反馈值之间的差值在时间上进行累加。
当差值不是很大时,为了不引起振荡。
可以先让电机按原转速继续运行。
当时要将这个差值用积分项累加。
当这个和累加到一定值时,再一次性进行处理。
从而避免了振荡现象的发生。
可见,积分项的调节存在明显的滞后。
而且I值越大,滞后效果越明显。
微分D:微分项部分其实就是求电机转速的变化率。
也就是前后两次差值的差而已。
也就是说,微分项是根据差值变化的速率,提前给出一个相应的调节动作。
可见微分项的调节是超前的。
并且D值越大,超前作用越明显。
可以在一定程度上缓冲振荡。
比例项的作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。
位置式PID控制原理
PID控制原理PID控制是一种在工业生产中应用最广泛的控制方联,其最大的优点是不需要了解被控对象清爾的数学模型,进斤复杂的理论廿算。
只需要在线根据祯控变量与给定值之间的嵋差以及怕差的变化率等简单参数,通11工程方法对比例系数K八稅分时同7;、徹分时同几三个参数进行坍整,就可以得到令人満意的控對效果。
PID控制算法可以分为位置型控胃算法和増量型控匍算法,本文主要置型控匍算。
1自动控制性能指标的相关樣念1.1系统的响应速度指控制系统对偏差信号做岀)5映的速度,也叫做系貌灵一般可以通ilift时间。
和峰值时间jjjH亍反应。
上升时间和间越姬,则系貌的响应速度越快。
1.2系统的调节速度系统的快速性主要由调节时间来反映,系缆的调节时间越短,则系统的快速性極好。
系统的快速性与哨应速度是两f不同的Hl念,喑应速度快的系统,其凋节时间不一定短;调节时间短的系统,其哨应速度不一定很高。
1.3系统的稳定性系统的稳定性一般用超圳量"%来反映,超说]量越小,系貌的稳定性越好;起调量強大,系统的稳定性強差。
系统的稳定性与系统的响应速度是一对? IS Ito2PID控制算法式的推导PID控制器的械分方程为:u(t) = K P[e(t) +式中:e⑴一给定值与被控变量的倫差Kp—比例系数刀一枳分时冋常数几一槪分时间常数/一从开始进行期节到输岀当前控制量所经过的时间间用"o—PID调节开始之前瞬间,执行器的输人控制信号,在调节过程中为固定IB对以上各式左右两址分别进行拉普拉祈变換可WPIDSM3的传迪函数为:U(s) _丽—比例0h u P(t) = K P e(t)枳分顶:心(r) = Kp13分顶:心(f) = K£響at对上武进行离散化可得数字武PID控制算式为:u p(n) = K p e(n)“沖)=心?亡e(j)1-0仆(n) = K P¥〔心)-e(“ -1)]式中:e(n)-当前采样时刻给定值与被控变量的偏差T-PID控制采样周期,也就是廿算Jia® e(“)和e(“一l)的时间同禍则位置式PID控翎在当前采样时刻输出至执行器的控制量计算式为:u(n) = Kp<2(”)一心一1)]汁“。
位置式PID讲解
位置式PID讲解⼀、公式拆解PID公式展⽰:u(t)=K_p(e(t)+\frac{1}{T_t } ∫_0^te(t)dt+T_D \frac {de(t)}{dt})把K_p乘进去得:u(t)=K_pe(t)+\frac{K_p}{T_t } ∫_0^te(t)dt+K_pT_D \frac {de(t)}{dt}令K_p为⽐例时间系数令K_i=\frac{K_p}{T_t }为积分时间系数令K_d=K_pT_D为微分时间系数就变成了这个亚⼦:u(t)=K_p e(t)+K_i ∫_0^te(t)dt+K_d\frac{de(t)}{dt}对于这个式⼦,其实涵盖了三种控制算法,每⼀种都可以单独拿出来。
⽐例控制算法P:u(t)_1=K_p e(t)积分控制算法I:u(t)_2=K_i ∫_0^te(t)dt微分控制算法D:u(t)_3=K_d\frac{de(t)}{dt}你没有看错!PID算法其实就是三个算法的组合,⽽且,在数学上⾯就是简单的代数和!⼆、基于物理进程的解释A.⽐例控制算法在这⾥⾯,e(t)=⽬标值-当前值,⾃然是离散数据,也就是说u(t)_1=K_p e(t)这个输出是根据当前值和⽬标值的差,乘以了⼀个⽐例系数得到的输出,举个例⼦,假如我们要给⼀个100ml的A量筒装满⽔,此时A量筒⾥⾯已经有了20ml的⽔。
⽽我们运⽔的⼯具是⼀个实际容积未知的B杯⼦。
我们假如B杯⼦是⼀个50ml的杯⼦(我们并不知道是50ml),给其划上100等分的刻度,那么根据条件可得T_1=e(t)=⽬标值-当前值=100-20=80。
因此现在我们给B杯⼦装⼊可达第80刻度线的⽔并“⼀滴不漏”倒⼊A量筒,由于B杯⼦实际容积为50ml,所以实际倒⼊A量筒的⽔体积为40ml。
可以发现,我们要给100ml的量筒装满⽔,通过量筒的刻度我们轻易能获知还需要倒80ml才能装满杯⼦,但是B杯⼦的容积我们并不知道。
我们给未知容积的B杯⼦划上刻线,以获知的80这个数据来给A量筒倒⽔,最好的情况是我的B杯⼦容积为100ml,这样的话按照80的刻度,⼀次性就可以把⽔加满。
PID算法原理,PID源码,自整定,及工具
专家系统、模糊算法,需要参数整定就一定要有整定的依据,也就是说什么情 况下整定什么值是要有依据的,这个依据是一些逻辑的组合,只要找出其中的 逻辑组合关系来,这些依据就再明显不过了。下面先说一下专家 PID 的 C 语言 实现。正如前面所说,需要找到一些依据,还得从 PID 系数本身说起。
三、PID 算法参数整定方法 1.临界比例度法 (1)将调节器的积分时间置于最大,微分时间置零,比例度 δ 适当,平衡操 作一段时间,把系统投入自动运行。 (2)将比例度 δ 逐渐减小,得到等幅振荡过程,记下临界比例度和临界振荡 周期值。 (3)根据和值,采用经验公式,计算出调节器各个参数,即 δ、、的值。 (4)按“先 P 后 I 最后 D”的操作程序将调节器整定参数调到计算值上。若还 不够满意,可再作进一步调整。
上一节中介绍了最简单的位置型 PID 的实现手段,这一节讲解增量式 PID 的实 现方法。 #include<stdio.h> #include<stdlib.h>
struct t_pid{ float SetSpeed; float ActualSpeed; float err; float err_next; float err_last; float Kp,Ki,Kd;
临界振荡整定计算公式
2.衰减曲线法 在纯比例作用下,由大到小调整比例度以得到具有衰减比(4:1)的过渡过 程,记下此时的比例度及振荡周期,根据经验公式,求出相应的积分时间和微 分时间。
衰减曲线法控制器参数计算表
3.经验法 根据经验先将控制器参数放在某些数值上,直接在闭合的控制系统中通过改变 给定值以施加干扰,看输出曲线的形状,以 δ、、,对控制过程的规律为指 导,调整相应的参数进行凑试,直到合适为止。
PID控制经典
比例、积分、微分作用
比例作用
快速响应误差,减小稳态误差。
积分作用
主要用于消除静差,提高系统的无差度。
微分作用
在信号变化之前有预见性,能预见偏差变化的趋势 ,产生超前的控制作用,在偏差还没有形成之前, 已被微分调节作用消除。
控制性能评价指标
80%
稳定性
系统受到扰动后其运动能保持在 有限边界的区域内或回复到原平 衡状态的性能。
PID控制经典
目
CONTENCT
录
• PID控制基本原理 • 经典PID控制算法 • PID参数整定方法 • PID控制应用实例 • PID控制性能优化策略 • PID控制发展趋势与挑战
01
PID控制基本原理
PID控制器结构
01
比例环节(P)
成比例地反映控制系统的偏差信号e(t),偏差一旦产生,控制器立即产
基于状态空间的PID控制
通过建立被控对象的状态空间模型,将PID控制器与状态反馈控制 器相结合,实现系统的最优控制。
06
PID控制发展趋势与挑战
深度学习在PID控制中的应用
01
利用深度学习优化 PID参数
通过训练神经网络来预测最优的 PID参数,提高控制系统的性能 。
02
基于深度学习的自 适应PID控制
多变量PID控制算法
研究多变量PID控制算法,如多输入多输出( MIMO)PID控制算法,实现对多变量系统的有效 控制。
基于现代控制理论的PID 控制策略
将现代控制理论(如最优控制、鲁棒控制等 )与PID控制相结合,提高多变量系统的控 制性能。
非线性系统PID控制方法
非线性PID控制算法
研究非线性PID控制算法,如基于神经网络、模糊逻辑等的非线性PID控制器设计方法 。
电机速度控制pid算法
电机速度控制PID算法简介电机速度控制是自动化领域中的一项重要技术,广泛应用于工业生产、交通运输、航空航天等领域。
PID(Proportional-Integral-Derivative)算法是一种常见的控制算法,可以实现对电机速度的精确控制。
本文将详细介绍电机速度控制PID算法的原理、实现方法和优化技巧。
原理PID算法基于对系统误差进行反馈调整,通过不断调节输出信号来使得系统达到期望状态。
其中,Proportional(比例)部分根据误差大小进行比例放大;Integral (积分)部分根据误差累积值进行积分调整;Derivative(微分)部分根据误差变化率进行微分调整。
三个部分的输出信号相加后作为最终的控制量。
具体地,假设电机当前转速为?,期望转速为,并定义误差为? = - ?,则PID输出信号为:u = Kp * e + Ki * ∫e dt + Kd * de/dt其中,Kp、Ki和Kd分别为比例、积分和微分参数。
通过调节这三个参数的大小,可以实现对电机速度的精确控制。
实现方法电机速度控制PID算法的实现一般分为离散和连续两种方法。
离散PID算法离散PID算法是指将连续时间下的PID算法转化为离散时间下的计算方法。
常用的离散化方法有采样周期T、增量式和位置式三种。
•采样周期T:将连续时间下的微分项转化为差分项,使用近似微分公式计算微分部分。
•增量式:将比例、积分和微分部分都看作增量,通过差值计算得到输出信号。
•位置式:将比例、积分和微分部分都看作位置,通过累加计算得到输出信号。
在具体实现时,需要注意选择合适的采样周期、调节比例、积分和微分参数,并进行输出限幅处理,以避免过大或过小的输出信号。
连续PID算法连续PID算法是指直接在连续时间下计算PID输出信号。
一般使用数学模型进行求解,可以通过微积分公式得到精确解析解。
具体实现时,需要根据电机系统的特性建立数学模型,确定比例、积分和微分参数,并进行输出限幅处理。
位置式PID控制原理
PID 控制原理PID 控制是一种在工业生产中应用最广泛的控制方法,其最大的优点是不需要了解被控对象精确的数学模型,进行复杂的理论计算。
只需要在线根据被控变量与给定值之间的偏差以及偏差的变化率等简单参数,通过工程方法对比例系数P K 、积分时间I T 、微分时间D T 三个参数进行调整,就可以得到令人满意的控制效果。
PID 控制算法可以分为位置型控制算法和增量型控制算法,本文主要讨论位置型控制算。
1 自动控制性能指标的相关概念1.1系统的响应速度指控制系统对偏差信号做出反映的速度,也叫做系统灵敏度。
一般可以通过上升时间r t 和峰值时间p t 进行反应。
上升时间和峰值时间越短,则系统的响应速度越快。
1.2系统的调节速度系统的快速性主要由调节时间来反映,系统的调节时间越短,则系统的快速性越好。
系统的快速性与响应速度是两个不同的概念,响应速度快的系统,其调节时间不一定短;调节时间短的系统,其响应速度不一定很高。
1.3系统的稳定性系统的稳定性一般用超调量% 来反映,超调量越小,系统的稳定性越好;超调量越大,系统的稳定性越差。
系统的稳定性与系统的响应速度是一对矛盾体。
2 PID 控制算法式的推导PID 控制器的微分方程为:式中:)(t e —给定值与被控变量的偏差P K —比例系数I T —积分时间常数D T —微分时间常数t —从开始进行调节到输出当前控制量所经过的时间间隔0u —PID 调节开始之前瞬间,执行器的输入控制信号,在调节过程中为固定值比例项:)()(t e K t u P P =积分项:⎰=t IP I dt t e T K t u 0)(1)( 微分项:dtt de T K t u D P D )()(= 对上式进行离散化可得数字式PID 控制算式为:式中:)(n e —当前采样时刻给定值与被控变量的偏差T —PID 控制采样周期,也就是计算机获取)(n e 和 )1(-n e 的时间间隔则位置式PID 控制在当前采样时刻输出至执行器的控制量计算式为:式中:)(n u —当前采样时刻输出的控制变量0u —PID 调节开始之前瞬间,执行器的输入控制信号3 比例、积分、微分环节的作用3.1 比例环节比例环节是PID 控制器中必不可少的环节。
pid控制原理
pid控制原理PID控制概述1.PID控制的原理和特点:在工程实践中,应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制,简称PID控制,又称PID调节。
PID控制器问世至今已有近70年历史,它以结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。
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,控制理论的其他技术难以采用时,系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定,这时应用PID控制技术最为方便。
即当我们不完全了解一个系统和被控对象,或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时,最合适用PID控制技术。
PID控制,实际中也有PI和PD控制。
PID控制器就是根据系统的误差,利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。
二、控制算法2.1 控制器公式连续时间PID控制系统如下图所示。
图中D(s)为控制器。
在PID控制系统中,D(s)完成PID控制规律,称为PID控制器。
PID控制器是一种线性控制器,用输出量y(t)和给定量r(t)之间的误差时间函数e(t)=r(t)-y(t)的比例、积分、微分的线性组合,构成控制量u(t),称为比例(Proportional)、积分(Integrating)、微分(Differentiation)控制,简称PID控制。
实际应用中,可以根据受控对象的特性和控制的性能要求,灵活地采用不同的控制组合,构成:u(t),Ke(t)比例(P)控制器: (3-1)Pt1u(t),K[e(t),e(,)d,]比例+积分(PI)控制器: (3-2),0TI比例+积分+微分(PID)控制器:tdet1() (3-3)utKetedT(),[(),(,),,]PD,0TdtI式中,K——比例放大系数;T——积分时间;T——微分时间 pID2.2 位置式PID控制算法:在电子数字计算机直接数字控制系统中,PID控制器是通过计算机PID控制算法程序实现的。
计算机直接数字控制系统大多数是采样-数据控制系统。
PID控制经典教程(下)
5.1.2 微分先行算法 微分先行即将对偏差的微分改为对被控变量的微分,微分环节的输出为
u D ( n) K P TD [c(n) c (n 1)] T
微分先行算法适用于给定值需要发生频繁改变的控制系统,对于此类系统,被控变量 与给定值的偏差会出现频繁的跳变,如果对偏差进行微分,则会使微分结果产生剧烈的脉 冲变化,不利于控制系统的稳定,而控制系统的被控变量输出一般不会产生突变(即使给 定值改变,被控变量的变化也是一个相对缓慢的过程) ,采用微分先行算法在预测输出变化 趋势的同时,避免了控制量的脉冲式频繁突变,有利于系统的稳定。
u D (1) K P
TD [e(1) e(0)] ,其中 e(0) 0 ,e(1) 为调节开始时被控变量与给定值的偏差,起作用是抑 T
制偏差的剧变,使被控变量向使偏差减小的方向变化。从第二拍起,随着偏差的减小,微分环节又开始 抑制偏差的减小,使系统制动。因此微分环节仅在第一拍起到调节作用,从第二拍起主要起抑制超调的 作用。若设置 PID 参数使第一拍微分作用过强,则容易使控制系统的输出出现超调或是使系统出现提前 制动的现象;若设置 PID 参数使第一拍微分作用过弱,则不易发挥微分环节加快系统调节的反应速度, 缩短调节时间的作用。
TD T [e(1) e(0)] K P D T T T u D (2) K P D [e(2) e(1)] 0 T T u D (3) K P D [e(3) e(2)] 0 T TD u D ( 4) K P [e(4) e(3)] 0 T u D (1) K P
u D (1) K P TD K T [e(1) e(0)] P D T Tf T Tf
Tf T Tf Tf T Tf Tf T Tf u D (1) Tf K P TD [e(2) e(1)] u D (1) T Tf T Tf Tf Tf K P TD [e(3) e(2)] u D ( 2) ( ) 2 u D (1) T Tf T Tf T Tf Tf Tf K P TD [e(4) e(3)] u D (3) ( ) 3 u D (1) T Tf T Tf T Tf
pid控制的工作原理
pid控制的工作原理
PID控制是一种常见的控制算法,它通过不断调整控制设备的
输出,使得被控制对象的状态与预期目标尽量接近。
PID控制
的工作原理可以分为三个部分:比例(Proportional)、积分(Integral)和微分(Derivative)。
比例控制(P)部分根据被控制对象的偏差与目标值之间的差
异来调整控制器的输出。
偏差是通过将目标值与被控对象的当前状态进行比较得到的。
积分控制(I)部分累积偏差的历史值,并通过乘上积分常数
来调整控制器的输出。
积分控制主要用于修正系统存在的静差(steady-state error)。
微分控制(D)部分根据偏差的变化速率来调整控制器的输出。
微分部分可以提前预测系统的未来变化趋势,从而更好地控制系统的稳定性。
通过结合比例、积分和微分三个部分,PID控制器调整输出信
号来控制系统的响应。
其中,比例部分主要用于快速响应系统的变化,积分部分用于修正静差,微分部分用于提高系统的稳定性。
PID控制器根据被控制对象的状态反馈信息不断调整输出信号,直到系统的偏差逐渐减小且稳定在目标值附近。
通过不断循环这个反馈调整的过程,PID控制器能够实现对被控制对象的精
确控制。
PID控制原理和形式
PID控制原理和形式
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3.1概述
—交流—
• 概念:系统偏差旳百分比(Proportional)、 积分(Integral)和微分(Derivative)旳综合控 制,简称PID控制
• 特点:算法简朴、鲁棒性强和可靠性高
• 发展:气动->电动->电子->数字
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—交流—
控制器百分比作用参数对系统性能旳
影响
P(t) K Pe(t)
1)动态影响
– 百分比系数Kp加大,使系统旳动作敏捷,速 度加紧,振荡次数增多,调整时间变长。当 Kp太大时,系统会趋于不稳定。若Kp太小, 又会使系统旳响应动作变化缓慢。
2)稳态影响
– 加大百分比系数Kp,在系统稳定旳情况下, 能够减小稳态误差,提升控制精度,却不能 完全消除稳态误差。
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—交流—
(二)百分比调整(P调整)
➢⑴百分比调整器旳调整规律 ➢⑵百分比调整器旳静态偏差 ➢⑶百分比调整器旳特点
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—交流—
⑴百分比调整器旳调整规律
输出信号与输入信号成百分比旳调整器称为百分
比调整器,简称P调整器。其调整规律为:
P(t) K Pe(t)
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(三)百分比积分调整(PI调整)
➢⑴积分调整器旳调整规律 ➢⑵百分比积分调整器旳调整规律 ➢⑶百分比积分调整器旳特点
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⑴积分调整器旳调整规律
①输出信号与输人信号成积分关系旳调整器称为
pid控制的原理及应用实例
PID控制的原理及应用实例1. 简介PID控制是一种常见的闭环控制方法,其用于实现对系统稳定性、精确性和鲁棒性的控制。
PID控制器是由比例、积分和微分三个部分组成的,并根据系统的误差、积分和微分项来对系统进行调整。
本文将介绍PID控制的原理,并给出几个应用实例。
2. PID控制的原理PID控制的原理在于通过比例、积分和微分三个部分对系统进行调节。
2.1 比例控制比例控制是根据系统的误差来进行控制的。
误差是指期望值与实际值之间的差异。
比例控制器通过计算误差与比例系数的乘积,使得控制器的输出与误差成正比。
比例控制可以使系统快速响应,但对于稳定性和超调量控制不足。
2.2 积分控制积分控制是根据系统误差的积分来进行控制的。
积分控制器将误差的累积值与积分系数的乘积添加到控制器的输出中。
积分控制可以通过减小误差累积来减小稳态误差,但会增加响应时间。
2.3 微分控制微分控制是根据系统误差的变化率来进行控制的。
微分控制器将误差变化率与微分系数的乘积添加到控制器的输出中。
微分控制可以改善系统的响应速度和稳定性,但对于噪声敏感。
2.4 PID控制PID控制器将比例、积分和微分控制器结合起来,用于调节系统。
PID控制器的输出是通过将比例、积分和微分控制器的输出相加得到的。
PID控制可以在提供系统稳定性的同时,减小超调量和减小稳态误差。
3. PID控制的应用实例以下是几个PID控制在实际应用中的实例:3.1 温度控制在加热过程中,我们需要使温度尽快达到设定值,并保持在设定值附近。
PID 控制可以根据当前温度和设定值之间的差异,调整加热器的功率。
通过合适的参数设置,PID控制可以实现快速稳定的温度控制。
3.2 机器人运动控制PID控制也可用于机器人的运动控制。
例如,在一辆自动驾驶车辆中,PID控制可以根据当前位置和目标位置之间的差异来控制车辆的转向和速度。
通过不断调整输出,车辆可以准确地达到目标位置。
3.3 液位控制在液体处理系统中,PID控制可以用于控制液位。
位置式pid控制原理
位置式pid控制原理
位置式PID控制是一种控制算法,它将PID控制直接应用于系统的输入或输出。
以下是其基本原理:
1. 设定值与实际值的差值作为控制器的输入,即e(t) = r(t) - c(t),其中r(t)为设定值,c(t)为实际值。
2. PID控制器对输入偏差进行比例(P)、积分(I)、微分(D)运算。
3. 将比例、积分、微分运算的结果叠加,形成控制器的输出u(t)。
4. 通过调节比例、积分、微分的系数,使得控制系统达到良好的闭环控制性能。
5. 实际使用中,需要确定PID的参数,这需要根据实际情况进行调节。
在位置式PID控制中,公式的输出u(k)直接对应于执行机构的输出值。
微分控制器可以改善系统的响应速度并减小过冲,但过高的微分增益可能导致系统对噪声和抖动敏感。
以上内容仅供参考,建议查阅关于位置式PID控制的资料,或咨询自动化控制专业人士,以获取更准确的信息。
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PID 控制原理PID 控制是一种在工业生产中应用最广泛的控制方法,其最大的优点是不需要了解被控对象精确的数学模型,进行复杂的理论计算。
只需要在线根据被控变量与给定值之间的偏差以及偏差的变化率等简单参数,通过工程方法对比例系数P K 、积分时间I T 、微分时间D T 三个参数进行调整,就可以得到令人满意的控制效果。
PID 控制算法可以分为位置型控制算法和增量型控制算法,本文主要讨论位置型控制算。
1 自动控制性能指标的相关概念系统的响应速度指控制系统对偏差信号做出反映的速度,也叫做系统灵敏度。
一般可以通过上升时间r t 和峰值时间p t 进行反应。
上升时间和峰值时间越短,则系统的响应速度越快。
系统的调节速度系统的快速性主要由调节时间来反映,系统的调节时间越短,则系统的快速性越好。
系统的快速性与响应速度是两个不同的概念,响应速度快的系统,其调节时间不一定短;调节时间短的系统,其响应速度不一定很高。
系统的稳定性系统的稳定性一般用超调量%σ来反映,超调量越小,系统的稳定性越好;超调量越大,系统的稳定性越差。
系统的稳定性与系统的响应速度是一对矛盾体。
2 PID 控制算法式的推导PID 控制器的微分方程为:00])()(1)([)(u dt t de T dt t e T t e K t u D tIP +++=⎰式中:)(t e —给定值与被控变量的偏差P K —比例系数I T —积分时间常数 D T —微分时间常数t —从开始进行调节到输出当前控制量所经过的时间间隔0u —PID 调节开始之前瞬间,执行器的输入控制信号,在调节过程中为固定值比例项:)()(t e K t u P P =积分项:⎰=tIPI dt t e T K t u 0)(1)(微分项:dtt de T K t u DP D )()(= 对上式进行离散化可得数字式PID 控制算式为:)()(n e K n u P P =∑==ni IPI i e T TK n u 0)()()]1()([)(--=n e n e TT K n u DPD 式中:)(n e —当前采样时刻给定值与被控变量的偏差T —PID 控制采样周期,也就是计算机获取)(n e 和 )1(-n e 的时间间隔则位置式PID 控制在当前采样时刻输出至执行器的控制量计算式为:00)]1()([)()()(u n e n e T T i e T T n e K n u ni DI P +⎭⎬⎫⎩⎨⎧--++=∑= 式中:)(n u —当前采样时刻输出的控制变量0u —PID 调节开始之前瞬间,执行器的输入控制信号3 比例、积分、微分环节的作用比例环节比例环节是PID 控制器中必不可少的环节。
比例环节的作用为放大误差信号,提高控制器对于偏差信号的感应灵敏度,其特点是不失真、不延迟、成比例的复现控制器输入信号的变化。
过大的比例系数会使系统的稳定性降低、增加超调量,出现振荡甚至发散。
控制系统的稳定性与灵敏性是一对矛盾,比例系数的选择只能在稳定性与灵敏性之间进行折中选择。
积分环节输出控制量计算公式为:)()(n e K n u P P =。
积分环节积分环节可以起到位置记忆功能,将设定值与反馈值的偏差不断进行积累,使控制器的输出控制信号不断增强,直到偏差为0,从而消除系统的稳态误差。
积分环节输出控制量计算公式为: ∑==ni IPI i e T TK n u 0)()(,当积分时间IT增大时,积分作用减弱,消除偏差所需的时间也就较长,但可以减小超调,提高动态响应的平稳性。
当I T 减小时,积分作用加强,消除偏差所需时间也较短,但过小的I T 将有可能引起振荡甚至造成系统的不稳定,因为积分环节输出的控制信号总是滞后于偏差的变化。
此外,过强的积分作用还有可能引起积分饱和,带来较大的超调量并延缓了进入稳定状态的速度。
微分环节微分环节根据偏差的变化趋势输出控制量,并能在偏差值发生较大变化之前输出超前校正信号。
微分环节可以使系统的超调量下降,同时改善系统的动态调节速度。
微分环节输出控制量计算公式为: )]1()([)(--=n e n e TT K n u DPD ,当微分时间常数D T 过大时,会使响应过程提前制动(例如下图第20秒左右,即出现系统提前制动的现象),从而延长调节时间并出现余差。
此外过强的微分作用还会使系统对高频噪声干扰过于敏感,削弱系统的抗干扰能力。
4 位置型PID 控制算法和增量型PID 控制算法的区别位置型PID 控制算法,适用于不带积分元件的执行器,执行器的动作位置与其输入信号呈一一对应的关系。
控制器根据第n 次被控变量采样结果与设定值之间的偏差)(n e 计算出第n 次采样之后所输出的控制变量。
位置式PID 控制算法的数学表达式为:00)]1()([)()()(u n e n e T T i e T Tn e K n u ni DI P +⎭⎬⎫⎩⎨⎧--++=∑= 其中)1(-n u 是第1-n 次采样之后所输出的控制变量。
控制变量)(n u 的值将决定第n 次采样之后执行器的动作位置。
以伺服调节阀对流体流量或压力进行调节为例进行说明。
若所使用的调节阀输入控制信号为4—20mA 电流,则当阀门执行器输入电流为4mA 时,阀门的开度值为0%,当阀门执行器输入电流为20 mA 时,阀门的开度值为100% 。
阀门执行器输入的介于4—20mA 的任一电流值I ,均与阀门的某一开度值成一一对应的关系,其对应关系表达式为:%1004204%⨯--=mAmA mAI 开度与位置型PID 算法相对应的是增量式PID 算法,增量式算法适用于自身带有积分记忆元件的执行器,此类执行器的特点是:执行器的动作终点位置与之前每次输入信号的累加值相关,每次执行器所输入的控制信号所决定的是本次执行器动作终点位置相对于上一次动作终点位置的改变量,此类执行器比较典型的有步进电机和步进电机驱动阀门。
增量式PID 算法输出控制变量表达式为:)]}2()1(2)([)()1()({)]2()1-([)()1-(-)]1()([)()()1(-)()(1-00-+--++--=⎭⎬⎫⎩⎨⎧--++⎭⎬⎫⎩⎨⎧--++=-=∆∑∑==n e n e n e TT n e T Tn e n e K n e n e T T i e T Tn e K n e n e T T i e T T n e K n u n u n u D I P n i DI P ni D I P 5 位置型PID 控制的改进算法微分环节的改进5.1.1 不完全微分算法不完全微分算法即在原微分环节上添加一个具有低通滤波作用的惯性环节,其结构框图如下:则不完全微分环节的传递函数为sT sT K s E s U f D P D +=1)()(,即)(1)(s E sT sT K s U f D P D +=,整理后可得 )()()(s sE T K s sU T s U D P D f D =+ ,转化为微分方程后为dt t de T K dt t du T t u DP D fD )()()(=+,用一阶后向差分方程进行离散化为 Tn e n e T K T n u n u T n u DP D D f D )1()()1()()(--=--+,整理之后可得 )]1()([)1()(--++-+=n e n e T T T K n u T T T n u fDP D ff D5.1.2微分先行算法微分先行即将对偏差的微分改为对被控变量的微分,微分环节的输出为)]1()([)(--=n c n c TT K n u DPD 微分先行算法适用于给定值需要发生频繁改变的控制系统,对于此类系统,被控变量与给定值的偏差会出现频繁的跳变,如果对偏差进行微分,则会使微分结果产生剧烈的脉冲变化,不利于控制系统的稳定,而控制系统的被控变量输出一般不会产生突变(即使给定值改变,被控变量的变化也是一个相对缓慢的过程),采用微分先行算法在预测输出变化趋势的同时,避免了控制量的脉冲式频繁突变,有利于系统的稳定。
积分环节的改进5.2.1 积分限幅算法设置控制器输出控制量的极限值,当PID 控制器的输出量超出设定范围后,即停止积分运算,仅保留比例及微分运算。
算法原理如下所述:∑==ni IPI i e T TK n u 0)()(设定范围),(max min u u①若),()(max min u u n u I ∈,则0)()()()(u n u n u n u n u D I P +++= ②若),()(max min u u n u I ∉,则0)()1()()(u n u n u n u n u D I P ++-+=5.2.2 积分分离算法积分分离算法的基本思想是,当被控量与设计的偏差量偏差较大时,取消积分量,以免积分量使系统稳定性降低,超调量增大;当被控值接近定值时,引入积分控制,以消除静差,提高系统精度。
算法原理如下所述:计算)()(n c R n e -=,设定门限值ε ,控制器输出控制量为00)]1()([)()()(u n e n e T T i e T Tn e K n u ni DI P +⎭⎬⎫⎩⎨⎧--++=∑=β①若ε>|)(|n e ,时0=β ①若ε<|)(|n e ,时1=β在ε>|)(|n e 时,虽然控制器输出控制量中不含积分项,但控制器仍然将每次采样后所得的偏差值进行累加运算。
5.2.3 变速积分算法变速积分PID 的基本思路是改变积分项的累加速度,使其与偏差大小相对应,当偏差值较大时,使积分速度减慢;当偏置值较小时,使积分速度加快。
这样就可以起到抑制积分环节产生超调,同时缩短调节时间,提高控制精度的作用,算法原理如下所述:计算)()(n c R n e -=,设定系数值A ,控制器输出控制量为00)]1()([)()()(u n e n e T T i e T Tn e K n u ni DI P +⎭⎬⎫⎩⎨⎧--++=∑=α 其中An e A |)(|-=α |)(|n e 的值越大,则α的值越小,则积分项累加的速度也就越慢;反之|)(|n e 的值越小,则α的值越大,则积分项累加的速度也就得到提高。
为使]1,0[|)(|∈-=An e A α区间之内,需使max |)(|n e A > 。
对比例环节的改进在调节过程的末段,当 |)(|n e 小于某一值时,执行器只需再发生轻微的动作,就可以消除这一偏差,若比例系数P K 的值设置偏大,则容易使执行器动作过量而出现较大超调。
因此可以设置一个非线性区间],-[δδ,同时令比例项的计算为)(n e K u P P κ=。