雙閉環pid演算法

『壹』 PID的計算公式

PID的增量型公式：

PID=Uk+KP*【E(k)-E(k-1)】+KI*E(k)+KD*【E(k)-2E(k-1)+E(k-2)】

PID演算法具體分兩種：一種是位置式的 ，一種是增量式的。

位置式PID的輸出與過去的所有狀態有關，計算時要對e（每一次的控制誤差）進行累加，這個計算量非常大，而明顯沒有必要。而且小車的PID控制器的輸出並不是絕對數值，而是一個△，代表增多少，減多少。換句話說，通過增量PID演算法，每次輸出是PWM要增加多少或者減小多少，而不是PWM的實際值。所以明白增量式PID就行了。

PID控制原理：

本系統通過擺桿（輥）反饋的位置信號實現同步控制。收線控制採用實時計算的實際卷徑值，通過卷徑的變化修正PID前饋量，可以使整個系統准確、穩定運行。

PID系統特點：

1、主驅動電機速度可以通過電位器來控制，把S350設置為SVC開環矢量控制，將模擬輸出端子FM設定為運行頻率，從而給定收卷用變頻器的主速度。

2、收卷用S350變頻器的主速度來自放卷（主驅動）的模擬輸出埠。擺桿電位器模擬量

信號通過CI通道作為PID的反饋量。S350的頻率源採用主頻率Ⅵ和輔助頻率源PID疊加的方式。通過調整運行過程PID參數，可以獲得穩定的收放卷效果。

3、本系統啟用邏輯控制和卷徑計算功能，能使系統在任意卷徑下平穩啟動，同時兩組PID參數可確保生產全程擺桿控制效果穩定。

『貳』 一文搞懂PID控制演算法

PID演算法是工業應用中最廣泛演算法之一，在閉環系統的控制中，可自動對控制系統進行准確且迅速的校正。PID演算法已經有100多年歷史，在四軸飛行器，平衡小車、汽車定速巡航、溫度控制器等場景均有應用。

之前做過循跡車項目，簡單循跡搖擺幅度較大，效果如下所示：

PID演算法優化後，循跡穩定性能較大提升，效果如下所示：

PID演算法：就是「比例（proportional）、積分（integral）、微分（derivative）」，是一種常見的「保持穩定」控制演算法。

常規的模擬PID控制系統原理框圖如下所示：

因此可以得出e(t)和u(t)的關系：

其中：

Kp：比例增益，是調適參數；

Ki：積分增益，也是調適參數；

Kd：微分增益，也是調適參數；

e：誤差=設定值（SP）- 回授值（PV）；

t：目前時間。

數學公式可能比較枯燥，通過以下例子，了解PID演算法的應用。

例如，使用控制器使一鍋水的溫度保持在50℃，小於50℃就讓它加熱，大於50度就斷電不就行了？

沒錯，在要求不高的情況下，確實可以這么干，如果換一種說法，你就知道問題出在哪裡了。

如果控制對象是一輛汽車呢？要是希望汽車的車速保持在50km/h不動，這種方法就存在問題了。

設想一下，假如汽車的定速巡航電腦在某一時間測到車速是45km/h，它立刻命令發動機：加速！

結果，發動機那邊突然來了個100%全油門，嗡的一下汽車急加速到了60km/h，這時電腦又發出命令：剎車！結果乘客吐......

所以，在大多數場合中，用「開關量」來控制一個物理量就顯得比較簡單粗暴了，有時候是無法保持穩定的，因為單片機、感測器不是無限快的，採集、控制需要時間。

而且，控制對象具有慣性，比如將熱水控制器拔掉，它的「余熱」即熱慣性可能還會使水溫繼續升高一小會。

此時就需要使用PID控制演算法了。

接著咱再來詳細了解PID控制演算法的三個最基本的參數：Kp比例增益、Ki積分增益、Kd微分增益。

1、Kp比例增益

Kp比例控制考慮當前誤差，誤差值和一個正值的常數Kp（表示比例）相乘。需要控制的量，比如水溫，有它現在的 當前值 ，也有我們期望的 目標值 。

當兩者差距不大時，就讓加熱器「輕輕地」加熱一下。

要是因為某些原因，溫度降低了很多，就讓加熱器「稍稍用力」加熱一下。

要是當前溫度比目標溫度低得多，就讓加熱器「開足馬力」加熱，盡快讓水溫到達目標附近。

這就是P的作用，跟開關控制方法相比，是不是「溫文爾雅」了很多。

實際寫程序時，就讓偏差（目標減去當前）與調節裝置的「調節力度」，建立一個一次函數的關系，就可以實現最基本的「比例」控制了~

Kp越大，調節作用越激進，Kp調小會讓調節作用更保守。

若你正在製作一個平衡車，有了P的作用，你會發現，平衡車在平衡角度附近來回「狂抖」，比較難穩住。

2、Kd微分增益

Kd微分控制考慮將來誤差，計算誤差的一階導，並和一個正值的常數Kd相乘。

有了P的作用，不難發現，只有P好像不能讓平衡車站起來，水溫也控製得晃晃悠悠，好像整個系統不是特別穩定，總是在「抖動」。

設想有一個彈簧：現在在平衡位置上，拉它一下，然後鬆手，這時它會震盪起來，因為阻力很小，它可能會震盪很長時間，才會重新停在平衡位置。

請想像一下：要是把上圖所示的系統浸沒在水裡，同樣拉它一下 ：這種情況下，重新停在平衡位置的時間就短得多。

此時需要一個控製作用，讓被控制的物理量的「變化速度」趨於0，即類似於「阻尼」的作用。

因為，當比較接近目標時，P的控製作用就比較小了，越接近目標，P的作用越溫柔，有很多內在的或者外部的因素，使控制量發生小范圍的擺動。

D的作用就是讓物理量的速度趨於0，只要什麼時候，這個量具有了速度，D就向相反的方向用力，盡力剎住這個變化。

Kd參數越大，向速度相反方向剎車的力道就越強，如果是平衡小車，加上P和D兩種控製作用，如果參數調節合適，它應該可以站起來了。

3、Ki積分增益

Ki積分控制考慮過去誤差，將誤差值過去一段時間和（誤差和）乘以一個正值的常數Ki。

還是以熱水為例，假如有個人把加熱裝置帶到了非常冷的地方，開始燒水了，需要燒到50℃。

在P的作用下，水溫慢慢升高，直到升高到45℃時，他發現了一個不好的事情：天氣太冷，水散熱的速度，和P控制的加熱的速度相等了。

這可怎麼辦？

P兄這樣想：我和目標已經很近了，只需要輕輕加熱就可以了。

D兄這樣想：加熱和散熱相等，溫度沒有波動，我好像不用調整什麼。

於是，水溫永遠地停留在45℃，永遠到不了50℃。

根據常識，我們知道，應該進一步增加加熱的功率，可是增加多少該如何計算呢？

前輩科學家們想到的方法是真的巧妙，設置一個積分量，只要偏差存在，就不斷地對偏差進行積分（累加），並反應在調節力度上。

這樣一來，即使45℃和50℃相差不是太大，但是隨著時間的推移，只要沒達到目標溫度，這個積分量就不斷增加，系統就會慢慢意識到：還沒有到達目標溫度，該增加功率啦！

到了目標溫度後，假設溫度沒有波動，積分值就不會再變動，這時，加熱功率仍然等於散熱功率，但是，溫度是穩穩的50℃。

Ki的值越大，積分時乘的系數就越大，積分效果越明顯，所以，I的作用就是，減小靜態情況下的誤差，讓受控物理量盡可能接近目標值。

I在使用時還有個問題：需要設定積分限制，防止在剛開始加熱時，就把積分量積得太大，難以控制。

PID演算法的參數調試是指通過調整控制參數（比例增益、積分增益/時間、微分增益/時間） 讓系統達到最佳的控制效果 。

調試中穩定性（不會有發散性的震盪）是首要條件，此外，不同系統有不同的行為，不同的應用其需求也不同，而且這些需求還可能會互相沖突。

PID演算法只有三個參數，在原理上容易說明，但PID演算法參數調試是一個困難的工作，因為要符合一些特別的判據，而且PID控制有其限制存在。

1、穩定性

若PID演算法控制器的參數未挑選妥當，其控制器輸出可能是不穩定的，也就是其輸出發散，過程中可能有震盪，也可能沒有震盪，且其輸出只受飽和或是機械損壞等原因所限制。不穩定一般是因為過大增益造成，特別是針對延遲時間很長的系統。

2、最佳性能

PID控制器的最佳性能可能和針對過程變化或是設定值變化有關，也會隨應用而不同。

兩個基本的需求是調整能力（regulation，干擾拒絕，使系統維持在設定值）及命令追隨 （設定值變化下，控制器輸出追隨設定值的反應速度）。有關命令追隨的一些判據包括有上升時間及整定時間。有些應用可能因為安全考量，不允許輸出超過設定值，也有些應用要求在到達設定值過程中的能量可以最小化。

3、各調試方法對比

4、調整PID參數對系統的影響

『叄』 雙迴路PID控制原理是什麼急，好心人幫幫忙！

雙迴路pid的原理
當輸入信號和反饋信號通過比較器進行比較後，把偏差信號已輸入的形式給放大器（就是傳統意義的p）。經過放大器後，信號就進入了雙閉環的內環，經過內環的積分環節（即就是i）後，把信號通過反饋感測器傳輸到比較器，這樣就完成了內環的穩定調節。但內環的輸入在經過被控對象後，輸出的信號人又較小的誤差時，可以通過外環的感測器再一次將系統的誤差調節過來，這樣就是系統的穩定性有雙重保證。
一般的控制系統中，一個系統必須的元素：控制器，執行器，被控對象，感測器
如果直流電機調速，那就要求有實際的經驗後，要嚴格控制pid三個參數的計算。
希望對你有幫助！

『肆』 歐姆龍PLC怎樣用梯形圖編寫PID運算（不用PID指令模塊）我主要用在雙閉環直流電機的PLC控制

你好，這個問題要從2個角度回答：
1、首先探討這么做是否可行：
這么做是完全能實現的，但不能只用梯形圖編程。
OMRON的PID（190）、PIDAT（191）調節指令，涉及到大量的算術迭代運算，如果你想自己做PID的話，不能用梯形圖編程（後面告訴你原因）。但可以用結構化文本（ST）和梯形圖（LD）混合編程實現，在CS1以上的機型上都可以實現。運算部分用ST，I/O用梯形圖。
因為梯形圖更合適邏輯控制，而ST適合數學運算，用梯形圖編程完成算術運算，不僅語句繁多，可讀性差，也容易出錯。
2、OMRON的PID指令，在工程實際應用中性能較差，遜於同類產品如西門子的S7300等等，但這跟硬體有關，不單是指令的問題，自己做PID並不能從根本上解決。
對此，OMRON自己也並非不知情，也許是心虛，為了強化PLC的過程式控制制能力，OMRON專門推出2款產品：
LC001迴路控制板，安裝在CPU的左側（通訊板的位置），不佔用槽位；
也有迴路控制單元，佔用I/O槽位一個，它們的性能一樣。
LC001提供超強的算術運算能力（相當於PLC的協處理器，不佔用CPU周期，只和CPU交換運算過程或結果數據），內部有大量的PID控制單元，例如串級PID，模糊PID等等，滿足不同的控制需要，你可以任意組態，編程軟體也在CX-ONE中。
我想如果你把這個單元用好，完成你的直流電機調速控制，2個閉環，小菜一碟，性能也絕對不是軟體PID所能相比的，更遠超西門子、三菱、AB等同類產品，當然，對用戶來說，還是增加了成本投入，當然換來的是更強的性能。
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如有滿意答案，請及時採納，謝謝！

『伍』 雙閉環調速系統

首先要搞清楚，雙閉環調速只是一種新型的調速方法，一般會採用模糊控制演算法，利用PID演算法。
你所說的這個直流電機，應該就是帶電刷的普通直流電機，它的調速是指在工業生產中，因為不同的生產需求，需要改變電機的轉速。就相當於我們開車，需要開的快，或者慢，可以利用油門來調節。這個直流電機的調速是指改變轉速。而雙閉環調速一般用在無刷直流電機的控制方法。假如我們設定電機的轉速為1000轉，但是由於無刷電機的驅動和霍爾元件的誤差，會導致電機的轉速不能准確地在1000轉上運轉，所以我們就需要檢測它的速度，並採取措施調節它。這就是現在的雙閉環控制。所謂雙閉環就是兩環，其中一環是檢測到電機轉速後，與設定的速度比較，如果快了，就減小電壓等方式降速；慢了就加壓。但是這種傳統的調節方法會產生較大的超調量，而且調節時間也很長，很難迅速使電機速度穩定在規定的轉速，於是就出現了第二環，這一環利用先進的PID算發和模糊演算法，使調速不再是傳統的加壓減壓，而是科學地、函數式的。一般雙閉環調速會基於DSP，或者dspic系列晶元。

『陸』 基於DSP實現的單神經元PID雙閉環調速如何實現，最後是論文，謝謝了，急求！！！！！

3.1 單神經元PID控制器

基於我們對人腦細胞具有自適應性的假說，一個完整的單神經元PID控制器結構圖如下圖一所示：

單神經元PID控制器結構圖

3.2 跟蹤-微分器（TD）

跟蹤-微分器是由韓京清提出的提取微分信號的方法，它具有較好的濾波性能、安排過渡過程和相位超前等功能，跟蹤微分器最初提出的目的是為了較好的解決由不連續或帶雜訊的量測信號合理提取連續信號及微分的問題，並逐漸發展成便於計算的跟蹤微分器。

本文利用TD為參數輸入安排過渡過程，得到光滑的輸入信號。在傳統的PID控制器中，其快速性和超調的矛盾來源於未對給定輸入做任何處理就直接加到控制器中。跟蹤微分器能快速無超調的跟蹤輸入信號，因此避免了輸入信號中的外界擾動造成的控制量的劇烈變化以及輸出超調。

3.3 採用跟蹤微分器與單神經元PID控制器的直流調速系統

採用跟蹤微分器與單神經元PID控制器的雙閉環直流調速系統的結構圖如下所示：

跟蹤微分器與單神經元PID控制器的雙閉環直流調速系統的結構圖

圖二 跟蹤微分器與單神經元PID控制器的雙閉環直流調速系統的結構圖

雙閉環直流調速系統需要設計轉速調節器和電流調節器，從圖中可以看出系統的內環是電流環，外環是轉速環。考慮到決定控制系統的根本因素是外環--轉速環，而內環--電流環主要起改變被控對象運行特性以利於外環控製作用，故在雙閉環直流調速系統中，外環採用單神經元PID控制，內環仍然採用傳統的PI控制，實現對控制系統的優化。

4 模擬研究

本文中直流調速系統的參數如下：220V,136A,

雙閉環直流調速系統模擬模型

圖三 雙閉環直流調速系統模擬模型

系統只存在內部擾動模擬曲線傳統

圖四 系統只存在內部擾動模擬曲線傳統（1-傳統PID;2-跟蹤微分器結合單神經元PID）

系統存在內、外擾動模擬曲線

圖五 系統存在內、外擾動模擬曲線（1-傳統PID;2-跟蹤微分器結合單神經元PID）

根據以上的模擬結果我們可以得到如下表所示的系統性能指標：重值的計算方法：

系統的性能指標

表1 系統的性能指標

分析以上數據可知，在單神經元PID控制器和跟蹤微分器的控制下，直流調速系統的不僅滿足了轉速要求，而且系統穩定運行，超調和靜差率都為0.而採用傳統的PID控制，系統出現振盪以及產生20%的超調，系統的響應速度較慢。由此可見，單神經元PID控制器和跟蹤微分器的設計不僅過程簡單方便，無需依賴於被控對象的模型，而且這種跟蹤微分器結合單神經元PID控制的控制策略對存在多個隨機擾動的雙閉環直流調速系統來說是可行的。

5 結論

基於單神經元PID與跟蹤微分器控制雙閉環直流調速系統的控制策略，是一種線性化調節過程，設計過程中無需對受控對象進行建模，其結構簡單，計算量小，易於實施控制，並且使系統能夠在受到隨機擾動的情況下依然保持良好的，快速的，穩定的響應。與傳統的PID控制器相比，單神經元PID控制器實質上為一種變系數的比例、積分、微分復合控制器，且具有較強的自學習性、自適應性和魯棒性。跟蹤微分器是一種能夠夠較好解決隨機擾動問題的控制器，對於系統的抗干擾性具有很好的作用。