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  • 串级调节系统参数整定方法(串级调节器参数整定)两步法整定串级调节系统PID参数一步整定法整定串级调节系统PID参数 串级控制系统由单回路PID调节器(作为主调节器)和外给定调节器(作为副调节器)彼此串接组成双回路...

    串级调节系统参数整定方法(串级调节器参数整定)

    串级控制系统由单回路PID调节器(作为主调节器)和外给定调节器(作为副调节器)彼此串接组成双回路调节系统,主调节器的控制输出作为外给定调节器的设定值,外给定调节器的控制输出送往控制调节结构。

    串级调节系统参数整定一般采用两步法和一步完成,串级调节系统与单回路调节系统参数整定思路和方法不同,云南昌晖仪表制造有限公司以图文形式介绍这两种串级调节系统参数整定方法,希望对大家有所帮助。

    两步法整定串级调节系统PID参数

    步骤如下:
    1、将串级调节系统主环闭合,主调节器和副调节器的积分时间放最大,微分时间放最小。
    2、将主调节器的比例度放100%刻度上,按某种衰减比(如4:1)整定副环(整定时副调节器的比例度由大往小逐步变化),求取该衰减比下副调节器的衰减比例度δ2s和衰减操作周期T2s。
    3、将副调节器(外给定调节器)比例度置于δ2s位置,用同样的方法和衰减比整定主环,求取该衰减比下主调节器(单回路调节器)的衰减比例度δ1s和衰减操作周期T1s。
    Alt
    Alt
    4、由所得的δ2s、T2s和δ1s、T1s数据,结合调节器的选型,按实验时所选择的衰减比,选择适当的经验公式,求出主调节器和副调节器的整定参数。
    4:1衰减曲线法PID参数整定经验公式
    4:1pid经验公式
    10:1衰减曲线法PID参数整定经验公式
    10:1pid经验公式
    5、按照“先副后主”与“先比例次积分后微分”的次序,将计算出的主调节器和副调节器参数设定好。
    6、观察自动调节系统控制过程,必要时对调节器参数进行适当调整。

    一步整定法整定串级调节系统PID参数

    步骤如下:
    1、首先根据副环参数的类型,按经验法选择好副调节器比例度。
    2、将副调节器按经验值设定好,然后按简单调节系统(单回路调节系统)单回路调节器参数方法整定主调节器参数。
    3、观察调节系统调节过程,根据主调节器(单回路调节器)和副调节器(外给定调节器)放大系数匹配的原理,适当整定主、副调节器参数,使主参数品质最好。
    4、串级调节参数整定过程中如出现振荡,可将主调节器或副调节器任一参数加大,即可消除系统振荡。如果出现剧烈振荡,可将系统转入人工手动操作,待生产稳定之后,重新投运和整定。

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  • 四轴飞行器的串级PID参数整定经验

    千次阅读 多人点赞 2017-11-27 11:22:48
    串级PID即将两个PID控制器按照串联的方式连接起来,前一个的输出作为后一个的输入两者共同控制控制对象。对于四旋翼来讲最普通的就是外环角度环,内环角速度环,两者怎么联系呢?

           

           串级PID即将两个PID控制器按照串联的方式连接起来,前一个的输出作为后一个的输入两者共同控制控制对象。对于四旋翼来讲最普通的就是外环角度环,内环角速度环,两者怎么联系呢,有的说法是:外环:输入为角度,输出为角速度;内环:输入为角速度,输出为PWM增量,这种说法不错但是容易让人误解,输入角度输出怎么变成角速度了,看了别人的程序也没有将角度转化成角速度的处理呀,因为一般思维总会这样想:由角度得到角速度肯定是角度变化量比上时间才对,其实并非如此,这样理解就片面了,其实是与后面的PID控制器有关,前一个PID程序输出的其实还是角度,只是后级PID把它作为角速度了,为什么这么理解,听我给大家举个例子假如说期望横滚角为零度,而此时传感器横滚角为负值那么误差为期望减去测量值为一正值,这个正值经过PID的计算,计算出的结果就是后级PID的输入,后级 PID没有用遥控器控制的期望值,他的期望值就是前级PID的输出值,这个输出值经过PID的计算得出的就是飞行器现在需要的角速度,当然要映射为PWM 增量,角速度还是有电机的升力提供的。那么这个角速度是干嘛用的呢,要把它和期望——遥控器输入值联系起来,期望是横滚角为零,那么这个加速的的方向肯定是纠正现有误差的。如果程序没错的话姿态会被慢慢校正,这个过程是最初输入期望角和姿态角相差最大,那么前级PID输出的值也大,就是后级PID输出角速度也大,但是随着误差被纠正前级PID输出减小,后级一样减小,直至误差为零,那么角速度也为零,没有角速度飞机就是平稳状态。


           对PID有所了解之后在保证姿态角正确,干扰处理的很好之后就可以开始调试PID了,第一步确定硬件没问题,确定电机转向及顺序,这一点大家不要认为它是固定模式,实际上是和程序有关的,就是和你PWM输出有关系的,输出模式可以大致这样写pwm输出=油门±俯仰PID量±横滚PID量± 航向PID量搭配原则是横滚和俯仰在对角电机上市相反的即异号,航向是同号的,至于为什么就和动力学原理有关了。确定顺去及位置的方法最好动手实践确定是对的,在正常的时候斜着放飞机保证总是低的一端的两个电机先转,保证这个之后一般来说顺序就是对的了(在调内环的时候一样的思想可以用,就是给定期望角速度为0然后你手动的给飞机一个角速度应该转哪两个电机自行补脑),然后是正反转,这个对角相同,相邻相反。


           这是准备工作,也就是硬件的部分保证没有差错,当然如果油门行程都没有设置你也不用看这个帖子了。


           串级PID主调内环,内环为增稳环节,如果系统姿态和期望姿态没有偏差系统角速度为零就是理想状态。调PID的方法大致有烤四轴,云台(万向节)四轴,悬吊四轴,云台四轴最为安全,悬吊法最为接近实际飞行情况最为可靠,烤四轴本人没有用过不做评断。第一步就是更改程序结构,改变程序结构就是将内环的输入改为用遥控控制的值(期望角速度)注意这里和姿态角没有关系,只和角速度有关系,所以不要疑惑,为什么看上面串级PID的解释。调内环的时候给期望角速度为零,四轴是不会回到平衡位置的,因为这里根本没有用到姿态,调内环的目的就是内环参数能够很好地跟随打舵(角速度控制模式下的打舵)控制量。在平衡位置附近(正负30度左右),舵量突加,飞机快速响应;舵量回中,飞机立刻停止运动(几乎没有回弹和震荡)也就是说让角速度为多少时能够马上跟随,首先调P,从小到大调节,太小表现为软趴趴的,就是回复力很小,给定角速度为零时用手拨动感觉阻力小,这就是控制力不够需要增大P,有人说需要找到临界振荡值,在我看来没必要,虽然笔者也找了,但是最后由于希望飞行器比较稳定,还是减小了P,大概只有临界振荡值得一半,那调到什么程度呢,个人认为期望角速度为零时,用手拨动感觉阻力较大时就可以,然后可以推动遥控改变期望角速度,适的P能较好的对打舵进行响应,又不太会震荡,但是舵量回中后会回弹好几下才能停止(没有D)。


          微小的振荡是正常的,不要追着不放,然后加入D,微分控制作用的特点是:具有超前调节功能,可有效改善被控对象有较大时间滞后的控制品质。在偏差刚刚出现时产生很大的控制作用,加快系统响应速度,减少调整时间,从而改善系统快速性,并且有助于减小超调,克服振荡,从而提高系统稳定性,但不能消除静态偏差。但是微分作用的输出只与偏差信号的变化速率有关,如果有偏差但不变化,则微分输出为零,故微分控制不能消除余差。所以微分控制器不能单独使用,它常与比例或比例积分控制作用组合,构成PD或PID控制器。(来自课本)个人理解D就是阻尼,就是预知偏差并提前阻碍偏差进一步恶化。加上D,D的效果十分明显,加快打舵响应,最大的作用是能很好地抑制舵量回中后的震荡,可谓立竿见影。太大的D会在横滚俯仰混控时表现出来(尽管在“烤四轴”时的表现可能很好),具体表现是四轴抓在手里推油门会抽搐。如果这样,只能回到“烤四轴”降低D,同时P也只能跟着降低(D具有增大比例稳定范围的作用)。D调整完后可以再次加大P值,以能够跟随打舵为判断标准。但是加上D之后系统还不会处于理想状态,只要重心有问题四轴就会朝某个方向慢慢倾斜,这是正常的,这是就需要考虑加入I,积分。只要偏差存在,输出就会不断累积(输出值越来越大或越来越小),直到偏差为零,累积才会停止。所以,积分控制可以消除余差。积分控制规律又称无差控制规律,只有加入积分系统才能真正的维持在某个位置不懂平衡。加入积分后一般要稍微减小P因为I会使P的稳定范围减小,积分作用太大就会让P处于震荡状态,但是两者又要保持平衡,即在回复力,消除余差,合适的超调三者保持最优组合。达到要求后就要还原程序结构,开始调外环,外环比较好调,找到合适的打舵灵敏度即可,可以使用P,也可以使用PI。


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  • 单回路水箱液位控制系统参数整定 利用单回路水箱液位控制系统的算法进行控制系统参数设计。按照如下步骤进行参数的整定。 将硬件按照算法所设计的硬件输入输出接口相连接; 将软件与PLC装置进行通讯和联机设置; ...

    水箱液位控制系统控制实现及开环辨识

    本文摘自我的实验报告

    单回路水箱液位控制系统参数整定

    利用单回路水箱液位控制系统的算法进行控制系统参数设计。按照如下步骤进行参数的整定。

    1. 将硬件按照算法所设计的硬件输入输出接口相连接;
    2. 将软件与PLC装置进行通讯和联机设置;
    3. 打开设备电源,使设备进行工作;
    4. 打开数据收集模块开关,进行数据的收集;
    5. 利用收集的数据结合MATLAB作图,观察控制系统的控制效果;
    6. 如效果不佳,修改PID参数并重新进行2~6步的整定步骤,如果效果良好,转到第7步;
    7. 记录PID数据及水箱的液位数据.
      如下所示为参数整定的流程图
      在这里插入图片描述

    特别地,整定过程中需要注意以下几点:

    1. 确定数据收集的次数,并注意数据是否满足上载到主机的条件;
    2. 选取合适的PID调节方法,如衰减曲线法、等;
    3. 调节PID参数进行参数整定时,要耐心细心。
      如下所示为前几次参数整定的水箱液位图
      在这里插入图片描述

    可以看到,液位稳定的稳态时间较长,超调量不够大,继续修改I和D参数。得到如下所示的满足4:1的曲线
    在这里插入图片描述

    此时系统的PID参数分别是10000,1000,70。参数整定完成。

    单回路水箱液位控制系统结论

    从上述参数整定的结果和水箱液位变化图来看,单回路水箱液位控制系统能够快速地将液位变化到给定液位,同时超调量和上升时间均满足预期要求,动态性能良好;在液位稳定后,液位变化很小,稳定在给定液位,稳态性能良好。说明经参数整定后的单回路水箱液位控制系统是有效的,能对水箱液位进行控制。

    水箱液位串级控制实现

    水箱液位串级控制系统参数整定

    串级控制系统的参数整定与单回路控制系统的参数整定步骤类似,不同的是串级控制有2个PID参数,在上述单回路水箱液位控制系统参数已整定的基础上完成串级控制系统的参数整定。
    按照4.1.1所述的参数整定步骤进行参数整定,得到如下图所示的液位变化曲线
    在这里插入图片描述

    此时的水箱管压PID参数分别是15000,100,20。

    水箱液位串级控制系统结论

    从上述参数整定的结果和水箱液位变化曲线来看,水箱液位串级控制系统能够快速地将液位变化到给定液位,同时超调量和上升时间均满足预期要求,动态性能良好;在液位稳定后,液位变化很小,稳定在给定液位,稳态性能良好。说明经参数整定后的水箱液位串级控制系统是有效的,能对水箱液位实现控制,达到预期的控制效果。
    将单回路和串级控制的液位变化曲线绘制到同一张图中
    在这里插入图片描述

    水箱液位控制系统辨识实现

    水箱液位控制系统开环辨识在水箱液位串级控制系统实现的基础上进行。按照如下步骤进行水箱系统的开环辨识

    1. 首先给定液位,利用水箱液位串级控制系统使水箱稳定在某一液位上,记录下此时的齿轮泵输出数值;
    2. 关闭水箱液位串级控制系统,给定齿轮泵输出,要求该输出大于水箱液位200~300;
    3. 打开水箱液位系统,但对其不控制,即既不是单回路控制也不是串级控制;
    4. 等待其重新稳定到某一液位值时,上载水箱液位变化数据;
    5. 将水箱液位变化数据导出到MATLAB,并利用系统辨识工具箱,对系统进行辨识;
    6. 对辨识后的系统进行调整,使其拟合于系统实际的液位变化曲线。
      开环辨识的系统流程图如下图所示:
      在这里插入图片描述

    给定液位为50,待系统经水箱液位控制系统稳定后,给定齿轮泵输出,该输出比串级控制系统的齿轮泵输出数值大200。待水箱液位再次稳定后,将水箱液位变化数据导入到MATLAB中进行系统辨识,系统辨识的工具箱使用示例如下。
    在这里插入图片描述

    经辨识得到的结果如下图所示,可以看到辨识的精度达到了95.27%。
    在这里插入图片描述

    继续对得到的传递函数进行调整,使其拟合于水箱实际的液位变化曲线。得到如下图所示的传递函数和液位曲线拟合。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    至此,开环辨识已经完成,我们得到了系统的传递函数的各个参数,并用该传递函数对系统实际的液位曲线变化进行拟合,从上图种可以看到,拟合效果良好。

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  • 其实单环我们先出了所有题目...另外:天下舵机参差不齐(哪怕型号相同),想要好的效果就多写两行程序:X,Y轴两套PID参数,当然,一套参数不是不能出结果 先单环-位置环 串级PID-速度环作为内环 ...

    其实单环我们先出了所有题目,但是效果显然没有串级PID的效果好,有人需要的话可以把程序包发出来,板球运行视屏也有
    另外:天下舵机参差不齐(哪怕型号相同),想要好的效果就多写两行程序:X,Y轴两套PID参数,当然,一套参数也能出结果


    单环-位置环

    能做题,但一般的机械结构都需要最后做一些补偿,这里就不赘述了。贴两行控制程序

    //PID函数
    double PID_Realize(double roll,double SetAngle,PID_Date *pid)
    {
    	 double incrementSpeed;
    	 pid->SetSpeed = SetAngle;
    	 pid->ActualSpeed= roll;
    	 pid->err=pid->SetSpeed-pid->ActualSpeed;
    	 incrementSpeed=pid->Kp*pid->err+pid->Ki*pid->sum+pid->Kd*(pid->err-pid->err_next);
    	 pid->err_last=pid->err_next;
    	 pid->err_next=pid->err;
    	 pid->sum+=pid->err;
    	
    	 return incrementSpeed;
    }
    	
       PWM_X = PID_Realize(now_x_position,X_Angle,&pid_x);	//X轴舵机输出PWM
       PWM_Y = PID_Realize(now_y_position,Y_Angle,&pid_y);	//Y轴舵机输出PWM
    
       /**********************************************************************************************
       最终可以完成任务,但系统总体的鲁棒性很差,稍微有些外界干扰,最后小球的位置
       都可能有所偏差
       ***********************************************************************************************/
    

    串级PID-速度环作为内环

    程序贴在下方,大概描述一下PID调节过程
    我们采用两种方式做出了串级

    • 内环PI 外环PD
    • 内环PD 外环PI

    第一种不需要积分限幅,而第二种我们最后做了积分分离

    由于第二种更容易理论解释,所以本文中讲述的是第二种方式

    pid_x
    pid_y 为外环两组PID结构体

    pid_spe_x
    pid_spe_y 为外环两组PID结构体

    SX_PWM为X轴舵机速度期望
    SY_PWM为Y轴舵机速度期望

    1. 第一步速度期望SX_PWM,SY_PWM都设置为零,只给速度环PID的KP,在一定范围内,可以达到效果:动一下小球,小球快速停下来,在我的系统里参数为60~80,最终我给了X方向上速度环KP65,Y方向上速度环KP是75。

    2. 速度限幅,调内环KD,下面程序限幅为±1.6(一次中断的时间小球最多走1.6像素点距离)。在幅值内任意给几个速度,我们测试了0.8,1.6,-1.6,通过现象来整定内环KD。小球在板子上基本匀速即可,不要有太大震荡。

    3. 内环速度已经稳定了,现在可以把外环输出给内环做期望速度了,SY_PWM = Kalman4(PID_Realize(now_y_position,set_goal_y,&pid_y));然后开始调节外环KP。

    4. 外环KP直接从内环KP/100开始向上调。set_goal_y给定为板子上九点某一点。差不多小球停在期望坐标周围就可以了。当然优秀的机械结构,这道题目基本算是做完了。

    5. 在上一条,我们达到了小球在目标点附近的效果,此时加入分段积分,即外环KI,判断当小球在目标点附近时加入积分。让小球进入最终死区。别忘了把积分效果清零哦。

    整个串级处理程序:放在了定时中断里

    void HAL_TIM_PeriodElapsedCallback(TIM_HandleTypeDef *htim)
    {
    	static u8 times=0;
    	static double data_cloud_xy[2][3]={0};
    	if(htim==(&TIM4_Handler))
        	{
    		  image_binarize(rgb_data_buf);		//二值化处理程序,用时2.17ms
    		  Find_Nine_Point();					//找到九个点坐标,0.90ms
    		  if(((int)now_x_position+(int)now_y_position)==0)			//找不到球重新找球
    		   find_ball();
    		  else
    		   find_next_ball(data_cloud_xy[0][times],data_cloud_xy[1][times]); 
    		  times=(times+1)%2;
    		  data_cloud_xy[0][times] = ball_start.x;
    		  data_cloud_xy[1][times] = ball_start.y;
    		  
    		  if(times==0){
    		   
    		   now_x_position = Kalman1(0.95*data_cloud_xy[0][0]+0.05*data_cloud_xy[0][1]);//+0.05*data_cloud[0][1];
    		   now_y_position = Kalman2(0.95*data_cloud_xy[1][0]+0.05*data_cloud_xy[1][1]);//+0.05*data_cloud[1][1];
    		   
    		   
    		   
    		   spe_x = now_x_position - data_cloud_xy[0][2];		//X轴方向速度			一次中断运行的距离
    		   spe_y = now_y_position - data_cloud_xy[1][2];		//Y轴方向速度
    		   
    		//   if(fabs(spe_x)<0.3)spe_x=0;					//用来做速度为0的速度环 测试
    		//   if(fabs(spe_y)<0.3)spe_y=0;
    		   
    		   data_cloud_xy[0][2] = now_x_position;
    		   data_cloud_xy[1][2] = now_y_position;
    		 
    		 										//速度限幅
    		   if(Kalman3(PID_Realize(now_x_position,set_goal_x,&pid_x))>=1.6)
    		   {
    		   	 SX_PWM = 1.6;
    		   }
    		   else if(Kalman3(PID_Realize(now_x_position,set_goal_x,&pid_x))<=-1.6)
    		   {
    		   	 SX_PWM = -1.6;
    		   }
    		   else{ SX_PWM = Kalman3(PID_Realize(now_x_position,set_goal_x,&pid_x));}
    		   
    		   
    		   if(Kalman4(PID_Realize(now_y_position,set_goal_y,&pid_y))>1.6)
    		   {
    		   	 SY_PWM = 1.6;
    		   }
    		   else if(Kalman4(PID_Realize(now_y_position,set_goal_y,&pid_y))<-1.6)
    		   {
    		   	 SY_PWM = -1.6;
    		   }
    		   else{ SY_PWM = Kalman4(PID_Realize(now_y_position,set_goal_y,&pid_y));}
    		   
    		   									
    		   PWM_X = PID_Realize(spe_x,SX_PWM,&pid_spe_x);	//X,Y舵机输出
    		   PWM_Y = PID_Realize(spe_y,SY_PWM,&pid_spe_y);
    		   
    		   if(system_flag==1)
    		   {
    		  	 Motor_Contor(PWM_X,PWM_Y);
    		   }
    		   else{							//消除历史积分
    			    Motor_Stop();
    			    pid_x.sum = 0;
    			    pid_y.sum = 0;
    			    pid_spe_x.sum = 0;
    			    pid_spe_y.sum = 0;
    			    
    			    pid_x.err_next = 0;
    			    pid_y.err_next = 0;
    			    pid_x.err_last = 0;
    			    pid_y.err_last = 0;
    			    
    			    pid_spe_x.err_next = 0;
    			    pid_spe_y.err_next = 0;
    			    pid_spe_x.err_last = 0;
    			    pid_spe_y.err_last = 0;
    			   } 	
    			 //Repoter_XY(now_x_position*10,PWM_X,set_goal_x*10,now_y_position*10,PWM_Y,set_goal_y*10);	//回传参数,用于观察PID曲线效果
    		 f=ov_frame;
    		 ov_frame=0;
    		 }
    	}
    }
    

    预祝大家的串级PID顺利调好。

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  • 一、摘要 由于PID算法结构简单,容易理解,所以电子工程师用的最多的控制算法就是PID算法。对于简单的被控对象,使用单闭环PID即可达到良好的控制效果。...但其实是存在简单高效PID参数整定方法,叫Zieg...
  • 基于神经网络PID参数整定的汽包给水系统,丁健,陈先桥,针对锅炉汽包给水系统的特点,提出了基于神经网络PID参数整定的汽包给水系统控制方案。方案结构上采用串级控制,内环采用常规的PID
  • 基于优化技术的PID控制整定方法,李山春,梁昔明,首先将一阶和二阶系统的PI和PID控制参数估计问题转化为约束非线性规划(NLP)问题,然后应用SQP/IIPM算法确定最优参数。SQP/IIPM算法不同�
  • 四旋翼飞行器之PID参数整定

    千次阅读 2017-05-10 23:16:19
    十几天前,开始和队友一起自己的四旋翼飞行器。我们买了套飞行器的配件机架使用的是穿越机qv250机架。主控电路板,是自己用AD设计的电路图,然后制作的盘存表电路板,使用的是STM32F103RCT6芯片。上面集成mpu6050...
  • 串级PID调试simulink仿真

    千次阅读 2021-02-21 11:45:19
    在设计串级PID的时候,我们从图可以知道,主控制器的输出是副控制器的输入。 主控制器输出可以是输出实际的物理量,也可以输出百分比。若是输出实际物理量的值,需要知道主控制器输出的物理量与负控制量的实际一些...
  • 基于遗传算法的PID参数整定研究 在前述深入了解PID参数的含义、基于常规人工的PID参数整定、以及所运用的遗传算法的介绍与应用后,紧接着进入应用遗传算法的PID参数整定...
  • 摘 要:提出了一种利用智能仪表AI808对串联双容水箱液位进行串级控制.以MCGS组态软件实现上位机...采用两步整定法,通过MCGS组态软件对整定过程及曲线进行实时监控,直至达到主、副回路的最佳整定参数。  2 串联双容
  • 风力摆PID快速简单整定

    千次阅读 热门讨论 2019-07-30 21:55:13
    难的往往不是PID的整定,而是一些细节的注意,如果大家细节做的好,开环做题又何妨 当然,锦上添花,何乐而不为 上一张准备拆的摆(过程录了视屏但是忘记拍整体了)四个空心杯电机,F767处理,9250角度传感器,...
  • 摘 要:提出了一种利用智能仪表AI808对串联双容水箱液位进行串级控制....采用两步整定法,通过MCGS组态软件对整定过程及曲线进行实时监控,直至达到主、副回路的整定参数。  2 串联双容水箱系统

空空如也

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串级控制系统参数整定