【C语言实现PID控制器】

本文主要是介绍【C语言实现PID控制器】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

PID 控制器

PID（比例-积分-微分）控制器的公式用于计算控制信号，基于当前误差、误差的积分以及误差的微分。PID控制器的标准公式如下：

$K_pe(t) + K_i\int_0^te(\tau)d\tau+K_d\frac{de(t)}{dt}$
其中：

$u (t)$ 是控制信号。
$e (t)$ 是当前误差，即设定点（目标值）与实际值（测量值）之间的差。
$K_p$ 是比例增益。
$K_i$ 是积分增益。
$K_d$ 是微分增益。

离散形式下，PID控制器的公式可以表示为：
$K_pe[n] + K_i \sum_{i=0}^ne[i] \Delta t +K_d \frac{e[n]-e[n-1]}{ \Delta t}$
其中：

$u [n]$ 是第 $n$ 个采样时刻的控制信号。
$e [n]$ 是第 $n$ 个采样时刻的误差。
$\Delta t$ 是采样周期。

PID控制器的C语言实现

根据上述公式，可以用C语言实现一个离散PID控制器。以下是实现过程：

变量定义和初始化

#include <stdio.h>// PID控制器参数
float Kp = 1.0; // 比例增益
float Ki = 0.1; // 积分增益
float Kd = 0.05; // 微分增益// PID控制器状态
float integral = 0.0; // 误差的积分
float previous_error = 0.0; // 上一次的误差

PID 控制器函数

实现一个函数来计算控制信号：

float PID_Controller(float setpoint, float measured_value, float dt) {// 计算误差float error = setpoint - measured_value;// 计算误差的积分integral += error * dt;// 计算误差的微分float derivative = (error - previous_error) / dt;// 计算控制信号float control_signal = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative;// 更新上一次的误差previous_error = error;return control_signal;
}

主循环

在循环中使用PID控制器函数来更新控制信号：

int main() {float setpoint = 1.0; // 目标设定点float measured_value = 0.0; // 测量的过程变量float control_signal = 0.0; // 控制信号float dt = 0.1; // 时间步长（秒）// 模拟循环for (int i = 0; i < 100; i++) {// 模拟过程（这是一个示例，需要替换为你的过程模型）measured_value += control_signal * dt;// 使用 PID 控制器计算控制信号control_signal = PID_Controller(setpoint, measured_value, dt);// 打印结果printf("时间: %.2f, 设定点: %.2f, 测量值: %.2f, 控制信号: %.2f\n", i * dt, setpoint, measured_value, control_signal);}return 0;
}

考虑事项：

参数调节：需要针对具体系统调节 $K_p$ 、 $K_i$ 和 $K_d$ 增益以获得期望的性能。
积分饱和：实际应用中，可能需要添加逻辑防止积分项过大（积分饱和）。

这是一个基础的PID控制器示例，可以根据需要添加更多功能，如积分抗饱和机制、更高级的数值积分方法等。

动态调整 PID 控制器的参数（ $K_p$ 、 $K_i$ 和 $K_d$ ）

示例1

这种方法被称为自适应控制或增量控制。以下是一个示例，展示了如何根据测量结果动态调整 PID 控制器的增益。

#include <stdio.h>// PID 控制器参数
float Kp = 1.0; // 初始比例增益
float Ki = 0.1; // 初始积分增益
float Kd = 0.05; // 初始微分增益// PID 控制器状态
float integral = 0.0; // 误差的积分
float previous_error = 0.0; // 上一次的误差// 更新 PID 参数的函数
void Update_PID_Gains(float error) {// 这里是一个简单的示例，可以根据误差调整增益if (error > 0.5) {Kp += 0.1;Ki += 0.01;Kd += 0.005;} else if (error < -0.5) {Kp -= 0.1;Ki -= 0.01;Kd -= 0.005;}// 防止增益变为负值if (Kp < 0) Kp = 0;if (Ki < 0) Ki = 0;if (Kd < 0) Kd = 0;
}// PID 控制器函数
float PID_Controller(float setpoint, float measured_value, float dt) {// 计算误差float error = setpoint - measured_value;// 计算误差的积分integral += error * dt;// 计算误差的微分float derivative = (error - previous_error) / dt;// 计算控制信号float control_signal = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative;// 更新上一次的误差previous_error = error;// 更新 PID 增益Update_PID_Gains(error);return control_signal;
}int main() {float setpoint = 1.0; // 目标设定点float measured_value = 0.0; // 测量的过程变量float control_signal = 0.0; // 控制信号float dt = 0.1; // 时间步长（秒）// 模拟循环for (int i = 0; i < 100; i++) {// 模拟过程（这是一个示例，需要替换为你的过程模型）measured_value += control_signal * dt;// 使用 PID 控制器计算控制信号control_signal = PID_Controller(setpoint, measured_value, dt);// 打印结果printf("时间: %.2f, 设定点: %.2f, 测量值: %.2f, 控制信号: %.2f, Kp: %.2f, Ki: %.2f, Kd: %.2f\n", i * dt, setpoint, measured_value, control_signal, Kp, Ki, Kd);}return 0;
}

示例2

#include <stdio.h>  // PID结构体和函数声明  
// ... (与上面的示例相同)  // 假设的性能评估函数  
// 在实际应用中，这通常基于系统的实际性能  
double evaluate_performance(double output, double setpoint) {  // 返回一个评估值，例如基于误差的绝对值或其他指标  double error = setpoint - output;  return fabs(error); // 绝对误差作为示例  
}  // 根据规则调整PID参数  
void adjust_pid_parameters(PID* pid, double input, double output, double setpoint) {  double error = setpoint - output;  double derivative = error - pid->previous_error; // 假设dt为1  // 评估当前性能  double performance = evaluate_performance(output, setpoint);  // 假设的调整规则（根据实际需求调整）  if (performance > 10.0) { // 假设的性能阈值  // 如果性能不佳，增加Kp  pid->kp *= 1.1;  // 也可以考虑减少Ki和Kd，以避免积分饱和和微分噪声  // pid->ki *= 0.9;  // pid->kd *= 0.9;  } else if (pid->integral > 100.0) { // 假设的积分阈值  // 如果积分项过大，减少Ki  pid->ki *= 0.9;  }  // 可以添加更多规则来调整Kd等  // 更新误差以供下一次使用  pid->previous_error = error;  
}  int main() {  PID pid;  PID_Init(&pid, 100.0, 1.0, 0.1, 0.01); // 初始化PID  double input = 0.0; // 假设的当前输入值  double output;  // 示例：模拟PID控制过程（假设输入值在某个过程中变化）  for (int i = 0; i < 100; i++) {  // 假设输入值在某个过程中逐渐接近设定点  input = i;  // 计算PID输出  output = PID_Compute(&pid, input);  // 在这里，你可以将output应用于系统，例如控制电机的速度或位置  // 评估当前性能并调整PID参数  adjust_pid_parameters(&pid, input, output, pid.setpoint);  // 打印调试信息  printf("Input: %f, Output: %f, Setpoint: %f, Error: %f\n", input, output, pid.setpoint, pid.setpoint - output);  }  return 0;  
}

示例3

#include <stdio.h>
#include <math.h>typedef struct {double Kp;    // 比例增益double Ki;    // 积分增益double Kd;    // 微分增益double setPoint; // 设定值double output; // 控制器输出double lastError; // 上一次的误差double integral; // 误差积分
} PIDController;void PID_Init(PIDController *pid, double Kp, double Ki, double Kd, double setPoint) {pid->Kp = Kp;pid->Ki = Ki;pid->Kd = Kd;pid->setPoint = setPoint;pid->output = 0.0;pid->lastError = 0.0;pid->integral = 0.0;
}void PID_Update(PIDController *pid, double measuredValue, double dt) {double error = pid->setPoint - measuredValue;pid->integral += error * dt;double derivative = (error - pid->lastError) / dt;pid->output = pid->Kp * error + pid->Ki * pid->integral + pid->Kd * derivative;pid->lastError = error;
}// 简单的自适应规则，根据误差调整Kp, Ki, Kd
void Adapt_PID(PIDController *pid, double error, double dt) {// 这里只是一个示例，实际的自适应规则可能更复杂if (fabs(error) > 1.0) {pid->Kp *= 1.1; // 如果误差较大，增加Kppid->Ki *= 1.1; // 增加Kipid->Kd *= 0.9; // 减少Kd} else {pid->Kp *= 0.9; // 如果误差较小，减少Kppid->Ki *= 0.9; // 减少Kipid->Kd *= 1.1; // 增加Kd}
}int main() {PIDController pid;PID_Init(&pid, 1.0, 0.1, 0.05, 100.0);double measuredValue = 0.0;double dt = 0.01;for (int i = 0; i < 1000; i++) {measuredValue = 100.0 * sin(0.1 * i * dt);PID_Update(&pid, measuredValue, dt);Adapt_PID(&pid, pid.setPoint - measuredValue, dt); // 根据误差自适应调整参数printf("Measured Value: %f, PID Output: %f, Kp: %f, Ki: %f, Kd: %f\n",measuredValue, pid.output, pid.Kp, pid.Ki, pid.Kd);}return 0;
}