一.PID控制算法 PID是比例.积分.微分的简称,PID控制的难点不是编程,而是控制器的参数整定.参数整定的关键是正确地理解各参数的物理意义,PID 控制的原理可以用人对炉温的手动控制来理解.阅读本文不需要高深的数学知识. 注:整个控制流程是PID控制器函数与被控对象的传递函数.一个负反馈结合完成的,在保证被控对象的传递函数与负反馈结合的闭环系统能够达 到稳态的前提下(可以采用阶跃信号实验来测试),在前面加上PID控制器,能够很好地实现快速.准确的调节系统,达到预期值. PID的简介如下: 1

PID调节器参数整定方法很多,常见的工程整定方法有临界比例度法.衰减曲线法和经验法.云润仪表以图文形式分别介绍调节器参数整定方法. 临界比例度法一个调节系统,在阶跃干扰作用下,出现既不发散也不衰减的等幅震荡过程,此过程成为等幅振荡过程,如下图所示.此时调节器的比例度为临界比例度δk,被调参数的工作周期为为临界周期Tk. 临界比例度法整定PID参数步骤1.将调节器积分时间设定为无穷大.微分时间设定为零(即Ti＝∞,Td＝0),比例度适当取值,调节系统按纯比例作用投入.稳定后,适当减小比例度,在外界

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参数整定方法很多,常见的工程整定方法有临界比例度法.衰减曲线法和经验法.云南昌晖仪表制造有限公司以图文形式介绍以临界比例度法和衰减曲线法整定调节器PID参数方法.临界比例度法一个调节系统,在阶跃干扰作用下,出现既不发散也不衰减的等幅震荡过程,此过程成为等幅振荡过程,如下图所示.此时PID调节器的比例度为临界比例度δk,被调参数的工作周期为为临界周期Tk. 临界比例度法整定PID参数步骤临界比例度法整定PID参数具体操作如下:1.被控系统稳定后,把PID调节器的积分时间放到最大,微分时间放到

//增量式PID float IncPIDCalc(PID_Typedef* PIDx,float SetValue,float MeaValue)//err»ý·Ö·ÖÀë³£Êý { PIDx->Error = SetValue - MeaValue; PIDx->PWM_Inc = (PIDx->P * (PIDx->Error - PIDx->PreError)) \ + (PIDx->I * PIDx->Error) \ + (PIDx->D *

最近看到了Brett Beauregard发表的有关PID的系列文章,感觉对于理解PID算法很有帮助,于是将系列文章翻译过来!在自我提高的过程中,也希望对同道中人有所帮助.作者Brett Beauregard的原文网址:http://brettbeauregard.com/blog/2012/01/arduino-pid-autotune-library/ 最后,我发布了一个Autotune库来补充Arduino PID库.当我发布当前版本的PID库时,我发布了一系列异常广泛的帖子,让人们对里面

摘要 运动底盘是移动机器人的重要组成部分,不像激光雷达.IMU.麦克风.音响.摄像头这些通用部件可以直接买到,很难买到通用的底盘.一方面是因为底盘的尺寸结构和参数是要与具体机器人匹配的:另一方面是因为底盘包含软硬件整套解决方案,是很多机器人公司的核心技术,一般不会随便公开.出于强烈的求知欲与学习热情,我想自己DIY一整套两轮差分底盘,并且将完整的设计过程公开出去供大家学习.说干就干,本章节主要内容: 1.stm32主控硬件设计 2.stm32主控软件设计 3.底盘通信协议 4.底盘ROS驱动开发

转自->这里 PID是比例.积分.微分的简称,PID控制的难点不是编程,而是控制器的参数整定.参数整定的关键是正确地理解各参数的物理意义,PID控制的原理可以用人对炉温的手动控制来理解.阅读本文不需要高深的数学知识. 1．比例控制 有经验的操作人员手动控制电加热炉的炉温,可以获得非常好的控制品质,PID控制与人工控制的控制策略有很多相似的地方. 下面介绍操作人员怎样用比例控制的思想来手动控制电加热炉的炉温.假设用热电偶检测炉温,用数字仪表显示温度值.在控制过程中,操作人员用眼睛读取炉温,并与炉温

1.研究背景 随着电子技术.信息技术和自动控制理论技术的完善与发展,近来微型处理器在控制方面的应用也越来越多.随之逐渐渗透到我们生活的各个领域.如导弹导航装置,飞机上仪表的控制,网络通讯与数据传输,工业自动化中的实时控制和数据处理,以及广泛使用的各类智能IC卡,轿车的安全保障系统,录像机.摄像机.全自动洗衣机的控制,以及程控玩具等等,所有这些都离不开单片机.加上其体积小.功耗低.控制功能强.扩展灵活.微型化和使用方便等优点,使之广泛应用于仪器仪表中,并结合不同类型的传感器,实现诸如电压.功率.频

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

这是学习PID时的理解,做个笔记! 一:首选,说一下一些基本概念,为了更好理解. PID:就是对输入偏差进行比例积分微分运算,运算的叠加结果去控制执行机构. P(proportion):比例,就是对输入偏差乘以一个系数. I(integration):积分,就是对输入偏差进行积分运算. D(differentiation):微分,就是对输入偏差进行微分运算. 动态偏差:在调节过程中,被调量和设定值之间的偏差随时间改变,任意时刻两者之间的偏差叫做动态偏差,简称动差. 静态偏差:调节趋于稳定之后,被

(O)关于程序BUG说明,看最后面的红色字体,视频和源代码中都没有说明 (一)PID控制算法(P:比例 I:积分 D:微分) (二)首先先说明原理,使用的是数字PID算法,模拟PID算法在计算机这样的系统中是不能够直接使用的,数字PID算法又分为位置式PID控制算法和增量式PID控制算法,那么下面从原理上说明这两种算法 (三)原理分析如图 (四)从上面图中我们可以得到定义 定义变量 用户设定值: SV 当前值(实际值): PV 偏差: E = SV - PV (五)如果我们在一段时间内就从传感器

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

参考资料: https://blog.csdn.net/nemol1990/article/details/45131603 https://blog.csdn.net/qq_27114397/article/details/53378941 https://blog.csdn.net/sunnyxiaohu/article/details/50601577 http://forum.eepw.com.cn/thread/259834/1 常用四轴的两种PID算法讲解(单环PID.串级PID)

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

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

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

使用控制系统(PID)控制被控对象 PID控制的三要素:控制器,被控对象,反馈器.控制器就是一个数学模型,就PID来说,等同于PID算法.是对反馈量的一个处理与输出.通俗的说就是对于每个被控的量,我的输出量通过什么函数式算出,或者说,我如何描述我的输出量.现在我给定一个描述性的传递函数.从数学角度来看:它的自变量是反馈值,当这个函数的对应关系确定了之后,输出量就是个定值了.我的希望是:这个描述函数是一个透明的空箱——它既能反映系统外部特性,又可以看到其内部结构. 就拿比赛来说:假设我现在要构建这

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

PID教程 介绍 本教程将向您展示了比例每一个比例项 (P)的特点,积分项(I)和微分项 (D) 控制,以及怎样使用它们来获得所需的响应.在本教程中,我们会考虑下面单位反馈系统: Plant[被控对象]:被控制的系统 Controller[控制器]:为被控对象提供刺激;目的是控制整个系统的行为 三个控制系数 PID控制器的传递函数例如以下所看到的: · Kp =比例控制參数 · KI =积分控制參数 · Kd =微分控制參数 首先,让我们来看看怎样在一个PID控制器的闭环使用上述系统的工作原理图