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PID控制算法的C语言实现.pdf

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最近两天在考虑一般控制算法的

语言实现问题，发现网络上尚没有一套完整的比

较体系的讲解。于是总结了几天，整理一套思路分享给大家。

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，对于一般的研发人员来讲，应该是足

够应对一般研发问题了，而难能可贵的是，在我所接触的控制算法当中，

PID

控制算法又

是最简单，最能体现反馈思想的控制算法，可谓经典中的经典。经典的未必是复杂的，经

典的东西常常是简单的，而且是最简单的，想想牛顿的力学三大定律吧，想想爱因斯坦的

质能方程吧，何等的简单！简单的不是原始的，简单的也不是落后的，简单到了美的程

度。先看看

PID

算法的一般形式：

PID

的流程简单到了不能再简单的程度，通过误差信号控制被控量，而控制器本身

就是比例、积分、微分三个环节的加和。这里我们规定(在

时刻)：

输入量为

rin(t);

输出量为

rout(t);

偏差量为

err(t)=rin(t)-rout(t);

pid

的控制规律为

理解一下这个公式，主要从下面几个问题着手，为了便于理解，把控制环境具体一

下：

规定这个流程是用来为直流电机调速的

输入量

rin（t）

为电机转速预定值

;

输出量

rout（t）

为电机转速实际值

;

执行器为直流电机

;

传感器为光电码盘，假设码盘为

线

;

直流电机采用

PWM

调速转速用单位转

/min

表示

；

不难看出以下结论：

输入量

rin

（

）为电机转速预定值（转

/min

）

；

输出量

rout（t）

为电机转速实际值（转

/min

）

；

偏差量为预定值和实际值之差（转

/min

）

；

那么以下几个问题需要弄清楚：

通过

PID

环节之后的

U（t）

是什么值呢？

控制执行器（直流电机）转动转速应该为电压值（也就是

占

空比）。

那么

U（t）

与

PWM

之间存在怎样的联系呢？

（见附录

）这篇文章上给出了一种方法，即，每个电压对应一个转速，电压和转速之间

呈现线性关系。但是我考虑这种方法的前提是把直流电机的特性理解为线性了，而实际情

况下，直流电机的特性绝对不是线性的，或者说在局部上是趋于线性的，这就是为什么

说

PID

调速有个范围的问题。具体看一下（见附录

）这篇文章就可以了解了。所以在正

式进行调速设计之前，需要现有开环系统，测试电机和转速之间的特性曲线（或者查阅

电机的资料说明），然后再进行闭环参

数整定。这篇先写到这，下一篇说明连续系统的离散化问题。并根据离散化后的

特点讲述位置型

PID

和增量型

PID

的用法和

语言实现过程。

PID

控制算法的

语言实现二

PID

算法的离散化

上一节中，我论述了

PID

算法的基本形式，并对其控制过程的实现有了一个简要的

说明，通过上一节的总结，基本已经可以明白

PID

控制的过程。这一节中先继续上一节

内容补充说明一下。

说明一下反馈控制的原理，通过上一节的框图不难看出，

PID

控制其实

是对偏差的控制过程

;

如果偏差为

则比例环节不起作用，只有存在偏差时，比例环节才起作用。

积分环节主要是用来消除静差，所谓静差，就是系统稳定后输出值和设定值之间

的差值，积分环节实际上就是偏差累计的过程，把累计的误差加到原有系统上以抵消系

统造成的静差。

而微分信号则反应了偏差信号的变化规律，或者说是变化趋势，根据偏差信号的

变化趋势来进行超前调节，从而增加了系统的快速性。

好了，关于

PID

的基本说明就补充到这里，下面将对

PID

连续系统离散化，从而方

便在处理器上实现。下面把连续状态的公式再贴一下：

假设采样间隔为

,则在第

K T

时刻：

偏差

err(K)=rin(K)-rout(K);

积分环节用加和的形式表示,即

err(K)+err(K+1)+

微分环节用斜率的形式表示,即

[err(K)-err(K-1)]/T;

从而形成如下

PID

离散表示形式：

则

u(K)

可表示成为：

至于说

Kp Ki

、

三个参数的具体表达式，我想可以轻松的推出了，这里节省时间,不再详

细表示了。

其实到这里为止，

PID

的基本离散表示形式已经出来了。目前的这种表述形式属于位置型

PID

，另外一种表述方式为增量式

PID

，由

上述表达式可以轻易得到:

那么：

这就是离散化

PID

的增量式表示方式，由公式可以看出，增量式的表达结果和最

近三次的偏差有关，这样就大大提高了系统的稳定性。需要注意的是最终的输出结果应

该为

u(K)+

增量调节值

;

PID

的离散化过程基本思路就是这样，下面是将离散化的公式转换成为

语言,

从而实现微控制器的控制作用

PID

控制算法的

语言实现三位置型

PID

的

语言实现

上一节中已经抽象出了位置性

PID

和增量型

PID

的数学表达式，这一节，

重点讲解

语言代码的实现过程，算法的

语言实现过程具有一般性，通过

PID

算法的

语言实现，可以以此类推，设计其它算法的

第一步：定义

PID

变量结构体，代码如下：

struct _pid{

float SetSpeed;

语言实现。

例系数

的作用是加快系统的

响应速度，提高系统的调节精度。

越大，系统的响应速度越快，系统的调节

精度越高，但是容易产生超调，甚至会使系统不稳定。

取值过小，则会降低

调节精度，使响应速度缓慢，从而延长调节时间，是系统静态、动态特性变差；

积分作用系数

的作用是消除系统的稳态误差。

越大，系统的静态误差消除

的越快，但是

过大，在响应过程的初期会产生积分饱和的现象，从而引起响应过程的较

大超调。若

过小，将使系统静态误差难以消除，影响系统的调节精度；

微分系数

的作用是改善系统的动态特性，其作用主要是在响应过程中抑制偏

差向任何方向的变化，对偏差变化进行提前预报。但是

过大，会使响应过程提前制

动，从而延长调节时间，而且会降低系统的抗干扰性。

反应系统性能的两个参数是系统误差

和误差变化律

,这点还是好理解的：

首先我们规定一个误差的极限值，假设为

Mma

；

规定一个误差的比较大的值，

假设为

Mmid

规定一个误差的较小值，假设为

Mmin

当

abs

(

)

>MmaX

寸，说明误差的绝对值已经很大了，不论误差变化趋势如何，都

应该考虑控制器的输入应按最大(或最小)输出，以达到迅速调整误差的效果，使误差绝对

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