PID算法原理及调整规律

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一、PID算法简介
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
的采用很有意义。
" R* W7 x+ N& a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
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
5 V6 ~; \0 V8 m1 t2 E& f  S& 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。
顾名思义，P指是比例(Proportion )，I指是积分(Integral )，D指微
分(Differential ) 。在电机调速系统中，输入信号为正，要求电机正转时，反
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:
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
1 K0 \% E" h6 n/ Y/ j倍数。举个例子，假如
" I0 i. R. i" ?7 n* B. M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
/ M1 W/ B( {! B+ i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. .
( o' e$ S, u% D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
调节灵敏度就越高。
( G  ?+ d8 u% Z7 N) ?  [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.
! \- q9 ^! C. L/ `" r  U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
& a+ u7 p3 K% Z9 j7 d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。
3 N3 d+ [3 K, h( ^* W- l+ 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.
( j+ u2 C: [2 i: S/ X0 Y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，
$ J# ~3 ?7 i# x' t滞后效果越明星。
, D8 j# ~/ I8 w  l' _7 z  J+ G微分D:微分项部分其实就是求电机转速的变化率。
& h6 ^* U7 g) b- m! Y2 s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。
可见微分项的调节是
* X4 F( E3 |( m$ O/ g7 Z超前的。并且D值越大，超前作用越明显。可以在- -定
程度上缓冲振荡。
/ b' d# k; O5 ]+ \) G3 L( ~4 ]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巫超调。
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多言数穷

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