在现实控制中,被控系统并非是线性时不变的,往往需要动态调整PID的参数,而模糊控制正好能够满足这一需求,所以在接下来的这一节我们将讨论模糊PID控制器的相关问题.模糊PID控制器是将模糊算法与PID控制参数的自整定相结合的一种控制算法.可以说是模糊算法在PID参数整定上的应用. 1.模糊算法的原理 模糊算法是一种基于智能推理的算法,虽然称之为模糊算法其实并不模糊,实际上是一种逐步求精的思想.一个模糊控制器主要是由模糊化,模糊推理机和精确化三个功能模块和知识库(包括数据库和规则库)构成的.在此我们

模糊控制系统的构成与与常规的反馈控制系统的主要区别在于控制器主要是由模糊化,模糊推理机和精确化三个功能模块和知识库(包括数据库和规则库)构成的.具体实现过程如下所示: (1)预处理: 输入数据往往是通过测量设备测量得到的一个具体数据,预处理就是在它们进入控制器前对这些数据进行分类,或性质程度的定义.预处理过程也是量化过程,它是在离散空间中把输入数据划分为若干个数字级别.例如,假设一个反馈误差为 4.5,误差空间是(-5,-4…4,5),量化器会使它靠近离它最近的级别,四舍五入到 5.称量化器量化

本节是PID控制算法的C语言实现系列的最后一节,前面8节中,已经分别从PID的实现到深入的过程进行了一个简要的讲解,从前面的讲解中不难看出,PID的控制思想非常简单,其主要问题点和难点在于比例.积分.微分环节上的参数整定过程,对于执行器控制模型确定或者控制模型简单的系统而言,参数的整定可以通过计算获得,对于一般精度要求不是很高的执行器系统,可以采用拼凑的方法进行实验型的整定. 然而,在实际的控制系统中,线性系统毕竟是少数,大部分的系统属于非线性系统,或者说是系统模型不确定的系统,如果控制精度要求

上面一篇文章讲了一下PID算法中的三个常量大致的在PID算法中起的一个作用,但在实际的使用中,究竟应该如何调节(或者用更加专业的话说是整定)PID控制算法的三个.首先可以将KP,KI,KD三个常量全部设为一,观察一下系统的调节情况是不是过快.大致确定输出控制量的结果需要右移多少位来做最终的控制量.然后将KI,KD设为0,KP从0一直逐渐增加试探,直到被控制量有一定超调,且有一定的小震荡.此时kp算调节到差不多了.我们可以继续调节Ki,通过增大Ki使被控制量最终平稳下来的值尽可能是我们设定的值.积

这几天一直在考虑如何能够把这一节的内容说清楚,对于PID而言应用并没有多大难度,按照基本的算法设计思路和成熟的参数整定方法,就算是没有经过特殊训练和培训的人,也能够在较短的时间内容学会使用PID算法.可问题是,如何能够透彻的理解PID算法,从而能够根据实际的情况设计出优秀的算法呢. 通过讲述公式和基本原理肯定是最能说明问题的,可是这样的话怕是犯了“专家”的错误了.对于门槛比较低的技术人员来讲,依然不能透彻理解.可是说的入耳了,能不能透彻说明也是一个问题,所以斟酌了几天,整理了一下思路才开始完成P

闲话: 作为一个控制专业的学生,说起PID,真是让我又爱又恨.甚至有时候会觉得我可能这辈子都学不会pid了,但是经过一段时间的反复琢磨,pid也不是很复杂.所以在看懂pid的基础上,写下这篇文章,方便学习和交流. ============================================================================= PID控制器是工业过程控制中广泛采用的一种控制器,其中,P.I.D分别为比例(Proportion).积分(Integral).微

1.原理 这种控制必须精确地确定对象模型,首先将操作人员(专家)长期实践积累的经验知识用控制规则模型化,然后运用推理便可对PID参数实现最佳调整. 自适应模糊PID控制器以误差e和误差变化ec作为输入,可以满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求.利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改,便构成了自适应模糊PID控制器,其结构如图4-17所示. 离散PID控制算法为: 式中, k为采样序号,T 为采样时间. PID参数模糊自整定是找出PID三个参数 Kp, Ki, Kd 与e和ec之间的模

在PID控制算法的C语言实现九中,文章已经对模糊PID的实质做了一个简要说明.本来打算等到完成毕业设计,工作稳定了再着力完成剩下的部分.鉴于网友的要求和信任,抽出时间来,对模糊PID做一个较为详细的论述,这里我不打算做出仿真程序了,但就基本概念和思路进行一下说明,相信有C语言基础的朋友可以通过这些介绍性的文字自行实现.这篇文章主要说明一下模糊算法的含义和原理. 实际上模糊算法属于智能算法,智能算法也可以叫非模型算法,也就是说,当我们对于系统的模型认识不是很深刻,或者说客观的原因导致我们无法对系统

电赛训练了大半个暑假,人渐渐开始进入到了疲倦期.既然这样那就好好休息下自己也好吧. 休息也不能光休息,乘机把平常写过的一些东西好好整理也好. 从第一次训练开始我们就接触到了一个新的名词——PID控制理论.接触这个理论时间还是挺早的.大二某天晚上与学长“促膝交谈”时他就有跟我提起过这个算法.当初他给我说的一个应用的场合就是在智能小车两个轮子速度的控制上,通过pid使得两个轮子的速度尽可能接近相等.那个时候就感觉很纠结,速度控制直接左边慢一点就给左边加速,反之给右边加速.但真正当第一个题目(恒温水壶

参考: PID控制器开发笔 浅谈位置式PID 专家PID控制在快速系统中的仿真及应用(这篇了论文介绍的积分分离PID.专家PID(脚本实现和simulink实现)很详细) PID控制算法的C语言实现一 PID算法原理 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

原创文章,欢迎转载,转载请注明出处 这篇文章主要介绍我对PID的理解,以及选择PID算法的过程. 一 PID的理解和学习过程 二 飞控的PID效果 先上个飞控PID的响应的视频:介绍在后面 地址:http://v.youku.com/v_show/id_XNzYxMTI1NzA4.html 一 PID的理解和学习过程 什么是PID呢?查维基百科可以知道: PID是以它的三种纠正算法而命名的.这三种算法都是用加法调整被控制的数值,其输入为误差值(设定值减去测量值后的结果)或是由误差值衍生的信号.这

给四轴调了好久的PID,总算是调好了,现分享PID参数整定的心得给大家,还请大家喷的时候手下留情. 首先说明一下,这篇文章的主旨并不是直接教你怎么调,而是告诉你这么调有什么道理,还要告诉大家为什么'只'使用PID的四轴会在飞行中震荡,告诉大家为什么光使用PID并不能实现对四轴姿态'足够好'的控制.文章中还是涉及了不少自控原理和其他控制相关的姿势,没有一点底子的话确实会看着很困惑(不然那么些人花好几年学控制还有什么意义?).如果你只想知道结论的话,直接看文章开头和结尾部分就好了(作者也支持大家这么

PID应用详解 阅读目录 1.PID介绍及原理2.常用四轴的两种PID算法讲解(单环PID.串级PID)3.常用PID算法的C语言实现5.常用的四轴飞行器PID算法 PID介绍及原理 PID介绍 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,也是最经典的算法. 现在已经演变出很多智能的算法,如蚁群,神经网络等,感兴趣可以看一下刘金琨老师的<先进pid控制> PID算法的一般形式: 通过误差信号控制被控量,而控制器本身就是比例.积分.微分三个环节的加和.这里我们规定

PID调节系统PID功能由PID调节器或DCS系统内部功能程序模块实现,了解与PID调节相关的一些基本概念,有助于PID入门新手快速熟悉调节器应用,在自动调节系统中成功整定PID参数.1.被调量被调量就是反映被调对象的实际波动的量值.被调量是经常变化的. 2.设定值PID调节器设定值就是人们期待被调量需要达到的值.设定值可以是固定的,也可以是变化的. 3.控制输出    控制输出指PID调节器根据被调量的变化情况运算之后发出的让外部执行结构按照它的要求动作的指令.在PID调节器和执行机构之间还会

--------------------- 本文来自 csu_zipple 的CSDN 博客 ,全文地址请点击:https://blog.csdn.net/csu_passer/article/details/78406702?utm_source=copy 原文标题:  CSS3实现模糊背景的三种效果 使用属性: filter:(2px) 普通背景模糊 为了美观不能使背景前的文字模糊,而filter属性会使这整个div的后代并且还会出现白边.也就是说无法达到这个效果.怎么办呢?我们可以使用伪元

一.开篇 慢慢的.慢慢的.慢慢的就快要到飞控的主要部分了,飞控飞控就是所谓的飞行控制呗,一个是姿态解算一个是姿态控制,解算是解算,控制是控制,各自负责各自的任务.我也不懂.还在学习中~~~~ 近期看姿态预计部分看的太累了,明显发现基础知识太薄弱,什么欧拉角.DCM.四元数.gyro误差.矫正.正交化等各个概念.然后就是各种转换公式.接下来结合代码介绍一些主要的东西.太深入的还不了解~~~ 一定要多看论文啊,英文版的论文(也没有中文的.国人的悲哀啊).尽管看着头疼,看是看完了以后就会发现很多不了解

你是否经历过一个人独自摸索前进磕磕碰碰最终体无完肤,然后将胜利的旗帜插到山顶的时刻,如果有,本文也许能帮你在调试FOC电流环的时候给你带来一些帮助和思路. 如果本文帮到了您,请帮忙点个赞

原创博客:转载请表明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ 前提: 1.拥有一台能够采用手动或者自动移动的机器人移动平台. 2.在电机端需要安装高分辨率的霍尔编码器. 3.在终端控制板上有基本的电机PWM控制,PID电机补偿调速.编码器输入捕获,串口数据收发的驱动. 以下是我的机器人: 控制思路如下: 1.电机驱动板获取编码器的数据通过CAN总线透传给地盘主控.地盘主控解析编码器的数据计算出X方向上的线速度和Z轴上的角速度,通过串口上传到ubuntuPC机上.

1.打开模糊控制工具箱,编辑输入输出变量的隶属度函数和模糊控制规则,如下图所示,导出为fuzzy_control.fis文件. 2.打开Simulink模块,建立下图所示的系统框图,两输入,一输出,处理模块是Fuzzy Logic Controller with Ruleviewer(或者Fuzzy Logic Controller). 3.在MATLAB窗口命令下输入fuzzy=readfis(‘fuzzy_control’)将之前建立的模糊控制器加载到工作空间,将Simulink中模糊控制模

第一章:走进Linux 1.简述它的发展历史,列举几种代表性的发行版 Linux之前是Unix,由于Unix收费昂贵,so,Richard Stallman 发起了开发自由软件的运动,并成立了自由软件基金会(Free Software Foundation,FSF)和GNU 项目和协议GPL(是GNU General Public License).之后一个大学的教授(名字为AndrewTanenbaum,谭邦宁)的Minix.经过对minix改造,芬兰赫尔辛基大学的一位计算机系名为Linus