PID算法原理及调整规律

PID算法原理及调整规律
PID算法原理及调整规律

PID算法原理及调整规律

一、PID算法简介

在智能车竞赛中,要想让智能车根据赛道的不断变化灵活的行进,PID算法的采用很有意义。

首先必须明确PID算法是基于反馈的。一般情况下,这个反馈就是速度传感器返回给单片机当前电机的转速。简单的说,就是用这个反馈跟预设值进行比较,如果转速偏大,就减小电机两端的电压;相反,则增加电机两端的电压。

顾名思义,P指是比例(Proportion),I指是积分(Integral),D指微分(Differential)。在电机调速系统中,输入信号为正,要求电机正转时,反馈信号也为正(PID算法时,误差=输入-反馈),同时电机转速越高,反馈信号越大。要想搞懂PID算法的原理,首先必须先明白P,I,D各自的含义及控制规律:

2 比例P:比例项部分其实就是对预设值和反馈值差值的发大倍数。举个例子,假如原来电机两端的电压为U0,比例P为0.2,输入值是800,而反馈值是1000,那么输出到电机两端的电压应变为U0+0.2*(800-1000)。从而达到了调节速度的目的。显然比例P越大时,电机转速回归到输入值的速度将更快,及调节灵敏度就越高。从而,加大P值,可以减少从非稳态到稳态的时间。但是同时也可能造成电机转速在预设值附近振荡的情形,所以又引入积分I解决此问题。

2 积分I:顾名思义,积分项部分其实就是对预设值和反馈值之间的差值在时间上进行累加。当差值不是很大时,为了不引起振荡。可以先让电机按原转速继续运行。当时要将这个差值用积分项累加。当这个和累加到一定值时,再一次性进行处理。从而避免了振荡现象的发生。可见,积分项的调节存在明显的滞后。而且I值越大,滞后效果越明显。

2 微分D:微分项部分其实就是求电机转速的变化率。也就是前后两次差值的差而已。也就是说,微分项是根据差值变化的速率,提前给出一个相应的调节动作。可见微分项的调节是超前的。并且D值越大,超前作用越明显。可以在一定程度上缓冲振荡。比例项的作用仅是放大误差的幅值,而目前需要增加的是“微分项”,它能预测误差变化的趋势,这样,具有比例+微分的控制器,就能够提前使抑制误差的控制作用等于零,甚至为负值,从而避免了被控量的严重超调。

二、参数调整一般规则

由各个参数的控制规律可知,比例P使反应变快,微分D使反应提前,积分I使反应滞后。在一定范围内,P,D值越大,调节的效果越好。各个参数的调节原则如下:

PID调试一般原则

a. 在输出不振荡时,增大比例增益P。

b. 在输出不振荡时,减小积分时间常数Ti。

c. 输出不振荡时,增大微分时间常数Td。

三、参数调整一般步骤

a.确定比例增益P

确定比例增益P 时,首先去掉PID的积分项和微分项,一般是令Ti=0、Td=0,PID为纯比例调节。输入设定为系统允许的最大值的60%~70%,由0逐渐加大比例增益P,直至系统出现振荡;再反过来,从此时的比例增益P逐渐减小,直至系统振荡消失,记录此时的比例增益P,设定PID的比例增益P为当前值的60%~70%。比例增益P调试完成。

b.确定积分时间常数Ti

比例增益P确定后,设定一个较大的积分时间常数Ti的初值,然后逐渐减小Ti,直至系统出现振荡,之后在反过来,逐渐加大Ti,直至系统振荡消失。记录此时的Ti,设定PID的积分时间常数Ti为当前值的150%~180%。积分时间常数Ti调试完成。

c.确定积分时间常数Td

积分时间常数Td一般不用设定,为0即可。若要设定,与确定P和Ti的方法相同,取不振荡时的30%。

d.系统空载、带载联调,再对PID参数进行微调,直至满足要求

找三个以上PID算法应用实例,结合实例明确参数调试的方法以及参数的意义,同时给小组成员做介绍

一、PID算法:

比例、积分、微分控制,简称PID控制,又称PID调节;

二、应用环境:

当被控对象的结构和参数不能完全掌握,或得不到精确的数学模型时,控制理论的其它技术难以采用时,系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定;(由于赛道的参数事先未知,所以只能根据实时采集到的赛道数据控制小车沿着赛道行进)

三、PID算法应用实例

四、参数调整

PID控制器参数选择的方法很多,例如试凑法、临界比例度法、扩充临界比例度法等。但是,对于PID控制而言,参数的选择始终是一件非常烦杂的工作,需要经过不断的调整才能得到较为满意的控制效果。依据经验,一般PID参数确定的步骤如下:

(1)确定比例系数Kp

确定比例系数Kp时,首先去掉PID的积分项和微分项,可以令Ti=0、Td=0,使之成为纯比例调节。输入设定为系统允许输出最大值的60%~70%,比例系数Kp由0开始逐渐增大,直至系统出现振荡;再反过来,从此时的比例系数Kp逐渐减小,直至系统振荡消失。记录此时的比例系数Kp,设定PID的比例系数Kp为当前值的60%~70%。

(2)确定积分时间常数Ti

比例系数Kp确定之后,设定一个较大的积分时间常数Ti,然后逐渐减小Ti,直至系统出现振荡,然后再反过来,逐渐增大Ti,直至系统振荡消失。记录此时的Ti,设定PID的积分时间常数Ti为当前值的150%~180%。

(3) 确定微分时间常数Td

微分时间常数Td一般不用设定,为0即可,此时PID调节转换为PI调节。如果需要设定,则与确定Kp的方法相同,取不振荡时其值的30%。

(4) 系统空载、带载联调

对PID参数进行微调,直到满足性能要求。

PID代码

//定义变量

float Kp; //PI调节的比例常数

float Ti; //PI调节的积分常数

float T; //采样周期

float ek; //偏差e[k]

float ek1; //偏差e[k-1]

float ek2; //偏差e[k-2]

float uk; //u[k]

signed int uk1; //对u[k]四舍五入取整

signed int adjust; //调节器输出调整量

//变量初始化

Kp=4;

Ti=0.005;

T=0.001;

// Ki=KpT/Ti=0.8,微分系数Kd=KpTd/T=0.8,Td=0.0002,根据实验调得的结果确定这些参数

ek=0;

ek1=0;

ek2=0;

uk=0;

uk1=0;

adjust=0;

int piadjust(float ek) //PI调节算法

{

if( gabs(ek)<0.1 )

{

adjust=0;

}

else

{

uk=Kp*(ek-ek1)+Ki*ek; //计算控制增量

ek1=ek;

uk1=(signed int)uk;

if(uk>0)

{

if(uk-uk1>=0.5)

{

uk1=uk1+1;

}

}

if(uk<0)

{

if(uk1-uk>=0.5)

{

uk1=uk1-1;

}

adjust=uk1;

}

return adjust;

}

下面是在AD中断程序中调用的代码。

。。。。。。。。。。。

else //退出软启动后,PID调节,20ms调节一次

{

EvaRegs.CMPR3=EvaRegs.CMPR3+piadjust(ek);//误差较小PID调节稳住

if(EvaRegs.CMPR3>=890)

{

EvaRegs.CMPR3=890; //限制PWM占空比

}

PID参数设置及调节方法

PID参数设置及调节方法 方法一: PID参数的设定:是靠经验及工艺的熟悉,参考测量值跟踪与设定值曲线,从而调整P\I\D的大小。 PID控制器参数的工程整定,各种调节系统中P.I.D参数经验数据以下可参照:温度T: P=20~60%,T=180~600s,D=3-180s 压力P: P=30~70%,T=24~180s, 液位L: P=20~80%,T=60~300s, 流量L: P=40~100%,T=6~60s。 我在手册上查到的,并已实际的测试过,方便且比较准确 应用于传统的PID 1。首先将I,D设置为0,即只用纯比例控制,最好是有曲线图,调整P值在控制范围内成临界振荡状态。 记录下临界振荡的同期Ts 2。将Kp值=纯比例时的P值 3。如果控制精度=1.05%,则设置Ti=0.49Ts ; Td=0.14Ts ;T=0.014 控制精度=1.2%,则设置Ti=0.47Ts ; Td=0.16Ts ;T=0.043 控制精度=1.5%,则设置Ti=0.43Ts ; Td=0.20Ts ;T=0.09 朋友,你试一下,应该不错,而且调试时间大大缩短 我认为问题是,再加长积分时间,再减小放大倍数。获得的是1000rpm以上的稳定,牺牲的是系统突加给定以后系统调节的快速性,根据兼顾原则,自己掌握调节指标吧。 方法二: 1.PID调试一般原则 a.在输出不振荡时,增大比例增益P。 b.在输出不振荡时,减小积分时间常数Ti。 c.在输出不振荡时,增大微分时间常数Td。 2.一般步骤 a.确定比例增益P 确定比例增益P 时,首先去掉PID的积分项和微分项,一般是令Ti=0、Td=0(具体见PID的参数设定说明),使PID为纯比例调节。输入设定为系统允许的最大值的60%~70%,由0逐渐加大比例增益P,直至系统出现振荡;再反过来,从此时的比例增益P逐渐减小,直至系统振荡消失,记录此时的比例增益P,设定PID的比例增益P为当前值的60%~70%。比例增益P调试完成。 b.确定积分时间常数Ti

几种常用的PID算法及发展趋势

几种常用的PID算法及发展趋势 c语言2008-04-16 11:10:38 阅读270 评论0 字号:大中小订阅 要:针对目前国内外热处理计算机控制系统的控制策略模型,讨论了改进型的PID控制算法、模糊PID控制算法、专家式PID控制算法及计算机控制策略发展趋势的若干问题。 关键词:控制策略PID控制算法模糊控制专家式PID控制算法 Xie Songyun,Zhang Jian,Wang Gongwang (Department of Electronic Engineering ,Northwestern Polytechnic University,Xi′an 710072) Dong Daqun(College of Marine Engineering,Northwestern Polytechnic University)1前言 计算机控制策略通常分为精确数学模型控制和通用型控制两类。精确数学模型控制是利用计算机的快速计算和判断能力,依据被控对象,例如热处理过程的物理化学特性所建立的数学模型,来对整个工艺过程进行控制。这类控制策略是以工艺过程的精确数学模型为基础的,但在许多情况下,由于生产的多样化,所处理零件材料、批量等的不规则性,工艺制度的变化程度等难以确定的实际因素,很难提出准确而又较简捷的数学模型,这就需要提出另一种通用的带调整因子的控制策略。目前最盛行的是改进型的PID控制算法和模糊控制算法,并正在发展专家系统。 本文拟就几种常用的PID算法及发展趋势加以研究和讨论。 2数字PID的改进算法 在计算机控制系统中,PID控制规律是用计算机程序来实现的,因此它的灵活性很大。一些原来的模拟PID控制器中无法实现的问题,在引入计算机以后就可以得到解决,于是产生了一系列的改进算法,以满足不同控制系统的需要。 2.1积分分离PID算法 在普通的数字PID控制器中引入积分环节的目的,主要是为了消除静差、提高精度。但在过程的启动、结束或大幅度增减设定值时,短时间内系统输出会有很大的偏差,造成PID运算的积分积累,引起系统较大的超调,甚至引起系统的振荡,这是某些生产过程绝对不允许的。为了防止这种现象的发生,可采用积分分离PID算法解决。 该方法的实质是,当被控量与设定值的偏差较大时,取消积分作用,以免积分作用使系统稳定性减弱,超调量加大;当被控量接近设定值时,加入积分作用,以便消除静差,提高控制精度。这样既有利于改善动态特性,又有利于消除静差。所以积分分离PID算法是一种较常用的方法。 具体做法是根据被控对象,设定一个偏差的门限e0,当过程控制 中偏差e(k)的绝对值大于e0时,系统取消积分控制;当e(k)的绝对值小于e0时,才引入积分控制。即积分分离形式的PID算式为: (1) 其中4专家式PID自整定控制算法 如前所述,常规PID控制器在使用过程中面临最麻烦的问题就是控制器参数的整定问题。近年来国内外不少学者和工程师研究了PID控制器参数的自整定方法,提出了多种PID控制器参数的自整定方案。其中最典型的是美国FOXBORO公司推出的EXACT专家式自整定控制器,它将专家系统技术应用于PID控制器,代表着当今智能自整定仪表的发展方向。 专家式PID参数整定算法即根据一定的PID控制知识及专家的经验,总结出一定的专家系统整定PID参数的规则,作出推理决策,对KP、TI、TD等参数进行整定,其一般结构如图5所示。 Abstract According to the control tactics model of computer control system of heat treatment in home and abroad,the control algorithm of improved PID control,fuzzy PID control algorithm and expert PID control algorithm are investigated and some problems on the development of control tactics are discussed. Key words:control tactics,PID,fuzzy control,expert PID control 2.2不完全微分的PID算法 在控制系统中引入微分环节改善了系统的动态特性,但对干扰特别敏感,有时,反而会降低控制效果。因此,若在控制算法中加上低通滤波器(一阶惯性环节)来抑制高频干扰,则性能可显著改善。 不完全微分PID的结构如图1a、b所示,图1a是将低通滤波器直接加在微分环节上,图1b是将低通滤波器加在整个PID控制器之后。下面以图1a的结构为例介绍不完全微分PID算法。

APM 之PID参数调整详解解析

先来了解一下P项、I项和D项的基本内容。这里只用通俗语言简单解释,给出一些简单实用的调整方法。有需要深入研究的用户,请自行查阅相关资料。 P项相当于一个变化率,数值越大,变化越快。假设“俯仰到升降通道”的P值为60时,机头从上抬20o到变回水平位置,需要5秒钟时间,那么P值为30时,这个时间就大于5秒(比如10秒),P值为120时,这个时间就小于5秒(比如2.5秒)。 D项相当于一个“阻尼器”,数值越大,阻尼越大,控制越“硬”。如果飞机在水平直飞时,在横滚方向上老是振荡,那么可以调小“副翼通道”的D值,如果飞机在横滚方向上的增稳效果不好(即偏离水平位置后很难再回复到原来状态),那么可以调大该D值。 I项相当于一个“加分器”,使控制量更贴近目标量,但也有可能“加过头”了。例如:如果要使飞机从100米爬升到200米,而飞机只爬到199米就不再爬升,那么,此时需要增大I值;但如果飞机爬到201米才停下来,那么,此时应该减小I值。 下面简单描述一下在试飞调试阶段进行PID参数调整的步骤。 第一步:规划并上传一个矩形航线。高度不要太高,比如50米,这样便于肉眼观察高度变化。第一个航点和最后一个航点距离稍微近点,相邻航点间距离为300米~400米为宜。让飞机在视野范围内压线飞行。 第二步:切入自动模式,让飞机沿着这个航线飞行。 第三步:看增稳控制效果。 先使用默认参数。副翼通道上:P=95,I=5,D=8。俯仰到升降通道:P=95,I=3,D=8。注意到各项目上类似于“P/128”的字样,其中“P”指P项,“128”是可以输入的最大值。此外,每个项目上能填入的最小数值为零。 横滚和俯仰上的调整方法类似,此处只讲横滚。 如果飞机在横滚方向上左右振荡,那么同时调小P值和D值,I值一般固定不动。 如果飞机在横滚方向上的增稳效果不好,那么同时调大P值和D值,I值一般固定不动。 第四步:试着改变目标高度,看定高效果。 如果飞机爬升或俯冲速度太慢,就增大“高度到俯仰角”的P值,反之减小P值。如果在爬升或俯冲过程中,机头振荡得厉害,就减小“高度到俯仰角”的D值。最后,如果飞机无法爬升到预设高度,就增大“高度到俯仰角”的I值,相反减小I值。 ★在这里,调大P值,一般是把初始俯仰角调大,调小P值,一般是把初始俯仰角调小。参考前文关于位置控制的解释,就能理解这里的意思。如果不能理解,就不要深究。 第五步:看飞机在到达航点时的转弯效果。 如果转弯速度太慢,就增到“方向舵通道”的P值,反之减小P值。如果转弯时机头来回振荡,就减小D值,如果转弯时机头上没有阻尼的感觉,就增大D值。 ★在这里,调大P值,一般是把初始倾斜角调大,调小P值,一般是把初始倾斜角调小。参考前文关于位置控制的解释,就能理解这里的意思。如果不能理解,就不要深究。 第六步:看飞机的压线效果。 如果飞机切入航线时的速度太慢,就增大“偏侧距”的P值,反之减小P值。如果飞机在航线上左右扭动,就减小“偏侧距”的D值,而如果没有阻尼的感觉,就增大D值。 ★在这里,调大P值,一般是把初始夹角调大,调小P值,一般是把初始夹角调小。参考前文关于位置控制的解释,就能理解这里的意思。如果不能理解,就不要深究。

PID算法巡线

PID算法巡线 制模型:你控制一个人让他以PID控制的方式走110步后停下。 (1)P比例控制,就是让他走110步,他按照一定的步伐走到一百零几步(如108步)或100多步(如112步)就停了。 说明: P比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差(Steady-state error)。 (2)PI积分控制,就是他按照一定的步伐走到112步然后回头接着走,走到108步位置时,然后又回头向110步位置走。在110步位置处来回晃几次,最后停在110步的位置。 说明: 在积分I控制中,控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统,如果在进入稳态后存在稳态误差,则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统(System with Steady-state Error)。为了消除稳态误差,在控制器中必须引入“积分项”。积分项对误差取决于时间的积分,随着时间的增加,积分项会增大。这样,即便误差很小,积分项也会随着时间的增加而加大,它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小,直到等于零。因此,比例+积分(PI)控制器,可以使系统在进入稳态后无稳态误差。 (3)PD微分控制,就是他按照一定的步伐走到一百零几步后,再慢慢地向110步的位置靠近,如果最后能精确停在110步的位置,就是无静差控制;如果停在110步附近(如109步或111步位置),就是有静差控制。说明: 在微分控制D中,控制器的输出与输入误差信号的微分(即误差的变化率)成正比关系。 自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳,其原因是由于存在有较大惯性组件(环节)或有滞后(delay)组件,具有抑制误差的作用,其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差作用的变化“超前”,即在误差接近零时,抑制误差的作用就应该是零。这就是说,在控制器中仅引入“比例P”项往往是不够的,比例项的作用仅是放大误差的幅值,而目前需要增加的是“微分项”,它能预测误差变化的趋势。这样,具有比例+微分的控制器,就能够提前使抑制误差的控制作用等于零,甚至为负值,从而避免了被控量的严重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象,比例P+微分D(PD)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。 小明接到这样一个任务:有一个水缸有点漏水(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。 开始小明用瓢加水,水龙头离水缸有十几米的距离,经常要跑好几趟才加够水,于是小明又改为用桶加,一加就是一桶,跑的次数少了,加水的速度也快了,但好几次将缸给加溢出了,不小心弄湿了几次鞋,小明又动脑筋,我不用瓢也不用桶,老子用盆,几次下来,发现刚刚好,不用跑太多次,也不会让水溢出。这个加水工具的大小就称为比例系数。 小明又发现水虽然不会加过量溢出了,有时会高过要求位置比较多,还是有打湿鞋的危险。他又想了个办法,在水缸上装一个漏斗,每次加水不直接倒进水缸,而是倒进漏斗让它慢慢加。这样溢出的问题解决了,但加水的速度又慢了,有时还赶不上漏水的速度。于是他试着变换不同大小口径的漏斗来控制加水的速度,最后终于找到了满意的漏斗。漏斗的时间就称为积分时间。 小明终于喘了一口,但任务的要求突然严了,水位控制的及时性要求大大提高,一旦水位过低,必须立即将水加到要求位置,而且不能高出太多,否则不给工钱。小明又为难了!于是他又开努脑筋,终于让它想到一个办法,常放一盆备用水在旁边,一发现水位低了,不经过漏斗就是一盆水下去,这样及时性是保证了,但水位有时会高多了。他又在要求水面位置上面一点将水缸要求的水平面处凿一孔,再接一根管子到下面的备用桶里这样多出的水会从上面的孔里漏出来。这个水漏出的快慢就称为微分时间。看到几个问采样周期的帖子,临时想了这么个故事。微分的比喻一点牵强,不过能帮助理解就行了,呵呵,入门级的,如能帮助新手理解下PID,于愿足矣。故事中小明的试验是一步步独立做,但实际加水工具、漏斗口径、溢水孔的大小同时都会影响加水的速度,水位超调量的大小,做了后面的实验后,往往还要修改改前面

51单片机PID算法程序

51单片机PID算法程序(二)位置式PID控制算法 由51单片机组成的数字控制系统控制中,PID控制器是通过PID控制算法实现的。51单片机通过AD对信号进行采集,变成数字信号,再在单片机中通过算法实现PID运算,再通过DA把控制量反馈回控制源。从而实现对系统的伺服控制。 位置式PID控制算法 位置式PID控制算法的简化示意图 上图的传递函数为: (2-1) 在时域的传递函数表达式 (2-2)

对上式中的微分和积分进行近似 (2-3)式中n是离散点的个数。 于是传递函数可以简化为: (2-4)其中 u(n)——第k个采样时刻的控制; K P ——比例放大系数; K i ——积分放大系数; K d ——微分放大系数; T ——采样周期。 如果采样周期足够小,则(2-4)的近似计算可以获得足够精确的结果,离散控制过程与连续过程十分接近。 (2-4)表示的控制算法直接按(2-1)所给出的PID控制规律定义进行计算的,所以它给出了全部控制量的大小,因此被称为全量式或位置式PID控制算法。 缺点: 1)由于全量输出,所以每次输出均与过去状态有关,计算时要对e(k)(k=0,1,…n)进行累加,工作量大。 2)因为计算机输出的u(n)对应的是执行机构的实际位置,如果计算机出现故障,输出u(n)将大幅度变化,会引起执行机构的大幅度变化,有可能因此造成严重的生产事故,这在实际生产中是不允许的。 位置式PID控制算法C51程序 具体的PID参数必须由具体对象通过实验确定。由于单片机的处理速度和ram资源的限制,一般不采用浮点数运算,而将所有参数全部用整数,运算 到最后再除以一个2的N次方数据(相当于移位),作类似定点数运算,可大大提高运算速度,根据控制精度的不同要求,当精度要求很高时,注意保留移位

PID参数整定方法就是确定调节器的比例带PB

PID参数整定方法就是确定调节器的比例带PB、积分时间Ti和和微分时间Td。一般可以通过理论计算来确定,但误差太大。目前,应用最多的还是工程整定法:如经验法、衰减曲线法、临界比例带法和反应曲线法。各种方法的大体过程如下: (1)经验法又叫现场凑试法,即先确定一个调节器的参数值PB和Ti,通过改变给定值对控制系统施加一个扰动,现场观察判断控制曲线形状。若曲线不够理想,可改变PB或Ti,再画控制过程曲线,经反复凑试直到控制系统符合动态过程品质要求为止,这时的PB和Ti就是最佳值。如果调节器是PID三作用式,那么要在整定好的PB和Ti的基础上加进微分作用。由于微分作用有抵制偏差变化的能力,所以确定一个Td值后,可把整定好的PB和Ti值减小一点再进行现场凑试,直到PB、Ti和Td取得最佳值为止。显然用经验法整定的参数是准确的。但花时间较多。为缩短整定时间,应注意以下几点:①根据控制对象特性确定好初始的参数值PB、Ti和Td。可参照在实际运行中的同类控制系统的参数值,或参照表3-4-1所给的参数值,使确定的初始参数尽量接近整定的理想值。这样可大大减少现场凑试的次数。②在凑试过程中,若发现被控量变化缓慢,不能尽快达到稳定值,这是由于PB过大或Ti过长引起的,但两者是有区别的:PB过大,曲线漂浮较大,变化不规则,Ti过长,曲线带有振荡分量,接近给定值很缓慢。这样可根据曲线形状来改变PB或Ti。③PB过小,Ti过短,Td太长都会导致振荡衰减得慢,甚至不衰减,其区别是PB过小,振荡周期较短;Ti 过短,振荡周期较长;Td太长,振荡周期最短。④如果在整定过程中出现等幅振荡,并且通过改变调节器参数而不能消除这一现象时,可能是阀门定位器调校不准,调节阀传动部分有间隙(或调节阀尺寸过大)或控制对象受到等幅波动的干扰等,都会使被控量出现等幅振荡。这时就不能只注意调节器参数的整定,而是要检查与调校其它仪表和环节。 (2)衰减曲线法是以4:1衰减作为整定要求的,先切除调节器的积分和微分作用,用凑试法整定纯比例控制作用的比例带PB(比同时凑试二个或三个参数要简单得多),使之符合4:1衰减比例的要求,记下此时的比例带PBs和振荡周期Ts。如果加进积分和微分作用,可按表3-4-2给出经验公式进行计算。若按这种方式整定的参数作适当的调整。对有些控制对象,控制过程进行较快,难以从记录曲线上找出衰减比。这时,只要被控量波动2次就能达到稳定状态,可近似认为是4:1的衰减过程,其波动一次时间为Ts。 (3)临界比例带法,用临界比例带法整定调节器参数时,先要切除积分和微分作用,让控制系统以较大的比例带,在纯比例控制作用下运行,然后逐渐减小PB,每减小一次都要认真观察过程曲线,直到达到等幅振荡时,记下此时的比例带PBk(称为临界比例带)和波动周期Tk,然后按表3-4-3给出的经验公式求出调节器的参数值。按该表算出参数值后,要把比例带放在比计算值稍大一点的值上,把Ti和Td放在计算值上,进行现场观察,如果比例带可以减小,再将PB 放在计算值上。这种方法简单,应用比较广泛。但对PBk很小的控制系统不适用。 (4)反应曲线法,前三种整定调节器参数的方法,都是在预先不知道控制对象特性的情况下进行的。如果知道控制对象的特性参数,即时间常数T、时间

pid系数的调整办法

1)比例系数 ?一般地,增大比例系数?将加快系统的响应 速度,在有静差系统中有利于减小静差,但加大比例系数能减小静差,却不能从根本上消除静差.而 2) ?? 常数?(积分变弱)有利于减小超调,减小振荡,使系统更稳定,但同时要延长系统消除静差的时间.积分时间常数太小会降低系统的稳定性,增大系统

的振荡次数. ? 3)微分时间常数 度 从 个参数直接影响控制效果的好坏,所以要取得较好 的控制效果,就必须对比例、积分、微分3种控制作 用进行调节.总之,比例主要用于偏差的“粗调”,

保证控制系统的“稳”;积分主要用于偏差的“细调”,保证控制系统的“准”;微分主要用于偏差的“细调”,保证控制系统的“快”. 、在偏差比较大时,为使尽快消除偏差,提高响应 Kp ?2 及随之而来的振荡,有利于控制;而当被控量远未接近各定值并向定值变化时,则由于这两项反向,将会减慢控制过程。在偏差比较大时,偏差变化率与偏差异号时,Kp值取零或负值,以加快控制的动态过程。

?3、偏差变化率的大小表明偏差变化的速率,e-e 越大,Kp取值越小,Ki取值越大,反 之亦然。同时,要结合偏差大小来考虑。? ? ?4 在e比 对于温度系统:P(%)20--60,I(分)3--10,D(分)0.5--3 对于流量系统:P(%)40--100,I(分)0.1--1 对于压力系统:P(%)30--70,I(分)0.4--3 对于液位系统:P(%)20--80,I(分)1--5

参数整定找最佳,从小到大顺序查 先是比例后积分,最后再把微分加 曲线振荡很频繁,比例度盘要放大 曲线漂浮绕大湾,比例度盘往小扳 【1 投入闭环运行,由小到大改变比例系数S1,让扰动信号作阶跃变化,观察控制过程,直到获得满意的控制过程为止。 【2】取比例系数S1为当前的值乘以0.83,由小到大增加积分系数S0,同样让扰动信号作阶跃变化,直至求得满意的控制过程。

温控电路PID参数的调节方法

在定值控制问题中,如果控制精度要求不高,一般采用双位调节法,不用PID。但如果要求控制精度高,而且要求波动小,响应快,那就要用PID调节或更新的智能调节。调节器是根据设定值和实际检测到的输出值之间的误差来校正直接控制量的,温度控制中的直接控制量是加热或制冷的功率。PID调节中,用比例环节(P)来决定基本的调节响应力度,用微分环节(D)来加速对快速变动的响应,用积分环节(I)来消除残留误差。PID调节按基本理论是属于线性调节。但由于直接控制量的幅度总是受到限定,所以在实际工作过程中三个调节环节都有可能使控制量进入受限状态。这时系统是非线性工作。手动对PID进行整定时,总是先调节比例环节,然后一般是调节积分环节,最后调节微分环节。温度控制中控制功率和温度之间具有积分关系,为多容系统,积分环节应用不当会造成系统不稳定。许多文献对PID整定都给出推荐参数。 PID是依据瞬时误差(设定值和实际值的差值)随时间的变化量来对加热器的控制进行相应修正的一种方法!!!如果不修正,温度由于热惯性会有很大的波动.大家讲的都不错. 比例:实际温度与设定温度差得越大,输出控制参数越大。例如:设定温控于60度,在实际温度为50和55度时,加热的功率就不一样。而20度和40度时,一般都是全功率加热.是一样的. 积分:如果长时间达不到设定值,积分器起作用,进行修正积分的特点是随时间延长而增大.在可预见的时间里,温度按趋势将达到设定值时,积分将起作用防止过冲! 微分:用来修正很小的振荡. 方法是按比例.微分.积分的顺序调.一次调一个值.调到振荡范围最小为止.再调下一个量.调完后再重复精调一次. 要求不是很严格. 先复习一下P、I、D的作用,P就是比例控制,是一种放大(或缩小)的作用,它的控制优点就是:误差一旦产生,控制器立即就有控制作用,使被控量朝着减小误差方向变化,控制作用的强弱取决于比例系数Kp。举个例子:如果你煮的牛奶迅速沸腾了(你的火开的太大了),你就会立马把火关小,关小多少就取决于经验了(这就是人脑的优越性了),这个过程就是一个比例控制。缺点是对于具有自平衡性的被控对象存在静态误差,加大Kp可以减小静差,但Kp过大时,会导致控制系统的动态性能变坏,甚至出现不稳定。所谓自平衡性是指系统阶跃响应的终值为一有限值,举个例子:你用10%的功率去加热一块铁,铁最终保持在50度左右,这就是一个自平衡对象,那静差是怎样出现的呢?比例控制是通过比例系数与误差的乘积来对系统进行闭环控制的,当控制的结果越接近目标的时候,误差也就越小,同时比例系数与误差的乘积(控制作用)也在减小,当误差等于0时控制作用也为0,这就是我们最终希望的控制效果(误差=0),但是对于一个自平衡对象来说这一时刻是不会持续的。就像此时你把功率降为0,铁是不会维持50度的(不考虑理想状态下),铁的温度开始下降了,误差又出现了(本人文采不是很好,废这么多话相信大家应该明白了!)。也就是比例控制最终会维持一个输出值来使系统处于一个固定状态,既然又输出,误差也就不等于0了,这个误差就是静差。

PID算法程序—位置式PID控制算法

d dt £ o 式中n 是离散点的个数 于是传递函数可以简化为: ^32做暦式PID 拧制轩法肿简化示蓝图 位置式PID 控制算法的简化示意图 上图的传递函数为: u 7 . (2-1) 在时域的传递函数表达式 (2-2) 对上式中的微分和积分进行近似 (2-3) 由单片机组成的数字控制系统控制中,PID 控制器是通过PID 控制算法实现 PID 算法 的。单片机通过AD 对信号进行采集,变成数字信号,再在单片机中通过算法实 现PID 运算,再通过DA 把控制量反馈回控制源。从而实现对系统的伺服控制。 位置式PID 控制算法 血(门 — 1) ------- St ―: rfr ------- T Q k=Q

N(H)= K严(“)+ K送e(fc) + K d e(n一1)) (2-4)其中 KT KT. —亠 u(n) ----- 第k个采样时刻的控制; K P比例放大系数;K 积分放大系数;K d ――微分放大系数;T ――采样周期。 如果采样周期足够小,则(2-4 )的近似计算可以获得足够精确的结果,离散控制过程与连续过程十分接近。 (2-4)表示的控制算法直接按(2-1)所给出的PID控制规律定义进行计算的,所以它给出了全部控制量的大小,因此被称为全量式或位置式PID控制算法缺点: 1) 由于全量输出,所以每次输出均与过去状态有关,计算时要对 e(k)(k=0,1,…n)进行累加,工作量大。 2) 因为计算机输出的u(n)对应的是执行机构的实际位置,如果计算机出现 故障,输出u(n)将大幅度变化,会引起执行机构的大幅度变化,有可能因此造成 严重的生产事故,这在实际生产中是不允许的。 位置式PID控制算法程序 具体的PID参数必须由具体对象通过实验确定。由于单片机的处理速度和 ram资源的限制,一般不采用浮点数运算,而将所有参数全部用整数,可大大提高运算速度。这个程序只是一般常用pid算法的基本架构,没有包含输入输出处理部分。 /*=================================================================== ================================*/

pid算法

PID增量式算法 离散化公式: △u(k)= u(k)- u(k-1) △u(k)=Kp[e(k)-e(k-1)]+Kie(k)+Kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)] 进一步可以改写成 △u(k)=Ae(k)-Be(k-1)+Ce(k-2) 对于增量式算法,可以选择的功能有: (1) 滤波的选择 可以对输入加一个前置滤波器,使得进入控制算法的给定值不突变,而是有一定惯性延迟的缓变量。 (2) 系统的动态过程加速 在增量式算法中,比例项与积分项的符号有以下关系:如果被控量继续偏离给定值,则这两项符号相同,而当被控量向给定值方向变化时,则这两项的符号相反。 由于这一性质,当被控量接近给定值的时候,反号的比例作用阻碍了积分作用,因而避免了积分超调以及随之带来的振荡,这显然是有利于控制的。但如果被控量远未接近给定值,仅刚开始向给定值变化时,由于比例和积分反向,将会减慢控制过程。 为了加快开始的动态过程,我们可以设定一个偏差范围v,当偏差|e(t)|< β时,即被控量接近给定值时,就按正常规律调节,而当|e(t)|>= β时,则不管比例作用为正或为负,都使它向有利于接近给定值的方向调整,即取其值为|e(t)-e(t-1)|,其符号与积分项一致。利用这样的算法,可以加快控制的动态过程。 (3) PID增量算法的饱和作用及其抑制 在PID增量算法中,由于执行元件本身是机械或物理的积分储存单元,如果给定值发生突变时,由算法的比例部分和微分部分计算出的控制增量可能比较大,如果该值超过了执行元件所允许的最大限度,那么实际上执行的控制增量将时受到限制时的值,多余的部分将丢失,将使系统的动态过程变长,因此,需要采取一定的措施改善这种情况。 纠正这种缺陷的方法是采用积累补偿法,当超出执行机构的执行能力时,将其多余部分积累起来,而一旦可能时,再补充执行。 PID位置算法 离散公式: u(k)=Kp*e(k) +Ki* +Kd*[e(k)-e(k-1)] 对于位置式算法,可以选择的功能有: a、滤波:同上为一阶惯性滤波 b、饱和作用抑制:

PID参数的如何设定调节-

PID参数的如何设定调节 我是刚刚接触过程控制的一名维护人员,因为以前没搞过,所以不知道如何设定一些仪表的PID参数.PID值的增、减对过程量有什么影响?请问哪里有这方面的书可以参考?还有,一些资料上说的正、反作用是什么意思?请指教! 以下是对《PID参数的如何设定调节》: PID就是比例微积分调节,具体你可以参照自动控制课程里有详细介绍!正作用与反作用在温控里就是当正作用时是加热,反作用是制冷控制。我不知道你指的是什么仪表或其他? 王仁祥:《PID控制简介》 目前工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。同时,控制理论的发展也经历了古典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。智能控制的典型实例是模糊全自动洗衣机等。自动控制系统可分为开环控制系统和闭环控制系统。一个控制系统包括控制器﹑传感器﹑变送器﹑执行机构﹑输入输出接口。控制器的输出经过输出接口﹑执行机构﹐加到被控系统上﹔控制系统的被控量﹐经过传感器﹐变送器﹐通过输入接口送到控制器。不同的控制系统﹐其传感器﹑变送器﹑执行机构是不一样的。比如压力控制系统要采用压力传感器。电加热控制系统的传感器是温度传感器。目前,PID控制及其控制器或智能PID控制器(仪表)已经很多,产品已在工程实际中得到了广泛的应用,有各种各样的PID控制器产品,各大公司均开发了具有PID参数自整定功能的智能调节器(intelligent regulator),其中PID控制器参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。有利用PID控制实现的压力、温度、流量、液位控制器,能实现PID控制功能的可编程控制器(PLC),还有可实现PID控制的PC 系统等等。可编程控制器(PLC) 是利用其闭环控制模块来实现PID控制,而可编程控制器(PLC)可以直接与ControlNet相连,如Rockwell的PLC-5等。还有可以实现PID控制功能的控制器,如Rockwell 的Logix产品系列,它可以直接与ControlNet相连,利用网络来实现其远程控制功能。 1、开环控制系统 开环控制系统(open-loop control system)是指被控对象的输出(被控制量)对控制器(controller)的输出没有影响。在这种控制系统中,不依赖将被控量反送回来以形成任何闭环回路。 2、闭环控制系统 闭环控制系统(closed-loop control system)的特点是系统被控对象的输出(被控制量)会反送回来影响控制器的输出,形成一个或多个闭环。闭环控制系统有正反馈和负反馈,若反馈信号与系统给定值信号相反,则称为负反馈( Negative Feedback),若极性相同,则称为正反馈,一般闭环控制系统均采用负反馈,又称负反馈控制系统。闭环控制系统的例子很多。比如人就是一个具有负反馈的闭环控制系统,眼睛便是传感器,充当反馈,人体系统能通过不断的修正最后作出各种正确的动作。如果没有眼睛,就没有了反馈回路,也就成了一个开环控制系统。另例,当一台真正的全自动洗衣机具有能连续检查衣物是否洗净,并在洗净之后能自动切断电源,它就是一个闭环控制系统。 3、阶跃响应 阶跃响应是指将一个阶跃输入(step function)加到系统上时,系统的输出。稳态误差是指系统的响应进入稳态后﹐系统的期望输出与实际输出之差。控制系统的性能可以用稳、准、快三个字来描述。稳是指系统的稳定性(stability),一个系统要能正常工作,首先必须是稳定的,从阶跃响应上看应该是收敛的﹔准是指控制系统的准确性、控制精度,通常用稳态误差来(Steady-state error)描述,它表示系统输出稳态值与期望值之差﹔快是指控制系统响应的快速性,通常用上升时间来定量描述。 4、PID控制的原理和特点 在工程实际中,应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制,简称PID控制,又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史,它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握,或得不到精确的数学模型时,控制理论的其它技术难以采用时,系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调

PID控制算法

PID (Proportional Integral Differential )控制是比例、积分、微分控制的简称。在自动控制领域中,PID 控制是历史最久、生命力最强的基本控制方式。 PID 控制器的原理是根据系统的被调量实测值与设定值之间的偏差,利用偏差的比例、积分、微分三个环节的不同组合计算出对广义被控对象的控制量。图1是常规PID 控制系统的原理图。 其中虚线框内的部分是PID 控制器,其输入为设定值 )(t r 与被调量实测值 )(t y 构成的控制偏差信号)(t e : )(t e =)(t r -)(t y (1) 其输出为该偏差信号的比例、积分、微分的线性组合,也即PID 控制律: ]) ()(1)([)(0 ? ++ =t D I P dt t de T dt t e T t e K t u (2) 式中,P K 为比例系数;D T 为积分时间常数;D T 为微分时间常数。 根据被控对象动态特性和控制要求的不同,式(2)中还可以只包含比例和积分的PI 调节或者只包含比例微分的PD 调节。下面主要讨论PID 控制的特点及其对控制过程的影响、数字PID 控制策略的实现和改进,以及数字PID 控制系统的设计和控制参数的整定等问题。 1.PID 控制规律的特点 (1)比例控制器 比例控制器是最简单的控制器,其控制规律为 0)()(u t e K t u P += (3) 式中,Kp 为比例系数;0u 为控制量的初值,也就是在启动控制系统时的控制量。图2所示是比例控制器对单位阶跃输入的阶跃响应。 由图2可以看到,比例控制器对于偏差是及时反应的,偏差一旦产生,控制器立即产生控制作用使被控量朝着减小偏差的方向变化,控制作用的强弱取决

pid系数的调整方法

1)比例系数 一般地,增大比例系数将加快系统的响应速度,在有静差系统中有利于减小静差,但加大比例系数能减小静差,却不能从根本上消除静差.而且过大的比例系数会使系统产生超调,并产生振荡或使振荡次数增多,使调节时间加长,并使系统稳定性变坏或使系统变得不稳定.比例系数太小,又会使系统的动作迟缓. 2)积分时间常数 一般地,积分控制通常与比例控制或比例微分控制联合使用,构成 PI或 PID控制.增大积分时间常数(积分变弱)有利于减小超调,减小振荡,使系统更稳定,但同时要延长系统消除静差的时间.积分时间常数太小会降低系统的稳定性,增大系统的振荡次数. 3)微分时间常数 一般地,微分控制也和比例控制和比例积分控制联合使用,组成 PD或 PID控制.微分控制可改善系统的动态特性,如减小超调量,缩短调节时间,允许加大比例控制,使稳态误差减小,提高控制精度.但应当注意,微分时间常数偏大或偏小时,系统的超调量仍然较大,调节时间仍然较长,只有合适的微分时间常数,才能获得比较满意的过渡过程.此外,微分作用也使得系统对扰动变得敏感. 从 PID控制器的3个参数的作用可以看出 3 个参数直接影响控制效果的好坏,所以要取得较好的控制效果,就必须对比例、积分、微分 3种控制作用进行调节.总之,比例主要用于偏差的“粗调”,保证控制系统的“稳”;积分主要用于偏差的“细调”,保证控制系统的“准”;微分主要用于偏差的“细调”,保证控制系统的“快”. 1、在偏差比较大时,为使尽快消除偏差,提高响应速度,同时为了避免系统响应出现超调,Kp取大值,Ki取零; 在偏差比较小时,为继续减小偏差,并防止超调过大、产生振荡、稳定性变坏,Kp值要减小,Ki取小值; 在偏差很小时,为消除静差,克服超调,使系统尽快稳定,Kp值继续减小,Ki值不变或稍取大。 2、当偏差与偏差变化率同号时,被控量是朝偏离既定值方向变化。因此,当被控量接近定值时,反号的比列作用阻碍积分作用,避免积分超调及随之而来的振荡,有利于控制;而当

简单的PID算法库

记得在做测温仪校准台的时候,在做到用PID算法控制温度的时候,对于PID算法的理解的过程很难受也很纠结,尽管有凤舞天和tomsu两位大师在旁边指导还是费了不少时间和精力去理解、领悟和调试。后来另外一个同事需要做高频加热设备的温度控制,也需要用到PID算法对温度的控制,因为这位同事是今年刚毕业的大学生,在学校主要是学软件,基本上没有什么硬件基础,所以她对整个温度控制很难理解和领悟,对PWM的理解刚开始总是很难精确,所以在她做温控的过程更加的纠结和痛苦,同事耗费的时间、精力和人力(需要在旁边指导的同事)也更大。并且她的经历跟我的经历是重复的,在我经历过一遍之后她又按照我走过的经历再经历一遍,这种重复的工作对公司来说是一种很严重的人力资源的浪费。对于一个公司来说,人力资源是最宝贵的一种资源。 而在工控行业,PID算法是软件控制所常用的一种算法,所以对于我们嵌入式组来说,基本上是需要每个人都会用的。那么我们就必须要找到一种方法既能降低学习成本,又能统一软件,降低维护成本,而且还简单、易学、易用。所以,凤舞天建议我先在msOS的基础上添加一个PID算法库的试用实例,面向对象的,把算法都封装在底层,用户只需要调节相对应的门限值和系数就行。 那么我们来介绍一下PID算法库的分层。 msOS是采用分层的,整个系统分为App和System两个目录: 而System是系统库。我们把PID库添加在System目录下,以实现真正的库封装。 在PID目录下,包含Pid.c和Pid.h两个文件。 首先我们从PID库的应用开始入手。我们把用户根据实际情况需要调整的参

数做成界面菜单放在event.c文件中。用户可以根据特定需求来更改目标值TargetPointer和获取当前值CurrentPointer;也可以根据控制过程所需要的控制曲线来定P、I、D引入的门限值;还可以设置运算过程中P、I、D的系数和积分处理的模式,用户只需要对此进行注册即可。同时需要对在底层运算后传上来的结果进行怎样的处理在static void Mycallback( int data)中进行控制。 那么该怎样去调节这些参数就得需要我们了解PID的原理和物理意义了。 其实关于PID算法的文章网上很多,可基本上都是基于数学模型讲解的,很难理解也很难运用,后来凤舞天也写了一篇《PID算法》,深入浅出,比较通俗易懂。而作者结合具体项目的实践,和对PID算法理论的理解,简单总结了一下: P是根据测量值和目标值的误差来决定的负反馈的大小。P的取得公式:P=系数*(目标值-当前值)。但是如果一开始就引入负反馈,很有可能达不到目标值,所以需要设定引入负反馈的门限值。而在引入负反馈门限值之前,如果(目

PID算法原理及调整规律

PID算法原理及调整规律 一、PID算法简介 在智能车竞赛中,要想让智能车根据赛道的不断变化灵活的行进,PID算法的采用很有意义。 首先必须明确PID算法是基于反馈的。一般情况下,这个反馈就是速度传感器返回给单片机当前电机的转速。简单的说,就是用这个反馈跟预设值进行比较,如果转速偏大,就减小电机两端的电压;相反,则增加电机两端的电压。 顾名思义,P指是比例(Proportion),I指是积分(Integral),D指微分(Differential)。在电机调速系统中,输入信号为正,要求电机正转时,反馈信号也为正(PID算法时,误差=输入-反馈),同时电机转速越高,反馈信号越大。要想搞懂PID算法的原理,首先必须先明白P,I,D各自的含义及控制规律: 比例P:比例项部分其实就是对预设值和反馈值差值的发大倍数。举个例子,假如原来电机两端的电压为U0,比例P为0.2,输入值是800,而反馈值是1000,那么输出到电机两端的电压应变为U0+0.2*(800-1000)。从而达到了调节速度的目的。显然比例P越大时,电机转速回归到输入值的速度将更快,及调节灵敏度就越高。从而,加大P值,可以减少从非稳态到稳态的时间。但是同时也可能造成电机转速在预设值附近振荡的情形,所以又引入积分I解决此问题。 积分I:顾名思义,积分项部分其实就是对预设值和反馈值之间的差值在时间上进行累加。当差值不是很大时,为了不引起振荡。可以先让电机按原转速继续运行。当时要将这个差值用积分项累加。当这个和累加到一定值时,再一次性进行处理。从而避免了振荡现象的发生。可见,积分项的调节存在明显的滞后。而且I值越大,滞后效果越明显。 微分D:微分项部分其实就是求电机转速的变化率。也就是前后两次差值的差而已。也就是说,微分项是根据差值变化的速率,提前给出一个相应的调节动作。可见微分项的调节是超前的。并且D值越大,超前作用越明显。可以在一定程度上缓冲振荡。比例项的作用仅是放大误差的幅值,而目前需要增加的是“微分项”,它能预测误差变化的趋势,这样,

PID参数的调整方法

PID参数的调整方法(APM适用) 先来了解一下P项、I项和D项的基本内容。这里只用通俗语言简单解释,给出一些简单实用的调整方法。有需要深入研究的用户,请自行查阅相关资料。 P项相当于一个变化率,数值越大,变化越快。假设俯仰到升降通道的P值为60时,机头从上抬20°到变回水平位置,需要5秒钟时间,那么P值为30时,这个时间就大于5秒(比如10秒),P值为120时,这个时间就小于5秒(比如秒)。 D项相当于一个“阻尼器”,数值越大,阻尼越大,控制越“硬”。如果飞机在水平直飞时,在横滚方向上老是振荡,那么可以调小“副翼通道”的D值,如果飞机在横滚方向上的增稳效果不好(即偏离水平位置后很难再回复到原来状态),那么可以调大该D值。 I项相当于一个“加分器”,使控制量更贴近目标量,但也有可能加过头了。例如,如果要使飞机从100米爬升到200米,而飞机只爬到199米就不再爬升,那么,此时需要增大I 值;但如果飞机爬到201米才停下来,那么,此时应该减小I值。 下面简单描述一下在试飞调试阶段进行PID参数调整的步骤。 第一步:规划并上传一个矩形航线。高度不要太高,比如50米,这样便于肉眼观察高度变化。第一个航点和最后一个航点距离稍微近点,相邻航点间距离为300米~400米为宜。让飞机在视野范围内压线飞行。 第二步:切入自动模式,让飞机沿着这个航线飞行。 第三步:看增稳控制效果。 先使用默认参数。副翼通道上:P=95,I=5,D=8。俯仰到升降通道:P=95,I=3,D=8。注意到各项目上类似于“P/128”的字样,其中“P”指P项,“128”是可以输入的最大值。此外,每个项目上能填入的最小数值为零。 横滚和俯仰上的调整方法类似,此处只讲横滚。 如果飞机在横滚方向上左右振荡,那么同时调小P值和D值,I值一般固定不动。 如果飞机在横滚方向上的增稳效果不好,那么同时调大P值和D值,I值一般固定不动。 第四步:试着改变目标高度,看定高效果。 如果飞机爬升或俯冲速度太慢,就增大“高度到俯仰角”的P值,反之减小P值。如果在爬升或俯冲过程中,机头振荡得厉害,就减小“高度到俯仰角”的D值。最后,如果飞机无法爬升到预设高度,就增大“高度到俯仰角”的I值,相反减小I值。 ★在这里,调大P值,一般是把初始俯仰角调大,调小P值,一般是把初始俯仰角调小。参考前文关于位置控制的解释,就能理解这里的意思。如果不能理解,就不要深究。 第五步:看飞机在到达航点时的转弯效果。 如果转弯速度太慢,就增到“方向舵通道”的P值,反之减小P值。如果转弯时机头来回振荡,就减小D值,如果转弯时机头上没有阻尼的感觉,就增大D值。 ★在这里,调大P值,一般是把初始倾斜角调大,调小P值,一般是把初始倾斜角调小。参考前文关于位置控制的解释,就能理解这里的意思。如果不能理解,就不要深究。 第六步:看飞机的压线效果。 如果飞机切入航线时的速度太慢,就增大“偏侧距”的P值,反之减小P值。如果飞机在航线上左右扭动,就减小“偏侧距”的D值,而如果没有阻尼的感觉,就增大D值。 ★在这里,调大P值,一般是把初始夹角调大,调小P值,一般是把初始夹角调小。参考前文关于位置控制的解释,就能理解这里的意思。如果不能理解,就不要深究。

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