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【飞控开发基础教程10】疯壳·开源编队无人机-PID 基础原理

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发表于 2022-7-15 11:47 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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COCOFLY教程
——疯壳无人机·系列
PID 基础原理

9 b% e6 }( s0 }) I: ^
) O6 }( w+ y3 h  K! M1 T) N* t- p0 {6 _6 ~, ~% Q" V7 v
   
: F" s) ]3 Q1 t% c# D    图1" I6 h! c- n- T  U

. W: J0 F, c  X) x% ?2 H
1 x4 Z, X) v9 G7 Q    一、PID 简介9 P4 z  v% ?. W  g
    PID 控制是自动控制系统中最常用的一种控制手段,它的诞生主要是为了解决自动控制系统的快、稳、准的问题。
0 c2 r% [$ S( e6 Q, O7 A  T; I    PID 控制中的 P 指的是 Proportion(比例),即对输入的偏差乘以一个系数; I 指的是 Integral(积分),即对输入偏差进行积分运算;而 D 指的是 Derivative(微分),即对输入偏差进行微分运算。通过比例、积分、微分结合适当的反馈就可以形成一套稳定的闭环调节系统。如下图所示为 COCOFLY 的 PID 控制器的结构图。
+ U( z. p: y" s- U5 b
: p2 {  @% |8 X) M$ }. S% i0 V: m     6 \& J' a# }. e+ }) c% V' s: g# A! k
    图2
" |) {. S2 g/ ?- O: s    其中期望角度(高度)由遥控器提供,角度环(高度环)以及角速度环(高速度环)由 PID 代码处理,STM32 输出四路 PWM 到无人机的电机控制端口, IMU(惯性测量单元)以及飞行姿态提供反馈值。% a) u8 i0 B; K! {5 a
    二、PID 控制原理! n. S2 k0 S2 g$ t
    PID 控制的过程,其实是不断纠正偏差的过程,其中的偏差=当前被控对象的反馈值-设定的期望值。& k" f( f$ r  D
    这里举一个比较简单又经典的 PID 控制的例子,比如需要控制一个机器人以 PID 的方式向前行走 110 步,然后停下来。此时这个 110 步则是设定的期望值。% L( A4 K3 P3 m) z+ _' Q
    如果按照 P 比例控制,也就是控制机器人按照一定的比例走,然后停下。比如比例系数为 108,则走一次就走了 108 步,再走一次的话就超过 110 步了,所以就不走了。从这里可得知 P 比例控制是一种最简单的控制方式,控制器的输出与输入误差信号成比例关系。但是仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。比如上面的只能走到 108,或者超过 108 步,无论怎样都走不到 110。
, S2 p" U( q" z6 K1 v4 s! q    为了消除稳态误差,在控制器中必须引入“积分项 I”。积分项对误差的影响取决于时间的积分,随着时间的增加,积分项会增大。这样,即便误差很小, 积分项也会随着时间的增加而加大,它推动控制器的输出增大,从而使稳态误差进一步减小,直到等于 0。即在“积分项 I”控制中,控制器的输出与输入误差信号成正比关系,且比例+积分(PI)控制器可以使系统在进入稳态后无稳态误差。
$ ^& ?" Q0 `2 J    也就是说,如果按照 PI(比例、积分)控制的方式,则是控制机器人按照一定的步伐走到 112 步然后回头接着走,走到 108 步位置时,然后又回头向 110+ t9 i; K7 Q$ y/ ^7 D6 U, y) M- j
    步位置走。在 110 位置处来回晃荡几次,最后停在 110 步的位置。
' e  c% S" F, u1 X, g    微分项,主要用于预判误差变化的趋势从而作出对应的改变。在自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳,原因是存在较大惯性组件(环节)或滞后组件,具有抑制误差的作用,其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差作用的变化“超前”,即在误差接近于零时,抑制误差的作用就应该是零。这就是说,在控制器中仅引入“比例 P”项往往是不够的, 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重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象,比例 P+微分 D(PD)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。9 T. l* M3 f4 L% t6 N
    也就是说,如果按照 PD 比例、微分控制的方式,则为控制机器人按照一定的步伐走到一百零几步后,再慢慢地走向 110 步的位置靠近,如果最后能精确停
4 u, O; p; E2 @6 @( A; m    在 110 步的位置,就是无静差控制;如果停在 110 步附近(如 109 步或 111 步位置),就是有静差控制。由此得知在微分控制 D 中,控制器的输出与输入误差信号的微分(即误差的变化率)成正比关系。5 c2 d. f- i4 `- ^$ b+ h# |
    前面说到 PID 是为了解决自动控制系统中的快、稳、准的问题的。其中那么他们之间的关系以及对应调节参数是什么呢?如下表所示。0 j( V: p( w; ^3 I/ L. T

* V& o; L& F. T. ^
5 q. r* n$ I2 N/ O& Q    
4 w1 c$ F8 K' M  U: U; I    表1
) w& w; Z) L, o# x: o" r' F) w, g% J, g1 h' Z
    三、PID 代码结构2 U# ?8 @1 x3 a" o
    在飞控系统中 PID 是极为重要的一环,在 COCOFLY 飞控系统中也多处应用到了 PID 主要集中在 AltCtrl.c、Ctrl.c 中。如下图所示为高度环 PID 控制源码。( ~8 T) g% ~6 f! y% m+ s% m/ B- w
; Z+ C( B0 N$ l+ o% o6 |

3 K0 o- v$ b2 Y6 R! o0 t    & q. L2 E0 e6 y+ o# ^, q* m
    图3
) I) J( G- S! h8 C' \* o    如下图所示为高度速度环 PID 控制源码。
3 W4 d" X" A9 Z5 o$ @( i( }
( f7 k! ]( q5 ?' }% W7 D" K* m    
2 E7 ]  u7 s' a* _+ X. ~: M    图4
. A1 ~8 Z6 q: v& ]& m    如下图所示为角度环 PID 控制源码。
; t6 o- \. s, t/ x! z
; Y" s& D, S5 d& m" S) _/ K    ( o! U6 {2 C+ z  J# z2 \  z4 @$ i, _
    图5        9 ?5 Y, e* G) F9 t
    如下图所示为角速率环 PID 控制源码。0 @2 p. k! m/ b/ [5 Z- B

$ \  Y: l' B  }' T% _0 S& x! _    
2 [) T3 X3 a5 k8 l6 l    图6
; x, Y  e3 g( c2 j" S6 {+ |7 W$ k! g! n( \, n/ p, W3 J" X

/ ^/ b- S6 @4 X
( r! E, S2 F3 k; C
" b8 T) ?$ M7 G* n$ E1 Z4 ]  L* I2 k
- G2 j2 A' e( k" u' g" p2 Z# [
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