PID积分饱和和积分分离

1.积分饱和：积分是当前误差的累加ei_sum=ei_sum +err_now;积分饱和则是当你pid输出到了你想要的最大值，但存在外界干扰造成err_now当前误差仍然存在。这时积分还在不断增加，pid输出最大值不变，如果在该时刻你想要降低pid输出，就不会得到立马响应，要消除刚刚一直在加得积分。积分饱和通俗讲就是系统在一个偏差方向上的饱和，比如一个系统设定了输出不会超过100，但因为出现一个方向上的偏差积分使得输出超过了100，此时达到了饱和状态，如果继续在这个方向上积分会导致PID控制超过100系统却运行在100，相当于积分调节对系统输出没有作用，就出现失控的状态，这是系统不能接受的，而且饱和积分越深，退出饱和就越久。上面是在正向的饱和，负向的饱和类似!

2.积分分离：在系统正常情况下，如果你突然设置目标值太大即err_now=(set_value-now_value)太大，这时积分一下就迅速增大，会造成系统不和谐。如刚开机时，误差就特别大。

3.解决方案：积分饱和是当你积分累加过大时，选择不累加下次积分，当出现反向积分时则累加。
积分分离是当你当前误差太大时，选择不使用积分。增量式pid没有积分，绝对式pid才有积分.

4.代码

PID speed;//PID结构体float speed_pid()
{u8 index=0;//速度输入限幅if(speed.f_set >=200.0) {speed.f_set =200.0;}if(speed.f_set <=-200.0){speed.f_set =-200.0;}speed.err_now = speed.f_set - speed.f_now;//err_now=float设置值 - float当前值if(speed.ei_sum>=speed.umax) //正向积分饱和处理  speed.umax这个值需要根据自己的系统调出{if(fabsf(speed.err_now)>speed.err_now_max) //积分分离  speed.err_now_max这个值需要根据自己的系统调出{index=0;//当误差大于speed.err_now_max 舍弃积分}else{index=1;if(speed.err_now<0) //当误差小于speed.err_now_max时，且是反向积分则积分累加否则不加speed.ei_sum = speed.ei_sum + speed.err_now;}}else if(speed.ei_sum<-speed.umin) //负向积分饱和处理  speed.umin这个值需要根据自己的系统调出{if(fabsf(speed.err_now)>speed.err_now_max) //积分分离  speed.err_now_max这个值需要根据自己的系统调出{index=0;//当误差大于speed.err_now_max 舍弃积分}else{index=1;if(speed.err_now>0) //当误差小于speed.err_now_max时，且是反向积分则积分累加否则不加speed.ei_sum = speed.ei_sum + speed.err_now;}}else//积分正常不饱和{if(fabsf(speed.err_now)>speed.err_now_max) //积分分离{index=0;//当误差大于speed.err_now_max 舍弃积分}else{index=1;speed.ei_sum = speed.ei_sum + speed.err_now;//积分不处于饱和状态，积分正常累加}}//标准绝对式  pwm_temp = P*err + i*(ei+=err) + d*(e_now-e_old);speed.value_out = speed.Kp*speed.err_now+ speed.Ki*speed.ei_sum*index+ speed.Kd*(speed.err_now -speed.err_next);speed.err_next = speed.err_now;//上次偏差//pid输出限幅if(speed.value_out>=32000.0) {speed.value_out=32000;}if(speed.value_out<=-32000.0){speed.value_out=-32000;}return (speed.value_out); //最终输出值}