本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。
抗饱和PID
前几天开始我就计划把c电机仿真的PI控制器代码优化一下的时候，群里刚好讨论了Microchip的AN1078文档中的PI框图:
在这里插入图片描述
找了点视频和文章，大家感兴趣可以去看看，相信你会收获更多。
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TI的公开培训 www.bilibili.com/video/BV1LE…
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知乎的文章 zhuanlan.zhihu.com/p/49572763
好了，我大概总结一下。
1. 积分器的分离
- 比如误差小于某个值，关闭积分器，大于某个值开启积分器。
- 这种方法是有效的，但存在问题，比如电流会间断。比如要处理很多不同扭矩变化的情况。
- 用的并不多。
2. 静态钳位
- 比较常见的pid处理积分的方式，积分限幅，输出限制。记得大学,智能车比赛用的就是这种。
- 限制积分无上限的累计嘛。
3. 动态钳位
- 根据P的信号做限制。
- 背后的思想大概：当系统存在很大的误差，P的控制已经达到系统的饱和状态了，显然不需要I的。
- 动态的钳位：当在系统饱和的情况下，当比例和积分器的输出大于系统输出的时候，就积分部分就减掉多出的这部分。显然P的输出越大，积分器的钳位值就越小。
- 比例的输出占系统的输出的前导。要满足：
- 比例+积分<=系统输出
- 如果超出，不好意思，超出部分，积分器来减去。
4. 增量PID
- 记得大学做比赛的时候，就有讨论“电机用增量pid比较好，啥啥的”。虽然我当时内环用的是这个，不过当时也感觉都差不多，还觉得没位置式好调。
- 这个增量pid在陈博的视频中，是和动态钳位效果差不多。
- 我使用matlab测试，发现它跟系统有关。在同样的参数下，并不能得到更好的控制效果，可能还会出现更坏的效果。
5. back-calculation
- 你会发现和动态钳位模型差不多的，只不过对于上面的动态，加了个调节系数，而系数为1的时候，就和动态钳位模型一样。
- 这个系数不能太大，也不能太小。太大，可能退出边界了。太小，没有效果了。
matlab 仿真
我用matlab仿真了一个波形(故意加大了积分器)
- 黄色：是没有积分处理，输出也没做限幅
- 橙色：静态钳位
- 绿色和蓝色：那两跟差不多重合的线，是动态钳位和增量pi。它两能差不多重合，是因为我调过传递函数。
- 紫色：是back-cal的方法，不过系数比较大。 看的出来，积分器的不同处理方法，对系统的控制带来的效果是不同的。
c电机仿真
我用c语言的电机控制仿真，控制直流电机的转速，也做了波形的测试，效果和matlab的差不多。 感兴趣可以去试试： github.com/chongweiwan…
额外思考的问题
主要是针对动态钳位。
- 我们对于钳位的深度是没有限制的，那么当err很大，比例的输出远远大于系统限幅，而系统输出限制比较小，积分系数又比较小的时候。这时候出现了这个输出减去系统的限制输出，这一项会去一直限制积分器。比例输出越大，积分器随着时间会越退越多。
- 或者也说back-cal这里面的kc值调试大的情况。
- 这时候会出现问题，积分器退的太多了。甚至超过了反方向的限制。 这个情况，对积分器做限制。或者又说，我们可以对进入控制器的err做一次限幅。
几种pid的c语言的实现代码：
github.com/chongweiwan…
simulink的模型，我丢qq群了：528884293
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