1、对于增量式PID自整定算法，C语言代码如下：
#include
#define SAMPLE_TIME 0.1 // 采样时间
#define KP_DEFAULT 0.5 // 比例系数默认值
#define KI_DEFAULT 0.2 // 积分系数默认值
#define KD_DEFAULT 0.1 // 微分系数默认值
#define TAU_DEFAULT 10.0 // 积分时间常数默认值
#define N_DEFAULT 10.0 // 微分时间常数默认值
// PID自整定函数
void pid_auto_tune(double* kp, double* ki, double* kd, double* tau, double* n, double* process_value, double* setpoint) {
double delta = 0.1; // 步进大小
double tolerance = 0.1; // 容忍度
double prev_error = 0; // 上一次误差
double integral = 0; // 积分项
double derivative = 0; // 微分项
double output; // 控制器输出
double overshoot; // 超调量
double process_value1, process_value2, process_value3;
// 初始化参数
*kp = KP_DEFAULT;
*ki = KI_DEFAULT;
*kd = KD_DEFAULT;
*tau = TAU_DEFAULT;
*n = N_DEFAULT;
// 开始自整定
while (1) {
// 增加比例系数
*kp += delta;
// 计算控制器输出
output = *kp * (*setpoint - *process_value);
// 计算误差
double error = *setpoint - *process_value;
// 计算积分项
integral += error * SAMPLE_TIME;
// 计算微分项
derivative = (error - prev_error) / SAMPLE_TIME;
prev_error = error;
// 计算控制器输出
output = *kp * error + *ki * integral + *kd * derivative;
// 更新过程值
process_value3 = process_value2;
process_value2 = process_value1;
process_value1 = *process_value;
*process_value += output;
// 计算超调量
overshoot = (*process_value1 - *setpoint) / (*setpoint - *process_value2);
// 判断是否达到稳态
if (overshoot > 1 + tolerance) {
*kp -= 2 * delta;
break;
}
}
// 重新开始自整定
while (1) {
// 增加积分时间常数
*tau += delta;
// 增加微分时间常数
*n += delta;
// 计算控制器输出
output = (*kp * (*setpoint - *process_value)
+ *ki * (1 + *tau / SAMPLE_TIME) * integral
- *kd * *n / (*tau + SAMPLE_TIME) * derivative);
// 更新过程值
process_value3 = process_value2;
process_value2 = process_value1;
process_value1 = *process_value;
*process_value += output;
// 计算超调量
overshoot = (*process_value1 - *setpoint) / (*setpoint - *process_value2);
// 判断是否达到稳态
if (overshoot > 1 + tolerance) {
*tau -= 2 * delta;
break;
}
}
// 计算微分系数
*kd = *tau * *kp / (*n * SAMPLE_TIME);
}
int main() {
double kp, ki, kd, tau, n, process_value, setpoint;
// 初始化过程值和设定值
process_value = 0;
setpoint = 1;
// 进行自整定
pid_auto_tune(&kp, &ki, &kd, &tau, &n, &process_value, &setpoint);
// 输出结果
printf("kp = %lf\n", kp);
printf("ki = %lf\n", ki);
printf("kd = %lf\n", kd);
return 0;
}
2、位置式PID控制是一种常用的控制方法，可以实现给定值与实际值之间的闭环控制。下面是使用C语言编写的一个位置式PID自整定算法的代码，包含详细的注释：
#include
// 位置式PID自整定算法
float position_pid_autotune(float (*process_variable)(float), void (*control_variable)(float), float setpoint) {
float kp = 0, ki = 0, kd = 0; // 初始化PID系数
float error = 0, last_error = 0, sum_error = 0; // 初始化误差和变量
float output = 0; // 初始化控制输出
// 自整定过程
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
float pv = process_variable(setpoint); // 获取当前过程变量
error = setpoint - pv; // 计算当前误差
sum_error += error; // 累计误差
float d_error = error - last_error; // 计算误差变化率
last_error = error; // 更新上一次误差
// 更新PID系数
kp += 0.1 * error;
ki += 0.0001 * sum_error;
kd += 0.01 * d_error;
// 计算控制输出
output = kp * error + ki * sum_error + kd * d_error;
control_variable(output);
}
// 返回得到的PID系数中的Kp值
return kp;
}
// 过程变量函数
float process_variable(float setpoint) {
// 这里模拟获取实际值，返回一个随机数
return (float)rand() / RAND_MAX * setpoint;
}
// 控制变量函数
void control_variable(float output) {
// 这里模拟控制输出，输出结果打印在控制台上
printf("Output: %f\n", output);
}
int main() {
float setpoint = 50.0; // 设定值
float kp = position_pid_autotune(process_variable, control_variable, setpoint); // 自整定，得到Kp系数
printf("Kp: %f\n", kp); // 输出得到的Kp系数
return 0;
}
这个代码实现了一个位置式PID自整定算法，它包括了两个函数process_variable和control_variable，分别模拟了获取实际值和控制输出的过程。在position_pid_autotune函数中，首先初始化了PID系数，误差和输出等变量。接着使用一个循环，对于设定值，获取当前的实际值，计算当前的误差，累计误差，计算误差变化率，更新PID系数，计算控制输出，并调用control_variable函数进行控制输出。
在自整定过程中，我们通过不断更新Kp系数，使得误差能够快速收敛到0，从而得到一个适合当前系统的PID.
3、下面是另一个版本的位置式PID自整定算法，实现方式略有不同，但同样包含详细的注释。
#include
// 位置式PID自整定算法
float position_pid_autotune(float (*process_variable)(void), void (*control_variable)(float), float setpoint) {
float kp = 0, ki = 0, kd = 0; // 初始化PID系数
float error = 0, last_error = 0, sum_error = 0; // 初始化误差和变量
float output = 0; // 初始化控制输出
float delta_t = 0.1; // 控制时间步长
float tolerance = 0.1; // 允许的误差范围
int iterations = 0; // 循环次数
// 执行自整定过程
while (1) {
float pv = process_variable(); // 获取当前过程变量
error = setpoint - pv; // 计算当前误差
sum_error += error; // 累计误差
float d_error = (error - last_error) / delta_t; // 计算误差变化率
last_error = error; // 更新上一次误差
// 更新PID系数
kp += 0.1 * error;
ki += 0.01 * sum_error;
kd += 0.01 * d_error;
// 计算控制输出
output = kp * error + ki * sum_error + kd * d_error;
control_variable(output);
// 检查是否满足误差范围，如果满足则跳出循环
if (error < tolerance && error > -tolerance) {
break;
}
iterations++; // 增加循环次数
if (iterations >= 1000) { // 如果循环次数超过1000，跳出循环
break;
}
}
// 返回得到的PID系数中的Kp值
return kp;
}
// 过程变量函数
float process_variable() {
// 这里模拟获取实际值，返回一个随机数
return (float)rand() / RAND_MAX * 100.0;
}
// 控制变量函数
void control_variable(float output) {
// 这里模拟控制输出，输出结果打印在控制台上
printf("Output: %f\n", output);
}
int main() {
float setpoint = 50.0; // 设定值
float kp = position_pid_autotune(process_variable, control_variable, setpoint); // 自整定，得到Kp系数
printf("Kp: %f\n", kp); // 输出得到的Kp系数
return 0;
}
这个代码实现了一个类似的位置式PID自整定算法，它同样包括了process_variable和control_variable函数，以及自整定过程中使用的PID系数、误差和输出等变量。不同之处在于，这个算法使用了一个while循环，而不是for.
4、自整定PID算法示例四：
自整定PID算法通常需要一些特定的步骤来自动调整PID参数。下面是一个简单的例子，展示如何使用Ziegler-Nichols方法进行自整定。请注意，这只是一个基本的实现，实际应用中可能需要更复杂的自整定算法和参数整定方法。
#include
#include
#include
typedef struct {
float Kp; // 比例系数
float Ki; // 积分系数
float Kd; // 微分系数
float setpoint; // 设定值
float prev_error; // 上一次误差
float integral; // 积分项
} PIDController;
void initPID(PIDController *pid, float Kp, float Ki, float Kd, float setpoint) {
pid->Kp = Kp;
pid->Ki = Ki;
pid->Kd = Kd;
pid->setpoint = setpoint;
pid->prev_error = 0.0;
pid->integral = 0.0;
}
float calculatePID(PIDController *pid, float current_value) {
float error = pid->setpoint - current_value;
pid->integral += error;
// PID计算
float output = pid->Kp * error + pid->Ki * pid->integral + pid->Kd * (error - pid->prev_error);
pid->prev_error = error;
return output;
}
void autotunePID(PIDController *pid, float (*processFunction)(float)) {
// Ziegler-Nichols自整定方法
printf("Running Ziegler-Nichols autotuning...\n");
float Ku = 0.0; // 临界增益
float Tu = 0.0; // 临界周期
// 找到临界增益和临界周期
printf("Measuring ultimate gain...\n");
while (1) {
// 使用一定的输入来激励系统，并测量输出
// 这里需要根据具体的系统来实现processFunction
float output = processFunction(10.0);
// 判断是否出现了振荡
if (output > 90.0 && Ku == 0.0) {
Ku = 10.0 / output; // 计算临界增益
printf("Ultimate Gain (Ku): %f\n", Ku);
break;
}
// 延时，等待系统稳定
// 这里需要根据具体的系统来实现延时
}
// 计算临界周期
printf("Measuring ultimate period...\n");
while (1) {
// 使用一定的输入来激励系统，并测量输出
// 这里需要根据具体的系统来实现processFunction
float output = processFunction(10.0);
// 判断是否出现了振荡
if (output < 10.0) {
// 计算临界周期
// 这里需要根据具体的系统来实现计算
printf("Ultimate Period (Tu): %f\n", Tu);
break;
}
// 延时，等待系统稳定
// 这里需要根据具体的系统来实现延时
}
// 根据Ziegler-Nichols方法计算PID参数
pid->Kp = 0.6 * Ku;
pid->Ki = 2.0 * pid->Kp / Tu;
pid->Kd = pid->Kp * Tu / 8.0;
printf("Tuned PID parameters: Kp=%f, Ki=%f, Kd=%f\n", pid->Kp, pid->Ki, pid->Kd);
}
// 模拟系统的过程函数
float simulatedProcessFunction(float input) {
// 这里是一个简单的例子，模拟系统的响应
// 实际应用中，这个函数应该根据系统的物理特性来实现
static float state = 0.0;
state += input;
return state;
}
int main() {
// 初始化PID控制器
PIDController pid;
initPID(&pid, 0.0, 0.0, 0.0, 50.0); // 初始参数可以是0，因为后面会进行自整定
// 运行自整定过程
autotunePID(&pid, simulatedProcessFunction);
// 在实际应用中，你将使用调整后的PID参数进行控制
// 这里的例子中，我们仍然使用初始的PID参数来演示PID控制过程
float target_temperature = 100.0;
// 主循环
for (int i = 0; i < 100; ++i) {
// 模拟获取当前温度值
float current_temperature = simulatedProcessFunction(pid.setpoint);
// 使用PID计算PWM输出
float pid_output = calculatePID(&pid, current_temperature);
// 输出PID控制的PWM值
printf("PWM Output: %f\n", pid_output);
// 等待一段时间，模拟系统响应
// 这里需要根据具体的系统来实现延时
}
return 0;
}
上述代码中，autotunePID 函数使用 Ziegler-Nichols 方法来自动调整 PID 参数。请注意，这个例子是一个简单的模拟，并非真实的物理系统。在实际应用中，你需要根据你的系统特性来实现 processFunction 函数，以及延时函数等。自整定过程需要小心进行，确保在实际系统中不会引起不稳定。