抑制PID控制中的饱和与干扰:滤波算法详解
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更新于2024-07-26
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本文档深入探讨了数字PID控制算法中的滤波算法,着重于解决标准PID算法中常见的问题,如积分饱和、比例和微分饱和,以及干扰抑制。作者杨根科,来自上海交通大学自动化系,针对这些问题提出了几种改进方法:
1. 积分饱和抑制:积分饱和是当执行机构达到极限位置仍无法消除偏差时,积分作用导致控制信号饱和的问题。为解决此问题,文中介绍了遇限削弱积分法,即在控制量饱和时停止积分增益。
2. 积分分离法:当偏差较大时,不进行积分以防止超调;而在接近设定值时,恢复积分以消除静态误差。
3. 有效偏差法:控制量超出限制范围时,仅使用有效偏差进行积分,避免实际偏差过大。
4. 比例和微分饱和处理:针对增量式PID,可能出现比例和微分饱和。通过积累补偿法或不完全微分,对未执行的增量信息进行修正。
5. 干扰抑制:从硬件和算法层面考虑,文章讨论了如何通过数字滤波方法来减轻干扰,如程序滤波或软件滤波,尤其适用于低频信号(如0.01Hz)的抑制。
6. 数字滤波方法:这是一种无需额外硬件的软滤波技术,通过编程实现,具有高可靠性和稳定性,能有效地去除信号中的噪声。
本文提供了一种优化的数字PID控制算法,旨在提高系统的稳定性和响应精度,尤其是在处理极端条件和外部干扰时,滤波算法的应用显得尤为重要。通过这些改进,标准PID算法得到了进一步提升,适用于各种工业控制环境。
2009-02-19 上传
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2010-08-28 上传
2022-09-24 上传
2021-10-05 上传
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