PID,就是“比例(proportional)、积分(integral)、微分(derivative)”,是一种很常见的控制算法。
比如四轴飞行器,再比如平衡小车......还有汽车的定速巡航、3D打印机上的温度
就是类似于这种:需要将某一个物理量“保持稳定”的场合(比如维持平衡,稳定温度、转
比如,我想控制一个“热得快”,让一锅水的温度保持在50℃,这么简单的任务,为啥要用到微积分的理论呢
这不是so easy嘛~ 小于50度就让它加热,大于50度就断电,不就行了?几行代码用
没错~在要求不高的情况下,确实能这么干~ But!如果换一种说法,问题出在哪里了:
结果,发动机那边突然来了个100%全油门,嗡的一下,汽车急加速到了60km/h。
结果,吱...............哇............(乘客吐)
所以,在大多数场合中,用“开关量”来控制一个物理量,就显得最简单粗暴了。有时候,是无法保持稳定的。因为
而且,控制对象具有惯性。比如你将一个加热器拔掉,它的“余热”(即热惯性)可能还会使水温继续升高一小会。
要是当前温度比目标温度低得多,就让加热器“开足马力”加热,尽快让水温到达目标附近。
实际写程序时,就让偏差(目标减去当前)与调节装置的“调节力度”,建立一个一次函数的关系,就能轻松实现最基本的“比例”控制了~
要是你正在制作一个平衡车,有了P的作用,你会发现,平衡车在平衡角度附近来回“狂抖”,比较难稳住。
刚才我们有了P的作用。你显而易见,只有P好像不能让平衡车站起来,水温也控制得晃晃悠悠,好像总系统不是特别稳定,总是在“抖动”。
你心里设想一个弹簧:现在在平衡位置上。拉它一下,然后松手。这时它会震荡起来。因为阻力很小,它可能会震荡很久,才会重新停在平衡位置。
请想象一下:要是把上图所示的系统浸没在水里,同样拉它一下 :这种情况下,重新停在平衡位置的时间就短得多。
我们需要一个控制作用,让被控制的物理量的“变化速度”趋于0,即类似于“阻尼”的作用。
因为,当比较接近目标时,P的控制作用就比较小了。越接近目标,P的作用越温柔。有很多内在的或者外部的因素,使控制量发生小范围的摆动。
D的作用就是让物理量的速度趋于0,只要何时,这个量具有了速度,D就向相反的方向用力,尽力刹住这个变化。
如果是平衡小车,加上P和D两种控制作用,如果参数调节合适,它应该能站起来了~欢呼吧
等等,PID三兄弟好像还有一位。看起来PD就可以让物理量保持稳定,那还要I干嘛?
还是以热水为例。假如有个人把我们的加热装置带到了非常冷的地方,开始烧水了。需要烧到50℃。
在P的作用下,水温慢慢升高。直到升高到45℃时,他发现了一个不好的事情:天气太冷,水散热的速度,和P控制的加热的速度相等了。
作为一个人,根据常识,我们大家都知道,应该进一步增加加热的功率。可是增加多少该如何计算呢?
设置一个积分量。只要偏差存在,就不断地对偏差进行积分(累加),并反应在调节力度上。
这样一来,即使45℃和50℃相差不太大,但是跟着时间的推移,只要没达到目标温度,这个积分量就持续不断的增加。系统就会慢慢意识到:还没有到达目标温度,该增加功率啦!
到了目标温度后,假设温度没有波动,积分值就不会再变动。这时,加热功率仍然等于散热功率。但是,温度是稳稳的50℃。
所以,I的作用就是,减小静态情况下的误差,让受控物理量尽可能接近目标值。
I在使用时还有个问题:需要设定积分限制。防止在刚开始加热时,就把积分量积得太大,难以控制。
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过程中对只有P控制会出现稳态误差这样的一个问题很疑惑,但是在网上没找到关于稳态误差的解释,只是说了有稳态误差,没有说稳态误差
我们电脑、手机的配置,都会提到CPU,朋友也会提醒注意下CPU。那么CPU
在对无人机,平衡车,智能车,倒立摆的学习过程中,我们大家可以常常听到一个很常见的词-
什么?相信不少同学在学习自动控制原理的时候,接触最多的是:直接对传递函数做多元化的分析,比如研
指的是Proportion-Integral-Differential。翻译成中文是比例P-积分I-微分D。记住两句线、
,就是“比例(proportional)、积分(integral)、微分(derivative)”,是一种很常见的控制算法。
,就是比例(proportional)、积分(integral)、微分(differential),是一种很常见的控制算法。在工程实际中,应用最为广泛的调节器控制
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的英文全称为“ProcessIdentifier”,它属于电工电子类技术术语,是比例、积分、微分的简称。
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