pid通俗易懂的解释(什么是pid)

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pid通俗易懂的解释(什么是pid)

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今天给大家介绍西门子博图中PID功能。

我们先来通过一个例子快速搞清什么是PID控制:

P.I-D,P表示比例,I是积分,D是微分。

以无人机举例,我们让无人机从地面上升30米,这是我们的目标值;这里控制器的控制量对应无人机的螺旋桨转速的大小。

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此外,无人机上还搭载了气压高度传感器来获取当前的高度,用于计算它和目标高度之间的的误差值E。

首先,我们仅采用比例控制,即控制信号和误差成正比,当无人机与目标值较远时,误差较大,所以控制量也会较大,螺旋桨就会急速旋转产生大升力,无人机快速上升,当快接近目标值时,误差变小,螺旋桨速度也就没那么快了,这时的无人机上升速度变小,直到维持在一定高度上。

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比例控制虽然可以快速减小误差,但最大的问题是,当控制量小于一定值时,无人机就只能维持在一定高度而无法达到目标高度,造成了所谓的稳态误差,这一稳态误差不会随时间推移而被比例控制消除,此处就需要积分控制器了。

积分控制,它会不断累积误差的值。使得控制量不断增加,从而提升升力,无人机继续朝目标位置上升,消除了稳态误差,达到目标高度,当然这是理想状态下。

当无人机上升到一定高度后,风速变大,吹落了无人机,使其急速下降,这时无人机与我们先前的目标值得误差快速增加。

这里使用微分,微分控制器计算了误差的变化率;当无人机急速下降,微分控制量将随着误差的变化率的增大而增大,从而使无人机产生了更大的升力,以助其能快速到达目标位置,进而使得高度更为稳定。

当无人机在比例-积分的控制作用下快速向目标高度靠近时,误差快速降低接近于0,变化率减小为负,控制量也减小,使得无人机螺旋桨转速减小,以防止无人机上升冲过30米这一高度。

简单总结下,P(比例控制)使无人机快速朝目标值上升,但是到了一定高度会出现稳态误差,而积分控制提供了惯性,给离目标值还有一点距离但却稳定下来的无人机一把力,使无人机能够继续朝目标值上升;但是无人机不会刚好到达目标值位置,而这时微分控制提供了阻尼,消除多余的升力,从而使无人机能够稳定在目标值位置。

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