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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。 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。 run(robot, 0.2, 3.0, 0.004) n = len(x_trajectory) plt.plot(x_trajectory, y_trajectory, 'g', label='PID

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PID控制算法总结

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。 5.3.位置式PID调节 a.确定比例增益P   确定比例增益P 时,首先去掉PID的积分项和微分项,一般是令Ti=0、Td=0(具体见PID的参数设定说明),使PID为纯比例调节。

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    C语言实现PID算法:位置式PID和增量式PID

    PID算法可以说是在自动控制原理中比较经典的一套算法,在现实生活中应用的比较广泛。 闭环自动控制技术是基于反馈的概念以减少不确定性,在闭环自动控制原理中,我们把它叫做“PID控制器”,拿控制电机来说,参考下面模型: 下面引用一段网上经典的话: 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PID算法代码 PID 控制算法可以分为位置式 PID 和增量式 PID 控制算法。 PIDLoc = PID->Kp * PID->Ek + (PID->Ki * PID->LocSum) + PID->Kd * (PID->Ek1 - PID->Ek); PID->Ek1 =

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    PID算法原理及基本实现

    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、PID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。 2、PID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。 于是我们可以将第K次采样时,PID算法的离线形式表示为: 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。

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    PID算法原理 一图看懂PID的三个参数

    前段时间做一个比赛项目的过程中,对经典、实用的PID算法有了一点点自己的理解,就写了这些,与大家分享 因为LZ想尽办法,试着用最易于理解的语言说清楚原理,不做太多的理论分析。 大神们发现了,一定要帮我补充,或者给予批评~~~谢谢你们 好啦,正文开始 啥是PIDPID可以吃吗? PID,就是“比例(proportional)、积分(integral)、微分(derivative)”,是一种很常见的控制算法算法是不可以吃的。 这时,就需要一种『算法』: 它可以将需要控制的物理量带到目标附近 它可以“预见”这个量的变化趋势 它也可以消除因为散热、阻力等因素造成的静态误差 …. 于是,当时的数学家们发明了这一历久不衰的算法——这就是PID

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    PID算法原理、调整规律及代码

    PID算法简介 要想让智能车根据赛道不断变化灵活的行进,PID算法的采用很有意义。 控制器公式 为: ? ? 比例(P)控制 比例控制是一种最简单的控制方式。 用上面的算法可以构造自己的PID算法。 对于PID算法,采样周期是相当重要的,特别是当被控制物体的运动速度较高时,若采样周期跟不上,PID算法的输出滞后严重.但若执行部件有较大滞后时PID的功效将会大打折扣,不改进执行部件的响应速度,将是PID PID算法的定义: P:比例控制项. I:积分控制项. D:微分控制项. 设当前输出量为U,我们的期望值或是设定值为U0,则可得当前时刻误差:E=U-U0; PID算法即是对误差量E及E的历史进行某种线性组合得到控制量的算法.

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    模糊PID算法及其MATLAB仿真(1)

    ---- 1、PID控制基础 PID控制是极其常用的控制方法,主要分为位置式PID和增量式PID,主要方程大家可以查看其他资料,这里就不作详细的解释了,另外还需要了解阶跃响应曲线上面的超调量、稳态误差等参数的意义 另外,在模糊论域的选取过程中,我们常看到的是(-6,6)这样的区间,其实这并不重要,你如果想把自己的数据套用到这个算法里面,就可以做一下线性变换,把你的论域映射到这个区间。 ,当使用PID控制器较好时则使用PID算法。 (2)模糊自整定PID算法(名字多:模糊自组织PID,模糊自调节PID、模糊自适应PID…) 这种方法比较常用,也就是使用模糊规则的方式进行PID三个参数的整定,至于它是否优于PID算法,个人持怀疑态度 最常见的运算方法有以下几种: (1)最小运算法 最小运算法也称 Mamdani 方法,即取隶属度函数极小值。

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    自适应滤波算法综述

    我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法(LMS) 递推最小二乘算法(RLS) 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价 自适应滤波一般包括3个模块:滤波结构、性能判据和自适应算法。其中,自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一,包括线性自适应算法和非线性自适应算法。 非线性自适应算法具有更强的信号处理能力,但计算比较复杂,实际应用最多的仍然是线性自适应算法自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法(LMS) 由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法,因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。 自适应滤波算法性能评价 下面对各种类型的自适应滤波算法进行简单的总结分析。

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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算法优化后,循迹稳定性能较大提升,效果如下所示: ? 此时就需要使用PID控制算法了。 ? 接着咱再来详细了解PID控制算法的三个最基本的参数:Kp比例增益、Ki积分增益、Kd微分增益。 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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    模糊PID算法及其MATLAB仿真(2)

    上一篇写了模糊自整定PID的理论,这篇来做MATLAB仿真。 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。 先看使用 Simulink 自带的仿真结果,其PID参数整定的情况: 接下来设计模糊自整定PID。 如果这里设计的不好,最后出来的PID阶跃响应可能还不如手工调整PID,虽然这种方式对于在线调整是不太可能实现的。调整规则如下,参考文献 [2]。 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)。

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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? 此时就需要使用PID控制算法了。 接着咱再来详细了解PID控制算法的三个最基本的参数:Kp比例增益、Ki积分增益、Kd微分增益。 1.

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    自适应学习率算法

    最近,提出了一些增量(或者基于小批量)的算法自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法,独立地使用所有模型参数的学习率,缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。 它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示,结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。 ,目前它是深度学习从业者经常采用的优化算法之一。 4、选择正确的优化算法目前,最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。 此时,选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。

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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 PID进行调节,使得单位阶跃响应达到最佳。 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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    模糊PID控制算法的C++实现

    很久没有更新博客了,今天就来讲讲模糊PID的C++实现方法。 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。 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的控制原理,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

    (原文链接)整理中发现,原文参考的博文已无法访问 原理 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。 位置型PID的C语言实现 上一节中已经抽象出了位置性PID和增量型PID的数学表达式,这一节,重点讲解C语言代码的实现过程,算法的C语言实现过程具有一般性,通过PID算法的C语言实现,可以以此类推,设计其它算法的 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。 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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    pid算法是什么?它有哪几种主要的算法

    它有哪几种主要算法? 一、什么是pid算法 pid算法是可以进行拆分解释的。 pid算法能够对P、I、D三者进行控制,调节它们之间的平衡。pid算法的结构比较简单,且比较稳定,因此在工业生产之中,它也属于一种主流的技术。 用更加通俗的话来说,pid算法就是让物理之中的一些量保持相对的稳定或者平衡。 image.png 二、pid算法有哪几种 pid的主要算法主要包括三种,一种是增量式算法,一种是位置式算法,还有一种是微分先行地算法。 以上就是对于pid算法的详细介绍。在真正的生产过程之中,pid算法可以说是比较实用且主要的算法,所以在学习这方面知识的时候,pid算法也是必须要掌握的。

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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控制的算法示意,如下: import PID #导入上面的PID算法 import time import matplotlib.pyplot as plt import numpy as 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

    也很庆幸最后有机会参与到历时四天三夜的电赛,可能是第一次参加这么大的比赛,很激动,也很紧张,那些天我估计自己总的睡眠时间不足10个小时,是蛮累的,但是现在想起来,很充足,很开心~ 在那时候参加的是电赛的控制方向,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) ?

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    PID算法知识点博文收藏记录

    b) 位置式PID控制算法的缺点:当前采样时刻的输出与过去的各个状态有关,计算时要对e(k)进行累加,运算量大;而且控制器的输出u(k)对应的是执行机构的实际位置,如果计算机出现故障,u(k)的大幅度变化会引起执行机构位置的大幅度变化 增量式PID可以通过 u(k) = u(k-1) + Δu(k) 得到位置式输出 2、增量型算法与位置型算法比较: (1)增量型算法不需做累加,计算误差后产生的计算精度问题,对控制量的计算影响较小。 位置型算法的输出是控制量的全部输出,误动作影响大。 (3)增量式算法的主要优势体现在对积分环节的处理上,积分作用的累加效果会影响到输出的准确性。 另外,增量式算法易于实现手、自动的无扰动切换。 增量式PID调教总结 1.负反馈 自动控制理论也被称为负反馈控制理论。首先检查系统接线,确定系统的反馈为负反馈。 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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    PID详解

    如果想要了解更详细的PID算法,请参考《S7-200系统手册》中PID指令部分的相关内容。 6 扩展阅读1概览PID是闭环控制系统的比例-积分-微分控制算法。 控制器根据设定值(给定)与被控对象的实际值(反馈)的差值,按照PID算法计算出控制器的输出量,控制执行机构去影响被控对象的变化。 根据PID算法自己编程(该文档不涉及)2.S7-200 CPU最多可以支持8个PID控制回路(8个PID指令功能块),根据PID算法自己编程没有具体数目的限制,但是需要考虑PLC的存储空间以及扫描周期等影响 1.4 PID各参数作用计算机化的PID控制算法有几个关键的参数Ts(采样时间),Kc(Gain,增益),Ti(积分时间常数),Td(微分时间常数)。

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