【开源教程17】疯壳·开源编队无人机-PID 基础原理

2022年08月23日 15:02    发布者:Linda-x
COCOFLY教程——疯壳·无人机·系列PID 基础原理



  
    图1


    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 COCOFLY 的 PID 控制器的结构图。

   
    图2
    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,也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 D(PD)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。


    表1

    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.c、Ctrl.c 中。如下图所示为高度环 PID 控制源码。




    图3
    如下图所示为高度速度环 PID 控制源码。


    图4
    如下图所示为角度环 PID 控制源码。


    图5
    如下图所示为角速率环 PID 控制源码。


    图6



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