PID绠楁硶缂栫PID算法的C语言实现

Question

如题所述

Answer 1

PID绠楁硶缂栫▼，PID算法的C语言实现很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
PID算法的C语言实现
　　积分饱和通俗讲就是系统在一个偏差方向上的饱和，下面一起来跟着小编学习一下PID算法的C语言实现方法吧，希望可以帮助到大家!
　　比如一个系统设定了输出不会超过100，但因为出现一个方向上的偏差积分使得输出超过了100，此时达到了饱和状态，如果继续在这个方向上积分会导致PID控制超过100系统却运行在100，相当于积分调节对系统输出没有作用，就出现失控的状态，这是系统不能接受的，而且饱和积分越深，退出饱和就越久。上面是在正向的饱和，负向的饱和类似!
　　为了解决这个问题，我们采用抗积分饱和算法，其思路就是：如果上一次的输出控制量超过了饱和值，饱和值为正，则这一次只积分负的偏差，饱和值为负，则这一次只积分正的偏差，从而避免系统长期留在饱和区!
　　下面我以 位置型+抗积分饱和+积分分离的.PID控制算法C语言来观察调节结果：(相对应的代码可以参考以往的文章)
　　//位置型+抗积分饱和+积分分离 PID控制算法
　　struct _pid{
　　float SetSpeed;
　　float ActualSpeed;
　　float Err;
　　float Err_Last;
　　float Kp,Ki,Kd;
　　float Voltage;
　　float Integral;
　　float Umax; //最大正饱和上限值
　　float Umin; //最大负饱和下限值
　　}pid;
　　void PID_Init(void)
　　{
　　printf("PID_Init begin! ");
　　pid.SetSpeed = 0;
　　pid.ActualSpeed = 0;
　　pid.Err = 0;
　　pid.Err_Last = 0;
　　pid.Kp = 0.2;
　　pid.Ki = 0.1; //增大了积分环节的值
　　pid.Kd = 0.2;
　　pid.Voltage = 0;
　　pid.Integral = 0;
　　pid.Umax = 400; //正饱和值为400
　　pid.Umin = -200; //负饱和值为-200
　　printf("PID_Init end! ");
　　}
　　float PID_Cal(float Speed)
　　{
　　unsigned char index;
　　pid.SetSpeed = Speed;
　　pid.Err = pid.SetSpeed - pid.ActualSpeed;
　　if(pid.ActualSpeed>pid.Umax) //如果上一次输出变量出现正向的饱和
　　{
　　if(abs(pid.Err)>200)
　　{
　　index = 0;
　　}
　　else
　　{
　　index = 1;
　　if(pid.Err<0)
　　{
　　pid.Integral += pid.Err; //正饱和只积分负偏差
　　}
　　}
　　}
　　else if(pid.ActualSpeed {
　　if(abs(pid.Err)>200)
　　{
　　index = 0;
　　}
　　else
　　{
　　index = 1;
　　if(pid.Err>0)
　　{
　　pid.Integral += pid.Err; //负饱和只积分正偏差
　　}
　　}
　　}
　　else
　　{
　　if(abs(pid.Err)>200) //积分分离的PID优化，可参考以往的文章
　　{
　　index = 0;
　　}
　　else
　　{
　　index = 1;
　　pid.Integral += pid.Err;
　　}
　　}
　　pid.Voltage = pid.Kp*pid.Err +index*pid.Ki*pid.Integral + pid.Kd*(pid.Err - pid.Err_Last);
　　pid.Err_Last = pid.Err;
　　pid.ActualSpeed = pid.Voltage*1.0;
　　return pid.ActualSpeed;
　　}
　　int main(void)
　　{
　　int count = 0 ;
　　printf("SYSTEM BEGIN! ");
　　PID_Init();
　　while(count<1000)
　　{
　　float speed = PID_Cal(200.0);
　　printf("-%d-%f-",count,speed);
　　count++;
　　}
　　return 0;
　　}
　　最后运行结果：
　　我们发现，相对以往的算法，还算法大大提高了调节的速度和稳定!