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一文解析PID的積分抗飽和原理

電子設計 ? 來源:CSDN博主 ? 作者:weixin_39827625 ? 2021-03-22 15:24 ? 次閱讀

理想的PID算法往往不能滿足實際使用中的很多場景,比如積分飽和的問題,因此需要在此基礎上對積分器做抗飽和處理,積分anti windup的優(yōu)化。這不,隆哥這次面試,直接掛在這么基礎的知識點上,腸子悔青,在這里簡單總結一下。

1、什么是積分飽和

積分飽和(Integral windup或integrator windup)是指PID控制器或是其他有積分器的控制器中可能會發(fā)生的一種現(xiàn)象。

這種現(xiàn)象往往發(fā)生在誤差有大幅變化(例如大幅增加),積分器因為誤差的大幅增加有很大的累計量,因為積分器的輸出滿足下式;

離散化形式表示為:

所以隨著時間的增加,每次累積較大的誤差 ,很容易造成積分飽和并產生較大的過沖,而且當誤差變?yōu)樨摃r,其過沖仍維持一段時間之后才恢復正常的情形。

2、實際的例子

這里舉一個直流電機調速例子,先看下圖;

隆哥設定了轉速為 ,這里可以是100 rpm,但是由于某種原因電機一開始堵轉了,所以反饋的轉速 為0;

這時候仍然處于堵轉狀態(tài),那偏差 就會一直處于很大的狀態(tài),積分器對偏差 進行累積,便迅速達到一個很大的值,導致PID的輸出已經接近輸出的 上限,導致最終輸出的PWM的占空比很大;

此時,堵轉忽然消失,但是前面提到PID的輸出已經接近輸出的 上限,因此電機轉速也急劇上升,當 時, ,此時偏差都處于負數(shù)狀態(tài);

雖然誤差變成負數(shù),并且積分器開始累加負數(shù),但是由于之前積分器累積的值已經很大,于是,PID依然會保持較大的輸出一段時間,從而產生了很大的過沖;

通常會產生的輸出如下圖所示;

pIYBAGBYRWmAQQDxAAGEIOqXvpY692.png

從圖中我們不難發(fā)現(xiàn),這里有三個過程;

過程①:因為這個過程存在 較大幅度變化的誤差,因此積分器累積了較大的值,從圖中可以看到,積分器的面積比較大(陰影部分);過程②:此時積分已經飽和,產生了較大的過沖,并且在較長的一段時間內,一直處于過沖的狀態(tài);過程③:積分脫離飽和狀態(tài),產生了積極的調節(jié)作用,消除靜差,系統(tǒng)輸出達到設定值;

3、負面影響

積分器的作用是消除系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差,如果出現(xiàn)積分飽和,往往會對系統(tǒng)造成負面的影響;

系統(tǒng)輸出會產生較大的過沖(超調量);

如果產生正向飽和(圖一所示)則系統(tǒng)對于反向的變化會偏慢;

系統(tǒng)產生了較大的過沖 ,并且較大的一段時間 都處于過沖的狀態(tài);具體如下圖所示;

o4YBAGBYRXqAcXDsAAERP0Pxv_U814.png

4、如何防止積分飽和

為了防止PID控制器出現(xiàn)積分飽和,需要在算法加入抗積分飽和(anti-integral windup)的算法;通常有以下幾種措施;

積分分離或者稱為去積分算法;

在飽和的時候將積分器的累計值初始化到一個比較理想的值;

若積分飽和因為目標值突然變化而產生,將目標值以適當斜率的斜坡變化可避免此情形;

將積分累計量限制上下限,避免積分累計量超過限制值;

如果 PID輸出已經飽和,重新計算積分累計量,使輸出恰好為合理的范圍;

TI文檔中的方法

下面是TI的位置式PI算法所做的改進,如下圖所示;

pIYBAGBYRYiAK_TZAACmPiOXssg955.png

比例部分的輸出:

積分部分的輸出:

未做處理的PID輸出:

最終PID輸出 :

抗積分飽和用的系數(shù)

根據我的理解,由上述輸出和①式可知,判斷系統(tǒng)是否處于飽和的狀態(tài);

如果 ,說明積分器處于飽和狀態(tài),此時使 系數(shù)為0,這樣防止積分進一步進行累積。

反計算抗飽和法

反計算Anti-Windup法,簡稱AW法,就是在輸出限幅部分根據輸入信號和輸出信號的差值,把 作為反饋值輸入到積分部分,從而達到抑制積分飽和現(xiàn)象的目的;

具體如下圖所示;

o4YBAGBYRZaAEfdDAAF67V8AvoI908.png

不難發(fā)現(xiàn),在輸出未飽和的情況下, 因此不會對積分器造成影響;當系統(tǒng)發(fā)生飽和時,則 ;

現(xiàn)在假設此時為正向飽和,則 ,那么 ,所以最終將 反饋到積分部分;那么從圖中可知,相當于從 中減去了 ,這樣可以削弱積分,讓它退出飽和的狀態(tài);

關于 系數(shù), 越大,積分器退出飽和的作用越強,反之則越弱;

當然,積分抗飽和的方法還有很多 遇限積分削弱法,遇限保留積分法 ,這只是其中的一種,下面給出TI的位置式PID算法,增量式的抗飽和處理也是類似的做法。

5、PID算法(抗飽和)

TI的算法中只實現(xiàn)了比例和積分,如果需要微分項,可以去除結尾部分的注釋;

/* ===========

File name:       PID_REG3.H  (IQ version)                    
=*/ #ifndef __PIDREG3_H__ #define __PIDREG3_H__ typedef struct {  _iq  Ref;    
  // Input: Reference input        _iq  Fdb;    
  // Input: Feedback input        _iq  Err;    // Variable: Error    
  _iq  Kp;    // Parameter: Proportional gain       _iq  Up;    // Variable: Proportional output   
     _iq  Ui;    // Variable: Integral output        _iq  Ud;    // Variable: Derivative output   
     _iq  OutPreSat;   // Variable: Pre-saturated output       _iq  OutMax;      // Parameter: Maximum output  
      _iq  OutMin;      // Parameter: Minimum output       _iq  Out;      // Output: PID output    

    _iq  SatErr;   // Variable: Saturated difference       _iq  Ki;       // Parameter: Integral gain   
    _iq  Kc;        // Parameter: Integral correction gain       _iq  Kd;           // Parameter: Derivative gain    
   _iq  Up1;          // History: Previous proportional output       } PIDREG3;         
     typedef PIDREG3 *PIDREG3_handle;
 /*-----------------------------------------------------------------------------
Default initalizer for the PIDREG3 object.

--*/                      #define PIDREG3_DEFAULTS { 0,    \
                           0,    \
                           0,    \
                           _IQ(1.3),  \
                           0,    \
                           0,    \
                           0,    \
                           0,    \
                           _IQ(1),   \
                           _IQ(-1),  \
                           0,    \
                           0,    \
                           _IQ(0.02),  \
                           _IQ(0.5),  \
                           _IQ(1.05),  \
                           0,    \
                   }
 /*------------------------------------------------------------------------------
  PID Macro Definition
------------------------------------------------------------------------------*/
 #define PID_MACRO(v)                     \
 v.Err = v.Ref - v.Fdb;          /* Compute the error */      \
 v.Up= _IQmpy(v.Kp,v.Err);        /* Compute the proportional output */  \
 v.Ui= v.Ui + _IQmpy(v.Ki,v.Up) + _IQmpy(v.Kc,v.SatErr); /* Compute the integral output */   \
 v.OutPreSat= v.Up + v.Ui;        /* Compute the pre-saturated output */  \
 v.Out = _IQsat(v.OutPreSat, v.OutMax, v.OutMin);  /* Saturate the output */     \
 v.SatErr = v.Out - v.OutPreSat;       /* Compute the saturate difference */  \
 v.Up1 = v.Up;         
  /* Update the previous proportional output */ #endif // __PIDREG3_H__ // Add the lines below if derivative output is needed following the integral update //
 v.Ud = _IQmpy(v.Kd,(v.Up - v.Up1));  // v.OutPreSat = v.Up + v.Ui + v.Ud;  

編輯:hfy

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