PID控制技术深度剖析：从基础原理到高级应用（六）

发布于：2025-09-07 ⋅ 阅读:(17) ⋅ 点赞:(0)

PID 控制技术深度剖析：从基础原理到高级应用

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最近在项目中有要开始进行PID的控制了，隔了很久没有做PID控制的东西了，所以想正好借这个机会，温习一下和PID有关的内容。

系列文章目录

PID控制技术深度剖析：从基础原理到高级应用（一）
PID控制技术深度剖析：从基础原理到高级应用（二）
PID控制技术深度剖析：从基础原理到高级应用（三）
PID控制技术深度剖析：从基础原理到高级应用（四）
PID控制技术深度剖析：从基础原理到高级应用（五）

文章目录

七、PID 控制的 C 语言实现示例

7.1 位置式 PID 控制的 C 语言实现

以下是一个位置式 PID 控制器的 C 语言实现示例：

typedef struct {
    float Kp;        // 比例系数
    float Ki;        // 积分系数
    float Kd;        // 微分系数
    float setpoint;  // 设定值
    float last_error; // 上一次的误差
    float integral;  // 积分项
    float output_min; // 输出最小值限制
    float output_max; // 输出最大值限制
} PIDController;

// PID控制器初始化函数
void PID_Init(PIDController *pid, float Kp, float Ki, float Kd, float setpoint, float output_min, float output_max) {
    pid->Kp = Kp;
    pid->Ki = Ki;
    pid->Kd = Kd;
    pid->setpoint = setpoint;
    pid->last_error = 0.0;
    pid->integral = 0.0;
    pid->output_min = output_min;
    pid->output_max = output_max;
}

// PID计算函数
float PID_Compute(PIDController *pid, float feedback) {
    float error = pid->setpoint - feedback;
    float P = pid->Kp * error;
    pid->integral += error;
    float I = pid->Ki * pid->integral;
    float D = pid->Kd * (error - pid->last_error);
    float output = P + I + D;
    
    // 输出限幅
    if (output > pid->output_max) {
        output = pid->output_max;
    } else if (output < pid->output_min) {
        output = pid->output_min;
    }
    
    // 保存当前误差用于下一次计算
    pid->last_error = error;
    
    return output;
}

代码说明：

  1. PIDController结构体包含了 PID 控制器的所有参数和状态变量。

  2. PID_Init函数用于初始化 PID 控制器的参数。

  3. PID_Compute函数根据当前反馈值计算控制输出，实现了位置式 PID 算法。

  4. 代码中包含了输出限幅处理，防止控制量超出安全范围。

  5. 积分项integral累积了所有历史误差，这是位置式 PID 的关键特性。

7.2 增量式 PID 控制的 C 语言实现

以下是一个增量式 PID 控制器的 C 语言实现示例：

typedef struct {
    float Kp;        // 比例系数
    float Ki;        // 积分系数
    float Kd;        // 微分系数
    float setpoint;  // 设定值
    float last_error; // 上一次的误差
    float prev_error; // 上上次的误差
    float output_min; // 输出最小值限制
    float output_max; // 输出最大值限制
} IncrementalPIDController;

// 增量式PID控制器初始化函数
void IncrementalPID_Init(IncrementalPIDController *pid, float Kp, float Ki, float Kd, float setpoint, float output_min, float output_max) {
    pid->Kp = Kp;
    pid->Ki = Ki;
    pid->Kd = Kd;
    pid->setpoint = setpoint;
    pid->last_error = 0.0;
    pid->prev_error = 0.0;
    pid->output_min = output_min;
    pid->output_max = output_max;
}

// 增量式PID计算函数
float IncrementalPID_Compute(IncrementalPIDController *pid, float feedback) {
    float error = pid->setpoint - feedback;
    float delta_P = pid->Kp * (error - pid->last_error);
    float delta_I = pid->Ki * error;
    float delta_D = pid->Kd * (error - 2 * pid->last_error + pid->prev_error);
    float delta_output = delta_P + delta_I + delta_D;
    
    // 输出限幅
    if (delta_output > pid->output_max) {
        delta_output = pid->output_max;
    } else if (delta_output < pid->output_min) {
        delta_output = pid->output_min;
    }
    
    // 保存误差用于下一次计算
    pid->prev_error = pid->last_error;
    pid->last_error = error;
    
    return delta_output;
}

代码说明：

  1. IncrementalPIDController结构体包含了增量式 PID 控制器的所有参数和状态变量。

  2. IncrementalPID_Init函数用于初始化增量式 PID 控制器的参数。

  3. IncrementalPID_Compute函数根据当前反馈值计算控制量增量，实现了增量式 PID 算法。

  4. 增量式 PID 不需要积分项，而是通过计算当前误差与前两次误差的关系来确定控制增量。

  5. 每次调用IncrementalPID_Compute函数返回的是控制量的增量，而不是绝对输出值。

7.3 抗积分饱和 PID 控制的 C 语言实现

积分饱和是 PID 控制中常见的问题，当误差持续存在时，积分项会不断累积导致输出饱和。以下是一个具有抗积分饱和功能的 PID 控制器实现示例：

typedef struct {
    float Kp;        // 比例系数
    float Ki;        // 积分系数
    float Kd;        // 微分系数
    float setpoint;  // 设定值
    float last_error; // 上一次的误差
    float integral;  // 积分项
    float output_min; // 输出最小值限制
    float output_max; // 输出最大值限制
} AntiWindupPIDController;

// 抗积分饱和PID初始化函数
void AntiWindupPID_Init(AntiWindupPIDController *pid, float Kp, float Ki, float Kd, float setpoint, float output_min, float output_max) {
    pid->Kp = Kp;
    pid->Ki = Ki;
    pid->Kd = Kd;
    pid->setpoint = setpoint;
    pid->last_error = 0.0;
    pid->integral = 0.0;
    pid->output_min = output_min;
    pid->output_max = output_max;
}

// 抗积分饱和PID计算函数
float AntiWindupPID_Compute(AntiWindupPIDController *pid, float feedback) {
    float error = pid->setpoint - feedback;
    float P = pid->Kp * error;
    
    // 条件积分：只有当输出未达到极限时才更新积分项
    if (!((P > pid->output_max && error > 0) || (P < pid->output_min && error < 0))) {
        pid->integral += error;
    }
    
    float I = pid->Ki * pid->integral;
    float D = pid->Kd * (error - pid->last_error);
    float output = P + I + D;
    
    // 输出限幅
    if (output > pid->output_max) {
        output = pid->output_max;
    } else if (output < pid->output_min) {
        output = pid->output_min;
    }
    
    // 保存当前误差用于下一次计算
    pid->last_error = error;
    
    return output;
}

代码说明：

  1. 在计算积分项时，首先检查当前的比例项输出是否已经达到了输出限制。

  2. 如果比例项输出已经达到限制，说明系统已经处于饱和状态，此时停止积分项的累积，避免积分饱和。

  3. 只有当输出未达到限制时，才继续累积积分项，这样可以有效防止积分饱和导致的控制性能下降。

  4. 其他部分与标准的位置式 PID 实现类似。

7.4 模糊 PID 控制的 C 语言实现

以下是一个模糊 PID 控制器的 C 语言实现示例：

// 模糊PID控制器结构体
typedef struct {
    PIDController pid;          // 基础PID控制器
    FuzzyController fuzzy;      // 模糊控制器
    float error;                // 当前误差
    float last_error;           // 上一次误差
    float error_rate;           // 误差变化率
} FuzzyPIDController;

// 模糊PID初始化函数
void FuzzyPID_Init(FuzzyPIDController *fpid, float Kp, float Ki, float Kd, float setpoint, float output_min, float output_max) {
    PID_Init(&fpid->pid, Kp, Ki, Kd, setpoint, output_min, output_max);
    Fuzzy_Init(&fpid->fuzzy); // 模糊控制器初始化
    fpid->error = 0.0;
    fpid->last_error = 0.0;
    fpid->error_rate = 0.0;
}

// 模糊PID计算函数
float FuzzyPID_Compute(FuzzyPIDController *fpid, float feedback) {
    // 计算误差和误差变化率
    fpid->error = fpid->pid.setpoint - feedback;
    fpid->error_rate = (fpid->error - fpid->last_error) / sample_time;
    
    // 模糊推理调整PID参数
    Fuzzy_AdjustParameters(&fpid->fuzzy, fpid->error, fpid->error_rate);
    
    // 更新PID参数
    PID_SetParameters(&fpid->pid, fpid->fuzzy.Kp, fpid->fuzzy.Ki, fpid->fuzzy.Kd);
    
    // 计算PID输出
    float output = PID_Compute(&fpid->pid, feedback);
    
    // 保存当前误差用于下一次计算
    fpid->last_error = fpid->error;
    
    return output;
}

代码说明：

  1. 模糊 PID 控制器由一个基础 PID 控制器和一个模糊控制器组成。

  2. 模糊控制器根据当前误差和误差变化率调整 PID 参数。

  3. Fuzzy_AdjustParameters函数实现模糊推理过程，根据输入的误差和误差变化率调整 PID 参数。

  4. 模糊 PID 控制器的参数调整周期通常与 PID 计算周期相同，或者略长。

  5. 模糊控制器的具体实现需要根据模糊规则和隶属函数来设计。

7.5 自适应 PID 控制的 C 语言实现

以下是一个基于模型参考的自适应 PID 控制器的 C 语言实现示例：

// 自适应PID控制器结构体
typedef struct {
    PIDController pid;          // 基础PID控制器
    ReferenceModel ref_model;   // 参考模型
    float error;                // 当前误差
    float last_error;           // 上一次误差
    float output;               // 控制器输出
} AdaptivePIDController;

// 自适应PID初始化函数
void AdaptivePID_Init(AdaptivePIDController *apid, float Kp, float Ki, float Kd, float setpoint, float output_min, float output_max) {
    PID_Init(&apid->pid, Kp, Ki, Kd, setpoint, output_min, output_max);
    ReferenceModel_Init(&apid->ref_model); // 参考模型初始化
    apid->error = 0.0;
    apid->last_error = 0.0;
    apid->output = 0.0;
}

// 自适应PID计算函数
float AdaptivePID_Compute(AdaptivePIDController *apid, float feedback) {
    // 计算误差和误差变化率
    apid->error = apid->pid.setpoint - feedback;
    float error_rate = (apid->error - apid->last_error) / sample_time;
    
    // 计算参考模型的输出
    float ref_output = ReferenceModel_Output(&apid->ref_model, apid->pid.setpoint);
    
    // 计算模型误差
    float model_error = apid->output - ref_output;
    
    // 自适应调整PID参数
    apid->pid.Kp += adaptive_rate * model_error * apid->error;
    apid->pid.Ki += adaptive_rate * model_error * apid->error * sample_time;
    apid->pid.Kd += adaptive_rate * model_error * error_rate / sample_time;
    
    // 限制PID参数范围
    if (apid->pid.Kp < 0) apid->pid.Kp = 0;
    if (apid->pid.Ki < 0) apid->pid.Ki = 0;
    if (apid->pid.Kd < 0) apid->pid.Kd = 0;
    
    // 计算PID输出
    apid->output = PID_Compute(&apid->pid, feedback);
    
    // 保存当前误差用于下一次计算
    apid->last_error = apid->error;
    
    return apid->output;
}

代码说明：

  1. 自适应 PID 控制器由一个基础 PID 控制器和一个参考模型组成。

  2. 参考模型定义了期望的系统响应特性。

  3. 根据参考模型的输出与实际系统输出的误差，调整 PID 参数，使得实际系统的响应尽可能接近参考模型的响应。

  4. 自适应调整律基于模型参考自适应控制理论，通常采用梯度下降法或 Lyapunov 稳定性理论设计。

  5. adaptive_rate是自适应增益，控制参数调整的速度。

八、总结与展望

8.1 PID 控制的优势与局限

PID 控制作为一种经典的控制算法，具有以下优势：

  1. 结构简单：PID 控制器由三个基本环节组成，结构简单，易于理解和实现(2)。

  2. 鲁棒性强：对模型精度要求不高，在一定的参数范围内都能保持较好的控制性能(11)。

  3. 适用范围广：适用于各种线性和部分非线性系统，在工业控制中得到广泛应用(11)。

  4. 理论成熟：经过多年的研究和应用，PID 控制的理论基础已经非常成熟，有多种参数整定方法可供选择(11)。

  5. 实现方便：无论是硬件实现还是软件实现都相对简单，对计算资源要求不高(6)。

然而，PID 控制也存在一些局限性：

  1. 参数整定困难：对于复杂系统，PID 参数的整定需要丰富的经验和技巧，有时需要反复试凑(11)。

  2. 对非线性系统适应性差：对于强非线性系统，固定参数的 PID 控制器难以获得满意的控制效果(12)。

  3. 对时变系统适应性差：当系统特性随时间变化时，固定参数的 PID 控制器性能会下降(47)。

  4. 对复杂多变量系统控制效果不佳：对于多变量、强耦合的系统，单一的 PID 控制器难以实现理想的控制效果(12)。

8.2 PID 控制的发展趋势

随着控制理论和计算机技术的发展，PID 控制也在不断发展和完善，主要发展趋势包括：

  1. 智能化：将模糊逻辑、神经网络、遗传算法等智能计算技术与 PID 控制相结合，形成智能 PID 控制，提高对复杂系统的控制能力(32)。

  2. 自适应化：开发具有在线辨识和参数自调整能力的自适应 PID 控制器，适应系统特性的变化(47)。

  3. 网络化：基于网络的 PID 控制技术，实现远程监控和分布式控制(12)。

  4. 集成化：将 PID 控制与其他先进控制策略（如预测控制、鲁棒控制等）集成，形成复合控制策略，提高控制性能(12)。

  5. 参数整定自动化：开发自动整定工具，减少人工干预，提高整定效率和精度(14)。

8.3 实际应用建议

基于本文的分析，针对 PID 控制的实际应用，提出以下建议：

  1. 根据系统特性选择合适的 PID 类型：对于大滞后系统，选择位置式 PID；对于快速响应系统，选择增量式 PID；对于易受干扰的系统，考虑使用抗积分饱和 PID(22)。

  2. 合理选择参数整定方法：简单系统可采用手动试凑法；工业过程控制可采用齐格勒 - 尼科尔斯法或科恩 - 库恩法；复杂系统可采用基于模型的方法或智能优化算法(11)。

  3. 重视抗干扰措施：根据系统特点，采取积分限幅、微分先行、滤波等抗干扰措施，提高控制系统的鲁棒性(6)。

  4. 结合先进控制策略：对于复杂系统，考虑将 PID 控制与模糊控制、自适应控制等先进控制策略结合，提高控制性能(32)。

  5. 进行充分的测试和验证：在实际应用前，对 PID 控制器进行充分的测试和验证，确保其在各种工况下都能稳定可靠地工作(12)。

  6. 持续优化和调整：随着系统特性的变化和控制要求的提高，需要持续优化和调整 PID 参数，确保控制性能始终处于最佳状态(11)。

PID 控制虽然已有几十年的历史，但仍然是工业控制中最常用的控制算法之一。随着控制理论和计算机技术的不断发展，PID 控制将继续发挥重要作用，并在新的应用领域展现出强大的生命力。

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