pid演算法實驗

❶ 什麼是「PID演算法」

「PID演算法」在過程式控制制中，按偏差的比例（P）、積分（I）和微分（D）進行控制的PID控制器（亦稱PID調節器）是應用最為廣泛的一種自動控制器。

它具有原理簡單，易於實現，適用面廣，控制參數相互獨立，參數的選定比較簡單等優點；而且在理論上可以證明，對於過程式控制制的典型對象──「一階滯後+純滯後」與「二階滯後+純滯後」的控制對象，PID控制器是一種最優控制。

PID調節規律是連續系統動態品質校正的一種有效方法，它的參數整定方式簡便，結構改變靈活（PI、PD、…）。

控制點包含三種比較簡單的PID控制演算法，分別是：增量式演算法，位置式演算法，微分先行。 這三種PID演算法雖然簡單，但各有特點，基本上能滿足一般控制的大多數要求。

PID增量式演算法

離散化公式：

△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)]

進一步可以改寫成

△u(k)=Ae(k)-Be(k-1)+Ce(k-2)。

❷ PID演算法控制溫度加熱系統，室溫（為防止分數流失，做成追加100分以上）

剛好前不久搞過PID，部分程序如下，僅供參考

/*==============================================================================
在使用單片機作為控制cpu時，請稍作簡化，具體的PID參數必須由具體對象通過實驗確定。
由於單片機的處理速度和ram資源的限制，一般不採用浮點數運算，而將所有參數全部用整數，
運算到最後再除以一個2的N次方數據（相當於移位），作類似定點數運算，可大大提高運算速度，
根據控制精度的不同要求，當精度要求很高時，注意保留移位引起的「余數」，做好余數補償。
這個程序只是一般常用pid演算法的基本架構，沒有包含輸入輸出處理部分。
==============================================================================*/

#include <string.h>
#include <stdio.h>

/*===============================================================================
PID Function
The PID function is used in mainly
control applications. PID Calc performs one iteration of the PID
algorithm.
While the PID function works, main is just a mmy program showing
a typical usage.

PID功能
在PID功能主要用於控制應用。 PID 計算器執行一個PID的迭代演算法。雖然PID功能的工程，
主要只是一個虛擬程序顯示一個典型的使用。
================================================================================*/
typedef struct PID {
double SetPoint; // 設定目標 Desired Value
double Proportion; // 比例常數 Proportional Const
double Integral; // 積分常數 Integral Const
double Derivative; // 微分常數 Derivative Const
double LastError; // Error[-1]
double PrevError; // Error[-2]
double SumError; // Sums of Errors
} PID;

/*================================ PID計算部分===============================*/
double PIDCalc( PID *pp, double NextPoint )
{
double dError, Error;

Error = pp->SetPoint - NextPoint; // 偏差
pp->SumError += Error; // 積分
dError = pp->LastError - pp->PrevError; // 當前微分
pp->PrevError = pp->LastError;
pp->LastError = Error;
return (pp->Proportion * Error // 比例項
+ pp->Integral * pp->SumError // 積分項
+ pp->Derivative * dError // 微分項
);
}

/*======================= 初始化的PID結構 Initialize PID Structure===========================*/
void PIDInit (PID *pp)
{
memset ( pp,0,sizeof(PID));
}

/*======================= 主程序 Main Program=======================================*/
double sensor (void) // 虛擬感測器功能 Dummy Sensor Function{ return 100.0;}
void actuator(double rDelta) // 虛擬驅動器功能 Dummy Actuator Function{}
void main(void)
{
PID sPID; // PID控制結構 PID Control Structure
double rOut; // PID響應（輸出） PID Response (Output)
double rIn; // PID反饋（輸入） PID Feedback (Input)
PIDInit ( &sPID ); // 初始化結構 Initialize Structure
sPID.Proportion = 0.5; // 設置PID系數 Set PID Coefficients
sPID.Integral = 0.5;
sPID.Derivative = 0.0;
sPID.SetPoint = 100.0; // 設置PID設定 Set PID Setpoint
for (;;)
{ // 模擬最多的PID處理 Mock Up of PID Processing
rIn = sensor (); // 讀取輸入 Read Input
rOut = PIDCalc ( &sPID,rIn ); // 執行的PID迭代 Perform PID Interation
actuator ( rOut ); // 所需的更改的影響 Effect Needed Changes
}

❸ 數字PID演算法研究及模擬

等著我來~

❹ PID演算法實現該系統控制

增量式PID控製程序：
%Increment PID Controller
clear all
close all
ts=0.005;
sys=tf([0.1,10],[0.0004,0.0454,0.555,1.51,11],'inputdelay',0.2);
dsys=c2d(sys,ts,'z');
[num den]=tfdata(dsys,'v');
for k=1:44
yout(k)=0;
end
u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;
y_1=0.0;y_2=0.0;y_3=0.0;y_4=0.0;
x=[0,0,0];error_1=0,error_2=0;
kp=0.016;ki=0.056;kd=1
for k=45:1000
time(k)=k*ts;
kp=0.55,ki=0,kd=0;
rin(k)=1.0;
(k)=kp*x(1)+kd*x(2)+ki*x(3);
u(k)=u_1+(k);
yout(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2-den(4)*y_3-den(5)*y_4+num(1)*u_1+num(2)*u_2+num(3)*u_3+num(4)*u_4
error=rin(k)-yout(k);
u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);
y_4=y_3;y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);
x(1)=error-error_1; %calculating p
x(2)=error-2*error_1+error_2; %calculating d
x(3)=error; %calculating i
error_2=error_1;error_1=error;
end
figure(1);
plot(time,rin,'b',time,yout,'r');
xlabel('time(s)'),ylabel('rin,yout');
title('單位階躍響應曲線')

Z-N法整定：
clear all
close all
ts=0.005;
sys=tf([0.1,10],[0.0004,0.0454,0.555,1.51,11],'inputdelay',0.2);
dsys=c2d(sys,ts,'z');
rlocus(dsys)

❺ 分析常規PID控制演算法與積分分離PID控制演算法在實驗中的控制效果。

積分分離PID演算法具有抗積分飽和作用，當系統出現長時間較大偏差時限制輸出增幅太大，提高控製品質。

❻ 用PID演算法實現溫度控制

第一步：把器件等各種實物連上...
第二步：開環，對PWM的控溫信號加階躍（改變PWM的占空比），由輸入輸出的結果大致得出加熱器的數學模型
第三部：由理論公式整定出PID參數
第四部：根據實際結果調節PID以達到你想要的指標

❼ 什麼是pid演算法，難學嗎，用C語言，plc怎麼實現

一、什麼是PID:

PID即：Proportional（比例）、Integral（積分）、Differential（微分）的縮寫。顧名思義，PID控制演算法是結合比例、積分和微分三種環節於一體的控制演算法，它是連續系統中技術最為成熟、應用最為廣泛的一種控制演算法，該控制演算法出現於20世紀30至40年代，適用於對被控對象模型了解不清楚的場合。 ---網路

二、PID是否難學：

在工業應用中PID及其衍生演算法是應用最廣泛的演算法之一，是當之無愧的萬能演算法，如果能夠熟練掌握PID演算法的設計與實現過程，對於一般的研發人員來講，應該是足夠應對一般研發問題了，而難能可貴的是，在我所接觸的控制演算法當中，PID控制演算法又是最簡單，最能體現反饋思想的控制演算法，可謂經典中的經典。經典的未必是復雜的，經典的東西常常是簡單的，而且是最簡單的，想想牛頓的力學三大定律吧，想想愛因斯坦的質能方程吧，何等的簡單！簡單的不是原始的，簡單的也不是落後的，簡單到了美的程度。 ---【1】

三、PID演算法的C語言源碼：

PID 控制演算法可以分為位置式 PID和增量式 PID控制演算法

詳細見參考【1】【2】

參考：

【1】PID演算法

【2】簡易PID演算法的快速掃盲（超詳細+過程推導+C語言程序）

❽ PID的計算公式

PID的增量型公式：

PID=Uk+KP*【E(k)-E(k-1)】+KI*E(k)+KD*【E(k)-2E(k-1)+E(k-2)】

PID演算法具體分兩種：一種是位置式的 ，一種是增量式的。

位置式PID的輸出與過去的所有狀態有關，計算時要對e（每一次的控制誤差）進行累加，這個計算量非常大，而明顯沒有必要。而且小車的PID控制器的輸出並不是絕對數值，而是一個△，代表增多少，減多少。換句話說，通過增量PID演算法，每次輸出是PWM要增加多少或者減小多少，而不是PWM的實際值。所以明白增量式PID就行了。

PID控制原理：

本系統通過擺桿（輥）反饋的位置信號實現同步控制。收線控制採用實時計算的實際卷徑值，通過卷徑的變化修正PID前饋量，可以使整個系統准確、穩定運行。

PID系統特點：

1、主驅動電機速度可以通過電位器來控制，把S350設置為SVC開環矢量控制，將模擬輸出端子FM設定為運行頻率，從而給定收卷用變頻器的主速度。

2、收卷用S350變頻器的主速度來自放卷（主驅動）的模擬輸出埠。擺桿電位器模擬量

信號通過CI通道作為PID的反饋量。S350的頻率源採用主頻率Ⅵ和輔助頻率源PID疊加的方式。通過調整運行過程PID參數，可以獲得穩定的收放卷效果。

3、本系統啟用邏輯控制和卷徑計算功能，能使系統在任意卷徑下平穩啟動，同時兩組PID參數可確保生產全程擺桿控制效果穩定。

❾ 如何判斷PID演算法的好壞

比如你的控制器件是蒸汽閥，溫控器出來的信號給蒸汽閥，開啟相應的閥度。想看干擾效果，就調整閥開度和給定信號不一致，如給定信號類別為4-20MA型，信號值為10ma，閥門實際為全關，那麼在這樣的干擾下，看PID運行是否能運行到給定值變為20ma。
做以上的研究並無多大意義，PID本身就是為抗中間環節干擾而設計，想看PID參數設置是否優化，最好的辦法是將控制目標換成易達到設定值的那種，看PID的曲線是否為標注的大小波。
另外你的第二個提問，另外在控溫過程中整定速度快慢、是否沖溫、受干擾後升溫穩定速度、是否存在過沖等等，看曲線就知道了，過沖是不可避免的，但是過沖多少，以及過沖之後是否能穩定，才是你要關心解決的。你可以將你的控制動作設備告訴我，我給個參考PID參數