/*------------------------------------------- 2 位置型PID C实现(控制电机转速) --------------------------------------------*/ //(1)定义PID 结构体变量 struct pid { float SetSpeed; //设定速度 float ActualSpeed; //实际值 float err; //k,定义偏差值 float err_last; //k-1,上一个偏差值 float er

前言 购买T12烙铁的相关配件已经1年多了,期间也尝试了一些开源的T12控制器,但都没有成功,要么是配套资料少,要么是英文的,其中51和arduino的居多,STM32的较少.求人不如求己,索性自己开发一个吧!现把制作过程和工作原理记录一下. 项目开源地址:https://github.com/Cai-Zi/STM32_T12_Controller Gitee:https://gitee.com/Cai-Zi/STM32_T12_Controller PCB:https://oshwhub.co

位置式.增量式PID算法C语言实现 芯片:STM32F107VC 编译器:KEIL4 作者:SY 日期:2017-9-21 15:29:19 概述 PID 算法是一种工控领域常见的控制算法,用于闭环反馈控制.有以下两种分类: 增量式 每次周期性计算出的 PID 为增量值,是在上一次控制量的基础上进行的调整. 位置式 每次周期性计算出的 PID 为绝对的数值,是执行机构实际的位置. 我们使用高级语言的思想去实现两种 PID ,做到对于用户来说,调用相同的接口,内部实现不同的 PID 算法. 代码

一直以来,pid都是控制领域的经典算法,之前尝试理解了很久,但还是一知半解,总是不得要领,昨天模仿着别人的代码写了一个增量式pid的代码. 我的理解就是pid其实就是对你设置的预定参数进行跟踪.在控制领域,他先采集目前的实时参数,与设定的参数进行比较,计算出误差,然后进行积分微分运算,计算出控制器需要的增量(正负), 然后与实际参数相加,使他尽可能的接近设定值 .没有D参数的称为PI控制器,也比较常用.具体公式其实不理解也没关系,只要对照着差分方程,写出相应的算法即可,然后上网查查pid调节的经

外置式PID模板 #define MuBiaoCS 0 //目标常数 #define CHang_aCS 0 //比例常数 #define CHang_bCS 0 //积分常数 #define CHang_cCS 0 //微分常数 /*******************************************************************************************/ struct P_I_D { int MuBiao; //设定目标 Desire

一开始见到PID计算公式时总是疑问为什么是那样子?为了理解那几道公式,当时将其未简化前的公式“活生生”地算了一遍,现在想来,这样的演算过程固然有助于理解,但假如一开始就带着对疑问的答案已有一定看法后再进行演算则会理解的更快! 首先推荐白志刚的<由入门到精通—吃透PID 2.0版>看完一.二章之后,建议你先通过实践练习然后再回来看接下来的所有章节,这样你对这本书的掌握会更加牢固.节省时间. PID就是对输入偏差进行比例积分微分运算,运算的叠加结果去控制执行机构.实践练习中,如何把这一原理转化为程

1.研究背景 随着电子技术.信息技术和自动控制理论技术的完善与发展,近来微型处理器在控制方面的应用也越来越多.随之逐渐渗透到我们生活的各个领域.如导弹导航装置,飞机上仪表的控制,网络通讯与数据传输,工业自动化中的实时控制和数据处理,以及广泛使用的各类智能IC卡,轿车的安全保障系统,录像机.摄像机.全自动洗衣机的控制,以及程控玩具等等,所有这些都离不开单片机.加上其体积小.功耗低.控制功能强.扩展灵活.微型化和使用方便等优点,使之广泛应用于仪器仪表中,并结合不同类型的传感器,实现诸如电压.功率.频

位置式PID与增量式PID算法  PID控制是一个二阶线性控制器     定义:通过调整比例.积分和微分三项参数,使得大多数的工业控制系统获得良好的闭环控制性能.     优点             a. 技术成熟        b. 易被人们熟悉和掌握        c. 不需要建立数学模型        d. 控制效果好        e. 鲁棒性       通常依据控制器输出与执行机构的对应关系,将基本数字PID算法分为位置式PID和增量式PID两种. 1  位置式PID控制算法 基本

源:增量式PID的stm32实现,整定过程 首先说说增量式PID的公式,这个关系到MCU算法公式的书写,实际上两个公式的写法是同一个公式变换来得,不同的是系数的差异. 资料上比较多的是: 还有一种是: 感觉第二种的Kp Ki Kd比较清楚,更好理解,下面介绍的就以第二种来吧.(比例.积分.微分三个环节的作用这里就详细展开,百度会有很多) 硬件部分: 控制系统的控制对象是4个空心杯直流电机,电机带光电编码器,可以反馈转速大小的波形.电机驱动模块是普通的L298N模块. 芯片型号,STM32F103

//位置式PID float Kp; float Ki; float Kd; float eSum,e0,e1; float pid_control(float now,float target) { float pe,ie,de; float out; e0 = target - now; eSum += e0; pe = e0; ie = eSum; de = e0 - e1; out = pe*Kp + ie*Ki + de*Kd; out = limit(out,-LIMIT,LIMIT

//增量式PID float IncPIDCalc(PID_Typedef* PIDx,float SetValue,float MeaValue)//err»ý·Ö·ÖÀë³£Êý { PIDx->Error = SetValue - MeaValue; PIDx->PWM_Inc = (PIDx->P * (PIDx->Error - PIDx->PreError)) \ + (PIDx->I * PIDx->Error) \ + (PIDx->D *

首先,增量式PID的实现公式: 式中 Δe(k)=e(k)-e(k-1) 进一步可以改写成 式中      . . 为了便于理解,也可写成: 式中e(k)为第k次采样时的设定值与实际值的差,e(k-1)为上一次采样时的设定值与实际值的差值,e(k-2)一样类推. 所以增量式PID 输出的是控制量的增量,无积分作用,因此该方法适用于执行机构带积分部件的对象,如步进电机等,而位置式PID适用于执行机构不带积分部件的对象,如电液伺服阀. 而且,由于增量式PID输出的是控制量增量,如果计算机出现故障,误

本节是PID控制算法的C语言实现系列的最后一节,前面8节中,已经分别从PID的实现到深入的过程进行了一个简要的讲解,从前面的讲解中不难看出,PID的控制思想非常简单,其主要问题点和难点在于比例.积分.微分环节上的参数整定过程,对于执行器控制模型确定或者控制模型简单的系统而言,参数的整定可以通过计算获得,对于一般精度要求不是很高的执行器系统,可以采用拼凑的方法进行实验型的整定. 然而,在实际的控制系统中,线性系统毕竟是少数,大部分的系统属于非线性系统,或者说是系统模型不确定的系统,如果控制精度要求

在PID控制算法的C语言实现九中,文章已经对模糊PID的实质做了一个简要说明.本来打算等到完成毕业设计,工作稳定了再着力完成剩下的部分.鉴于网友的要求和信任,抽出时间来,对模糊PID做一个较为详细的论述,这里我不打算做出仿真程序了,但就基本概念和思路进行一下说明,相信有C语言基础的朋友可以通过这些介绍性的文字自行实现.这篇文章主要说明一下模糊算法的含义和原理. 实际上模糊算法属于智能算法,智能算法也可以叫非模型算法,也就是说,当我们对于系统的模型认识不是很深刻,或者说客观的原因导致我们无法对系统

参考: PID控制器开发笔 浅谈位置式PID 专家PID控制在快速系统中的仿真及应用(这篇了论文介绍的积分分离PID.专家PID(脚本实现和simulink实现)很详细) PID控制算法的C语言实现一 PID算法原理 在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一,是当之无愧的万能算法,如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程,对于一般的研发人员来讲,应该是足够应对一般研发问题了,而难能可贵的是,在我所接触的控制算法当中,PID控制算法又是最简单,最能体现反馈思想的控制算法,可谓经典中的

在现实控制中,被控系统并非是线性时不变的,往往需要动态调整PID的参数,而模糊控制正好能够满足这一需求,所以在接下来的这一节我们将讨论模糊PID控制器的相关问题.模糊PID控制器是将模糊算法与PID控制参数的自整定相结合的一种控制算法.可以说是模糊算法在PID参数整定上的应用. 1.模糊算法的原理 模糊算法是一种基于智能推理的算法,虽然称之为模糊算法其实并不模糊,实际上是一种逐步求精的思想.一个模糊控制器主要是由模糊化,模糊推理机和精确化三个功能模块和知识库(包括数据库和规则库)构成的.在此我们

上一节中,我论述了PID算法的基本形式,并对其控制过程的实现有了一个简要的说明,通过上一节的总结,基本已经可以明白PID控制的过程.这一节中先继续上一节内容补充说明一下. 1.说明一下反馈控制的原理,通过上一节的框图不难看出,PID控制其实是对偏差的控制过程; 2.如果偏差为0,则比例环节不起作用,只有存在偏差时,比例环节才起作用. 3.积分环节主要是用来消除静差,所谓静差,就是系统稳定后输出值和设定值之间的差值,积分环节实际上就是偏差累计的过程,把累计的误差加到原有系统上以抵消系统造成的静差.

模糊控制系统的构成与与常规的反馈控制系统的主要区别在于控制器主要是由模糊化,模糊推理机和精确化三个功能模块和知识库(包括数据库和规则库)构成的.具体实现过程如下所示: (1)预处理: 输入数据往往是通过测量设备测量得到的一个具体数据,预处理就是在它们进入控制器前对这些数据进行分类,或性质程度的定义.预处理过程也是量化过程,它是在离散空间中把输入数据划分为若干个数字级别.例如,假设一个反馈误差为 4.5,误差空间是(-5,-4…4,5),量化器会使它靠近离它最近的级别,四舍五入到 5.称量化器量化

PID算法(c 语言)(来自老外) #include <stdio.h> #include<math.h> //定义PID 的结构体 struct _pid { int pv; // integer that contains the process value 过程量 int sp; // integer that contains the set point 设定值 float integral; // 积分值 -- 偏差累计值 float pgain; float igain

上一节中已经抽象出了位置性PID和增量型PID的数学表达式,这一节,重点讲解C语言代码的实现过程,算法的C语言实现过程具有一般性,通过PID算法的C语言实现,可以以此类推,设计其它算法的C语言实现. /*------------------------------------------- 位置型PID C实现(控制电机转速) --------------------------------------------*/ #include <iostream> using namespace s

在本系列的上篇文章中,我们讲到了如何读懂Gradle的语法,在本篇文章中,我们将讲到增量式地构建项目. 请通过以下方式下载本系列文章的Github示例代码: git clone https://github.com/davenkin/gradle-learning.git 如果我们将Gradle的Task看作一个黑盒子,那么我们便可以抽象出输入和输出的概念,一个Task对输入进行操作,然后产生输出.比如,在使用java插件编译源代码时,输入即为Java源文件,输出则为class文件.如果多次执行