【PID】数字式 PID 控制算法、程序结构 - Go语言中文社区

【PID】数字式 PID 控制算法、程序结构


数字式 PID 控制算法可以分为位置式 PID 和增量式 PID 控制算法。
【PID】控制理论前导说明

1、位置式PID算法

由于计算机控制是一种采样控制, 它只能根据采样时刻的偏差计算控制量,而不能像模拟控制那样连续输出控制量, 进行连续控制,必须进行离散化处理。

离散的 PID 表达式为
 

 

 2、增量式PID算法

所谓增量式 PID 是指数字控制器的输出只是控制量的增量∆uk 。 当执行机构需要的控制量是增量,而不是位置量的绝对数值时,可以使用增量式 PID 控制算法进行控制。

增量式 PID 控制算法公式为:

 

如果计算机控制系统采用恒定的采样周期T ,一旦确定 A、 B、 C,只要使用前后三次测量的偏差值,就可以由(式 2-5)求出控制量。增量式 PID 控制算法与位置式 PID 算法(式 2-2)相比,计算量小的多,因此在实际中得到广泛的应用。

位置式 PID 控制算法也可以通过增量式控制算法推出递推计算公式:

U(k)=U(k-1)+∆Uk
控制器参数整定: 指决定调节器的比例系数 Kp 、 积分时间Ti 、 微分时间Td 和采样周期Ts
//数据结构
typedef struct PID
{
int SetPoint; //设定目标 Desired Value
long SumError; //误差累计
double Proportion; //比例常数 Proportional Const
double Integral; //积分常数 Integral Const
double Derivative; //微分常数 Derivative Const
int LastError; //Error[-1]
int PrevError; //Error[-2]
} PID;

static PID sPID;
static PID *sptr = &sPID;
//PID 参数初始化
void IncPIDInit(void)
{
sptr->SumError = 0;
sptr->LastError = 0; //Error[-1]
sptr->PrevError = 0; //Error[-2]
sptr->Proportion = 0; //比例常数 Proportional Const
sptr->Integral = 0; //积分常数 Integral Const
sptr->Derivative = 0; //微分常数 Derivative Const
sptr->SetPoint = 0;
}


//增量式 PID 控制设计
int IncPIDCalc(int NextPoint)
{
register int iError, iIncpid;
//当前误差
iError = sptr->SetPoint - NextPoint;
//增量计算
iIncpid = sptr->Proportion * iError //E[k]项
- sptr->Integral * sptr->LastError //E[k-1]项
+ sptr->Derivative * sptr->PrevError; //E[k-2]项
//存储误差,用于下次计算
sptr->PrevError = sptr->LastError;
sptr->LastError = iError;
//返回增量值
return(iIncpid);
}

//位置式 PID 控制设计
unsigned int LocPIDCalc(int NextPoint)
{
register int iError,dError;
iError = sptr->SetPoint - NextPoint; //偏差
sptr->SumError += iError; //积分
dError = iError - sptr->LastError; //微分
sptr->LastError = iError;
return(sptr->Proportion * iError //比例项
+ sptr->Integral * sptr->SumError //积分项
+ sptr->Derivative * dError); //微分项
}

【PID】模拟式PID控制算法,P作用I作用D作用分析

版权声明:本文来源CSDN,感谢博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_41865104/article/details/104080739
站方申明:本站部分内容来自社区用户分享,若涉及侵权,请联系站方删除。
  • 发表于 2023-01-02 16:33:27
  • 阅读 ( 130 )
  • 分类:算法

0 条评论

请先 登录 后评论

官方社群

GO教程

猜你喜欢