1. 利用S函数模块进行环路仿真 将PI 写成 截止频率的表示形式 Kp* (Ti*s+1)/Ti*s  ,  这里Kp = 20,  Ti = 0.0001  ,  写入仿真模型参数框 仿真结果: 2. 利用Z 函数模块来进行仿真模型搭建 首先利用matlab 的c2d 函数对 S 传递函数进行离散化处理 得到z 函数如下 所以仿真模型参数如下: 仿真结果:发现实际电流平均值高于参考值,而离散后的反馈值却是完全跟踪参考值,什么原因? 应该是数字环路采样速率 和 开关频率一样导致,采样速率不足导

1.  利用PI 模块仿真BUCK 电路电流环 在调制通道上未加入延迟环节时,无论KP, KI 参数如何调整系统都是稳定的 仿真结果: 在调制通道上引入 一个开关周期的延迟 系统出现明显的震荡情况,说明数字系统 一个差拍的控制特性,导致相位裕量减少,系统容易不稳定 存在一个1.5K 的等幅度震荡 利用交流扫频功能得到 闭环波特图,可见在穿越频率处(1.5KHZ),相位裕量几乎为0,所以出现1.5KHZ的等幅度震荡 此时若将kp 从20 降低到4, 可见在穿越频率处 相位大于 -180, 系统勉强

文:铁乐与猫 系统:CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) 注:我这里为测试和实验方便,ELK整套都装在同一台服务器环境中了,生产环境的话,可以分开搭建在不同的服务器上,只要能互相联通. 相关部署环境 E:ElasticSearch-6.1.3 L:Logstash-6.1.3 K:Kibana-6.1.3 x-pack: X-Pack-6.1.3 JDK: openjdk1.8.0_141 node.js: v6.12.3 npm: 3.10.10 grunt

我们小组在开发的时候, 承诺了前后端分离, 那么就要求前端和后端需要分开搭建. 不能同时放在一个工程项目中. 大致的思路是开启两个Tomcat, 一个跑前端页面, 一个跑后端程序. 1. idea打开后端项目 2. File->Project Structure->artifacts->添加war包 3.在前端文件夹的js文件夹里创建config.js文件,配置url请求配置项: /*所有请求url配置项*/ (function () { window.BM_CONFIG = { BMu

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

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控制器表达式为: \[ u(t) = K_pe(t) + K_i\int_0^t e(\tau)d\tau + K_d\frac{de(t)}{dt} \] 离散化: 令 $ t = nT,~T$为采样周期.可得: \[ e(t) = e(nT) \\\\ \int_0^t e(\tau)d\tau = \sum_{i=0}^{n-1} e(iT) \\\\ \frac{de(t)}{dt} = \frac{e(nT)-e[(n-1)T]}{T} \] 因为\(T\)是固定的,不妨设为1,

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

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

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

源:增量式PID的stm32实现,整定过程 首先说说增量式PID的公式,这个关系到MCU算法公式的书写,实际上两个公式的写法是同一个公式变换来得,不同的是系数的差异. 资料上比较多的是: 还有一种是: 感觉第二种的Kp Ki Kd比较清楚,更好理解,下面介绍的就以第二种来吧.(比例.积分.微分三个环节的作用这里就详细展开,百度会有很多) 硬件部分: 控制系统的控制对象是4个空心杯直流电机,电机带光电编码器,可以反馈转速大小的波形.电机驱动模块是普通的L298N模块. 芯片型号,STM32F103

题目大意 给你 \(n,m\),求 \[ \sum_{i=1}^n\sum_{x_1,x_2,\ldots,x_m=1}^i\operatorname{lcm}(\gcd(i,x_1),\gcd(i,x_2),\ldots,\gcd(i,x_m)) \] 对 \({10}^9+7\) 取模. \(nm\leq {10}^9\) 题解 先推一下式子: \[ ans=\sum_{i=1}^n\sum_{x_1,x_2,\ldots,x_m=1}^i\operatorname{lcm}(\gcd(i,

%PID Controller clear all; close all; ts=0.001; %采样时间=0.001s  sys=tf(,]); %建立被控对象传递函数 dsys=c2d(sys,ts,'z'); %把传递函数离散化 [num,den]=tfdata(dsys,'v'); % 离散化后提取分子.分母 u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0; %输入向量 的初始状态 y_1=0.0;y_2=0.0;y_3=0.0; %输出的初始状态 x=[,,]'; %PID的3个参数K

PID算法简单剖析如下: 1.首先我们来看一下PID系统的基本组成模块: 如图所示,图中相关参数的表示如下: r(t):系统实际上需要的输出值,这是一个标准值,在我们设定了之后让这个系统去逼近的一个值(随时间变化的原因是,我们对系统的需求不同才会改变!) y(t):系统当前的输出值,这个值应该需要趋近于我们设定的值,当我们没有增加PID控制模块之前,它是由被控对象通过r(t)输入直接产生的. e(t):系统由于某些扰动,导致的系统产生的偏差,实际输出的值和想要设定的初始值r(t)的差值. u(t

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

<?xml version="1.0"?> <!-- Author: 南水之源 Date: 1 January 2019 Function: A-320 autopilot test file Note: this file represents a test only of the new autopilot setup in JSBSim. The same components used in the FCS can also be used in the au

jsbsim的脚本文件分为几大类: 1.系统脚本: systems  包含通用飞机各部分功能模块组件以及自动飞行控件:Autopilot.xml  和 自动飞行的算法控件:GNCUtilities.xml 2.引擎脚本: engine:包含各个飞机的发动机控件 3.飞机脚本: aircraft:包含各个飞机的控件.输入输出.初始化参数 4.控制脚本: scripts:一次飞行模拟的全过程 现在来分析一次自动驾驶飞行所使用的部分脚本,以及脚本中的参数意义. 分析:C172的自动驾驶飞行 在脚本文件

说到PID算法,想必大部人并不陌生,PID算法在很多方面都有重要应用,比如电机的速度控制,恒温槽的温度控制,四轴飞行器的平衡控制等等,作为闭环控制系统中的一种重要算法,其优点和可实现性都成为人们的首选.下面简单来讲解一下PID算法: 首先PID算法是有比例,积分,微分三部分组成,先说下比例部分,所谓比例部分,就是呈线性关系,举个例子,一个电热丝加热水,开始的时候温度很低,离50℃很大,这时应该加大功率,离目标温度越大,其功率应该越大,反之越小,这就是比例部分. 乍一看,既然比例部分已经可以控制温

版本1 云台+无人机 https://en.wikipedia.org/wiki/PID_controller https://github.com/tekdemo/MiniPID 详细讲解 PIDController.h #ifndef _POSITION_CONTROLLER_H #define _POSITION_CONTROLLER_H //#include "RefPoint.h" #include <iostream> #include <vector&g

调节/测量放大电路电路图:PID控制电路图 如图是PlD控制电路,即比例(P).积分(I).微分(D)控制电路. A1构成的比例电路与环路增益有关,调节RP1,可使反相器的增益在0·5一∞范围内变化; A2是积分电路,积分时间常数可在22一426S范围内变化; A3是微分电路,时间常数由Cl(Rl+R(RP3))决定; A4将比例.积分.微分各电路输出倒相后合成为U. Controller Circuit This circuit is the basis of a temperature co

形象解释PID算法 小明接到这样一个任务: 有一个水缸点漏水(而且漏水的速度还不一定固定不变),要求水面高度维持在某个位置,一旦发现水面高度低于要求位置,就要往水缸里加水. 小明接到任务后就一直守在水缸旁边,时间长就觉得无聊,就跑到房里看小说了,每30分钟来检查一次水面高度.水漏得太快,每次小明来检查时,水都快漏完了,离要求的高度相差很远,小明改为每3分钟来检查一次,结果每次来水都没怎么漏,不需要加水,来得太频繁做的是无用功.几次试验后,确定每10分钟来检查一次.这个检查时间就称为采样周期. 开