这几天用CTEX编的PID控制笔记代码

  1 \documentclass[CJK]{cctart} %中文开头
  2 \begin{document}
  3 \renewcommand{\normalsize}{\fontsize{12pt}{\baselineskip}\selectfont}
  4 \setlength{\parindent}{0cm} %设置首行缩进的长度
  5 \setlength{\textwidth}{12.5cm}%设置行宽
  6 \setlength{\parskip}{1ex plus0.5ex minus0.2ex}%设置段间距 后面为橡皮长度,所谓橡皮长度,就是可以可伸缩的长度  语法:正常值 plus伸展值 minus收缩值 有一个特殊的长度\fill 其正常长度为0,但可伸长到任何值
  7 \pagenumbering{arabic}      %用阿拉伯数字设置页码(作用全局)
  8 \begin{eqnarray}
  9   \nonumber\\
 10   \nonumber\\
 11   \nonumber
 12 \end{eqnarray}
 13 \begin{center}
 14 \Huge PID~~~控~~制~~笔~~ 15 \end{center}
 16 %\today% 显示当前日期
 17 \begin{eqnarray}
 18   \nonumber\\
 19   \nonumber\\
 20   \nonumber\\
 21   \nonumber\\
 22   \nonumber\\
 23   \nonumber\\
 24   \nonumber\\
 25   \nonumber\\
 26   \nonumber\\
 27   \nonumber\\
 28   \nonumber
 29 \end{eqnarray}
 30 \begin{center}
 31 参数整定找最佳,从小到大顺序查。
 32 
 33 先是比例后积分,最后再把微分加。
 34 
 35 曲线振荡很频繁,比例度盘要放大。
 36 
 37 曲线漂浮绕大湾,比例度盘往小扳。
 38 
 39 曲线偏离回复慢,积分时间往下降。
 40 
 41 曲线波动周期长,积分时间再加长。
 42 
 43 曲线振荡频率快,先把微分降下来。
 44 
 45 动差大来波动慢,微分时间应加长。
 46 
 47 理想曲线两个波,前高后低四比一。
 48 
 49 一看二调多分析,调节质量不会低。
 50 \end{center}
 51 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~——PID~ 整定口诀
 52 
 53 \begin{eqnarray}
 54   \nonumber
 55 \end{eqnarray}
 56 基本公式:
 57 
 58 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 59 \begin{math}
 60   U=P(e+\frac{1}{I}\int_0^t edt +D \frac{de}{dt})+U(0)
 61 \end{math}
 62 
 63 对积分项和微分项进行离散化处理:
 64 
 65 \begin{math}
 66 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ \int_0^t edt \approx T \sum_{i=0}^k e(i)
 67 ~~~~~~~~~~~~ \frac{de(t)}{dt} \approx \frac{e(k)-e(k-1)}{T}
 68 \end{math}
 69 
 70 代入得:
 71 
 72 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 73 \begin{math}
 74   U(k)=P(e(k)+\frac{T}{I}\sum_{i=0}^k e(i) +D \frac{e(k)-e(k-1)}{T})
 75 \end{math}
 76 
 77 式中
 78 
 79 ~~~~~~U(k)——第k次采样时刻~PID~控制输出值;
 80 
 81 ~~~~~~~e(k)——第k次采样时刻输入偏差值;
 82 
 83 ~~~~e(k-1)——第k-1次采样时刻输入偏差值;
 84 
 85 ~~~~~~~~~~T——采样周期;
 86 
 87 ~~~~~P,I,D——PID~控制参数。
 88 
 89 优点:
 90 
 91 \begin{description}
 92   \item[~~~~~~1)] 不需要了解系统和被控对象特性,就可应用~PID~控制;
 93   \item[~~~~~~2)] PID~控制解决了模拟量闭环控制的稳定性、快速性和准确性问题;
 94   \item[~~~~~~3)] 有典型的PID控制硬件电路和对~PID~控制规律进行离散化处理得到的~PID~控制算法;
 95   \item[~~~~~~4)] PID~控制有较强的适应性及灵活性,有各种改进的控制方式;
 96   \item[~~~~~~5)] PID~控制参数的整定有比较成熟的经验试凑法来进行参数整定。
 97   \item[~~~~~~6)] 应用过程易懂好学,一般人都能学习掌握。
 98 \end{description}
 99 
100 PID~控制整定参数方法      %如果用{}括起来,可以限定作用范围
101     \begin{enumerate}
102       \item 理论计算法
103       \item 经验试凑法
104       \item 趋势读定法 (推荐)
105     \end{enumerate}
106 
107     趋势读定法三要素:设定值、被调量、输出。三个曲线缺一不可。串级系统参照这个执
108 行。被调量就是反映被调节对象的实际波动的量值。比如水位温度压力等等;设定值顾名思义,是人们设定的
109 值,也就是人们期望被调量需要达到的值。被调量肯定是经常变化的。而设定值可以是固定的,也可以是经
110 常变化的。
111 
112 
113     几个基本概念%分段的方法是每一段空一行,会自动首行缩进
114    \begin{itemize}
115      \item 单回路:就是只有一个~PID 的调节系统。%中文与英文、中文与数字、文字与数学表达式, 之间要有适当的空隙,用“~“表示空格
116      \item 串级:一个~PID 不够用怎么办?把两个~PID 串接起来,形成一个串级调节系统。又叫双
117 回路调节系统。
118      \item 主调:串级系统中,要调节被调量的那个~PID 叫做主调。
119      \item 副调:串级系统中,输出直接去指挥执行器动作的那个~PID 叫做副调。主调的输出进入
120 副调作为副调的设定值。一般来说,主调为了调节被调量,副调为了消除干扰。
121      \item 正作用:比方说一个水池有一个进水口和一个出水口,进水量固定不变,依靠调节出水
122 口的水量调节水池水位。那么水位如果高了,就需要调节出水量增大,对于~PID 调节器来说,输出
123 随着被调量增高而增高,降低而降低的作用,叫做正作用。
124      \item 负作用:还是这个水池,我们把出水量固定不变,而依靠调节进水量来调节水池水位。
125 那么如果水池水位增高,就需要关小进水量。对于~PID 调节器来说,输出随着被调量的
126 增高而降低的作用叫做负作用。
127      \item 动态偏差:在调节过程中,被调量和设定值之间的偏差随时改变,任意时刻两者之间的
128 偏差叫做动态偏差。简称动差。
129      \item 静态偏差:调解趋于稳定之后,被调量和设定值之间还存在的偏差叫做静态偏差。简称
130 静差。
131      \item 回调:调节器调节作用显现,使得被调量开始由上升变为下降,或者由下降变为上升。
132      \item 阶跃:被观察的曲线呈垂直上升或者下降,这种情况在异常情况下是存在的,比如人为
133 修改数值,或者短路开路。
134    \end{itemize}
135 
136 \textbf{P}
137 \setlength{\parindent}{2em}   %首行缩进2 字符
138 
139    比例作用,就是把调节器的输入偏差乘以一个系数,作为调节器的输出。调节器的输入偏差就是
140 被调量减去设定值的差值。
141 
142    一般来说,设定值不会经常改变,那就是说:当设定值不变的时候,调节器的输出只与被调量的波
143 动有关。那么我们可以基本上得出如下一个概念性公式:
144      \begin{center}
145                   ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 输出波动=被调量波动*比例增益 ~~~~~~ (注:当设定值不变)
146      \end{center}
147 
148 注意,这只是一个概念性公式,而不是真正的计算公式。通过概念性公式,我们可以得到如下结论,对于一个单回路调节系统,单纯的比例作用下:输出的波形与被调量的波形完全相似。
149 
150 纯比例作用的曲线判断其实就这么一个标准。一句话简述:被调量变化多少,输出乘以
151 比例系数的积就变化多少。或者说:被调量与输出的波形完全相似
152 
153 为了让大家更深刻理解这个标准,咱们弄几个输出曲线和被调量曲线的推论:
154 \begin{description}
155   \item[~~~~~~1)] 对于正作用的调节系统,顶点、谷底均发生在同一时刻。
156   \item[~~~~~~2)] 对于负作用的调节系统,被调量的顶点就是输出的谷底,谷底就是输出的顶点。
157   \item[~~~~~~3)] 对于正作用的调节系统,被调量的曲线上升,输出曲线就上升;被调量曲线下降,
158 输出曲线就下降。两者趋势完全一样。
159   \item[~~~~~~4)] 对于负作用的调节系统,被调量曲线和输出曲线相对。 波动周期完全一致。
160   \item[~~~~~~5)] 只要被调量变化,输出就变化;被调量不变化,不管静态偏差有多大,输出也不
161 会变化。
162 \end{description}
163 \textbf{I}(还不懂怎么具体实现)
164 \setlength{\parindent}{2em}
165 
166 积分作用,就是如果调节器的输如偏差不等于零,就让调节器的输出按
167 照一定的速度一直朝一个方向累加下去。
168 
169 积分相当于一个斜率发生器。启动这个发生器的前提是调节器的输入偏差不等于零,斜
170 率的大小与两个参数有关:输入偏差的大小、积分时间。
171 
172 在许多调节系统中,规定单纯的积分作用是不存在的。它必须要和比例作用配合在一起
173 使用才有意义。我不知道是不是所有的系统都有这么一个规定,之所以说是个规定,是因为,
174 从原理上讲,纯积分作用可以存在,但是很可能没有实用意义。这里不作过分的空想和假设。
175 为了分析方便,咱们把积分作用剥离开来,对其作单纯的分析。那么单纯积分作用的特性总
176 结如下:
177 \begin{description}
178   \item[~~~~~~1)] 输出的升降与被调量的升降无关,与输入偏差的正负有关。
179   \item[~~~~~~2)] 输出的升降与被调量的大小无关。
180   \item[~~~~~~3)] 输出的斜率与被调量的大小有关。
181   \item[~~~~~~4)] 被调量不管怎么变化,输出始终不会出现节跃扰动。
182   \item[~~~~~~5)] 被调量达到顶点的时候,输出的变化趋势不变,速率开始减缓。
183   \item[~~~~~~6)] 输出曲线达到顶点的时候,必然是输入偏差等于零的时候。
184 \end{description}
185 \textbf{D}
186 
187 微分作用。单纯的微分作用是不存在的。同积分作用一样,我们之所以要把微分作用
188 单独隔离开来讲,就是为了理解的方便。一句话简述:被调量不动,输出不动;被调量一动,输出马上跳。
189 
190 根据微分作用的特点,咱们可以得出如下曲线的推论:
191 \begin{description}
192   \item[~~~~~~1)] 微分作用与被调量的大小无关,与被调量的变化速率有关;
193   \item[~~~~~~2)] 与被调量的正负无关,与被调量的变化趋势有关;
194   \item[~~~~~~3)] 如果被调量有一个阶跃,就相当于输入变化的速度无穷大,那么输出会直接到最小或者最大;
195   \item[~~~~~~4)] 微分参数有的是一个,用微分时间表示。有的分为两个:微分增益和微分时间。微
196 分增益表示输出波动的幅度,波动后还要输出回归,微分时间表示回归的快慢。
197   \item[~~~~~~5)] 由第4 条得出推论:波动调节之后,输出还会自动拐回头。
198 \end{description}
199 
200 都说微分作用能够超前调节。可是微分作用到底是怎样超前调节的?一些人会忽略这个
201 问题。\textbf{合理搭配微分增益和微分时间,会起到让你起初意想不到的效果。}(不是很理解)
202 
203 比例积分微分三个作用各有各的特点。这个必须要区分清楚。温习一下:
204 \begin{description}
205   \item[~~~~~~*] 比例作用:输出与输入曲线相似。
206   \item[~~~~~~*] 积分作用:只要输入有偏差输出就变化。
207   \item[~~~~~~*] 微分作用:输入有抖动输出才变化,且会猛变化。
208 \end{description}
209 \textbf{PID~控制算法}
210 \begin{itemize}
211   \item 位置式~PID~控制算法
212 
213   \begin{center}
214   \begin{math}
215   U(k)=P(e(k)+\frac{T}{I}\sum_{i=0}^k e (i) +D \frac{e(k)-e(k-1)}{T})
216   \end{math}
217   \end{center}
218 
219 \setlength{\parindent}{0cm}上式是直接按~PID~控制规律定义计算的,它给出的是全部控制量的大小,直接给出了执行器的执行位置,因此被称作全量式或位置式~PID~控制算法。
220 
221 这种算法的缺点是:由于是全量输出,所以每次输出均与过去状态有关,计算时要对~$e(k)$ 进行累加,工作量大。
222   \item 增量式~PID~控制算法
223 
224   \begin{eqnarray}
225   \Delta U(k) &=&U(k)-U(k-1)\nonumber\\%&=&用于上下行的对齐,\nonumber用于取消行号,\\用于隔行
226               &=&P(e(k)-e(k-1)+\frac{T}{I}e(k)+D\frac{e(k)-2e(k-1)+e(k+2)}{T})\nonumber\\
227               &=&Ae(k)+Be(k-1)+Ce(k-2)\nonumber
228    \end{eqnarray}
229 
230   当执行机构需要的控制量是增量时而不是未知量的绝对值时,都使用增量式控制算法。
231   式中:
232   \begin{eqnarray}
233   A&=&P(1+\frac{T}{I}+\frac{D}{T})\nonumber\\
234   B&=&P(1+\frac{2D}{T})\nonumber\\
235   C&=&P\frac{D}{T}\nonumber
236   \end{eqnarray}
237   优点:A,B,C为定值,只要确定了前三次测量的偏差值,就可以算出增量。计算量相对来说较小,在实际中得到广泛的应用。
238 
239 由增量式推出位置式:
240 \begin{eqnarray}
241   U(k)=U(k-1)+\Delta U(k)\nonumber
242 \end{eqnarray}
243   \item 微分先行~PID~算法
244 
245   优点:微分先行PID控制是对偏差作比例积分作用对输出作微分作用控制结构如下图所示。适用于给定值频繁变化的场合可以避免给定值升降引起的系统震荡从而提高了系统的动态特性。
246 \end{itemize}
247 
248 \end{document}

 

posted @ 2013-02-12 09:50  connorzx  阅读(433)  评论(0编辑  收藏  举报