PID算法
- PID算法介绍
- 用途
- pid数学表达式及其含义
- P算法
- D算法
- I算法
- PID总结
- 数学公式转换代码设计
- 实际运用
- PID代码实现
PID算法介绍
PID控制器是一种广泛应用于工业控制系统的反馈控制器，它通过比例（Proportional）、积分（Integral）、微分（Derivative）三个部分的组合来调节控制量，以实现对系统输出的精确控制。
大白话将：是一种闭环算法，有效果反馈，输入受输出的影响。
拿电烙铁举例，有的可以通过温度自动调节，有的是恒温，不能调节。
开环控制再举例：
闭环控制再举例：
用途
为什么空调不是PID控制？因为空调假如是制冷，根据阈值控制，到达一定值可能就会送自然风，可问题就出现在这个送自然风上，它是采用了两种模式，而PID只针对一种，也即是，假如速度超过了阈值，就降低速度到预期值，假如速度还未超过预期值，就提高速度，都针对速度一种而言。而空调就相当不同，这点应该理解。
工业项目中的用途：
pid数学表达式及其含义
PID算法：就是“比例（proportional）、积分（integral）、微分（derivative）”
在使用过程中，不会完整的使用该表达式，会进行拆分，使用需要的。例如，可能只用Kp*ek+Kd(ek-ek-1)也可能只用别的。
Kp：比例增益，是调适参数；
Ki：积分增益，也是调适参数；
Kd：微分增益，也是调适参数；
P算法
Kp比例控制考虑当前误差，误差值和一个正值的常数Kp（表示比例）相乘。需要控制的量，比如的温度，有它现在的当前值假如是90，也有我们期望的目标值假如是100。
当两者差距不大时，就让加热器“轻轻地”加热一下。
要是因为某些原因，温度降低了很多，就让加热器“稍稍用力”加热一下。
要是当前温度比目标温度低得多，就让加热器“开足马力”加热，尽快让水温到达目标附近。
这就是P的作用，跟开关控制方法相比，是不是“温文尔雅”了很多。
实际写程序时，就让偏差（目标减去当前）与调节装置的“调节力度”，建立一个一次函数的关系，就可以实现最基本的“比例”控制了~
Kp越大，调节作用越激进，Kp调小会让调节作用更保守。
D算法
设想有一个弹簧：现在在平衡位置上，拉它一下，然后松手，这时它会震荡起来，因为阻力很小，它可能会震荡很长时间，才会重新停在平衡位置。
请想象一下：要是把上图所示的系统浸没在水里，同样拉它一下 ：这种情况下，重新停在平衡位置的时间就短得多。
此时需要一个控制作用，让被控制的物理量的“变化速度”趋于0，即类似于“阻尼”的作用。
因为，当比较接近目标时，P的控制作用就比较小了，越接近目标，P的作用越温柔，有很多内在的或者外部的因素，使控制量发生小范围的摆动。
D的作用就是让物理量的速度趋于0，只要什么时候，这个量具有了速度，D就向相反的方向用力，尽力刹住这个变化。
两次误差只差有正有负的，但不管正负，都是减弱P的算法的，让其尽恢复平衡。
I算法
案例：可以玩一玩该网址链接的小项目：无人机PID模拟：
无人机PID模拟调参
PID总结
数学公式转换代码设计
实际运用
速度环一般需要加滤波进行过滤，一般采用一阶滤波，为什么加上滤波？因为防止有突发的情况数值突然增大，和之前的一个值对比误差特别大，这时候应该舍弃这个值吗？不应该，因为它也是数
值的一部分，假如第一次数据是1，第二次的数据是10，突变为10，变换就很明显，这时候可以用一阶滤波来进行处理：
float a=0.3;//权重
filt_value=a*value + (1-a) * last_value;
a：权重比例
value：现在最新的值
last_value：上次的值
filt_value：滤波后的真实值。
带入上面的数据，新的值10， 10 x 0.3 =3 ， 1*0.7 =0.7 3+0.7=3.7 所以滤波后的值也就是3.7而已，比之前的数据滤掉了很多。
如果第一次是2，第二次还是2 ，带入公式，仍然是2。
PID代码实现
Pid.c
#include "Pid.h"
/**
* @brief PID参数初始化
* @note 无
* @retval 无
* @author：i want to舞动乾坤
*/
void PID_init()
{
PosionPID.target_val=3600;
PosionPID.output_val=0.0;
PosionPID.Error=0.0;
PosionPID.LastError=0.0;
PosionPID.integral=0.0;
PosionPID.Kp = 10;
PosionPID.Ki = 0.5;
PosionPID.Kd = 0.8;
//速度环初始化
PosionPID.VKp=+190;
PosionPID.VKi=0.95;
PosionPID.VspeedSum=0;
PosionPID.LastFilt_Vspeed=0;
}
/**
* @brief 位置PID算法实现
* @param pid：指向PID结构体的指针变量，measure：实际测量值
* @note 无
* @retval 通过PID计算后的输出
* @author：i want to舞动乾坤
*/
float PID_realize(PID *pid, float measure)
{
/*计算目标值与实际值的误差*/
pid->Error = pid->target_val - measure;
/*积分项*/
pid->integral += pid->Error;
/*PID算法实现*/
pid->output_val = pid->Kp * pid->Error +
pid->Ki * pid->integral +
pid->Kd *(pid->Error -pid->LastError);
/*误差传递*/
pid-> LastError = pid->Error;
/*返回当前实际值*/
return pid->output_val;
}
/**
* @brief 速度环PID算法实现
* @param pid：指向PID结构体的指针变量，Speed：实际测量的速度
* @note 无
* @retval 通过PID计算后的输出
* @author：i want to舞动乾坤
*/
//速度环：
int velocity_PID_value(PID *pid,int Speed)
{
float a=0.3; //滤波系数（反映滤波程度）
pid->FiltVspeed = a * Speed + (1-a)* (pid->LastFilt_Vspeed); //一阶速度滤波
pid->VspeedSum += pid->FiltVspeed; //速度的累加
I_xianfu(pid,3000); //累加限幅
pid->LastFilt_Vspeed = pid->FiltVspeed; //此次速度记录为“上次速度”
pid->VspeedOutPut_Val = pid->VKp * pid->FiltVspeed //计算输出值
+ pid->VKi * pid->VspeedSum ;
return pid->VspeedOutPut_Val; //返回输出值
}
/**
* @brief 对PID的I算法限幅实现
* @param pid：指向PID结构体的指针变量，max：最大限幅值
* @note 无
* @retval 无
*/
void I_xianfu(PID *pid ,int max)
{
if(pid->VspeedSum > max) pid->VspeedSum = max;
if(pid->VspeedSum < - max) pid->VspeedSum =-max;
}
Pid.h
#ifndef __PID_H__
#define __PID_H__
typedef struct PID
{
float target_val; //目标值
float Error; /*第 k 次偏差 */
float LastError; /* Error[-1],第 k-1 次偏差 */
float PrevError; /* Error[-2],第 k-2 次偏差 */
float Kp,Ki,Kd; //比例、积分、微分系数
float integral; //积分值
float output_val; //输出值
float FiltVspeed; //第k次的速度值
float LastFilt_Vspeed;//第k-1次的滤波后的速度
float VKp; //速度环的Kp
float VKi; //速度环的Ki
float VspeedSum; //速度值的累加
float VspeedOutPut_Val;//输出值
}PID;
struct PID PosionPID;//定义结构体
void PID_init();
float PID_realize(PID *pid, float measure);
int velocity_PID_value(PID *pid,int Speed);
void I_xianfu(PID *pid ,int max);
#endif
如果看不懂指针成员操作，可以看下面的简易版的
Pid.c
/******************************************************
本程序只供学习使用，未经作者许可，不得用于其它任何用途
******************************************************/
#include "pid.h"
extern float Kp,Ki,Kd; //直立环参数
float err; //此次误差
float last_err; //上次误差
float err_sum=0; //误差累加
float err_difference; //误差的差值
extern float VKp,VKi; //速度环参数
float filt_velocity; //滤波后的速度
float last_filt_velocity;//上一次的滤波后的速度
float velocity_sum=0; //速度的累加
//直立环：
int vertical_PID_value(float measure,float calcu)
{
err = measure - calcu; //误差
err_sum+=err; //误差的累加
err_difference = err - last_err; //误差的差值
last_err = err; //此次误差记录为“上次误差”
return Kp*err + Ki*err_sum + Kd*err_difference;
}
//速度环：
int velocity_PID_value(int velocity)
{
float a=0.3; //滤波系数（反映滤波程度）
filt_velocity = a*velocity + (1-a)*last_filt_velocity; //一阶速度滤波
velocity_sum += filt_velocity; //速度的累加
I_xianfu(3000); //累加限幅
last_filt_velocity = filt_velocity; //此次速度记录为“上次速度”
return VKp*filt_velocity + VKi*velocity_sum;
}
//I限幅：
void I_xianfu(int max)
{
if(velocity_sum>max) velocity_sum=max;
if(velocity_sum<-max) velocity_sum=-max;
}
Pid.h
#ifndef __PID_H
#define __PID_H
int vertical_PID_value(float measure,float calcu); //直立环
int velocity_PID_value(int velocity); //速度环
void I_xianfu(int max); //pwm限幅
#endif
参考大佬文章：
一文搞懂PID控制算法
使用stm32实现电机的PID控制
