PID算法的形象解释
P 代表比例，I 代表积分，D 代表微分
举个形象的例子，一列即将到站的火车在快要到达站点的时候会切断输出动力，让其凭借惯性滑行到月台位置。假如设置火车以 100km/h 的速度在站前 1km 的地方切断动力开始滑行，那么这个 100 比 1 就是比例 P 的含义，P 越大，它在站前开始滑行的速度越快。滑行初始速度快的好处就是进站快，但过快的初始滑行速度会导致火车在惯性的作用下冲过月台，这样一来火车不得不进行倒车，但是因为 P 设置过大，倒车以后的滑行也会同样使火车倒过头了，这样一来，就形成了一种反复前行后退的震荡局面。而 P 设置小了，进站速度会变得非常缓慢，进站时间延长。所以设置一个合适的 P 值是 PID 调节的首要任务。 由于 P 是一个固定的数值，如果将火车的速度与月台的距离用一个坐标图理想化的表现出来的话，不考虑惯性及外力的作用，这两者的关系呈现出来 P 调节的结果会是一条直斜线，斜线越陡，代表进站时间越短。 不管怎样，如果只有 P 调节，火车要么设置一个比较低的 P 值以非常缓慢的速度到达目标月台，要么就是过冲了，很难设置在速度与准确度之间求得平衡。
所以接下来该是讲解 D 微分的作用的时候了。根据上面举的例子，假如 P 等于 100 的时候，火车刚好能滑行到月台，所耗费的时间是 10 分钟。但是对应一个自稳定性能要求很高的自动化系统来说，这 10 分钟的时间太长了，可不可以加快呢？可以，我们把 P 加大到 120，让火车司机驾驶火车在站前 1km 的地方以 120km/h 的速度开始减速滑行，然后站前 500 米的时候踩一下刹车让速度降为 80km/h，站前 300 米再踩一下刹车让速度降为 50km/h，站前 100 米又踩一下刹车，让速度降为 20km/h，站前 10 米让火车在较短的时间内滑行到月台准确的位置，这样一来，进站速度会大大加快，原来需要 10 分钟的时间可能只需要 5 分钟就行了。这就是 D 的作用，我们权且把 D 理解为刹车吧，如果仍旧以坐标图形象表达 D 对 P 调节的影响，那就是 D 使 P 调节出来的一条直线变成了一条曲线，在 PID 公式中，D 的左右就是改变 P 的曲线，D 的数值越大，对 P 的影响也越大。加入 D 后的曲线前期较陡，进站比较快，后期平缓，使得火车可以平稳准确的进站。
相信经此解释后，很多模友已经理解 PD 的作用了，那在飞行器的实际调节中，我们就可以有的放矢了。
根据 PD 的这个关系，我们可以得出一个调节步骤：先把 D 置零，加大 P值，使飞行器适当过冲开始震荡，然后增加 D 的数值，拉低 P 调节后期的作用，使过冲现象放缓，最终调到不过冲为止。P 越大，飞行器倾斜后恢复的速度越快，表现为越灵敏，但过大会产生震荡；D 越大，调节越平缓，表现为越平稳，但 D 过大会使调节时间延长，表现为反映迟钝（这里的 D 指的就是 D 的数值，在一般的 PID 表述中，D 越接近 0，P 作用越大，这点需要注意一下）。
最后讲解 I 的作用，I 是积分，是为了消除误差而加入的参数，假如上面的例子中，火车靠站以后，离最终的目标停止线还是差了 1 米，我们虽然也可以认为这是一次合格的停车，但这毕竟是误差，如果我们认可了这 1 米的误差，那在此基础上火车第二次靠站就会有 2米的误差了，如此以往，误差会越来越大，所以我们要把这个误差记录下来，当第二次进站的时候就可以发挥作用了，如果差了 1 米，火车驾驶员就可以在原来的 PD 调节基础上进行I 积分，延迟 1 米输出（或者提前），即 999 米开始减速，最终可以刚刚好到达停止线。
如果没有 I 的作用，在多轴飞行器平台上的表现就是飞行器越来越倾斜，最终失去平衡。I 的调节是建立在 PD 的基础上的，PD 的改变都会影响 I 的效果，所以最终的调节步骤就是先调 P 确立灵敏度，接着调节 D 调整平稳度，最后调节 I 确定精度。
PID算法的形象解释相关推荐
- pid算法通俗解释，平衡车，倒立摆，适合不理解PID算法的人来看！
先插句广告,本人QQ522414928,不熟悉PID算法的可以一起交流学习,随时在线 http://liuxinyu520zhuanshu.qzone.qq.c ...
- 针对初学者的PID算法教程，以及趣味总结
关注+星标公众号,不错过精彩内容 来源 | 技成培训 PID的数学模型 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 ...
- 数学狂想曲（三）——统计杂谈, PID算法, 20世纪10大算法, 矩阵向量的积
http://antkillerfarm.github.io/ 统计杂谈 统计模拟 统计模拟是数理统计中非常有用的工具之一, 它是利用计算机产生某概率模型的随机数,再通过这些随机数来模拟真实模型. 这 ...
- PID算法搞不懂？看这篇文章就够了。
点击上方"大鱼机器人",选择"置顶/星标公众号" 福利干货,第一时间送达! 转自知乎: jason 原文链接:https://zhuanlan.zhihu.co ...
- 用Excel教会你PID算法
01.引入PID 电机控制 这样是没有反馈的,也就是说我们完全相信输入的数字,且是理想化的模型,比如输入占空比为50%的25Kz的PWM,车轮速度为1m/s,实际产品中会受到各种这样的影响,比如地面阻 ...
- 5种常用的四轴飞行器PID算法讲解集合
先分享一些算法的效果 1. 三角函数直接解算欧拉角+互补滤波+单级PID版本 效果:简单暴力,但是 补滤波效果差,单级 PID响应慢,打舵跟随效应差. 2. 三角函数直接解算欧拉角+卡尔曼滤波+单级P ...
- 模糊PID算法及其MATLAB仿真（1）
目录 1.PID控制基础 2.模糊控制 3.模糊PID简介 4.模糊自整定PID的理论内容(重点内容) 4.1 基本原理 4.2 模糊子集及其论域的确定 4.3 模糊规则的建立 4.4 模糊推理 4. ...
- [控制原理基础]浅谈PID算法
一.PID使用背景 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念.即一个In Loop闭环的理论,反馈理论的要素包括三个部分:测量.比较和执行.测量关心的变量,与期望值相比较,用这个误差纠正调节控制系统的响应 ...
- 直流电机控制 pwm 和 pid 算法
下面的文章是我转载的.所以作者若是看到不允许转载,请给我留言或给我邮件(lushiliangcsdn@163.com),我会立即删除. 转载原因:这篇文章把pid 算法解释的很详细.我担心以后这篇文章 ...
最新文章
- AI基础架构Pass Infrastructure
- Shiny平台构建与R包开发（七）——Shiny APP部署
- MySQL--常见ALTER TABLE 操作
- Android的JNI开发涉及的char和string之间的互相转换
- SmartDraw_2012_Enterprise_R20.0.1.0的安装使用
- 第五章循环结构（一）
- 【CV论文阅读】Rank Pooling for Action Recognition
- python编程口诀_少儿Python编程中的算术与技巧
- linux 查看进程的信号,Linux 进程信号查看与控制
- Memcached - Base
- Cookie知识总结（-）
- Jmeter使用SSL（HTTPS协议）
- 测试金士顿固态硬盘软件,金士顿固态硬盘优化工具(Kingston Toolbox)
- 高等数学导数公式与积分表
- 测试流程||功能测试
- 使用Sencha cmd安装extjs6
- 3.接口测试用例书写
- 史上最全金融产品架构分析一：银行理财产品
- 学习编程，既要仰望星空，又要脚踏实地
- 软件架构-解密电商系统商品模块业务