积分限幅 链接到标题

针对的情景 链接到标题

• 遇到因卡住等积分项无法消除的误差，会使得积分项单调增大至深度饱和。
• 且在卡住等故障消除后，PID会在短时间内过冲，直到退出深度饱和区。

改进 链接到标题

首先，对于增量式PID，在限幅out的时候已经顺手限幅了积分项，因此不会出现这个问题，因此需要调整的是位置式PID

if (Ki!=0)//用于防止Ki由0变为非0时，积分项突变，猛然调控。
{
    ErrorInt+=Error0;
}
else
{
    ErrorInt=0;
}

积分分离 链接到标题

也是对于定位控制

针对的情景 链接到标题

• 前面说过，对于定位控制，只靠P其实已经很完美了，但是对于恒定的小误差无能为力，
• 因此需要I来消除这个小误差，
• 但是I太大的话又会出现超调与震荡
• 因此我们可以让I在小误差的时候才发挥作用，在大误差时主要还是P来起作用

代码实现 链接到标题

有两种，

• 一种是使用if直接判断是否积分，这种在没有积分时候积分项会被直接清零
• 第二种是设置操作码c，通过控制操作码是零还是1，来影响out结果，即

Out=Kp*Error0+Ki*ErrorInt+Kd*(Error0-Error1);

下面演示第一种

if(fabs(Error0)<10)
{
    ErrorInt+=Error0;
}
else
{
    ErrorInt=0;
}

注意，需要加入#include<math.h>宏包，fabs是求绝对值的函数，在这个标准库里面

变速积分 链接到标题

相当于是积分分离的升级版，积分分离时函数是-u(t)的变速积分，在大于一个阈值的时候一刀切，而变速积分使用其他非奇异的非增函数，由两种

• 线性
  • $x<A,y=1$
  • $A<x<B,y=\frac{B-A}{B+A}x$
  • $x>B,y=1$
• 非线性：比如$y=\frac{1}{kx+1}$

方法也是有两种

• 一种是直接在积分项上进行操作，(加快积分速度)

ErrorInt+=C*Error0;

• 一种是在out上进行操作，(加强积分项强度)

Out=Kp*Error0+c*Ki*ErrorInt+Kd*(Error0-Error1);

下面在代码中演示非线性的加强积分强度，只需要两行代码：

float C=1/(1+fabs(Error0));//将c定义为局部变量
ErrorInt+=C*Error0;