调节器

在我们的日常生活中，总有这样的例子，我们在走路的时候，基本上是不能闭着眼睛的，即使视力出现故障，也要有导盲犬、探路棍、盲道等措施弥补，所有这些措施其实都是提供了一个叫反馈环节的环节。我们的大脑收集到反馈信息以后，一定会进行负反馈处理。走路的时候，眼睛看路，大脑会告诉你一个信号：偏左了，偏右了，然后让你脑子进行修正。信号发到你脑子里面后，你脑子里要对反馈信号与目标信号相减，然后进行修正。偏左了就向右点，偏右了就向左点。对这个相减的信号就是称之为负反馈。如果相加就是正反馈了，那样走着走着你就会掉进坑里去了。是不是呢。这其实就是一个抽象的闭环控制系统。

我们知道，光定性不定量还是没办法控制的为了保证你不掉进坑里，那仅仅是给你提供了怎样走路的方向。具体每一步走多大，向左向右偏多少，还要进行具体的计算。

要弄清楚怎样定量之前， 我们先要理解一个最基本的概念： 调节器。 调节器是干什么的？调节器就是人的大脑，就是一个调节系统的核心。任何一个控制系统，只要具备了带有 PID的大脑或者说是控制方法，那它就是自动调节系统。如果没有带 PID 的控制方法呢？那可不一定不是自动调节系统， 因为后来又涌现各种控制思想。 比如时下研究风头最劲的模糊控制，以前还有神经网络控制等等；后来又产生了具有自适应能力的调节系统，说白了也就是自动整定参数的能力；还有把模糊控制，或者神经网络控制与 PID 结合在一起应用的综合控制等等。可以这样说：凡是具备控制思想和调节方法的系统都叫自动调节系统。而涉及最核心的调节方法的东西叫做调节器。

基本的调节器具有两个输入量：被调量和设定值。被调量就是反映被调节对象的实际波动的量值。比如水位温度压力等等；设定值顾名思义，是人们设定的值，也就是人们期望被调量需要达到的值。被调量肯定是经常变化的。而设定值可以是固定的，也可以是经常变化的。基本的调节器至少有一个模拟量输出。大脑根据情况运算之后要发布命令了，它发布一个精确的命令让执行机构去按照它的要求动作。

再说PID

在PID调节中，比例作用是依据偏差的大小来动作的，在调节阀系统中起着稳定被调参数的作用；积分作用是依据偏差是否存在来动作的，在系统中起着消除余差的作用；微分作用是依据偏差变化速度来动作的，在系统中起着超前调节的作用。

比例调节规律的作用

偏差一出现就能及时调节，但调节作用同偏差量是成比例的，调节终了会产生静态偏差（简称静差）。Kp增大有利于减小静差，但Kp增加太大，将导致系统超调增加，稳定性变坏，甚至使系统产生振荡。

积分调节规律的作用

只要有偏差，就有调节作用，直到偏差为零，因此它能消除偏差。但积分作用过强，又会使调节作用过强，引起被调参数超调，甚至产生振荡。

微分调节规律的作用

根据偏差的变化速度进行调节，因此能提前给出较大的调节作用，大大减小了系统的动态偏差量及调节过程时间。但微分作用过强，又会使调节作用过强，引起系统超调和振荡。（另一种表达方式：微分系数的作用是加快系统的响应，对偏差量的变化做出响应，按偏差量趋向进行控制，把偏差消灭在萌芽状态之中，使超调小，稳定性增加，但对扰动的抑制能力减弱。）

位置式PID的C语言实现

其实说那些理论，太晦涩了。随便一本控制类的书籍都会有详细的讲解。我们更多的是关注怎么去使用这个理论来实际的去控制一些东西，比如我们要去做有个自平衡的车，做一个巡线的机器人，在或者一个自调节的温控系统，等等demo。我们首先想到的控制思想肯定是PID，因为它简单好用，并且还能满足这些功能。

直接上代码了：

1.定义一个pid变量的结构体：

2.初始化变量

3.位置式pid算法

4.主函数，给一个设定值

好了，我们来看一下完整的代码：

看一下运行的结果：

整定了100次，基本上稳定在了我们的设定值250这，我们在改一下设定值试试，我们设定设定值为200，我们再来看看运行的效果：

是不是也稳定在了设定值那。其实从这个数据中我们能看到很多的规律，就不一一说了。在实际的应用中可以直接套用这个模板在定制开发就好了。

其实，PID的理论和应用都是很简单的，我们只需要会用就好了，理论也不需要太注重细节。还有增量式pid，还有微分先行等等，也不一一介绍了，贪多也没有，我们其实只需要能熟练的使用一种pid的实现形式基本上就差不多了。简单的控制基本上就没有啥问题了。对于pid难就难在对三个参数的整定，这个是不容易的，对于整定的方法也有很多，但是重要的是实际的经验了。这个确实有些繁琐，但是还有方法的。下一次我们可以在来讲讲参数整定的方法。好了，今天就说这个多了。

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