抗饱和PID

前几天开始我就计划把c电机仿真的PI控制器代码优化一下的时候，群里刚好讨论了Microchip的AN1078文档中的PI框图:
在这里插入图片描述

找了点视频和文章，大家感兴趣可以去看看，相信你会收获更多。

• TI的公开培训
  https://www.bilibili.com/video/BV1LE411W7M9?p=5

• 陈博视频
  https://www.bilibili.com/video/BV1NT4y1j76y?from=search&seid=5197738155280057976&spm_id_from=333.337.0.0

• 知乎的文章
  https://zhuanlan.zhihu.com/p/49572763

好了，我大概总结一下。

1. 积分器的分离

• 比如误差小于某个值，关闭积分器，大于某个值开启积分器。
• 这种方法是有效的，但存在问题，比如电流会间断。比如要处理很多不同扭矩变化的情况。
• 用的并不多。

2. 静态钳位

• 比较常见的pid处理积分的方式，积分限幅，输出限制。记得大学,智能车比赛用的就是这种。
• 限制积分无上限的累计嘛。

3. 动态钳位

• 根据P的信号做限制。
• 背后的思想大概：当系统存在很大的误差，P的控制已经达到系统的饱和状态了，显然不需要I的。
• 动态的钳位：当在系统饱和的情况下，当比例和积分器的输出大于系统输出的时候，就积分部分就减掉多出的这部分。显然P的输出越大，积分器的钳位值就越小。
• 比例的输出占系统的输出的前导。要满足：
  • 比例+积分<=系统输出
  • 如果超出，不好意思，超出部分，积分器来减去。

4. 增量PID

• 记得大学做比赛的时候，就有讨论“电机用增量pid比较好，啥啥的”。虽然我当时内环用的是这个，不过当时也感觉都差不多，还觉得没位置式好调。
• 这个增量pid在陈博的视频中，是和动态钳位效果差不多。
• 我使用matlab测试，发现它跟系统有关。在同样的参数下，并不能得到更好的控制效果，可能还会出现更坏的效果。

5. back-calculation

• 你会发现和动态钳位模型差不多的，只不过对于上面的动态，加了个调节系数，而系数为1的时候，就和动态钳位模型一样。
• 这个系数不能太大，也不能太小。太大，可能退出边界了。太小，没有效果了。

matlab 仿真

我用matlab仿真了一个波形(故意加大了积分器)


• 黄色：是没有积分处理，输出也没做限幅
• 橙色：静态钳位
• 绿色和蓝色：那两跟差不多重合的线，是动态钳位和增量pi。它两能差不多重合，是因为我调过传递函数。
• 紫色：是back-cal的方法，不过系数比较大。
  
  看的出来，积分器的不同处理方法，对系统的控制带来的效果是不同的。

c电机仿真

我用c语言的电机控制仿真，控制直流电机的转速，也做了波形的测试，效果和matlab的差不多。
感兴趣可以去试试：
https://github.com/chongweiwang/MCS_V1/blob/main/app/sim_module_test/test_pid/test_pid.c

额外思考的问题

主要是针对动态钳位。

• 我们对于钳位的深度是没有限制的，那么当err很大，比例的输出远远大于系统限幅，而系统输出限制比较小，积分系数又比较小的时候。这时候出现了这个输出减去系统的限制输出，这一项会去一直限制积分器。比例输出越大，积分器随着时间会越退越多。
• 或者也说back-cal这里面的kc值调试大的情况。
• 这时候会出现问题，积分器退的太多了。甚至超过了反方向的限制。
  
  这个情况，对积分器做限制。或者又说，我们可以对进入控制器的err做一次限幅。

几种pid的c语言的实现代码：
https://github.com/chongweiwang/MCS_V1/tree/main/components/controller/pid 

simulink的模型，我丢qq群了：528884293

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