PID算法原理及调整规律

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一、PID算法简介
) K" `$ ]9 v# J0 Q( z' d! h8 P在智能车竞赛中，要想让智能车根据赛道的不断变化灵活的行进，PID算法
+ Y+ }; K6 _' U0 ]的采用很有意义。
首先必须明确PID 算法是基于反馈的。- -般情况下，这个反馈就是速度传
, e( [2 Q8 f' n$ Z+ o感器返回给单片机当前电机的转速。简单的说，就是用这个反馈跟预设值进行比
& D3 z! m' ~; V' D) @较，如果转速偏大，就减小电机两端的电压:相反，则增加电机两端的电压。
# w7 S7 ^+ B  ]. s/ G顾名思义，P指是比例(Proportion )，I指是积分(Integral )，D指微
1 ], T8 H* g5 T/ g, D* B: B% f分(Differential ) 。在电机调速系统中，输入信号为正，要求电机正转时，反
+ ]$ N$ ]/ r: f馈信号也为正(PID 算法时，误差=输入-反馈)，同时电机转速越高，反馈信号
越大。要想搞懂PID 算法的原理，首先必须先明白P,I,D 各自的含义及控制规律:
0 X! r* M. R# W# y5 |) c比例P:比例项部分其实就是对预设值和反馈值差值的发大
倍数。举个例子，假如
' q' B5 f$ T4 h; P2 |9 N4 `原来电机两瑞的电压为U o。 比例P为0.2，输入值是800， 而反馈值是1000， 那么输
出到电机两端的电压应变为U o+0.2* (800-1000) .从而达到了调节速度的目的. .
6 E: X* A6 X  c7 A* r显然比例P越大时，电机转速回归到输入值的速度将更快，及
/ _$ s# \1 W) J6 f" o: \3 M9 c调节灵敏度就越高。
从而，加大P值，可以减少从非稳态到稳态的时间。但是同时也可能造成电机转速
在预设值附近振荡的情形，所以又引入积分I 解决此问题.
- j. D& d& ~& A, n  V积分1:顾名思义，积分项部分其实就是对预设值和反馈值之间的差值在时间上进
行累加。当差值不是很大时，为了不引起振荡。可以先让电机按原转速继续运行。
6 R# N  I/ _) u( P  a: s& O. p当时要将这个差值用积分项累加。当这个和累加到- -定值时，再-次性进行 处理.
从而避免了振荡现象的发生。可见， 积分项的调节存在明显的滞后。而且 1值越大，
( f  W; [; W4 x* X/ P3 l" P# t滞后效果越明星。
/ {4 L, ]. K) x0 I* V( r2 h微分D:微分项部分其实就是求电机转速的变化率。
0 k% r( c* ]% X7 J# X! \/ M# u/ |也就是前后两次差值的差而已.
也就是说，微分项是根据差值变化的速率， 提前给出一个相应的调节动作。
+ v7 o) {1 E/ D  I1 |可见微分项的调节是
* P' C8 O( l3 q9 U1 |  d超前的。并且D值越大，超前作用越明显。可以在- -定
4 b1 V% z- K* P" @9 B1 u8 Z( n$ a6 E程度上缓冲振荡。
% m. ]: m, X+ h( K5 `# v# v比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的是“微分
项"，它能预测误差变化的趋势
这样，具有比例+微分的控制器，就能够提前使抑制
  ^) L; _! h8 T( ^3 y误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严巫超调。
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多言数穷

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