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PID算法的C语言实现

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/**************************************************************************
函数功能:增量PI控制器
入口参数:编码器测量值,目标速度
返回  值:电机PWM
根据增量式离散PID公式 
pwm+=Kp[e(k)-e(k-1)]+Ki*e(k)+Kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]
e(k)代表本次偏差 
e(k-1)代表上一次的偏差  以此类推 
pwm代表增量输出
在我们的速度控制闭环系统里面,只使用PI控制
pwm+=Kp[e(k)-e(k-1)]+Ki*e(k)
**************************************************************************/
int Incremental_PI (int Encoder,int Target)
{   
   float Kp=20,Ki=30;   
     static int Bias,Pwm,Last_bias;         //相关内部变量的定义。
     Bias=Encoder-Target;                //求出速度偏差,由测量值减去目标值。
     Pwm+=Kp*(Bias-Last_bias)+Ki*Bias;   //使用增量 PI 控制器求出电机 PWM。
     Last_bias=Bias;                       //保存上一次偏差 
     return Pwm;                         //增量输出
}


/**************************************************************************
函数功能:位置式PID控制器
入口参数:编码器测量位置信息,目标位置
返回  值:电机PWM
根据位置式离散PID公式 
pwm=Kp*e(k)+Ki*∑e(k)+Kd[e(k)-e(k-1)]
e(k)代表本次偏差 
e(k-1)代表上一次的偏差  
∑e(k)代表e(k)以及之前的偏差的累积和;其中k为1,2,,k;
pwm代表输出
**************************************************************************/
int Position_PID (int Encoder,int Target)
{   
     float Position_KP=80,Position_KI=0.1,Position_KD=500;
     static float Bias,Pwm,Integral_bias,Last_Bias;
     Bias=Encoder-Target;                                  //求出速度偏差,由测量值减去目标值。
     Integral_bias+=Bias;                                    //求出偏差的积分
     Pwm=Position_KP*Bias+Position_KI*Integral_bias+Position_KD*(Bias-Last_Bias);       //位置式PID控制器
     Last_Bias=Bias;                                       //保存上一次偏差 
     return Pwm;                                           //增量输出
}


PID 整定口诀

                    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。

                    曲线漂浮绕大弯, 比例度盘往小扳。

                    曲线偏离回复慢, 积分时间往下降。

                    曲线波动周期长, 积分时间再加长。

                    曲线振荡频率快, 先把微分降下来。

                    动差大来波动慢, 微分时间应加长。

                    理想曲线两个波, 前高后低四比一。

                    一看二调多分析, 调节质量不会低。


#如无特别声明,该文章均为 AMENG 原创,转载请遵循 署名-非商业性使用 4.0 国际(CC BY-NC 4.0) 协议,即转载请注明文章来源。
#最后编辑时间为: 2022 年 01 月 02 日


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