这是PID的标准形式包括比例/积分/微分三部分,e为偏差

下面我们分析三个环节的作用,设:当前系统状态A,目标状态B, e=B-A,初始状态e>0

(以下是个人的理解,欢迎读者评论)

1 比例环节P

e越大u越大,当A近似B时,e非常小,u也非常小,现实系统的u除了要满足自身系统的需求,还要分担给克服磨擦,空气阻力等等,因此最终A总是和B差一点,这个很小的u用在克服阻碍上了(它会存在一个小误差)

2 微分环节d

此环节就是e的斜率,A在趋近B的过程中e的值始终为正,但e的斜率为负,它不希望e变化,当A稳定在恒定值时,e的斜率为零,它也就失去作用(但它无法消除误差)

3 积分环节i

我们一直都知道,积分的数学意义就是求函数与坐标轴围成的面积(这里是指A与目标B围成的面积),它希望面积为零,当比例环节造成的误差存在时(此时A<B),它就会发挥作用,直到围成的面积和为零(它可以消除误差)

这是编程中u的计算方法

u(i) = Kp * (x_last - x(i)) +

      Ki * (x_last - 2 * x(i - 1) + x(i - 2)) +

      Kd * x_last

u为控制量,x_last为目标值。x(i)为当前值

下面是matlab编程实例:

已知:A= [-2 -1;1 0] , B = [1 ; 0],现用P控制器来控制这个系统(搞清楚P控制,积分微分内容也是如法炮制)

matlab脚本如下:

A = [-2 -1;

1 0];

B = [1;0];

C = [0 0];

D = 0;

sys = ss(A,B,C,D);%组成空间量

sys1 = c2d(sys,0.1);%转为离散,采样时间0.1s

x = [1;0];%系统初始状态

x_last = [0;0];%我们期望的最终目标

Kp = [0.001 0.001];%系数不能太大,这里Kp是1*2的

%Ki.......

%Kd........

%下面开始进行P控制

for i = 1:100

  u = Kp * (x_last - x(:,i));%u控制器算出的控制量

  x(:,i+1) = sys1(1,1).A * x(:,i) + sys1(1,1).B * u;%为了保证矩阵维度一致,u必须是1*1的,所以Kp需要是1*2的

end

到此程序结束,在这要注意几点:

1 一定要注意矩阵维度问题,维度很容易出错;

2 循环时要保证每个状态都能被循环到;

3     注意系数不能太大,有时候调试半天也不知道是怎么回事,其实就是系数太大导致u大的离谱;

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