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標(biāo)題: PID算法原理，調(diào)整規(guī)律及代碼 [打印本頁(yè)]

作者: liuyy 時(shí)間: 2015-1-12 14:29
標(biāo)題: PID算法原理，調(diào)整規(guī)律及代碼
一、PID算法簡(jiǎn)介

在智能車競(jìng)賽中，要想讓智能車根據(jù)賽道的不斷變化靈活的行進(jìn)，PID算法的采用很有意義。

首先必須明確PID算法是基于反饋的。一般情況下，這個(gè)反饋就是速度傳感器返回給單片機(jī)當(dāng)前電機(jī)的轉(zhuǎn)速。簡(jiǎn)單的說(shuō)，就是用這個(gè)反饋跟預(yù)設(shè)值進(jìn)行比較，如果轉(zhuǎn)速偏大，就減小電機(jī)兩端的電壓；相反，則增加電機(jī)兩端的電壓。

控制器公式 為：

　式中

顧名思義，P指是比例（Proportion），I指是積分（Integral），D指微分（Differential）。在電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)中，輸入信號(hào)為正，要求電機(jī)正轉(zhuǎn)時(shí)，反饋信號(hào)也為正（PID算法時(shí)，誤差=輸入-反饋），同時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)速越高，反饋信號(hào)越大。要想搞懂PID算法的原理，首先必須先明白P,I,D各自的含義及控制規(guī)律：

比例P：比例項(xiàng)部分其實(shí)就是對(duì)預(yù)設(shè)值和反饋值差值的發(fā)大倍數(shù)。舉個(gè)例子，假如原來(lái)電機(jī)兩端的電壓為U0，比例P為0.2，輸入值是800，而反饋值是1000，那么輸出到電機(jī)兩端的電壓應(yīng)變?yōu)閁0+0.2*（800-1000）。從而達(dá)到了調(diào)節(jié)速度的目的。顯然比例P越大時(shí)，電機(jī)轉(zhuǎn)速回歸到輸入值的速度將更快，及調(diào)節(jié)靈敏度就越高。從而，加大P值，可以減少?gòu)姆欠€(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)的時(shí)間。但是同時(shí)也可能造成電機(jī)轉(zhuǎn)速在預(yù)設(shè)值附近振蕩的情形，所以又引入積分I解決此問題。

積分I：顧名思義，積分項(xiàng)部分其實(shí)就是對(duì)預(yù)設(shè)值和反饋值之間的差值在時(shí)間上進(jìn)行累加。當(dāng)差值不是很大時(shí)，為了不引起振蕩。可以先讓電機(jī)按原轉(zhuǎn)速繼續(xù)運(yùn)行。當(dāng)時(shí)要將這個(gè)差值用積分項(xiàng)累加。當(dāng)這個(gè)和累加到一定值時(shí)，再一次性進(jìn)行處理。從而避免了振蕩現(xiàn)象的發(fā)生。可見，積分項(xiàng)的調(diào)節(jié)存在明顯的滯后。而且I值越大，滯后效果越明顯。

微分D：微分項(xiàng)部分其實(shí)就是求電機(jī)轉(zhuǎn)速的變化率。也就是前后兩次差值的差而已。也就是說(shuō)，微分項(xiàng)是根據(jù)差值變化的速率，提前給出一個(gè)相應(yīng)的調(diào)節(jié)動(dòng)作。可見微分項(xiàng)的調(diào)節(jié)是超前的。并且D值越大，超前作用越明顯。可以在一定程度上緩沖振蕩。比例項(xiàng)的作用僅是放大誤差的幅值，而目前需要增加的是“微分項(xiàng)”，它能預(yù)測(cè)誤差變化的趨勢(shì)，這樣，具有比例+微分的控制器，就能夠提前使抑制誤差的控制作用等于零，甚至為負(fù)值，從而避免了被控量的嚴(yán)重超調(diào)。

二、參數(shù)調(diào)整一般規(guī)則

由各個(gè)參數(shù)的控制規(guī)律可知，比例P使反應(yīng)變快，微分D使反應(yīng)提前，積分I使反應(yīng)滯后。在一定范圍內(nèi)，P，D值越大，調(diào)節(jié)的效果越好。各個(gè)參數(shù)的調(diào)節(jié)原則如下：

PID調(diào)試一般原則

a. 在輸出不振蕩時(shí)，增大比例增益P。

b. 在輸出不振蕩時(shí)，減小積分時(shí)間常數(shù)Ti。

c. 輸出不振蕩時(shí)，增大微分時(shí)間常數(shù)Td。

三、參數(shù)調(diào)整一般步驟

a.確定比例增益P

確定比例增益P 時(shí)，首先去掉PID的積分項(xiàng)和微分項(xiàng)，一般是令Ti=0、Td=0，PID為純比例調(diào)節(jié)。輸入設(shè)定為系統(tǒng)允許的最大值的60%~70%，由0逐漸加大比例增益P，直至系統(tǒng)出現(xiàn)振蕩；再反過來(lái)，從此時(shí)的比例增益P逐漸減小，直至系統(tǒng)振蕩消失，記錄此時(shí)的比例增益P，設(shè)定PID的比例增益P為當(dāng)前值的60%~70%。比例增益P調(diào)試完成。

b.確定積分時(shí)間常數(shù)Ti

比例增益P確定后，設(shè)定一個(gè)較大的積分時(shí)間常數(shù)Ti的初值，然后逐漸減小Ti，直至系統(tǒng)出現(xiàn)振蕩，之后在反過來(lái)，逐漸加大Ti，直至系統(tǒng)振蕩消失。記錄此時(shí)的Ti，設(shè)定PID的積分時(shí)間常數(shù)Ti為當(dāng)前值的150%~180%。積分時(shí)間常數(shù)Ti調(diào)試完成。

c.確定積分時(shí)間常數(shù)Td

積分時(shí)間常數(shù)Td一般不用設(shè)定，為0即可。若要設(shè)定，與確定 P和Ti的方法相同，取不振蕩時(shí)的30%。

d.系統(tǒng)空載、帶載聯(lián)調(diào)，再對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，直至滿足要求

四、參數(shù)調(diào)整

PID控制器參數(shù)選擇的方法很多，例如試湊法、臨界比例度法、擴(kuò)充臨界比例度法等。但是，對(duì)于PID控制而言，參數(shù)的選擇始終是一件非常煩雜的工作，需要經(jīng)過不斷的調(diào)整才能得到較為滿意的控制效果。依據(jù)經(jīng)驗(yàn)，一般PID參數(shù)確定的步驟如下：

(1)確定比例系數(shù)Kp

確定比例系數(shù)Kp時(shí)，首先去掉PID的積分項(xiàng)和微分項(xiàng)，可以令Ti=0、Td=0，使之成為純比例調(diào)節(jié)。輸入設(shè)定為系統(tǒng)允許輸出最大值的60％～70％，比例系數(shù)Kp由0開始逐漸增大，直至系統(tǒng)出現(xiàn)振蕩；再反過來(lái)，從此時(shí)的比例系數(shù)Kp逐漸減小，直至系統(tǒng)振蕩消失。記錄此時(shí)的比例系數(shù)Kp，設(shè)定PID的比例系數(shù)Kp為當(dāng)前值的60％～70％。

(2)確定積分時(shí)間常數(shù)Ti

比例系數(shù)Kp確定之后，設(shè)定一個(gè)較大的積分時(shí)間常數(shù)Ti，然后逐漸減小Ti，直至系統(tǒng)出現(xiàn)振蕩，然后再反過來(lái)，逐漸增大Ti，直至系統(tǒng)振蕩消失。記錄此時(shí)的Ti，設(shè)定PID的積分時(shí)間常數(shù)Ti為當(dāng)前值的150％～180％。

(3) 確定微分時(shí)間常數(shù)Td

微分時(shí)間常數(shù)Td一般不用設(shè)定，為0即可，此時(shí)PID調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)換為PI調(diào)節(jié)。如果需要設(shè)定，則與確定Kp的方法相同，取不振蕩時(shí)其值的30％。

(4) 系統(tǒng)空載、帶載聯(lián)調(diào)

對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，直到滿足性能要求。
PID代碼如下：

#include<string.h>
#include<stdio.h>
typedef struct PID {
double SetPoint; // 設(shè)定目標(biāo)Desired value
double Proportion; // 比例常數(shù)Proportional Const
double Integral; // 積分常數(shù)Integral Const
double Derivative; // 微分常數(shù)Derivative Const
double LastError; // Error[-1]

double PrevError; // Error[-2]
double SumError; // Sums of Errors
} PID;

/*====================================================================================================
PID計(jì)算函數(shù)
=====================================================================================================*/
double PIDCalc( PID *pp, double NextPoint )
{
double dError, Error;
Error = pp->SetPoint - NextPoint; // 偏差
pp->SumError += Error; // 積分
dError = pp->LastError - pp->PrevError; // 當(dāng)前微分
pp->PrevError = pp->LastError;
pp->LastError = Error;
return (pp->Proportion * Error // 比例項(xiàng)
+ pp->Integral * pp->SumError // 積分項(xiàng)
+ pp->Derivative * dError // 微分項(xiàng) );
}

/*====================================================================================================
PID結(jié)構(gòu)體變量初始化函數(shù)
=====================================================================================================*/
void PIDInit (PID *pp)
{
memset ( pp,0,sizeof(PID));
}

/*====================================================================================================
讀取輸入變量函數(shù)（在此設(shè)定為固定值100）
======================================================================================================*/
double sensor (void)
{
return 100.0;
}

/*====================================================================================================
輸出變量控制函數(shù)
======================================================================================================*/
void actuator(double rDelta)
{
}

//主函數(shù)
void main(void)
{
PID sPID; // PID Control Structure
double rOut; // PID Response (Output)
double rIn; // PID Feedback (Input)
PIDInit ( &sPID ); // Initialize Structure
sPID.Proportion = 0.5; // Set PID Coefficients
sPID.Integral = 0.5;
sPID.Derivative = 0.0;
sPID.SetPoint = 100.0; // Set PID Setpoint
for (;;)
{ // Mock Up of PID Processing
      rIn = sensor (); // Read Input
      rOut = PIDCalc ( &sPID,rIn ); // Perform PID Interation
      actuator ( rOut ); // Effect Needed Changes
}
}

作者: heros 時(shí)間: 2015-1-20 10:26
學(xué)習(xí)了，51黑有你更精彩！！

作者: lingshi1029 時(shí)間: 2015-1-22 10:32
講得太棒了，這是我見過的把智能小車 PID講解的最透徹的文章。

作者: 蒲公英lhl 時(shí)間: 2015-2-2 14:43
終于在手機(jī)上看完了，解決了我一直以來(lái)關(guān)于pid的疑惑謝謝樓主.

作者: cainiaoPNR 時(shí)間: 2016-4-12 11:08
贊一個(gè)

作者: gqpj 時(shí)間: 2016-4-12 22:41
終于了解pid

作者: 最美ATY 時(shí)間: 2016-4-15 22:05
只能給你刷波666

作者: 小女子 時(shí)間: 2016-4-30 13:56
看完了，卻沒看懂

作者: ssli 時(shí)間: 2016-8-5 00:40
寫的清楚明白

作者: zhuozz 時(shí)間: 2016-11-5 10:21
在實(shí)際的工程例如溫控，速度控制中。也是只用PI控制就可以嗎？

作者: yanhongqiuhe 時(shí)間: 2016-12-17 15:27
很好，謝謝樓主

作者: 925302604 時(shí)間: 2017-4-23 11:11
贊一個(gè)，慢慢理解

作者: DX1319003641 時(shí)間: 2017-5-19 10:41
為什么上面說(shuō)微分越大越好，但是下面的微分直接設(shè)置為零？？？？

作者: Daoist 時(shí)間: 2017-7-19 16:14
講的很清楚贊一個(gè)

作者: 啟暖愛人 時(shí)間: 2017-7-27 17:41
講的很清楚贊一個(gè),解決了我一直以來(lái)關(guān)于pid的疑惑謝謝樓主.

作者: 安茲烏爾恭 時(shí)間: 2017-7-31 15:37
多謝分享經(jīng)驗(yàn)

作者: linnyshow 時(shí)間: 2017-8-4 13:41
參考一下。。。

作者: 零度時(shí)空 時(shí)間: 2017-8-5 21:59

好帖！

作者: TIMEKILLER 時(shí)間: 2017-8-5 22:26
學(xué)習(xí)了，謝謝樓主！

作者: huangjiekaiming 時(shí)間: 2017-8-7 04:32
編程還是不會(huì)，傷心

作者: 中國(guó)紅 時(shí)間: 2017-9-12 10:31
怎么進(jìn)行參數(shù)的整定？對(duì)于實(shí)際工程項(xiàng)目來(lái)說(shuō)也是這樣的嗎？

作者: yeyuaihaozhe 時(shí)間: 2017-9-25 11:18
慢滿消化,謝謝

作者: 斬月1124 時(shí)間: 2017-11-2 13:49
看看能不能結(jié)合到我的安卓里面

作者: jian731019 時(shí)間: 2017-11-2 14:25
學(xué)習(xí)了，不光是在智能小車上，在溫度控制上PID也是一樣的道理！

作者: JACKLI 時(shí)間: 2018-3-31 17:41
學(xué)習(xí)了，51黑有你更精彩！！

作者: owlandauk 時(shí)間: 2018-8-10 10:33

謝謝啦

作者: 在跑道揮灑汗水 時(shí)間: 2018-9-21 13:32
贊一個(gè)

作者: 小楓z 時(shí)間: 2018-9-25 16:33
插個(gè)眼，下來(lái)慢慢理解

作者: haizeiwang123 時(shí)間: 2018-10-29 14:51
贊一個(gè)

作者: hf6 時(shí)間: 2018-12-18 09:30
這是我見過的把PID講解的最透徹，我要好好理解和學(xué)習(xí)

作者: mamahuhu121 時(shí)間: 2018-12-18 13:18
這就是理論與軟件的結(jié)合

作者: QWERTY19 時(shí)間: 2018-12-18 15:09

這就是理論與軟件的結(jié)合

作者: adada_x_w_x_ 時(shí)間: 2019-12-23 16:40
學(xué)習(xí)了，很有幫助

作者: weilexuexi12 時(shí)間: 2020-3-28 17:45
學(xué)習(xí)了，棒棒噠

作者: 3078 時(shí)間: 2020-7-23 11:24
講的清楚明白，謝謝，學(xué)到了

作者: 溫存723 時(shí)間: 2020-8-6 14:44
受益匪淺！！感謝分享 51黑有你更精彩

作者: 溫存723 時(shí)間: 2020-8-6 14:46
這個(gè)屬于增量式還是位置式呢

作者: daiya 時(shí)間: 2022-3-16 12:11
樓主好人一生平安！

作者: daiya 時(shí)間: 2022-3-16 12:11

溫存723 發(fā)表于 2020-8-6 14:46
這個(gè)屬于增量式還是位置式呢

當(dāng)然是增量式

作者: ceil 時(shí)間: 2022-5-6 23:09
這個(gè)文章太透徹了謝謝

作者: second_chan 時(shí)間: 2022-5-9 11:11

終于了解pid

作者: katv0718 時(shí)間: 2022-8-24 14:11
學(xué)習(xí)了，謝謝！PID很實(shí)用。

作者: dyx811 時(shí)間: 2022-8-27 13:48
學(xué)習(xí)了，很精湛！

作者: lihui2558 時(shí)間: 2022-8-29 08:50
輸出到電機(jī)兩端的電壓應(yīng)變?yōu)閁0+0.2*（800-1000）。從而達(dá)到了調(diào)節(jié)速度的目的。顯然比例P越大時(shí)，電機(jī)轉(zhuǎn)速回歸到輸入值的速度將更快，及調(diào)節(jié)靈敏度就越高。

作者: lihui2558 時(shí)間: 2022-8-29 08:52
輸出到電機(jī)兩端的電壓應(yīng)變?yōu)閁0+0.2*（800-1000）。從而達(dá)到了調(diào)節(jié)速度的目的。顯然比例P越大時(shí)，電機(jī)轉(zhuǎn)速回歸到輸入值的速度將更快，及調(diào)節(jié)靈敏度就越高。
p越大的話，電機(jī)兩端電壓變化越大，電機(jī)轉(zhuǎn)速回歸到輸入值的速度將更快？不太懂

作者: Curiosity.. 時(shí)間: 2022-10-9 13:44
學(xué)到了，可惜沒有早點(diǎn)刷到

作者: 紫色的云 時(shí)間: 2024-10-12 10:59

講的很清楚贊一個(gè),謝謝分享

作者: cy009 時(shí)間: 2024-10-13 12:14
PID的理論學(xué)了很多，希望有更多的實(shí)際應(yīng)用案例。

作者: j1ason 時(shí)間: 2025-3-4 13:51
很好，記錄一下

作者: 木子走走 時(shí)間: 2025-4-7 08:32
我看不懂都覺得很牛逼

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