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疯壳AI开源编队无人机PID基础

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发表于 2020-4-15 11:35:18 | 显示全部楼层 |阅读模式
一、PID简介
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。
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COCOFLYPID控制器的结构图。
图片1.jpg
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。
二、PID控制原理
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。
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。
如果按照P比例控制,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
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。
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步位置走。在110位置处来回晃荡几次,最后停在110步的位置。
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DPD)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。
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。
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。
特性
概述
关联的参数
快速性
系统对动态响应的要求,由响应时间的长短来衡量。
PD可以提高响应速度,I降低响应速度
稳定性
在平衡状态下,系统受到某个干扰后,经过一段时间其被控量可以达到某一稳定状态
PI降低系统稳定性,D提高系统稳定性
准确性
系统处于稳态时,其稳态误差
PI提高稳态精度,D无作用
三、PID代码结构
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.cCtrl.c中。如下图所示为高度环PID控制源码。
图片2.jpg 图片3.jpg
如下图所示为高度速度环PID控制源码。
图片4.jpg
如下图所示为角度环PID控制源码。
图片5.jpg
如下图所示为角速率环PID控制源码。
图片6.jpg

2.飞控开发基础-【10】PID基础原理.pdf

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