比较典型的PID算法控制程序源代码
单片机 模糊控制pid 源代码

单片机模糊控制pid 源代码1. 单片机模糊控制PID的基本原理单片机模糊控制PID是一种基于模糊控制理论和PID控制理论相结合的控制方法。
其基本原理是通过模糊控制算法对系统进行模糊化处理,将输入和输出都转化为模糊量,然后再利用PID控制算法对模糊量进行处理,最终得到控制量,从而实现对系统的控制。
2. 单片机模糊控制PID的源代码实现单片机模糊控制PID的源代码实现需要先进行模糊化处理,然后再进行PID控制计算。
下面是一个基于C语言的单片机模糊控制PID的源代码示例:```#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>//模糊化处理函数float fuzzy(float error){float fuzzy_error = 0;if(error < -10)fuzzy_error = -1;else if(error >= -10 && error < -5)fuzzy_error = (error + 10) / 5;else if(error >= -5 && error <= 5)fuzzy_error = 0;else if(error > 5 && error <= 10)fuzzy_error = (error - 5) / 5;else if(error > 10)fuzzy_error = 1;return fuzzy_error;}//PID控制函数float PID(float error, float last_error, float sum_error) {float kp = 0.5;float ki = 0.1;float kd = 0.2;float p = kp * error;float i = ki * sum_error;float d = kd * (error - last_error);return p + i + d;}int main(){float error = 0;float last_error = 0;float sum_error = 0;float control = 0;for(int i = 0; i < 100; i++){error = 10 - i;float fuzzy_error = fuzzy(error);sum_error += error;control = PID(fuzzy_error, last_error, sum_error);last_error = error;printf("control: %f\n", control);}return 0;}```3. 单片机模糊控制PID的应用场景单片机模糊控制PID可以应用于各种需要精确控制的场景,例如温度控制、机器人控制、电机控制等。
PID算法

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,
注意保留移位引起的“余数”,做好余数补偿。这个程序只是一般常用pid算法的基本架构,
PID Function
The PID (比例、积分、微分) function is used in mainly
control applications. PIDCalc performs one iteration of the PID
algorithm.
While the PID function works, main is just a dummy program showing
double Proportion; // 比例常数Proportional Const(type:0.6~0.7)输出不振荡,尽量大
double Integral; // 积分常数Integral Const(type:1.5~1.8)输出不振荡,尽量小
double Derivative; // 微分常数Derivative Const(type:0~0.3)输出不振荡,尽量大
没有包含输入输出处理部分。
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经典控制PID控制器-C语言代码实现

经典控制PID控制器-C语言代码的实现// 1.定义PID变量结构体struct _pid{float SetValue; //定义设定值float ActualValue; //定义实际值float err; //定义偏差值float err_last; //定义上一个偏差值float Kp,Ki,Kd; //定义比例、积分、微分系数float ActuatorCtrlValue; //控制执行器变量float integral; //定义积分值float Umax; //定义实际值的上限float Umin; //定义实际值得下限float errDisIntegralVar; //定义接触积分环节的偏差限值float ControlOutValue;//定义控制输出}pid;//2. PID算法实现float PID_realize(float SetVar,float ActualVar,float UHigLim,float ULowLim,float ErrDisIntegralLim){int index;pid.SetValue=SetVar;pid.ActualValue=ActualVar;pid.Umax=UHigLim;pid.Umin=ULowLim;pid.err=pid.ActualValue-pid.SetValue;pid.errDisIntegralVar=ErrDisIntegralLim;//积分饱和处理if (pid.ActualValue>pid.Umax){if (abs(pid.err)>pid.errDisIntegralVar){index=1;if (pid.err>0){pid.integral+=1.3*pid.err;}}else{index=1;if (pid.err>0){ pid.integral+=1.2*pid.err;}}}else if(pid.ActualValue<pid.Umin){if (abs(pid.err)>pid.errDisIntegralVar){index=1;if (pid.err<0){pid.integral+=1.3*pid.err;}}else{index=1;if (pid.err<0){pid.integral+=1.2*pid.err;}}}else{if (abs(pid.err)>pid.errDisIntegralVar){index=1;pid.integral+=1.1*pid.err;}else{index=1;pid.integral+=pid.err;}}pid.ControlOutValue=pid.Kp*pid.err+index*pid.Ki*pid.integral+pid.Kd*(pid.err-pi d.err_last);pid.err_last=pid.err;return pid.ControlOutValue;}。
PID控制算法的C语言实现(完整版)

PID控制算法的C语言实现(完整版) 在现代工业生产中,为了实现对生产过程的精确控制,我们需要采用一种能够根据实际需求自动调整参数的控制算法。
PID(Proportional-Integral-Derivative)控制算法就是这样一种广泛应用于工业控制系统的算法。
本文将详细介绍PID控制算法的C语言实现,包括算法的基本原理、实现方法以及注意事项。
我们来了解一下PID控制算法的基本原理。
PID控制器由三个部分组成:比例(P)、积分(I)和微分(D)。
这三个部分分别对误差信号进行处理,然后将处理后的信号相加得到控制输出。
具体来说,比例部分根据误差信号的大小产生相应的控制作用;积分部分对误差信号进行累积,以消除系统的静差;微分部分对误差信号的变化趋势进行预测,以便及时调整控制策略。
通过这三个部分的综合作用,PID控制器能够实现对生产过程的精确控制。
接下来,我们来看一下如何用C语言实现PID控制算法。
我们需要定义一些变量来存储所需的参数和状态信息。
例如,我们需要定义比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd以及误差信号e等。
我们还需要定义一些变量来存储上一次的误差信号和积分项等。
这些变量的定义如下:```cdouble Kp, Ki, Kd; // 比例、积分、微分系数double e; // 当前误差信号double de; // 当前误差信号的导数double last_e; // 上一次的误差信号double integral; // 积分项有了这些变量之后,我们就可以开始实现PID控制器的计算过程了。
PID控制器的计算过程主要包括以下几个步骤:1. 计算误差信号:当前误差信号等于期望值与实际值之差。
2. 计算比例项:比例项等于当前误差信号乘以比例系数Kp;3. 计算积分项:积分项等于当前误差信号乘以积分系数Ki加上累积误差信号乘以积分系数Ki;4. 计算微分项:微分项等于当前误差信号的导数乘以微分系数Kd;5. 计算控制输出:控制输出等于比例项、积分项和微分项之和。
C语言实现PID算法

C语言实现PID算法PID算法是一种常用的控制算法,在工控系统中广泛应用。
下面将详细介绍C语言实现PID算法的步骤和代码。
PID算法是基于反馈的控制算法,通过对系统输出与期望输出之间的差异进行处理,生成一个控制器的输出信号,从而实现对系统状态的调节。
PID算法由比例(P)、积分(I)和微分(D)三个部分组成。
具体的计算公式为:输出值=Kp*(误差+1/Ti*积分项+Td*微分项)其中,Kp为比例系数,Ti为积分时间常数,Td为微分时间常数。
积分项为历史误差的累积,微分项为误差变化率的反馈。
下面是C语言实现PID算法的代码:```c//PID算法的数据结构typedef structdouble Kp; // 比例系数double Ti; // 积分时间常数double Td; // 微分时间常数double lastError; // 上一次的误差double integral; // 积分项}PID;void initPID(PID* pid, double Kp, double Ti, double Td)pid->Kp = Kp;pid->Ti = Ti;pid->Td = Td;pid->lastError = 0;pid->integral = 0;//更新PID算法的参数void updatePID(PID* pid, double error, double dt)double proportional, integral, derivative;//比例项proportional = pid->Kp * error;//积分项pid->integral += error * dt;integral = pid->Kp / pid->Ti * pid->integral;//微分项derivative = pid->Kp * pid->Td * (error - pid->lastError) / dt;//更新上一次的误差pid->lastError = error;//计算输出值double output = proportional + integral + derivative;//进行输出处理(例如对输出进行限幅)//...//输出控制信号//...```使用上述代码,可以通过调用`initPID`函数进行PID算法的初始化,并通过调用`updatePID`函数更新PID算法的参数和计算控制器的输出。
pid工作原理代码

pid工作原理代码PID(Proportional-Integral-Derivative)是一种常用的控制算法,用于自动控制系统中的反馈控制。
它的工作原理是通过不断调整控制器的输出来维持被控对象的状态,使其达到期望值。
PID控制器的工作原理可以简单描述为:根据被控对象的当前状态与期望值的差异,计算出一个控制量,然后根据该控制量对被控对象进行调节,使其逐渐接近期望值。
我们来看一下PID控制器的三个组成部分:比例(Proportional)、积分(Integral)和微分(Derivative)。
比例控制是根据被控对象当前状态与期望值的差异,按照一定的比例系数来计算控制量。
当被控对象偏离期望值较大时,比例控制器会给出一个较大的控制量,以快速调整被控对象的状态。
积分控制是根据被控对象状态与期望值的历史差异,按照一定的积分时间来计算控制量。
积分控制器会累积被控对象状态与期望值之间的偏差,如果被控对象长时间偏离期望值,则积分控制器会给出一个较大的控制量,以更好地消除系统的静态误差。
微分控制是根据被控对象状态的变化速率来计算控制量。
微分控制器会根据被控对象状态与期望值之间的变化率,预测被控对象未来的状态变化趋势,并根据这个趋势给出一个控制量,以抑制被控对象快速变化的趋势。
PID控制器通过将比例、积分和微分控制相结合,综合考虑被控对象的当前状态、历史状态和状态变化趋势,从而实现对被控对象的精确控制。
在实际应用中,PID控制器的参数需要根据被控对象的特性进行调整。
通常可以通过试验和经验来确定最佳的参数配置,以达到最优的控制效果。
除了基本的PID控制器,还有一些改进的算法,如增量式PID控制、自适应PID控制等。
这些算法在特定的应用场景中可以提供更好的控制性能。
总结起来,PID控制器是一种常用的控制算法,通过比例、积分和微分控制相结合的方式,实现对被控对象的精确控制。
在实际应用中,根据被控对象的特性进行参数调整,可以达到更好的控制效果。
自适应pid控制算法代码

自适应pid控制算法代码自适应PID控制算法是一种可以自动调整PID控制器参数的控制算法,通过对系统响应特性的分析和模型辨识,实现系统控制的精度和稳定性的优化。
以下是自适应PID控制算法的代码示例:1. 初始化控制器参数Kp = 1.0Ki = 0.0Kd = 0.0SP = 0.0PV = 0.0last_error = 0.0error_sum = 0.0last_input = 0.0output = 0.0last_time = time()2. 计算PID控制器输出time_diff = time() - last_timeerror = SP - PVd_input = PV - last_inputerror_sum += error * time_diffd_error = (error - last_error) / time_diffoutput = Kp * error + Ki * error_sum + Kd * d_error3. 根据系统响应特性调整控制器参数if abs(error) < tolerance:# 系统稳定,不需要调整控制器参数passelif error > 0:# 系统欠响应,增加Kp或Ki或减小Kdif Kp < max_gain:Kp += delta_gainelif Ki < max_gain:Ki += delta_gainelse:Kd -= delta_gainelse:# 系统过响应,减小Kp或增加Kd或减小Ki if Kp > min_gain:Kp -= delta_gainelif Kd < max_gain:Kd += delta_gainelse:Ki -= delta_gain4. 更新记录变量last_error = errorlast_input = PVlast_time = time()以上代码示例是基于Python语言实现的,可以根据实际控制系统的需求进行修改和优化。
PID算法(源代码+调试方法)

PID算法(源代码+调试方法)3。
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 Ki;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}}。
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比较典型的PID处理程序
[日期:2005-2-1] 来源:21ICbbs 作者:lookuper [字体:大中小]
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这是一个比较典型的PID处理程序,在使用单片机作为控制cpu时,请稍作简化,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,注意保留移位引起的“余数”,做好余数补偿。
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。
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#include
#include
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PID Function
The PID (比例、积分、微分) function is used in mainly
control applications. PIDCalc performs one iteration of the PID algorithm.
While the PID function works, main is just a dummy program showing a typical usage.
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typedef struct PID {
double SetPoint; // 设定目标Desired value
double Proportion; // 比例常数Proportional Const
double Integral; // 积分常数Integral Const
double Derivative; // 微分常数Derivative Const
double LastError; // Error[-1]
double PrevError; // Error[-2]
double SumError; // Sums of Errors
} PID;
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PID计算部分
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double PIDCalc( PID *pp, double NextPoint )
{
double dError,
Error;
Error = pp->SetPoint - NextPoint; // 偏差
pp->SumError += Error; // 积分
dError = pp->LastError - pp->PrevError; // 当前微分
pp->PrevError = pp->LastError;
pp->LastError = Error;
return (pp->Proportion * Error // 比例项
+ pp->Integral * pp->SumError // 积分项
+ pp->Derivative * dError // 微分项
);
}
/*============================================================================ ========================
Initialize PID Structure
============================================================================== =======================*/
void PIDInit (PID *pp)
{
memset ( pp,0,sizeof(PID));
}
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Main Program
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double sensor (void) // Dummy Sensor Function
{
return 100.0;
}
void actuator(double rDelta) // Dummy Actuator Function
{}
void main(void)
{
PID sPID; // PID Control Structure
double rOut; // PID Response (Output)
double rIn; // PID Feedback (Input)
PIDInit ( &sPID ); // Initialize Structure
sPID.Proportion = 0.5; // Set PID Coefficients
sPID.Integral = 0.5;
sPID.Derivative = 0.0;
sPID.SetPoint = 100.0; // Set PID Setpoint
for (;;) { // Mock Up of PID Processing
rIn = sensor (); // Read Input
rOut = PIDCalc ( &sPID,rIn ); // Perform PID Interation
actuator ( rOut ); // Effect Needed Changes
}。