PID控制算法的C语言实现

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1、PID 控制算法的 C 语言实现一 PID 算法原理最近两天在考虑一般控制算法的 C 语言实现问题，发现网络上尚没有一套完 整的比较体系的讲解。于是总结了几天，整理一套思路分享给大家。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 经典。经典的未必是复杂的，经典的东西常常是简单的，而且是最简单的，想想 牛顿的力学三大定律吧，想想爱因斯坦的质能方程吧，何等的

2、简单！简单的不是 原始的，简单的也不是落后的，简单到了美的程度。先看看PID算法的一般形式：PID的流程简单到了不能再简单的程度，通过误差信号控制被控量，而控制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。这里我们规定（在 t 时刻）：1. 输入量为 rin(t);2. 输出量为 rout(t);3. 偏差量为 err(t)=rin(t)-rout(t);pid 的控制规律为u（x）=kp（err（t）+y-J 0厂厂（上）+丁。号;厂（上）理解一下这个公式，主要从下面几个问题着手，为了便于理解，把控制环境具体一下：1. 规定这个流程是用来为直流电机调速的;2. 输入量 rin（t） 为电机转速预

3、定值 ;3. 输出量 rout（t） 为电机转速实际值;4. 执行器为直流电机 ;5. 传感器为光电码盘，假设码盘为 10 线 ;6直流电机采用PWM调速转速用单位转/min表示；不难看出以下结论：1. 输入量rin （t）为电机转速预定值（转/min）;2. 输出量rout（t）为电机转速实际值（转/min）;3偏差量为预定值和实际值之差（转/min）;那么以下几个问题需要弄清楚：1. 通过PID环节之后的U（t）是什么值呢？2. 控制执行器（直流电机）转动转速应该为电压值（也就是 PWM 占空比）。3. 那么U（t）与PWM之间存在怎样的联系呢？http:/ （见附录 1）这 篇文章上给出

4、了一种方法，即，每个电压对应一个转速，电压和转速之间呈现线 性关系。但是我考虑这种方法的前提是把直流电机的特性理解为线性了，而实际 情况下，直流电机的特性绝对不是线性的，或者说在局部上是趋于线性的，这就 是为什么说 PID 调速有个范围的问题。具体看一下http:/ （见附录 2） 这篇文章就可以了解了。所以在正式进行调速设计之前，需要现有开环系统，测 试电机和转速之间的特性曲线（或者查阅电机的资料说明），然后再进行闭环参 数整定。这篇先写到这，下一篇说明连续系统的离散化问题。并根据离散化后的 特点讲述位置型 PID 和增量型 PID 的用法和 C 语言实现过程。PID 控制算法的 C 语言实

5、现二 PID 算法的离散化上一节中，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。4. 而微分信号则反应了偏差信号的变化规律，或者说是变

6、化趋势，根据偏差 信号的变化趋势来进行超前调节，从而增加了系统的快速性。好了，关于 PID 的基本说明就补充到这里，下面将对 PID 连续系统离散化， 从而方便在处理器上实现。下面把连续状态的公式再贴一下：u(x)=/cp(err (t)+y j e厂厂(上)上+丁。号;厂(上)假设采样间隔为T,则在第K T时刻：偏差 err(K)=rin(K)-rout(K);积分环节用加和的形式表示，即 err(K)+err(K+1)+;微分环节用斜率的形式表示，即err(K)-err(K-l)/T;从而形成如下 PID 离散表示形式：u(k)=Kp(ernk)+err(j)+(err(k)Yrr(k 1

7、)则 u(K) 可表示成为：u(/c)-Kp(err(k)+K. err( j)+Kd(err(/c)-err(k-l)至于说 Kp、Ki、Kd 三个参数的具体表达式，我想可以轻松的推出了，这里节省 时间，不再详细表示了。其实到这里为止，PID的基本离散表示形式已经出来了。目前的这种表述形式属于位置型PID,另外一种表述方式为增量式PID,由U上述表达式可以轻易得到：卫伙一1)二KJ。厂厂伙一1)+Kj工 err( J)+Kd(err(k-l)-err(k-2)那么：Aw(E) = kerror(k) - errok -!) + 焙mw(切 + fcd(effo心)一2err?7(k 一 1)

8、 + errork -2)这就是离散化PID的增量式表示方式，由公式可以看出，增量式的表达结果和最 近三次的偏差有关，这样就大大提高了系统的稳定性。需要注意的是最终的输出 结果应该为u(K)+增量调节值；PID的离散化过程基本思路就是这样，下面是将离散化的公式转换成为C语言， 从而实现微控制器的控制作用。PID控制算法的C语言实现三 位置型PID的C语言实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。struct _pidfloat Set

9、Speed; float ActualSpeed; float err;float err_last; float Kp,Ki,Kd; float voltage;float integral;pid;第一步：定义PID变量结构体，代码如下：/定义设定值/定义实际值/定义偏差值/定义上一个偏差值/定义比例、积分、微分系数/定义电压值（控制执行器的变量）/定义积分值控制算法中所需要用到的参数在一个结构体中统一定义，方便后面的使用。第二部：初始化变量，代码如下：void PID_init() printf(PID_init begin n); pid.SetSpeed=0.0; pid.Actua

10、lSpeed=0.0; pid.err=0.0;pid.err_last=0.0; pid.voltage=0.0;pid.integral=0.0; pid.Kp=0.2;pid.Ki=0.015; pid.Kd=0.2; printf(PID_init end n); 统一初始化变量，尤其是Kp,Ki,Kd三个参数，调试过程当中，对于要求的控制 效果，可以通过调节这三个量直接进行调节。第三步：编写控制算法，代码如下：float PID_realize(float speed) pid.SetSpeed=speed;pid.err=pid.SetSpeed-pid.ActualSpeed;

11、pid.integral+=pid.err;pid.voltage=pid.Kp*pid.err+pid.Ki*pid.integral+pid.Kd*(pid.err-pi d.err_last);pid.err_last=pid.err; pid.ActualSpeed=pid.voltage*1.0; return pid.ActualSpeed;注意：这里用了最基本的算法实现形式，没有考虑死区问题，没有设定上下限 只是对公式的一种直接的实现，后面的介绍当中还会逐渐的对此改进。到此为止，PID的基本实现部分就初步完成了。下面是测试代码：int main() printf(System b

12、egin n); PID_init();int count=0; while(count1000)float speed=PID_realize(200.0); printf(%fn,speed);count+;return 0; 下面是经过1000 次的调节后输出的 1000 个数据（具体的参数整定过程就不说明 了，网上这种说明非常多）：83.00000159.88293681.32192999.222808114.425860127.335383138.29740111.55500062.22500182.800304100.482601115.495564128.243715139.06

13、869759.55967563.53725484.268909101.726572116.551897129.140691139.83035228.17540865.52770785.713108102.955049117.595029130.026459140.58249952.90742167.01105887.143455104.168125118.625116130.901149141.32523738.94415268.81064688.553005105.366066119.642331131.764909142.05870151.89169970.35531889.9469601

14、06.549019120.646826132.617870142.78298546.14165172.04204091.322078107.717187121.638767133.460162143.49821853.33905473.59565892.680996108.870756122.618307134.291942144.20450951.50999875.20762094.022234110.009898123.585603135.113308144.90196955.90845076.74544495.347186111.134811124.540813135.924419145.59072655.94463178.30152696.655242112.245652125.484079136.725382146.27084358.97068079.81213697.947180113.342615126.415549137.516332146.942486147.605718169.876198182.680475190.042233194.274828196.708363198.107481148.260674170.252740182.896971190.16