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“科学”一词并不陌生,但“科学”的演化是神

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楼主
lzbf|  楼主 | 2025-6-16 09:40 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
数字PID及其改进算法 45页 0.5M.pdf (546.15 KB)
沙发
星辰伴梦| | 2025-6-17 21:40 | 只看该作者
这个文件看起来是关于数字PID控制器及其改进算法的详细研究,有谁已经看过了吗?可以分享一些关键点吗?
板凳
backlugin| | 2025-7-2 12:32 | 只看该作者
数字PID控制及其改进算法是现代控制系统中极为重要的组成部分,尤其是在嵌入式系统、工业自动化和机器人技术等领域。
地板
少女诗篇| | 2025-7-3 11:53 | 只看该作者

可以看看这个 Python 代码,做个参考
class PIDController:
    def __init__(self, kp, ki, kd, setpoint, sample_time, integral_limit=None):
        # 初始化PID参数
        self.kp = kp
        self.ki = ki
        self.kd = kd
        self.setpoint = setpoint
        self.sample_time = sample_time
        self.integral_limit = integral_limit
        
        # 初始化内部状态
        self.error_sum = 0
        self.last_error = 0
        self.last_output = 0
        
    def compute(self, process_variable):
        # 计算当前误差
        error = self.setpoint - process_variable
        
        # 计算PID各项
        p_term = self.kp * error
        
        # 积分项计算与限制
        self.error_sum += error * self.sample_time
        if self.integral_limit is not None:
            self.error_sum = max(min(self.error_sum, self.integral_limit), -self.integral_limit)
        i_term = self.ki * self.error_sum
        
        # 微分项计算
        d_term = self.kd * (error - self.last_error) / self.sample_time
        self.last_error = error
        
        # 计算PID输出
        output = p_term + i_term + d_term
        self.last_output = output
        
        return output

# 积分分离PID控制器(继承自基础PID)
class SeparatedIntegralPID(PIDController):
    def __init__(self, kp, ki, kd, setpoint, sample_time, integral_threshold, integral_limit=None):
        super().__init__(kp, ki, kd, setpoint, sample_time, integral_limit)
        self.integral_threshold = integral_threshold
        
    def compute(self, process_variable):
        # 计算当前误差
        error = self.setpoint - process_variable
        
        # 积分分离逻辑:当误差较大时取消积分作用
        if abs(error) > self.integral_threshold:
            temp_ki = 0  # 暂时禁用积分
        else:
            temp_ki = self.ki
            
        # 计算PID各项
        p_term = self.kp * error
        
        # 使用临时ki计算积分项
        self.error_sum += error * self.sample_time
        if self.integral_limit is not None:
            self.error_sum = max(min(self.error_sum, self.integral_limit), -self.integral_limit)
        i_term = temp_ki * self.error_sum
        
        # 微分项计算
        d_term = self.kd * (error - self.last_error) / self.sample_time
        self.last_error = error
        
        # 计算PID输出
        output = p_term + i_term + d_term
        self.last_output = output
        
        return output
5
这个文件看起来很有料,数字PID及其改进算法是自动化控制领域的经典话题,不知道里面有没有提到模糊PID或者自适应PID算法?
6
jonas222| | 2025-7-6 11:18 | 只看该作者
负载突变导致速度波动。              
7
pl202| | 2025-7-10 10:56 | 只看该作者
数字PID控制算法及其改进算法在工业控制领域得到了广泛应用。
8
hilahope| | 2025-7-12 11:48 | 只看该作者
PID梯形积分算法使用梯形法则来近似积分项,以提高积分的精度并减少余差
9
jimmhu| | 2025-7-12 18:37 | 只看该作者
合理选择PID参数至关重要              
10
1988020566| | 2025-7-12 20:21 | 只看该作者
特别适用于不确定性和非线性强的系统,可以有效提升控制精度和鲁棒性。
11
linfelix| | 2025-7-12 22:41 | 只看该作者
根据系统的运行状态动态调整PID参数,提高控制性能。
12
qiufengsd| | 2025-7-18 18:50 | 只看该作者
针对积分项可能导致的“积分饱和”现象(即控制量长时间处于极限位置),采取措施限制积分积累或采用反向积分修正。
13
deliahouse887| | 2025-7-18 20:53 | 只看该作者
利用人工神经网络强大的学习能力自动优化PID参数。
14
sesefadou| | 2025-7-18 21:32 | 只看该作者
数字PID控制算法是连续PID控制算法的离散化形式,它在数字计算机或微控制器上实现。
15
fengm| | 2025-7-18 22:12 | 只看该作者
数字PID控制算法通过采样控制系统的输出,并根据采样值计算控制输入,以达到期望的系统行为。
16
fengm| | 2025-7-19 11:32 | 只看该作者
在传统微分项前增加一个低通滤波器,减少高频噪声的影响,同时保留必要的动态响应特性。
17
jackcat| | 2025-7-19 14:17 | 只看该作者
对积分项的输出设定一个限制,当积分项的输出达到限制时,停止积分项的计算,以防止积分饱和。
18
mikewalpole| | 2025-7-19 14:46 | 只看该作者
利用模型预测控制的思想,在PID的基础上增加对未来几个采样点的预测,进一步提升控制性能。
19
uptown| | 2025-7-19 15:46 | 只看该作者
当偏差较大时,取消积分作用以防止过大的超调;当偏差减小到一定阈值内时,再加入积分作用消除稳态误差。
20
elsaflower| | 2025-7-19 16:16 | 只看该作者
微分先行PID将微分运算放在误差计算之前,避免因设定值突变引起的超调。其结构特点在于先对测量值进行微分运算,再进行积分和比例运算
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