控制算法
控制算法知识点总结大全

控制算法知识点总结大全控制算法是指通过对系统进行监测和调节,以便使系统输出满足特定要求的一种算法。
控制算法应用于实际生活中的各个领域,包括工业控制、交通控制、航空航天、自动化等。
在本文中,我们将对控制算法的一些基本概念、方法和应用进行总结,希望能对读者有所帮助。
一、基本概念1. 控制系统控制系统是由一系列组成的可以实现特定控制目标的设备、结构和方法。
根据系统的不同,控制系统可以分为开环控制系统和闭环控制系统。
开环控制系统只根据输入控制信号来执行操作,而不对输出信号进行监测和反馈。
闭环控制系统通过对输出信号进行监测和反馈,来调整输入控制信号,以达到期望的输出效果。
2. 控制器控制器是控制系统中的核心部件,它接收来自传感器的监测信号,根据事先设计好的控制策略,计算出相应的控制信号,通过执行机构来调整系统的运行状态,以达到预期的目标。
3. 传感器传感器用于监测系统的状态和性能参数,并将监测到的信号转化为可处理的电信号或数字信号,从而为控制器提供所需的输入信息。
4. 执行机构执行机构是控制系统中用来执行控制信号的部件,常见的执行机构包括电动机、气缸、阀门等,它们根据控制信号的变化来实现相应的行为。
5. 控制策略控制策略是指控制系统为了实现某一目标而采取的特定手段和方法。
常见的控制策略包括比例-积分-微分(PID)控制、模糊控制、神经网络控制、自适应控制等。
6. 控制目标控制系统的控制目标是指系统需要达到的期望状态或性能要求,如稳定性、鲁棒性、灵敏性等。
二、控制算法方法1. PID控制PID控制是一种广泛应用的经典控制方法,它通过比例、积分、微分三个部分的组合,来调节控制器的输出信号。
其中比例项用于消除静态误差,积分项用于消除积分误差,微分项用于抑制振荡。
2. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法,它通过将模糊规则和模糊推理运算应用于控制系统中,以实现对非线性和复杂系统的控制。
3. 神经网络控制神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法,它通过神经元之间的连接和激活函数的作用,来实现对复杂系统的自适应建模和控制。
自动化控制算法

自动化控制算法一、引言自动化控制算法是一种基于数学模型和控制理论的方法,通过对系统的输入和输出进行监测和调节,使系统在给定的条件下能够实现预期的目标。
它是现代工业生产和科学研究中不可或缺的重要工具,广泛应用于机械、电子、化工、交通等领域。
本文将介绍自动化控制算法的基本原理和常见应用。
二、自动化控制算法的基本原理1. 反馈控制原理自动化控制算法的核心原理是反馈控制。
它通过测量系统的输出,与期望输出进行比较,得到误差信号,然后根据误差信号进行调节,使系统的输出逼近期望输出。
常见的反馈控制方法有比例控制、积分控制和微分控制,它们结合起来构成了PID控制算法。
2. 数学模型自动化控制算法的设计离不开对系统的数学建模。
通过对系统的结构和特性进行分析,可以得到系统的数学模型,包括传递函数、状态空间模型等。
在设计控制算法时,可以根据系统的数学模型进行仿真和优化,以实现更好的控制效果。
3. 控制策略自动化控制算法的选择取决于系统的特性和控制目标。
常见的控制策略包括比例控制、积分控制、微分控制、模糊控制、神经网络控制等。
不同的控制策略适用于不同的系统,可以根据系统的特性和控制要求选择合适的控制策略。
三、自动化控制算法的应用1. 工业控制自动化控制算法在工业生产中有广泛的应用。
例如,在自动化生产线上,通过对传感器信号的实时监测和控制信号的调节,可以实现对生产过程的自动控制,提高生产效率和产品质量。
另外,在电力系统、化工厂等领域,自动化控制算法也发挥着重要的作用。
2. 交通控制交通系统是一个复杂的动态系统,自动化控制算法在交通管理中起到了重要的作用。
例如,交通信号灯的控制可以通过对交通流量的监测和预测,采用自适应的控制策略,实现交通信号的优化调度,减少交通拥堵和延误。
3. 智能家居随着物联网技术的发展,智能家居系统越来越普及。
自动化控制算法在智能家居系统中起到了关键的作用。
例如,通过对环境参数的实时监测和控制设备的调节,可以实现对室内温度、湿度、光照等环境的自动控制,提高家居的舒适性和能源利用效率。
控制算法设计

控制算法设计控制算法设计是指针对某个系统或过程,设计出一种合适的控制算法,以实现对其运行状态的监测、调节和优化。
在工业控制、自动化、机器人等领域中,控制算法设计是非常重要的一环。
本文将从以下几个方面进行讲解:一、控制算法的基本概念二、控制算法设计的步骤三、常用的控制算法四、控制算法评估方法五、控制算法在实际应用中的案例一、控制算法的基本概念1. 控制系统:由被测量对象、传感器、执行器和控制器组成,用于对被测量对象进行监测和调节。
2. 控制器:对被测量对象进行监测,并根据设定值和反馈信号来调节执行器输出信号。
3. 反馈:指将被测量对象输出信号与设定值进行比较,并将比较结果反馈给控制器。
4. 设定值:指需要被调节到达的目标值。
5. 执行器:根据来自于控制器的输出信号,对被测量对象进行调节。
二、控制算法设计的步骤1. 确定被控对象:首先需要确定需要进行控制的对象,例如温度、湿度、流量等。
2. 建立数学模型:对被控对象建立数学模型,用于描述其运行状态和特性。
3. 设计控制策略:根据数学模型和设定值,设计出合适的控制策略。
4. 实现控制算法:将设计好的控制策略转化为具体的计算机程序或电路。
5. 调试和优化:对实现好的控制算法进行调试和优化,以确保其能够正常运行并达到预期效果。
三、常用的控制算法1. 比例-积分-微分(PID)控制算法:是一种经典的反馈控制算法,根据误差信号进行比例、积分和微分运算,并根据结果输出执行器信号。
2. 模糊逻辑控制(FLC)算法:是一种基于模糊逻辑理论的非线性反馈控制方法,可以应用于复杂系统中。
3. 预测控制(MPC)算法:通过对未来状态进行预测来实现对系统状态的优化调节,适用于多变量、非线性系统。
4. 自适应控制(AC)算法:根据被控对象的实时状态,自动调整控制参数以实现最佳控制效果。
5. 神经网络控制(NNC)算法:通过神经网络对被控对象进行建模,并利用反向传播算法来实现对其的优化控制。
工业控制最常用的控制算法

工业控制中必备的算法大全一、PID控制算法PID控制算法是最常用的一种工业控制算法,它是一种反馈控制算法,通过对被控制系统的测量值与期望值之间的差值进行比较,按照比例、积分和微分的系数来调整控制器的输出,使被控制系统稳定在设定的目标状态。
PID控制算法可以适用于各种各样的控制系统,包括温度、压力、流量、位置等控制系统。
二、模糊控制算法模糊控制算法是基于模糊逻辑的一种控制算法,与PID算法相比,模糊控制算法更适用于复杂的非线性系统控制。
模糊控制算法通过将输入变量与输出变量之间的关系表示为模糊规则,利用模糊推理引擎来控制被控制系统。
和PID控制算法相比,模糊控制算法更加适用于大量输入变量和复杂的非线性系统。
三、神经网络控制算法神经网络控制算法是基于神经网络理论的一种控制算法,它可以自适应地调节系统的控制参数。
神经网络控制算法可以根据过去的测量数据和控制输出值来自适应地调整神经网络的权重和阈值,以满足控制系统的要求。
神经网络控制算法可以适用于非线性、时变、参数变化等具有复杂动态性的工业控制系统。
四、遗传算法遗传算法是一种优化算法,可以用来解决复杂优化问题。
在工业控制中,遗传算法可以用来寻找最佳的控制参数。
遗传算法通过模拟自然界的进化过程来搜索最优解。
遗传算法将控制参数看做是染色体上的基因,通过交叉、突变等基因操作来生成新的染色体,逐步优化控制参数,直至得到最优解。
五、模型预测控制算法模型预测控制算法是一种基于模型的控制算法,它通过建立被控制系统的数学模型,预测未来的状态,并根据预测结果来生成控制信号。
模型预测控制算法能够适用于复杂的非线性系统,但需要建立准确的数学模型。
【结论】在工业控制中,PID控制算法是最为常用的控制算法,但是针对一些非线性、复杂的系统,模糊控制、神经网络控制、遗传算法和模型预测控制等算法也逐渐得到广泛应用,提高了工业控制技术的精度和效率。
自动控制算法

自动控制算法随着科技的发展,自动控制算法在各个领域得到了广泛应用。
自动控制算法是指通过计算机程序来实现对系统的自动控制,实现系统的稳定、精确和高效运行。
本文将从算法的基本原理、应用领域和未来发展等方面来探讨自动控制算法的相关内容。
一、算法的基本原理自动控制算法的基本原理是通过传感器获取系统的状态信息,然后根据预设的控制目标和控制策略,计算出控制信号,通过执行器对系统进行控制。
常见的自动控制算法包括比例积分控制器(PID控制器)、模糊控制、神经网络控制等。
比例积分控制器是最常用的自动控制算法之一。
它根据系统的误差和误差的变化率来调节控制信号,使系统能够快速、准确地达到稳定状态。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法,通过模糊化输入和输出以及模糊规则的推理来实现对系统的控制。
神经网络控制利用人工神经网络的学习能力和逼近能力,通过对系统的建模和训练,实现对系统的自动控制。
二、应用领域自动控制算法广泛应用于工业自动化、交通运输、航空航天、机器人等领域。
在工业自动化中,自动控制算法能够实现对生产过程的自动化控制,提高生产效率和产品质量。
在交通运输领域,自动控制算法可以实现交通信号的自动控制和交通流的优化调度,提高道路的通行能力和交通效率。
在航空航天领域,自动控制算法可以实现飞行器的自动驾驶和姿态控制,提高飞行安全和飞行性能。
在机器人领域,自动控制算法可以实现机器人的自主导航和任务执行,实现人机协作和智能化生产。
三、未来发展随着人工智能和大数据技术的发展,自动控制算法将迎来更广阔的应用前景。
人工智能技术可以为自动控制算法提供更丰富的决策能力和学习能力,使系统的控制更加智能化和自适应。
大数据技术可以为自动控制算法提供更多的数据支持和决策依据,使系统的控制更加准确和精细化。
同时,自动控制算法也将与其他技术相结合,如虚拟现实、云计算等,实现更加复杂和高效的控制任务。
总结起来,自动控制算法是实现系统自动化控制的重要工具,通过传感器获取系统的状态信息,根据预设的控制目标和控制策略计算控制信号,实现对系统的稳定、精确和高效运行。
常见自动驾驶控制算法

常见自动驾驶控制算法
自动驾驶控制算法包括:
1. 基于规则的控制算法:基于事先定义的规则和限制来控制自动驾驶车辆的行驶,例如规定车辆只能行驶在速度限制范围内,保持车距等。
2. 基于传统控制理论的控制算法:采用传统的控制理论,例如PID控制算法来控制自动驾驶车辆的行驶,通过对车辆的加速度、转向角度等参数进行控制,使车辆能够在道路上保持稳定。
3. 基于机器学习的控制算法:利用机器学习算法,例如神经网络、支持向量机等来控制自动驾驶车辆的行驶,通过对大量数据的学习和分析,让自动驾驶车辆能够进行更加智能的决策和控制。
4. 基于深度学习的控制算法:利用深度学习算法,例如卷积神经网络、循环神经网络等来控制自动驾驶车辆的行驶,通过对大量数据的训练和学习,让自动驾驶车辆能够进行更加准确的识别和预测。
机器人运动控制算法

机器人运动控制算法机器人运动控制是指通过算法和程序对机器人进行控制,使其能够在庞大的自由度空间中完成各种任务。
本文将介绍几种常用的机器人运动控制算法,并探讨其应用和优势。
一、逆运动学算法逆运动学算法是通过已知末端执行器的位置和姿态来计算机器人关节角度的方法。
根据机械结构和运动学原理,可以推导出机器人各个关节的逆运动学方程。
逆运动学算法广泛应用于工业机器人中,能够实现高精度的位置和姿态控制。
其主要优势是计算简单、精确度高,适合用于控制要求较高的场合。
二、正运动学算法正运动学算法是通过已知机器人关节角度来计算末端执行器的位置和姿态的方法。
正运动学算法是逆运动学算法的反向过程,通过关节角度与坐标之间的转换矩阵来实现。
正运动学算法常用于机器人路径规划、碰撞检测和轨迹跟踪等应用。
其主要优势是计算快速、灵活性高,适用于复杂的控制任务。
三、运动规划算法运动规划算法是指根据机器人的初始状态和目标状态,通过路径生成和轨迹规划来实现机器人运动控制的方法。
常用的运动规划算法包括最短路径规划、速度规划和避障规划等。
运动规划算法主要应用于导航系统、物料搬运和自主行驶等场景,能够使机器人安全、高效地完成任务。
四、PID控制算法PID控制算法是一种经典的控制方法,通过不断调整系统的输出来使系统的误差最小化。
PID控制算法根据当前误差、误差变化率和误差累积值来计算控制量,实现对机器人运动的精确控制。
PID控制算法广泛应用于机器人的姿态控制、力控制和位置控制等方面。
其优势是算法简单、稳定性好,适用于各种控制场景。
五、模型预测控制算法模型预测控制算法是一种基于动态模型的先进控制方法,通过对系统未来的状态进行预测来生成最优控制策略。
模型预测控制算法可以考虑系统的约束和目标函数,并进行在线优化,从而实现对机器人运动的预测性和优化性控制。
模型预测控制算法适用于复杂的非线性系统和快速变化的环境,能够实现高度灵活和精准的运动控制。
综上所述,机器人运动控制算法在现代机器人技术中起到了重要的作用。
现代控制算法

现代控制算法介绍现代控制算法是指应用在控制系统中的一类算法,用于实现对系统的稳定、准确和高效控制。
随着科技的发展和进步,现代控制算法得到了广泛的应用和研究。
本文将深入探讨现代控制算法的原理、应用和未来发展趋势。
一、控制算法的分类在开始深入讨论现代控制算法之前,我们先来了解一下控制算法的分类。
传统的控制算法可以分为PID控制、模糊控制和神经网络控制等。
而现代控制算法则更注重于算法的学习和自适应能力。
现代控制算法主要可以分为以下几类:1. 自适应控制算法自适应控制算法是指可以自动调整控制器参数以适应系统参数变化的算法。
通过实时监测系统的输入输出数据,自适应控制算法可以根据系统的变化自动调整控制器的参数,使得系统能够更好地适应环境的变化。
2. 鲁棒控制算法鲁棒控制算法是指对系统的参数变化和模型不确定性具有强鲁棒性的控制算法。
鲁棒控制算法可以有效地抵抗外部扰动和系统参数的变化,保持系统的稳定性和性能。
3. 优化控制算法优化控制算法是指通过优化问题的求解来设计控制器的算法。
通过优化控制算法,可以在满足系统约束条件的前提下,实现系统控制的最优性能。
二、现代控制算法的原理和应用现代控制算法基于系统模型和数据,通过算法的学习和自适应能力实现对系统的控制。
下面介绍几种常见的现代控制算法的原理和应用。
1. 强化学习算法强化学习是一种通过智能体与环境的交互学习来优化策略的算法。
在控制领域中,强化学习算法可以用于在未知环境下学习控制策略。
例如,无人驾驶汽车可以通过强化学习算法学习遵循交通规则和安全驾驶的策略。
2. 深度学习算法深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。
在控制领域中,深度学习算法可以用于建模和控制非线性系统。
例如,深度神经网络可以通过学习数据,自动提取系统的特征和模式,从而改进系统的控制性能。
3. 模型预测控制算法模型预测控制是一种预测未来系统行为的控制算法。
通过建立系统的数学模型,预测未来一段时间内的系统行为,并根据预测结果进行控制决策。
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1、自动控制技术及其应用
所谓自动控制,是指没有人直接参与的情况下,利 用外加的设备或装置(称控制装置或控制器),使机器、 设备或生产过程(统称被控量)的某个工作状态或参数 (即被控量)自动地按照预定的规律运行。 如:
飞机导航
2、反馈控制原理
反馈控制是这样的一种控制过程,它能构在存 在扰动的情况下,力图减小系统的输出量与参考输 入量(也称参据量)之间的偏差,而其工作正是基 于这一偏差基础之上的,这就是反馈控制的原理。 如人取桌上书的过程(见下图):
改写为:
u(k ) K p K I K D ek K p 2K D ek 1 K Dek 2
令三个动态参数为中间变量:
A K p K I K D B K p 2K D
则有: u(k )
C KD
Aek Bek 1 Cek 2
K
P
[ E (k ) E (k 1)] K I E (k )
(6-7)
K D [ E (k ) 2 E (k 1) E (k 2)]
式中 KP 、KD同式(6-6)。
式(7-7)差系数控制算法)
将增量型PID控制算法:
u(k ) K p (ek ek 1 ) K I ek K D (ek 2ek 1 ek 2 )
3. 比例微分调节器
微分调节器的微分方程 为:
de (t ) y TD dt
微分作用响应曲线如图所示。
PD调节器的阶跃响应曲线如图所示。
4. 比例积分微分调节器
为了进一步改善调节品质,往往把比例、积 分、微分三种作用组合起来,形成PID调节器。 理想的PID微分方程为:
e(t) t 0 y
概 述
1、PID(Proportional Integral Differential)控制
PID意为比例、积分、微分, PID控制是自动控制中一种重要 的控制方法。
2、PID控制实现的方式
模拟方式:用电子电路调节器,在调节器中,将被测信号与给 定值比较,然后把比较出的差值经PID电路运算后送到执行机构, 改变给进量,达到调节之目的。 数字方式:用计算机进行PID运算,将计算结果转换成模拟量, 输出去控制执行机构。
数字控制器的模拟化设计
数字控制器是计算机控制系统的核心部分。
数字控制器通常是利用计算机软件编程,完成特定的控制算 法。
控制算法通常以差分方程、脉冲传递函数、状态方程等形式 表示。
采用不同的控制算法,可以实现不同的控制作用,得到不同 的控制性能。因此,只要改变控制算法,并改变相应的软件编 程,就可以使计算机控制系统完成不同的控制目的。这一点, 是计算机控制系统优于传统模拟控制系统的一个重要方面。 本章介绍数字控制器的模拟化设计方法和相应的控制算法。 模拟化设计方法:基于模拟控制系统理论的数字控制器设计 方法。
R R R R
s
τs+1 1/s
C C C
一般微分环节 c(t)=τdr(t)/dt +r(t) 积分环节 dc(t)/dt=r(t)
延迟环节
c(t)=r(t- τ)
G(s)=e-τs
C τ s e
系统都有一 定的延迟
1 PID算法的数字实现
概 述
PID调节是连续系统中技术最成熟、应用最广泛的 一种调节方式。 PID调节的实质是根据输入的偏差值,按比例、积 分、微分的函数关系进行运算,其运算结果用于输出 控制。 在实际应用中,根据具体情况,可以灵活地改变 PID的结构,取其一部分进行控制。
e(t) t 0 y KP e(t) 0
图1 阶跃响应特性曲线
t
2. 比例积分调节器 所谓积分作用是指调节器的输出与输入偏差 的积分成比例的作用。积分方程为:
1 y TI
e(t )dt
式中: TI是积分时间常数,它表示积分速度的大小,TI越大, 积分速度越慢,积分作用越弱。积分作用的响应特性 曲线。
3、计算机控制系统的优点
一机多用;控制算法灵活;可靠性高;可改变调节品质、提高 产品产量和质量;安全生产、改善工人劳动条件等。
概 述(2)
4、计算机控制的任务就是设计一个数字调节器,常用 以下控制方法:
程序和顺序控制 比例—积分—微分控制(简称PID控制)
直接数字控制
最优控制 生产管理及生产过程始终处于最佳工作状态,亦叫自适应控制。
de (t ) E (k ) E (k 1) E (k ) E (k 1) dt t T
(1)位置型PID控制算式
将式(6-2)和式(6-3)代入式(6-1),则可得离散的PID表达式
P(k ) K P {E (k )
T D E ( j ) [ E (k ) E (k 1)]} T T I j 0
7
8
(3)、复合控制方式 按偏差控制和按扰动控制相结合的控制方式 称为复合控制方式。
9
1 数字控制器的模拟化设计技术
典型的计算机控制系统如下图所示。这种系统中既有 连续信号,又有离散信号,可以称为混合系统。在这种系
统中连续信号和离散信号通过ADC和DAC实现转换。
计算机控制系统中既有连续信号又有离散信号,是一 个混合系统。
被控对象 输入信号 眼睛
(书位置)
被控量 输出量
大脑
手臂、手 测量元件 眼睛
(手位置)
3
下图为反馈控制原理方框图
系统方框图符号组成:“
”
4
3、典型的反馈控制系统基本框图:
信号从输入端到达输出端的传输通路称为前向通路; 系统输出量经测量元件反馈到输入端的传输通路称为主反 馈通路。前向通路与主反馈通路共同构成主回路。此外, 还有局部反馈通路。只包含一个主反馈通路的系统称为单 回路系统,有两个或两个以上反馈通路的 系统称为多回路 系统。
数字控制器的模拟化设计步骤: 1 设计假想的模拟控制器 按给定对象和要求的性能指标,用连续系统的设计 方法设计出模拟控制器D(s) 。 2 选择合适的采样周期 将D(s)离散化后得到的D(z)的控制性能会和D(s)不一 样,因为离散化过程必然会带来误差,且这种误差与采样
周期有关。为了在离散化时不至于造成太大的误差,要求
直接数字设计法则首先将系统中被控对象加上保持器一
起构成的广义对象离散化,得到相应的以脉冲传递函数、差 分方程或离散系统状态方程表示的离散系统模型,然后利用
离散控制系统理论,直接设计数字控制器。
由于直接设计法直接在离散系统的范畴内进行,避免了 由模拟控制器向数字控制器转化,也绕过了采样周期对系统 动态性能产生严重影响的问题,是目前采用较为广泛的计算 机控制系统设计方法。
(2)增量型PID控制算式
式(6-4)不仅计算繁琐,而且为保存 E(j)要占用很多内存。 因此,用该式直接进行控制很不方便。做如下改动,根据递推原理, 可写出(k-1)次的PID输出表达式:
P(k 1) K p {E (k 1)
T
T
I j 0
E( j) T T
k 1
D
[ E (k 1) E (k 2)]}
数字控制器的设计方法可以分为模拟化设计法和直接 数字设计法。
模拟化设计法先将数字控制器看做是模拟控制器。采 用连续系统设计的方法,首先设计模拟控制系统的模拟控制 器,使模拟控制系统满足性能指标要求。然后,采用离散化 的方法将设计好的模拟控制器离散化成数字控制器,最后构 成数字控制系统。 这种方法对习惯于模拟控制系统设计的人来说比较容 易理解和接受,但这种方法当采样周期较大时,系统实际达 到的性能往往比预计的设计指标差。
输入量
-
串连补偿 元件
-
放大 元件
执行元 件
被控对 象
输出量
反馈补偿元件
局部反馈 主反馈
测量元件
4、自动控制系统基本控制方式
(1)、反馈控制方式 按偏差进行控制,具有抑制扰动对被控量 产生影响的能力和较高的控制精度。
6
(2)、开环控制方式 指控制装置与被控对象之间只有顺向作用而 没有反向联系的控制过程。
6.1 PID算法的数字实现(6)
(3)计算机实现PID控制原理图
6.1 PID算法的数字实现(7)
(4)增量型PID控制的优点与不足: 优点:
1)增量算法控制误动作影响小 2)增量算法控制易于实现手动/自动无扰动切换 3)不产生积分失控,易获得较好的调节品质
缺点:
1)积分截断效应大,有静态误差 2)溢出影响大 在实际应用中,应根据被控对象的实际情况加以选择。 一般认为,在以闸管或伺服电机作为执行器件,或对控制精 度要求较高的系统中,应当采用位置型算法;而在以步进电机或 多圈电位器作执行器件的系统中,则应采用增量式算法。
T
k
(6-4)
式中 Δt=T----采样周期,必须使T足够小; k ----采样序号,k=0,1,2…. E(k)、 E(k-1) ----第k次和第(k-1)次采样时的偏差值 P(k)----第k次采样时调节器的输出
6.1 PID算法的数字实现(4)
由于式(6-4)的输出值与阀门开度的位置一一对应,因此,通 常把式(6-4)称为位置型PID控制算式。
1
(6-1)
6.1 PID算法的数字实现(3)
2、离散系统的PID算法表达式
对式(6-1)进行离散化处理,用数字形式的差分方程代替连续系统 的微分方程,则积分项和微分项可用求和及增量式表示:
n
o
e(t )dt E ( j )t T E ( j )
j 0 j 0
n
n
(6-2) (6-3)
(6-6)
6.1 PID算法的数字实现(5)
由(6-6)可知,要计算k次输出值P(k),只需知道P(k-1), E(k-1),E(k-2)即可 。 在很多控制系统中,控制机构采用的是步进电机或多圈电位器, 所以只要给出一个增量信号即可。式(7-4)与式(7-5)相减得: