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PID控制算法

PID控制算法是一个在工业控制应用中常见的反馈回路算法,它把收集到的数据和一个参考值进行比较,然后把这个差别用于计算新的输入值,从而使得整个系统更加准确而稳定。 image.png PID主要适用于基本上线性,且动态特性不随时间变化的系统。 图片来源[1] 下面我们主要了解PID控制算法的细节及其在机器人/自动驾驶领域的应用。 Crosstrack Error是目标偏差,PID的目标就是不断缩小该偏差,使其无限接近于0。 如下图所示,控制指令要求车辆转向为0度,但实际上它转了0.5度,这种误差对于人类司机来讲,会自动校正;但是对于自动驾驶系统,需要消除这种误差。 4.PID Control 如何解决系统偏差导致的目标偏差的问题?直观的感觉是,需要向右打方向盘,校正车辆的行驶方向,使得车辆不断靠近目标轨迹。这就是Integral Control的效果。

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PID控制算法总结

在工程实际中,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。 微分作用不能单独使用,需要与另外两种调节规律相结合,组成PD或PID控制器 二、公式 PID控制算法在实际应用中又可分为两种:位置式PID控制算法和增量式PID控制算法。 2.2增量式 PID 控制 增量式 PID 控制是指控制器的输出是控制量的增量Δu(k),当执行机构需要的是控制量的增量而不是位置量的绝对数值时,可以使用增量式 PID 控制算法进行控制。 三、采样周期和控制周期 四、C语言描述PID算法程序 4.1增量型PID的C语言实现 4.2 位置型PID的C语言实现 五、PID调试 由于自动控制系统被控对象的千差万别,PID的参数也必须随之变化 例如电机调速系统,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。其余系统同此方法。

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    一文搞懂PID控制算法

    目录 1、PID算法概念 2、PID算法参数调试 ---- 1、PID算法概念 PID算法是工业应用中最广泛算法之一,在闭环系统的控制中,可自动对控制系统进行准确且迅速的校正。 PID算法:就是“比例(proportional)、积分(integral)、微分(derivative)”,是一种常见的“保持稳定”控制算法。 常规的模拟PID控制系统原理框图如下所示: ? 而且,控制对象具有惯性,比如将热水控制器拔掉,它的“余热”即热惯性可能还会使水温继续升高一小会。 此时就需要使用PID控制算法了。 ? 2、PID算法参数调试 PID算法的参数调试是指通过调整控制参数(比例增益、积分增益/时间、微分增益/时间)让系统达到最佳的控制效果。 PID算法只有三个参数,在原理上容易说明,但PID算法参数调试是一个困难的工作,因为要符合一些特别的判据,而且PID控制有其限制存在。

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    一文搞懂 | PID控制算法

    1 PID 算法是工业应用中最广泛算法之一,在闭环系统的控制中,可自动对控制系统进行准确且迅速的校正。 PID算法已经有100多年历史,在四轴飞行器,平衡小车、汽车定速巡航、温度控制器等场景均有应用。 wx_fmt=gif PID算法:就是“比例(proportional)、积分(integral)、微分(derivative)”,是一种常见的“保持稳定”控制算法。 数学公式可能比较枯燥,通过以下例子,了解PID算法的应用。 例如,使用控制器使一锅水的温度保持在50℃,小于50℃就让它加热,大于50度就断电不就行了? 而且,控制对象具有惯性,比如将热水控制器拔掉,它的“余热”即热惯性可能还会使水温继续升高一小会。 此时就需要使用PID控制算法了。

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    深入浅出PID控制算法(一)————连续控制系统的PID算法及MATLAB仿真

    引言 PID是Proportional(比例)、Integral(积分)、Differential(微分)三者的缩写。PID调节是连续控制系统中技术最成熟、应用最广泛的调节方式。 之前在项目中也用到过不少PID算法,但大多属于一知半解的状态,或者胡乱调节的程度,最近在学习的过程偶然对PID有了一些新的认识,现在进行一些记录。 连续系统的PID控制 PID控制是将误差信号e(t)的比例(P),积分(I)和微分(D)通过线性组合构成控制量进行控制,其输出信号为: 对此式进行拉普拉斯变换,并且整理后得到模拟PID调节器的传递函数为 : Kp——比例系数 Ti——积分时间常数 Td——微分时间常数 e(t)——偏差 u(t)——控制量 模拟PID控制系统框图 对PID参数的简单理解 从上面的式子中可以看出 现在对PID有了初步的认识那么如何应用到程序中去呢,这就需要PID算法的离散化了,这将在后面的文章中进行讲解,谢谢你这么好看读完了这篇文章,希望对你有所帮助^_^.

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    PID控制详解

    PID控制详解 一、PID控制简介 PID( Proportional Integral Derivative)控制是最早发展起来的控制策略之一,由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高,被广泛应用于工业过程控制 在工程实际中,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,它实际上是一种算法。 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,最适合用PID控制技术。PID控制,实际中也有PI和PD控制PID调节器的适用范围:PID调节控制是一个传统控制方法,它适用于温度、压力、流量、液位等几乎所有现场,不同的现场,仅仅是PID参数应设置不同,只要参数设置得当均可以达到很好的效果。 三、PID控制器的参数整定 PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心内容。它是根据被控过程的特性确定PID控制器的比例系数、积分时间和微分时间的大小。

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    模糊PID控制算法的C++实现

    先来看一下整体的框架: 解释下上面框图的意思,模糊PID其实是在普通PID的基础之上,通过输入的两个变量:误差和误差的变化率的情况来动态的调整PID控制器的三个重要的参数Kp,Ki,Kd。 从而使得控制器的性能达到最优。这里的PID参数的整定,使用的是增量的方式,这样可以避免过大的误差,提高整定的精度。 由以上的描述可以,模糊PID只是使用模糊控制方法来调整PID的参数,从而实现简单的自适应控制,与普通的模糊控制原理并无不同。 需要注意的是:模糊PID一般需要一个比较接近理想控制效果的PID参数初始值,否则,效果并不理想。 了解了模糊PID控制原理,然后开始编写C++代码,并不是什么难事。 这里采用的是C++面向对象的编程思想,设计一个fuzzy_pid类,需要使用时,只需要实例化这个类即可得到一个fuzzy_pid对象,然后调用它的方法就可以实现模糊PID控制,是不是感觉很酷炫;不多说了

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    PID控制算法的C语言实现

    ,而难能可贵的是,在我所接触的控制算法当中,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。 PID算法的离散化 上一节中,我论述了PID算法的基本形式,并对其控制过程的实现有了一个简要的说明,通过上一节的总结,基本已经可以明白PID控制的过程。这一节中先继续上一节内容补充说明一下。 实现过程仍然是分为定义变量、初始化变量、实现控制算法函数、算法测试四个部分,详细分类请参加《PID控制算法的C语言实现三》中的讲解,这里直接给出代码了。 个数据为: 五 积分分离的PID控制算法C语言实现 通过三、四两篇文章,基本上已经弄清楚了PID控制算法的最常规的表达方法。 八 变积分的PID控制算法C语言实现 变积分PID可以看成是积分分离的PID算法的更一般的形式。在普通的PID控制算法中,由于积分系数ki是常数,所以在整个控制过程中,积分增量是不变的。

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    控制工具PID

    如何控制呢?PID?  看的如何很懵,正常,后续会把这些点串起来。

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    PID控制算法原理,并用python实现演示

    PID算法控制运用在哪些地方? PID:比列(Proportion),积分(Integral),微分(Differential) PID算法可以用来控制温度,压强,流量,化学成分,速度等等。 汽车的定速巡航;伺服驱动器中的速度位置控制;冷却系统的温度;液压系统的压力等都可以通过PID算法实现,很好的保证系统的稳定性。 2. PID算法的python实现 首先建立一个PID算法模块,算法原理就是上面的式子,保存为PID.py,如下: #this code refer to CSDN and do some minor change ,实现PID控制算法示意,如下: import PID #导入上面的PID算法 import time import matplotlib.pyplot as plt import numpy as 其中,红色线是目标值(setpoint),蓝色线是在当前Kp,Ki,Kd参数下的震荡结果,最终趋于目标值,实现了控制。 从而用python实现了PID算法的简单示意。 4.

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    PID的那些事——模拟PID控制

    ,我觉得印象最深的算法之一就是PID了,那时候控制方向的大佬们嘴上常挂着的就是PID的东西,P大点,小点什么的当时可能是数学没学好的原因吧,对微积分都有点抗拒,所以这个算法学得并不是很好,后来很长一段时间都不曾进行实践 ,所以至今我也觉得自己学得并不是太好,所以打算重新对PID算法进行理解,并做下记录进行分享,有算法大佬发现错误的话,麻烦指出哦~ 今天先对PID算法中的模拟PID进行理解 PID简介 PID控制器就是将系统的输出值与预先设定的一个值的误差通过比例 模拟PID控制原理 在这里使用直流电机的例子进行理解,先看一个使用PID调节直流电机速度的系统框图: ? 具体的模拟PID计算公式,也可以说是PID的一个控制规律如下: ? 注:Kp、Ti和Td分别是PID控制的比例系数、积分系数(积分时间)和微分系数(微分时间) ? ,也就是下次要讲的数字PID控制

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    模糊pid控制算法matlab_matlab模糊控制

    目录 补充内容:如何计算临界稳定下的开环增益 Ku 和震荡周期 Tu MATLAB进行模糊PID仿真 1、准备工作 2、模糊控制器的设计 ---- 前置说明:由于本人长期在外地出差,还没有时间来做本文中模型的 而PID控制和模糊PID控制极大地依赖系统传递函数的建立,因此如果对于系统复杂,难以建立模型的,还是需要考虑一下。 2、模糊控制器的设计 步骤: (1)打开 MATLAB ,选择一个工作目录,这里一般选择一个可写的磁盘即可。 相关的还需要step(阶跃信号),sum(输入输出反馈),PID(一个完整的控制算法块,也可以自己写),mux(用于整合图形),scope(显示结果)。 增加:评论区有位指出积分时间常数和PID系数Ki的问题,这里贴个PID的方程: 典型PID控制器的传递函数为 而离散PID控制方程可以表示为: 源程序!源程序!

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    电机控制进阶——PID速度控制

    之前的几篇文章(电机控制基础篇),介绍的电机编码器原理、定时器输出PWM、定时器编码器模式测速等。 本篇在前几篇的基础上,继续来学习电机控制,通过PID算法,来进行电机的速度控制,并进行实验测试。 PID是经典的闭环控制算法,具有原理简单,易于实现,适用面广,控制参数相互独立,参数的选定比较简单等优点。 凡是需要将某一个物理量“保持稳定”的场合(比如维持平衡,稳定温度、转速等),PID都会派上大用场。 ? PID算法分类 PID算法可分为位置式PID与增量式PID两大类。 在实际的编程应用中,需要使用离散化的PID算法,以适用计算机的使用环境,下面以电机转速控制为例,来看一下两种PID算法的基本原理。 电机PID速度控制 上面介绍了PID的基础知识,接下来就使用位置式PID来实现对直流电机转速的控制

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    PID控制算法仿真_连续控制系统的充分必要条件

    引言 PID是Proportional(比例)、Integral(积分)、Differential(微分)三者的缩写。PID调节是连续控制系统中技术最成熟、应用最广泛的调节方式。 之前在项目中也用到过不少PID算法,但大多属于一知半解的状态,或者胡乱调节的程度,最近在学习的过程偶然对PID有了一些新的认识,现在进行一些记录。 连续系统的PID控制 PID控制是将误差信号e(t)的比例(P),积分(I)和微分(D)通过线性组合构成控制量进行控制,其输出信号为: 对此式进行拉普拉斯变换,并且整理后得到模拟PID调节器的传递函数为 : Kp——比例系数 Ti——积分时间常数 Td——微分时间常数 e(t)——偏差 u(t)——控制量 模拟PID控制系统框图 对PID参数的简单理解 从上面的式子中可以看出 现在对PID有了初步的认识那么如何应用到程序中去呢,这就需要PID算法的离散化了,这将在后面的文章中进行讲解,谢谢你这么好看读完了这篇文章,希望对你有所帮助^_^.

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    一文读懂PID控制算法(抛弃公式,从原理上真正理解PID控制)「建议收藏」

    一文读懂PID控制算法(抛弃公式,从原理上真正理解PID控制PID控制应该算是应用非常广泛的控制算法了。小到控制一个元件的温度,大到控制无人机的飞行姿态和飞行速度等等,都可以使用PID控制。 这里我们从原理上来理解PID控制PID(proportion integration differentiation)其实就是指比例,积分,微分控制。先把图片和公式摆出来,看不懂没关系。 比例控制算法 我们先说PID中最简单的比例控制,抛开其他两个不谈。还是用一个经典的例子吧。假设我有一个水缸,最终的控制目的是要保证水缸里的水位永远的维持在1米的高度。 如果单纯的用比例控制算法,就是指加入的水量u和误差error是成正比的。 积分控制算法 还是用上面的例子,如果仅仅用比例,可以发现存在暂态误差,最后的水位就卡在0.8了。于是,在控制中,我们再引入一个分量,该分量和误差的积分是正比关系。

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    电机控制进阶2——PID位置控制

    上篇文章电机控制进阶——PID速度控制讲解了电机的速度环控制,可以控制电机快速准确地到达指定速度。 本篇来介绍电机的位置环控制,实现电机快速准确地转动到指定位置。 1 位置控制与速度控制的区别 回顾上篇电机控制进阶——PID速度控制,电机速度PID控制的结构图如下,目标值是设定的速度,通过编码器获取电机的转速作为反馈,实现电机转速的控制。 ? 再来看电机位置PID控制,其结构图如下,目标值是设定的位置,通过编码器获取电机累计转动的脉冲数作为反馈,实现电机位置的控制。 ? 所以:对比两张图,速度控制与位置控制的主要区别,就是控制量的不同。 2.2.2 PID电机控制逻辑 周期定时器的回调函数中进行PID的计算,程序中被注释掉的两句是速度控制的代码,用于与位置控制进行对比,通过对比可以明显的看出,位置控制与速度控制的区别在于传入PID控制量 运算,得到PWM控制值*/ //res_pwm = pwm_val_protect((int)PID_realize(encoderDelta));/*传入编码器的[变化值],实现电机【速度】控制

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    电机控制进阶1——PID速度控制

    之前的几篇文章(电机控制基础篇),介绍的电机编码器原理、定时器输出PWM、定时器编码器模式测速等。 本篇在前几篇的基础上,继续来学习电机控制,通过PID算法,来进行电机的速度控制,并进行实验测试。 PID是经典的闭环控制算法,具有原理简单,易于实现,适用面广,控制参数相互独立,参数的选定比较简单等优点。 PID_struct.png PID算法分类 PID算法可分为位置式PID与增量式PID两大类。 在实际的编程应用中,需要使用离散化的PID算法,以适用计算机的使用环境,下面以电机转速控制为例,来看一下两种PID算法的基本原理。 电机PID速度控制 上面介绍了PID的基础知识,接下来就使用位置式PID来实现对直流电机转速的控制

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    PID控制原理详解(一)

    PID的理解 关于理解PID控制算法最典型的一个例子就是一个漏水的水缸的问题。网上有很多讲解PID的帖子会讲到这个例子。 现在我们的目的就是要控制水平面稳定在我们想要的任何一个平面上。 注意我们使用PID需要在一个闭环系统里面。 那么这样我们的PID控制在理论上就可以达到一个非常精确的控制效果。 PID算法离散化 假设采样时间间隔为T,则在k时刻: 偏差为e(k); 积分为e(k)+e(k-1)+e(k-2)+…+e(0); 微分为 算法的离散形式就是这样了,这就是我们平时说的位置式PID

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    CABR:Beamer的内容自适应速率控制算法

    CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制,可在降低视频编码输出码率的同时,保留更高码率编码的视觉感知质量。 文 / Tamar Shoham 译 / John image.png 基于Beamer的帧级内容自适应速率控制进行视频编码 在视频方面,质量和比特率之间的权衡十分微妙。 CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制,可在降低视频编码器编码输出文件的比特率的同时,保留更高比特率编码的感知质量。作为一种低复杂度的解决方案,CABR还可以用于直播或实时编码。  对比内容自适应编码解决方案 内容自适应编码不是使用固定的编码参数,而是根据视频剪辑的内容动态配置视频编码器以实现比特率和质量之间的最佳平衡。 当内容自适应编码会话被启动时,CABR引擎和编码器将被初始化。在此阶段,我们设置系统级参数如每帧的最大迭代次数,然后编码器速率控制模块通过应用其内部逻辑来对每个帧进行帧类型选择工作。

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    simulink实现模糊PID控制

    simulink实现模糊PID控制 模糊系统建立 simulink实现 主程序设计 模糊PID模块 结果展示 simulink实现模糊PID控制的资源链接如右:simulink实现模糊PID控制资源 LabVIEW实现模糊PID控制可参考博客:LabVIEW实现模糊PID控制博客 模糊系统建立 在matlab命令行输入fuzzy打开模糊系统设计器,设定输入个数为2,范围均为[-3,3],输出个数为 simulink实现 主程序设计 通过阶跃函数模拟输入信号,将输入信号分别传入自带PID模块与编写的模糊PID模块,将两个模块的控制结果及阶跃信号值通过scope函数进行展示,整体程序框图如下。 Fuzzy_PID = readfis(‘Fuzzy_PID’) 模糊系统设定输出的范围均为[-1,1],因此也应根据相关经验乘以量化因子,并与初始PID参数,即P:0.05,I:0.01,D :0.005求和,处理后的参数传入PID系统中,结合了模糊规则及PID控制的系统即为模糊PID控制系统,系统的程序框图如下。

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