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[導(dǎo)讀]一開始見到PID計算公式時總會問“為什么是這樣子的一道公式”,為了理解那幾道公式,當(dāng)時將其未簡化前的公式活生生地算了一遍。

一開始見到PID計算公式時總會問“為什么是這樣子的一道公式”,為了理解那幾道公式,當(dāng)時將其未簡化前的公式活生生地算了一遍,現(xiàn)在想來,這樣的演算過程固然有助于理解,但假如一開始就帶著對疑問的答案已有一定抽象了解后再進(jìn)行演算則會理解的更快!

首先推薦白志剛的《由入門到精通—吃透PID 2.0版》看完一、二章之后,建議你先通過實踐練習(xí)然后再去看書里接下來的其他章節(jié),這樣你對這本書的掌握會更加高效。

PID就是對輸入偏差進(jìn)行比例積分微分運(yùn)算,然后將運(yùn)算的疊加結(jié)果去控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)。實踐練習(xí)中,如何把這一原理轉(zhuǎn)化為程序?為什么是用那幾個error進(jìn)行計算?

以下是我摘錄的一段PID程序,我曾用其對智能車的速度進(jìn)行閉環(huán)控制:

P:Proportional  比例

I:Integrating 積分

D:Differentiation 微分

Pwm_value:輸出Pwm暫空比的值

Current_error:當(dāng)前偏差

last_error:上次偏差

prev_error:上上次偏差

增量式PID計算公式:

P=Kp*(current_error﹣last_error);

D=Kd*(current_error﹣2*last_error﹢prev_error);

I=Ki*current_error;

PID_add=Pwm_value+P﹢I﹢D;

一、為什么是PID_add=Pwm_value+(P﹢I﹢D)而不是PID_add=P+I+D?

如上圖,有一個人前往目的地A,他用眼睛視覺傳感器目測到距離目的地還有100m,即當(dāng)前與目的地的偏差為100,他向雙腳輸出Δ=100J的能量,跑呀跑,10s之后,他又目測了一次,此時距離為40m,即current_error=40,他與10s前的偏差last_error=10對比,即current_error - last_error=-60,這是個負(fù)數(shù),他意識到自己已經(jīng)比較接近目的地,可以不用跑那么快,于是輸出Δ=100+(-60)=40J的能量,40J的能量他剛好以4m/s的速度跑呀跑,10s之后,他發(fā)現(xiàn)已經(jīng)到達(dá)目的點(diǎn),此時current_error=0,大腦經(jīng)過思考得出current_error—last_error=0 - 40=-40,兩腳獲得的能量Δ=40+(-40)=0,即他已經(jīng)達(dá)到目的地,無需再跑。在剛才的敘述中,可知增量式P+I+D輸出的是一個增量,將該增量與調(diào)節(jié)量相加后所得到值才是最終輸出量,其反應(yīng)的是之前的輸出量是在當(dāng)前的狀態(tài)中是該增加還是該減少

二、純比例控制P=Kp*(current_error﹣last_error),怎樣理解﹙current_error﹣last_error ﹚?

PID中純比例控制就是把被控制量的偏差乘以一個系數(shù)作為調(diào)節(jié)器的輸出,在增量式PID中,反映在程序上的,我們被控制量就是error,而實際上,例如在速度控制中error=目標(biāo)速度﹣當(dāng)前速度,所以明確目的:我們通過控制error趨近于0,最終使得當(dāng)前速度趨近于目標(biāo)速度。

如上圖,函數(shù)經(jīng)過時間Δt,由y1變化為y2時,問y增長的比例為多少?很顯然:K=﹙y2-y1﹚/Δt;

以速度控制為例,若y為error,如上圖,在時間t1到t2的過程中,我們可以得到輸出控制量error變化的趨勢為(current_error - last_error)/Δt。得到偏差的變化趨勢后,乘以Kp使輸出量與error相對變化。這個道理猶如模擬電子電路中,聲音信號經(jīng)過功放管放大輸出的信號與輸入信號相對應(yīng)的線性變化。

三、引進(jìn)微分控制?

然而,通常情況下,我們的被控制量并非純比例式地變化,如下圖:

比例表示變化趨勢,微分則表示變化趨勢的變化率,映射到一個圖像曲線中即為導(dǎo)數(shù)的變化!上圖中若求曲線中x2至x1某點(diǎn)的斜率,當(dāng)Δt足夠小時,則可近似為(y2 - y1)/Δt ,可知x3到x1導(dǎo)數(shù)的變化為﹛(y3 - y2) -(y2 - y1)﹜/Δt =(y3 - 2*y2﹢y1)/Δt 。將不同時間的y1、y2、y3映射為prev_error、last_error、current_error;則error變化趨勢的變化為﹛(current_error - last_error) - (last_error - prev_error)﹜/Δt=﹛﹙current_error - 2*last_error﹢prev_error﹚﹜/Δt,可得微分D=Kd*(current_error﹣2*last_error﹢prev_error)。在系統(tǒng)中加入微分反映系統(tǒng)偏差信號的變化率,能預(yù)知偏差變化的趨勢,具有超前控制作用,提前處理偏差

四、引進(jìn)積分控制?

積分控制可以消除偏差,體現(xiàn)在公式中較容易理解,當(dāng)前的偏差差經(jīng)過系數(shù)Ki的放大后映射為輸出控制量,即I=Ki*current_error。P只要前后偏差之差為0,即current_error - last_current=0,則不進(jìn)行調(diào)節(jié),D只要前后偏差變化率為0,即(current_error﹣2*last_error﹢prev_error)=0,則不進(jìn)行調(diào)節(jié)。而對于積分只要偏差存在,調(diào)節(jié)就始終進(jìn)行,因此積分可以消除誤差度,但在在某些情況下,一定范圍內(nèi)的誤差是允許的,而如果此時積分調(diào)節(jié)始終存在,可能會導(dǎo)致系統(tǒng)穩(wěn)定性下降,如上圖,此時可通過弱化積分系數(shù)Ki使系統(tǒng)穩(wěn)定。






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