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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

% E. A/ \# ~1 J4 C8 Q1 l) M: ?, u1 T# ?5 j3 i  N' j
7 A, V+ S3 Z0 B& z4 B' K0 D; f

$ V3 B" s3 p! r1 d2 U; b3 j     6 |0 l3 Q( [' p6 R/ c* o! I
    图1) @% x5 U  o% ?! {8 Y' N
" u+ z4 P. ^: n

" n; N; A" r+ {' j    一、PID 简介
9 E' H- c1 l" Y    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。% P% D' Z: X9 p( q, a8 m
    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。! T# v/ B  ~) ^9 F' m
9 `- @. o# x5 i8 T, R+ g
    1 u' K- q9 T' U9 p
    图2
4 L$ \8 q( V8 u8 g4 O, 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。
3 w! D2 ]( [& z" |8 \/ D    二、PID 控制原理3 p. X! H3 h& s
    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。
5 }/ h. b" }! ]0 v; c2 i    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。
. s& ^+ g: i$ G( B. h! g6 e  [    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。
, H- C' |, i) r5 W    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。3 |: T$ P, ^0 N; M/ \5 K
    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
" F2 r7 |% c. n% b# d! P# `+ f7 G9 ^9 |    步位置走。在 110 位置处来回晃荡几次,最后停在 110 步的位置。! i6 x+ c1 M1 M7 E3 W$ E# X
    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。
& L7 C/ E% a6 N. W. g    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
( S. i; A' U) ?* r/ I    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。6 X- r7 V) t0 D5 P* K, g$ X1 Y
    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。7 U3 F) {" ~' u8 S8 G# U
- e$ d# H. F3 e% T4 Z4 r( W
   
) a2 P& [$ e0 }+ `9 z' Y    表1+ H6 ^; V1 c- g4 y  G2 Y8 f

% J( N+ W: L. B+ `8 @; c    三、PID 代码结构; ]  \6 _( E* {0 L5 j
    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。# ~2 W- b$ [% m$ _
0 h( ]* q1 @$ w! e" U; s% z' k

6 v% u! Z! j5 P- M# P1 L: k0 O    $ u8 [9 a% Y) R: I  v" B$ U
    图3
/ x2 }; s8 t: u4 G6 G) }1 p) s! K    如下图所示为高度速度环 PID 控制源码。9 k9 l; g' _! ]& Y

# u# b9 C, N( z     # p+ l& k: t2 Q# V' O
    图4
  ~' U8 f' m: Y; h6 w    如下图所示为角度环 PID 控制源码。" ]* P3 ?7 l$ l

7 ^1 Q: n* f% S9 L+ q5 m0 g$ B    
( u% a( B5 `0 N, d! C  V% r    图5       
+ m" C* P9 a2 s: I$ ~    如下图所示为角速率环 PID 控制源码。
5 O. F9 e9 f" m5 u; V  `8 Z' i) ^  _) H/ P6 L" N
   1 g8 h, Z! c, o! x/ t
    图6
* {# f  a$ b: M! h6 h0 k7 H) d
$ b' t: ?4 u2 Z  b. L
, I: z6 c& l( y: A* z# s! V5 C1 L9 C$ s2 t8 [
    文件下载请点击:    【10】PID基础原理.pdf (764.78 KB, 下载次数: 0)
( ]/ }/ q, Q& S8 C3 q& ?# k1 I1 ^0 K8 J

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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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