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【疯壳·无人机教程17】开源编队无人机-PID 基础原理

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发表于 2022-9-8 17:56 | 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
" u1 e* `/ A# {+ r+ V
% S5 F/ K- z8 z
9 @4 e, `  r) {* k3 P
! m% W3 y5 I. s' z  k/ w) C
    5 e" ]# G$ O/ s9 ?) ~
    图1
% c: o& V9 ?4 l1 ^& Q" z3 C" |6 w1 M! j6 M$ v" }% J& W
. G$ D9 F. y) P! f4 b$ Z
    一、PID 简介
* g) b2 L% I2 f! M    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。! @' {6 P: {0 T* E) @0 U
    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。7 B; o, e9 n% L/ N& y: p& s
8 G5 {; x1 q" |- n4 {- X
   
+ B: @, ~. L) q+ @" }, T    图2, e1 ~. U8 n$ {! \, X/ |
    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。% ~! C6 ^% C- |, k" f$ F
    二、PID 控制原理. ]2 {; K6 G% h2 h- D! j" L0 v
    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。3 z& {% ?1 R# |2 l, H
    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。
$ f* y- _, G- \/ S    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。
0 M" |4 F; {! s" h5 }2 ?& k    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。
. r/ U8 h1 \  {3 u9 L    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
# W# G$ _  A6 I' }1 Z    步位置走。在 110 位置处来回晃荡几次,最后停在 110 步的位置。, T. A$ `) O. A/ W* G1 M
    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。
3 b+ g# N8 q9 A  @" t$ {- P& f    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
) }- W* i5 g5 a' h: n: ]7 m. h    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。# u5 K5 g* f" u, `# X  p$ ]% }$ ?
    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。4 N' O5 L; n- k4 q8 T- d
% m; S( I% k3 l
   
6 [  W: `  V( w! b' h5 P$ t    表18 s- k9 a$ B  _+ a. u: G
  \8 u: e7 @3 f  M/ i
    三、PID 代码结构
+ w6 c4 d. H. K! {5 g    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。
: F$ r4 ?( P5 ], g, T+ B* W
2 g8 C3 R8 x  Z- i0 q % ?& G% `! i8 |$ Y, g$ `+ {
   + W0 u$ A) x8 ]  N: U7 u2 I
    图3) k/ s. y6 q2 t0 ~8 w! t
    如下图所示为高度速度环 PID 控制源码。8 P* ~8 W7 o" F. Q8 v8 r

8 N- q) A& ^% {& ~7 K4 N    
2 z6 [! F( t% i$ j9 N4 V! c    图4
, p9 B* z9 y" x+ p" A    如下图所示为角度环 PID 控制源码。
, t! b% _/ f% F+ J
6 S' F0 A: c% k$ s# M    
( @4 S: f4 f5 Y$ J8 y* G# j0 u/ i5 P8 g    图5        ( n; l7 Z. i" \$ y" I# [
    如下图所示为角速率环 PID 控制源码。
& f8 W* t3 C. }! o. \
  `# ?0 U2 X: D& [: K6 I    
* x. j3 [6 O( T5 T: @    图6, U  y  j) {: V; X9 U, V$ n

9 p" J! v' M0 ]$ D) q, l) F) j( D' p& Y6 f4 L0 E" v$ v
5 x$ Q/ s0 ]0 d4 `# N( S( }9 k" y
    文件下载请点击:    【10】PID基础原理.pdf (764.78 KB, 下载次数: 0) 6 I! i( w3 |6 n
2 C# ?% }7 a( V! M) _

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发表于 2022-9-8 21:09 | 只看该作者
程序写的好,模块化很清晰
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