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  • PID控制器开发笔记之八:带死区的PID控制器的实现

      在计算机控制系统中,由于系统特性和计算精度等问题,致使系统偏差总是存在,系统总是频繁动作不能稳定。为了解决这种情况,我们可以引入带死区的PID算法。

    1、带死区PID的基本思想

      带死区的PID控制算法就是检测偏差值,若是偏差值达到一定程度,就进行调节。若是偏差值较小,就认为没有偏差。用公式表示如下:

     

      其中的死区值得选择需要根据具体对象认真考虑,因为该值太小就起不到作用,该值选取过大则可能造成大滞后。

      带死区的PID算法,对无论位置型还是增量型的表达式没有影响,不过它是一个非线性系统。

      除以上描述之外还有一个问题,在零点附近时,若偏差很小,进入死去后,偏差置0会造成积分消失,如是系统存在静差将不能消除,所以需要人为处理这一点。

    2、算法实现

      前面我们描述了带死区的PID控制的基本思想。在接下来我们来实现这一思想,同样是按位置型和增量型来分别实现。

    1)位置型PID算法实现

      前面我们对微分项、积分项采用的不同的优化算法,他们都可以与死区一起作用于PID控制。这一节我们就来实现一个采用抗积分饱和、梯形积分、变积分算法以及不完全微分算法和死区控制的PID算法。首先依然是定义一个PID结构体。

     1 /*定义结构体和公用体*/
     2 
     3 typedef struct
     4 {
     5   float setpoint;               /*设定值*/
     6   float kp;                     /*比例系数*/
     7   float ki;                     /*积分系数*/
     8   float kd;                     /*微分系数*/
     9   float lasterror;              /*前一拍偏差*/
    10   float preerror;               /*前两拍偏差*/
    11   float deadband;               /*死区*/
    12   float result;                 /*PID控制器计算结果*/
    13   float output;                 /*输出值0-100%*/
    14   float maximum;                /*输出值上限*/
    15   float minimum;                /*输出值下限*/
    16   float errorabsmax;            /*偏差绝对值最大值*/
    17   float errorabsmin;            /*偏差绝对值最小值*/
    18   float alpha;                  /*不完全微分系数*/
    19   float derivative;              /*微分项*/
    20   float integralValue;          /*积分累计量*/
    21 }CLASSICPID;

      接下来我们实现带死区、抗积分饱和、梯形积分、变积分算法以及不完全微分算法的增量型PID控制器。

     1 void PIDRegulator(CLASSICPID vPID,float pv)
     2 {
     3   float thisError;
     4   float result;
     5   float factor;
     6  
     7   thisError=vPID->setpoint-pv; //得到偏差值
     8   result=vPID->result;
     9 
    10   if (fabs(thisError)>vPID->deadband)
    11   {
    12     vPID-> integralValue= vPID-> integralValue+ thisError;
    13 
    14     //变积分系数获取
    15     factor=VariableIntegralCoefficient(thisError,vPID->errorabsmax,vPID->errorabsmin);
    16    
    17     //计算微分项增量带不完全微分
    18     vPID-> derivative =kd*(1-vPID->alpha)* (thisError-vPID->lasterror +vPID->alpha*vPID-> derivative;
    19        
    20 result=vPID->kp*thisError+vPID->ki*vPID-> integralValue +vPID-> derivative;
    21   }
    22   else
    23   {
    24     if((abs(vPID->setpoint-vPID->minimum)<vPID->deadband)&&(abs(pv-vPID->minimum)<vPID->deadband))
    25     {
    26       result=vPID->minimum;
    27     }
    28   }
    29  
    30   /*对输出限值,避免超调和积分饱和问题*/
    31   if(result>=vPID->maximum)
    32   {
    33     result=vPID->maximum;
    34   }
    35 
    36   if(result<=vPID->minimum)
    37   {
    38     result=vPID->minimum;
    39   } 
    40  
    41   vPID->preerror=vPID->lasterror;  //存放偏差用于下次运算
    42   vPID->lasterror=thisError;
    43   vPID->result=result;
    44 
    45   vPID->output=((result-vPID->minimum)/(vPID->maximum-vPID->minimum))*100.0;
    46 }

    2)增量型PID算法实现

      在位置型PID中我们实现了比较全面的PID控制器,对于增量型PID我们也相应的实现这样一个控制器。除了这些结合外,其他的优化算法也可以结合使用,可以根据具体的需要来实现。首先依然是定义一个PID结构体。

     1 /*定义结构体和公用体*/
     2 typedef struct
     3 {
     4   float setpoint;               /*设定值*/
     5   float kp;                     /*比例系数*/
     6   float ki;                     /*积分系数*/
     7   float kd;                     /*微分系数*/
     8   float lasterror;              /*前一拍偏差*/
     9   float preerror;               /*前两拍偏差*/
    10   float deadband;               /*死区*/
    11   float result;                 /*PID控制器计算结果*/
    12   float output;                 /*输出值0-100%*/
    13   float maximum;                /*输出值上限*/
    14   float minimum;                /*输出值下限*/
    15   float errorabsmax;            /*偏差绝对值最大值*/
    16   float errorabsmin;            /*偏差绝对值最小值*/
    17   float alpha;                  /*不完全微分系数*/
    18   float deltadiff;              /*微分增量*/
    19 }CLASSICPID;

      接下来我们实现带死区、抗积分饱和、梯形积分、变积分算法以及不完全微分算法的增量型PID控制器。

     1 void PIDRegulator(CLASSICPID vPID,float pv)
     2 {
     3   float thisError;
     4   float result;
     5   float factor;
     6   float increment;
     7   float pError,dError,iError;
     8  
     9   thisError=vPID->setpoint-pv; //得到偏差值
    10   result=vPID->result;
    11 
    12   if (fabs(thisError)>vPID->deadband)
    13   {
    14     pError=thisError-vPID->lasterror;
    15     iError=(thisError+vPID->lasterror)/2.0;
    16     dError=thisError-2*(vPID->lasterror)+vPID->preerror;
    17    
    18     //变积分系数获取
    19     factor=VariableIntegralCoefficient(thisError,vPID->errorabsmax,vPID->errorabsmin);
    20    
    21     //计算微分项增量带不完全微分
    22     vPID->deltadiff=kd*(1-vPID->alpha)*dError+vPID->alpha*vPID->deltadiff;
    23        
    24     increment=vPID->kp*pError+vPID->ki*factor*iError+vPID->deltadiff;   //增量计算
    25   }
    26   else
    27   {
    28     if((fabs(vPID->setpoint-vPID->minimum)<vPID->deadband)&&(fabs(pv-vPID->minimum)<vPID->deadband))
    29     {
    30       result=vPID->minimum;
    31     }
    32     increment=0.0;
    33   }
    34  
    35   result=result+increment;
    36  
    37   /*对输出限值,避免超调和积分饱和问题*/
    38   if(result>=vPID->maximum)
    39   {
    40     result=vPID->maximum;
    41   }
    42 
    43   if(result<=vPID->minimum)
    44   {
    45     result=vPID->minimum;
    46   } 
    47  
    48   vPID->preerror=vPID->lasterror;  //存放偏差用于下次运算
    49   vPID->lasterror=thisError;
    50   vPID->result=result;
    51 
    52   vPID->output=((result-vPID->minimum)/(vPID->maximum-vPID->minimum))*100.0;
    53 }

    3、总结

      引入死区的主要目的是消除稳定点附近的波动,由于测量值的测量精度和干扰的影响,实际系统中测量值不会真正稳定在某一个具体的值,而与设定值之间总会存在偏差,而这一偏差并不是系统真实控制过程的反应,所以引入死区就能较好的消除这一点。

      当然,死区的大小对系统的影响是不同的。太小可能达不到预期的效果,而太大则可能对系统的正常变化造成严重滞后,需要根据具体的系统对象来设定。

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