积分分离PIDsimulink仿真 想使用积分分离PID在simulink中进行仿真,我们需要写S函数。关于如何写S函数构建灵活控制器,和写积分分离PID,可以看我往期博客。 S函数简单使用 PID各种算法 搭建模型 普通位置式PID调试: 进行PID参数整定: 积分分离式C代码 typedef struct{ volatile double Prop
PID的各种算法优缺点 数字式位置式PID 数字式增量式PID 积分分离式PID 变速积分PID 不完全微分PID 微分先行PID 死区控制PID 其他 位置式PID 离散化后的公式: 优点:静态误差小,溢出的影响小。缺点:计算量很大,累积误差相对大,在系统出现错误的情况下,容易使系统失控,积分饱和。 使用:一般需要结合输出限幅和积分限幅使用。积分限幅是避免积分
专家PID仿真 用Simulink中的S函数进行专家PID仿真 传送们:编写简单的S函数专家PID S函数代码 #include "math.h" //********************************PID算法部分************************************// #define OUT_MIN -1000 #define OUT_MAX
专家PID 专家控制 专家控制是模拟人类专家控制的方式。它具有大量的专门知识和经验,和专家控制一样不需要知道对象的模型的情况下,对系统进行控制。 专家控制的基本结构 和人类专家控制一样,知识库越是丰富,推理机越是精确,控制效果也就越好。不同的知识库和推理机,控制效果也不经相同。这也是专家控制的一个特点,利用这个特点,可以设计属于自己的专家控制系统。 专家控制的基本实现 直
连续PID和离散PID与C语言实现的PID的区别 连续PID公式: 离散PID公式: 离散化的目标是为了把连续性问题转化成计算机能够处理的离散性问题。 处理方法:对连续PID公式用矩形法数值积分近似代替积分,用一阶后向差分近似代替微分,最后可以得到离散的 PID 表达式为: 离散和模拟形式PID对比 C语言实现PID控制 对离散PID处理:比例系数:Kp,积分系数:KpT/T
PID控制器参数优缺点 PID控制器简介 PID控制器是非常经典的一种控制算法,是不需要知道系统的模型,仅仅根据期望与现状的偏差调节,使之能够到达期望的一种线性控制器。 优点:使用简单,灵活,调节方便。 由于不需要知道系统的模型,仅仅根据反馈量进行调节,新手能够很好地上手。根据反馈量的不同,可以设计出不同的PID控制器,控制的也是反馈量,也就是偏差,使之偏差为零,这个反馈,可以是
笔者比较懒,就直接采用图片的形式将公众号《混沌无形》中的文章以图片的形式搬运过来了,喜欢的读者可以关注“混沌无形”,阅读原文(原文提供PDF下载链接) 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/pu6ZRqTLesrklgnXEDCvKQ 喜欢的话,请关注公众号《混沌无形》哦! 喜欢的话,请关注公众号《混沌无形》哦!
简述四种干扰观测器(四):基于扩张状态观测器的干扰观测器 开启干扰观测器系列,这个系列将简述四种常用的干扰观测器的原理以及应用场景。 分别为: 1基于名义逆模型的干扰观测器; 2基于非线性观测器的干扰观测器; 3基于状态观测器的干扰观测器; 4基于扩张状态观测器的干扰观测器。 大家可以根据系统本身的特性来选择最适用的观测器。 介绍最后一种干扰观测器,扩张状态观测器,这也是自
简述四种干扰观测器(三):基于状态观测器的干扰观测器 专栏关注人数逐渐变多了,我也有点变懒了。。。不能这样,得改。 继续干扰观测器系列,这个系列将简述四种常用的干扰观测器的原理以及应用场景。 分别为: 1基于名义逆模型的干扰观测器; 2基于非线性观测器的干扰观测器; 3基于状态观测器的干扰观测器; 4基于扩张状态观测器的干扰观测器。 大家可以根据系统本身的特性来选择最适用的
简述四种干扰观测器(二):基于非线性观测器的干扰观测器 开启干扰观测器系列,这个系列将简述四种常用的干扰观测器的原理以及应用场景。 分别为: 1基于名义逆模型的干扰观测器; 2基于非线性观测器的干扰观测器; 3基于状态观测器的干
简述四种干扰观测器(一):基于名义逆模型的干扰观测器 简述四种干扰观测器(一):基于名义逆模型的干扰观测器 开启干扰观测器系列,这个系列将简述四种常用的干扰观测器的原理以及应用场景。 分别为: 1基于名义逆模型的干扰观测器; 2基于非线性观测器的干扰观测器; 3基于状态观测器的干扰观测器; 4基于扩张状态观测器的干扰观测器。 大家可以根据系统本身的特性来选择最适用的观测器。
陀螺ALLAN方差的测量与计算(附MATLAB程序) ALLAN方差是分析陀螺性能的标准工具,但是找到一套好用的程序不容易,能够避免测量和计算时候的坑就更难了。 测量: 1. 测量要静止,不要载运动中测量,也避免外界的震动对其干扰。 2. 测量时间要长,最短则一个小时以上。如果要测量出后两项最好大于五小时。 3. 测量时陀螺不要设置低通滤波器。 计算: 1.完美的alla
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送一你个添加陀螺噪声的Simulink模块 通常按照Allan方差来衡量,陀螺的噪声一共有五项。在simulink仿真中,想把这五个噪声都添加进入不是一件容易的事情。为了不让大家在旁支末节上浪费时间,我直接给大家提供一个已经搭建好的simulink模块,拿走记得谢谢(注1). 第一项是零偏,添加一个初始的零偏就可以了。 第二个是角随机游走,按照手册上给就行了。 第三个是零偏不稳
利用陀螺数据设置卡尔曼滤波Q阵 卡尔曼滤波的Q阵意味着系统模型的可信程度,精确地设置Q阵有利于提高卡尔曼滤波器的精度。其中相关的值对应着陀螺(或者加速度计)的参数,通过测量陀螺数据可以更好地指导调节Q阵。 其中陀螺噪声可如下表示: 利用星敏感器和陀螺联合定姿的卡尔曼方程如下: 方程的Q阵如下: 所以找到Q阵中σg,σd,σb所对应的陀螺参数就好了。 σg
陀螺参数意义以及工程转换 最近在测量陀螺和配置相应的卡尔曼滤波参数,对之前没有弄清楚的问题重新探讨查询一番,特此记录下来。非专业且从工程应用角度。 陀螺的指标比较复杂,并且不同的厂家说法名字都不一样。工程上重要的有:零偏,零偏稳定性,零偏不稳定性,零偏重复性,角随机游走,速率噪声密度。 以下为个人理解,详情见附录1。 零偏(Bias):不多解释。 零偏稳定性(Bi
机器人领域中机械手的运动学具有极为系统的研究,事实上,对于移动机器人来说也是类似的。移动机器人的工作空间定义了移动机器人的环境中能实现的可能姿态的范围;能控性定义了在它工作空间内可能的路径和轨迹;移动机器人还受动力学的限制,例如翻滚危险高的重心,限制了高速时的实际转弯半径。 不同于机械臂的是,移动机器人是一个独立自动化系统,能相对于它的环境空间整体移动,没有一个直接的方法可以瞬时测量移动机器人的位
前两篇中讲解了贝塞尔曲线和B样条基础。 FrancisZhao:曲线篇: 贝塞尔曲线 FrancisZhao:曲线篇:深刻理解B 样条曲线(上) 本文讲一下B样条的进阶 clamped B样条 由于我们常用的B样条是clamped B样条,我们就直接以其为例。 一个由n + 1 控制点和一个节点向量U = { u0, u1, ...., um } 定义的 p次B-样条曲线C(u),其中前p+1个
上篇中我们讲解了贝塞尔曲线 FrancisZhao:曲线篇: 贝塞尔曲线 B样条是贝塞尔曲线的延申,贝塞尔曲线是B样条的基础, B样条可以看成很多组贝塞尔曲线的拼接。因此,如果你还不了解贝塞尔曲线,建议你先看懂上一篇。 由来 贝塞尔曲线是在汽车的曲线设计种首次被提出的,汽车的外形设计十分复杂,控制点的表示方式能够简化其数学描述,将其数学化的表示出来。 如今汽车的线条感很强,曲线设计很复杂 还
最近正在研究贝塞尔曲线. 在学习之际也把自己的思路写下来. 下面的链接可以拖拽贝塞尔的点, 先感受一下贝塞尔曲线的圆润. Animated Bézier Curveswww.jasondavies.com/animated-bezier/ 贝塞尔曲线的历史: 贝塞尔曲线于 1962 年,由法国工程师皮埃尔·贝济埃(Pierre Bézier)所广泛发表,他运用贝塞尔曲线来为汽车的主体进行
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