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本帖最后由 曾经in 于 2014-1-24 17:58 编辑
希望可以帮忙解答下以下涉及到那些知识,简单介绍下知识点作用、内容 介绍有哪些资料或教材, 我基础比较差,希望有概括性的但是最好介绍得详细 -_-! //********************************************************* // PID //********************************************************* PWM = Kp*Angle + Kd*Gyro_y; //PID:角速度和角度 PWM += Kpn*position + Ksp*speed; //PID:速度和位置 重点就上面两行 由于手上没有测速器件,第二行用PWM带回去可以吗,要怎么改。 speed *= 0.7; //车轮速度滤波 speed += speed_r_l*0.3; 为什么可以滤波(speed是滤波后输出 ,speed_r_l是测量值) //********************************************************* // 卡尔曼滤波 //********************************************************* //Kalman滤波,20MHz的处理时间约0.77ms; void Kalman_Filter(float Accel,float Gyro) { Angle+=(Gyro - Q_bias) * dt; //先验估计 Pdot[0]=Q_angle - PP[0][1] - PP[1][0]; // Pk-先验估计误差协方差的微分 Pdot[1]=- PP[1][1]; Pdot[2]=- PP[1][1]; Pdot[3]=Q_gyro; PP[0][0] += Pdot[0] * dt; // Pk-先验估计误差协方差微分的积分 PP[0][1] += Pdot[1] * dt; // =先验估计误差协方差 PP[1][0] += Pdot[2] * dt; PP[1][1] += Pdot[3] * dt; Angle_err = Accel - Angle; //zk-先验估计 PCt_0 = C_0 * PP[0][0]; PCt_1 = C_0 * PP[1][0]; E = R_angle + C_0 * PCt_0; K_0 = PCt_0 / E; K_1 = PCt_1 / E; t_0 = PCt_0; t_1 = C_0 * PP[0][1]; PP[0][0] -= K_0 * t_0; //后验估计误差协方差 PP[0][1] -= K_0 * t_1; PP[1][0] -= K_1 * t_0; PP[1][1] -= K_1 * t_1; Angle += K_0 * Angle_err; //后验估计 Q_bias += K_1 * Angle_err; //后验估计 Gyro_y = Gyro - Q_bias; //输出值(后验估计)的微分=角速度 } |
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3个回答
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这个理论和应用的关键是,做出正确的测量和比较后,如何才能更好地纠正系统。
PID(比例(proportion)、积分(integration)、微分(differentiation))控制器作为最早实用化的控制器已有近百年历史,现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂,使用中不需精确的系统模型等先决条件,因而成为应用最为广泛的控制器。 PID控制器由比例单元(P)、积分单元(I)和微分单元(D)组成。其输入e (t)与输出u (t)的关系为 u(t)=kp[e(t)+1/TI∫e(t)dt+TD*de(t)/dt] 式中积分的上下限分别是0和t 因此它的传递函数为:G(s)=U(s)/E(s)=kp[1+1/(TI*s)+TD*s] 其中kp为比例系数; TI为积分时间常数; TD为微分时间常数 |
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PWM = Kp*Angle + Kd*Gyro_y; //PID:角速度和角度
PWM += Kpn*position + Ksp*speed; //PID:速度和位置 对于这两个式子的理解:Kp用于调节系统的灵敏度,即单位u(k)产生的控制作用,调节幅度。Kd针对于动态过程进行补偿,当系统发生变化时,产生相应的调节作用,抑制超调量。 所以,对于这两个式子,Gyro_y是Angle的导数,当角度发生变化时,Kd起作用。 speed是position的导数,当位置发生变化时,kd起作用。 评分
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看经典控制理论的教材
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