抑制PID控制中的饱和与干扰：滤波算法详解

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。