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標(biāo)準(zhǔn)PID算法的一些改進(jìn)措施

CHANBAEK ? 來源:嵌入式之入坑筆記 ? 作者:嵌入式之入坑筆記 ? 2023-08-22 11:06 ? 次閱讀

前面的幾篇文章分別分享了PID算法的原理、增量式和位置式PID算法的區(qū)別、以及過程控制中一些重要的指標(biāo),感興趣的朋友可以回看之前的文章或者自行查閱資料。

在實(shí)際項(xiàng)目中,使用數(shù)字PID算法對系統(tǒng)的被控量進(jìn)行控制的時候,有時候并不是僅僅的使用簡單的增量式或者位置式的PID就完成了對系統(tǒng)的被控量控制。很多時候會采用一些改進(jìn)了的PID算法進(jìn)行系統(tǒng)的控制,以求達(dá)到更好的控制效果。

常見的對標(biāo)準(zhǔn)PID算法進(jìn)行改進(jìn)的措施有哪些呢?下面會根據(jù)我個人有限的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行簡單的分享,就當(dāng)是一次學(xué)習(xí)分享吧!

1、針對微分項(xiàng)的改進(jìn)

對微分項(xiàng)的改進(jìn)常見的有兩種措施:微分先行和輸入濾波。

(1)微分先行

我們知道,在一個閉環(huán)的控制系統(tǒng)中,即使我們期望被控量穩(wěn)定在期望的值范圍內(nèi)它也不可能是絕對的穩(wěn)定的,變化才是常態(tài),所以才要考慮才要某些算法進(jìn)行調(diào)控,比如PID算法就很常用。

而微分先行的改進(jìn)措施就是:在PID算法中把對偏差微分改為對被控量的微分。

這是什么意思呢?因?yàn)閷τ诤芏嗟南到y(tǒng)而言,就算在給定的輸入值發(fā)生了變化,也不會引起被控量的輸出發(fā)生大幅度的變化。這就是說在輸入值發(fā)生變化的時候,被控量也是在一段時間范圍內(nèi)緩慢進(jìn)行變化的,是不會發(fā)生突變的。

那么既然被控量不會因?yàn)檩斎胫档耐蛔兌l(fā)生突變,所以微分先行就是把原本算法中由對偏差的微分變?yōu)閷Ρ豢亓康淖兓奈⒎帧_@樣的做法就是在即使輸入量發(fā)生變化偏差還未產(chǎn)生時,微分就已經(jīng)在起作用了,從而緩慢變化到新的輸入值所要求的輸出值。

所以,微分先行的輸出增量計(jì)算如下:

圖片

(2)輸入濾波

輸入濾波的做法就是在計(jì)算微分項(xiàng)的時候,不直接采用當(dāng)前時刻的誤差e(n) 進(jìn)行計(jì)算,而是采用經(jīng)過濾波之后的濾波值。

這個濾波是怎么進(jìn)行的呢?一般的做法是:用過去的三個采樣時刻的誤差和當(dāng)前時刻的誤差共四個誤差值求一個平均值,再通過加權(quán)求和的方式構(gòu)成微分項(xiàng)。

圖片

2、針對積分項(xiàng)的改進(jìn)

對于積分的作用我前面的文章是有講過的,在PID算法中,積分可以消除系統(tǒng)的靜差,讓被控量偏離期望輸出值的偏差減小。但是積分作用它本身也有一個副作用,因?yàn)榉e分是對偏差的累積,可能會引起積分飽和的情況。

積分飽和又是什么呢?積分飽和指的是在一個PID調(diào)控的系統(tǒng)中,如果偏差一直存在的情況下,積分會一直對偏差進(jìn)行累積,可能會導(dǎo)致積分項(xiàng)變得很大。

積分飽和又會對PID調(diào)控的系統(tǒng)帶來什么樣的影響呢?打個比方:如果積分飽和了,在系統(tǒng)的偏差方向發(fā)生了改變了之后,PID這個時候會起作用進(jìn)行調(diào)節(jié),但是由于積分項(xiàng)太大了,就需要經(jīng)過比較長的時間才能讓輸出U(n) 從積分飽和區(qū)脫離,會使調(diào)控作用滯后,讓系統(tǒng)出現(xiàn)明顯的超調(diào),整個系統(tǒng)的調(diào)節(jié)效果會變差,這肯定是不希望出現(xiàn)的。

所以需要一些措施對抗積分飽和。常見的克服積分飽和的方法有下面的方式:

(1)積分限幅法

積分限幅法的操作原理是:對積分項(xiàng)的輸出設(shè)定一個限制,當(dāng)積分項(xiàng)的輸出達(dá)到限制,就停止積分項(xiàng)的計(jì)算,PID算法中的積分計(jì)算項(xiàng)的值采用上一個時刻的積分值。這樣是為了防止積分項(xiàng)的輸出過大,讓系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時間變慢,影響系統(tǒng)品質(zhì)。

積分限幅的計(jì)算實(shí)現(xiàn)步驟一般如下圖:

圖片

(2)積分分離法

上面提到了積分限幅的方式,就是讓積分項(xiàng)的輸出不要過大,防止控制時間變化太慢。還有一種做法就是將積分分離出來。

積分分離的做法就是:對系統(tǒng)的偏差設(shè)定一個門限值,如果系統(tǒng)偏差的絕對值小于門限值,就進(jìn)行積分累加;相反,如果系統(tǒng)的偏差的絕對值大于這個門限值,就不進(jìn)行積分。這樣也可以避免過度積分的問題,防止系統(tǒng)因?yàn)槠钸^大時產(chǎn)生了過大的控制作用。

積分分離的計(jì)算步驟如下:

圖片

(3)變速積分法

變速積分法的基本實(shí)現(xiàn)原理是:當(dāng)系統(tǒng)的偏差比較大的時候,讓積分的速度慢一些;相反,當(dāng)系統(tǒng)的偏差比較小的時候,讓積分的速度快一些,以求盡快的消除靜差。

這種操作方式時,積分項(xiàng)按照下面的方式計(jì)算:

圖片

上面的計(jì)算中,A為設(shè)定的一個偏差閾值。

3、補(bǔ)充數(shù)字PID的其他需要注意的問題

(1)積分的不靈敏區(qū)

數(shù)字PID算法的應(yīng)用大多數(shù)都是通過微處理器實(shí)現(xiàn)的,所以即使同樣的算法放在不同的微處理器系統(tǒng)中產(chǎn)生的效果也是不一樣的。

之所以會出現(xiàn)積分不靈敏的情況,是跟微處理的運(yùn)行字長和計(jì)算精度有關(guān)的。比如當(dāng)一個微處理器的運(yùn)行字長較短時,如果采樣周期很短,但是積分時間又比較長,這個時候就會容易因?yàn)樽珠L太小精度不夠,導(dǎo)致偏差不明顯或者不出現(xiàn),讓積分的作用消失了。這就是積分不靈敏的情況。

圖片

(2)數(shù)字PID采樣周期的選擇問題

根據(jù)前面的數(shù)字PID的計(jì)算公式中會發(fā)現(xiàn),公式中有一個變量Ti,這個就是采樣周期。

一般而言,采樣周期越小,數(shù)字PID就越是精確,控制效果就越接近連續(xù)控制。但是呢,天下萬物都是有正反兩面的,采樣周期小了控制效果是精確了,但是太過頻繁的采樣就必然是要占用跟多的計(jì)算時間,計(jì)算機(jī)的計(jì)算負(fù)擔(dān)就會變重,對計(jì)算機(jī)的運(yùn)算性能要求就更高。

那采樣頻率要怎么選擇才合適呢?

這個時候就要先看看采樣定理了,也就是“香農(nóng)采樣定理”或“奈奎斯特采樣定理”。

采樣定理:在進(jìn)行模擬/數(shù)字信號的轉(zhuǎn)換過程中,當(dāng)采樣頻率fs.max大于信號中最高頻率fmax的2倍時(fs.max >= 2fmax),采樣之后的數(shù)字信號完整地保留了原始信號中的信息,一般實(shí)際應(yīng)用中保證采樣頻率為信號最高頻率的5~10倍。

所以,最大的采樣周期公式如下:

圖片

關(guān)于PID算法的一些改進(jìn)就分享到這里,因?yàn)槭莻€人實(shí)際使用中的總結(jié),可能會有理解錯誤的地方,如有錯漏,還煩請指正。

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