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大多数人每天使用的PID功能是手眼协调来操纵汽车或自行车。您的眼睛是输入,方向盘/车把的角度是输出。设定点通常是车道的中心(直到鹿跳出来或狗追着你)。
在执行此任务时,
您的思维必须不断考虑3个不同的因素。它对每个因素的重视程度基于过去的经验,在PID世界中称为“调整”。
比例: “我距离车道中心很远,我应该向后转。”
自然,如果我离我较远,我想比离我很近的地方转弯更快。这将使我能够及时回到车道中心。
导数: “我最好不要只是在那个方向上拉动车轮/把手,否则我会过度校正,滚动和碰撞。”
您可能会陷入困境,但是您的驾驶经验告诉您,如果您急转弯,事情将会非常迅速地发生变化,并且您需要减少转弯的幅度,以防止过度拍摄设定点和进入交通状况。
积分: “风不断将我推向道路的边缘,我必须转弯以保持崎coarse不平。”
您距离车道的中心很近,但并不完全位于您想要的位置。比例很小,因为您距离很近,而导数很小,因为您变化不是很快。积分是一个词,它会说:“嘿,我知道我们进展不大,但是我们已经离开了很长一段时间;我们如何迎风而上,才能保持我们的设定值。”
PID并不完美,您的操纵能力实际上比标准PID好得多。您足够聪明,可以意识到当风消失时(由于某种未知的原因),您将积分项归零,并且在等待风回来时不会走入相反的交通。在操作过程中,人类还可以通过考虑其他输入(例如加速度和物理量)进行自我调整,而大多数机器/计算机目前尚无法做到这一点。
用直觉的术语来说,我发现以下解释很有用。
为了争辩,可以说我们的系统是用一个水龙头在水桶里装一个孔。我们测量水桶中的水深,并通过水龙头控制水的流量。我们希望尽快填充存储桶,但不希望其溢出。
该比例元素是一个长度单位,在这种情况下,水在桶的高度,这是的降压怎么全是在给定时间一个有用的措施,但它并没有告诉我们它是如何迅速的时候,我们填补如此请注意,水龙头已经装满,关闭水龙头可能为时已晚,或者如果我们将水龙头装满得太慢,水从孔中漏出的速度将比装满水的速度快,并且永远不会装满。
从表面上看,这种声音本身应该就足够了,在某些情况下是足够的,但是当系统本身固有地不稳定(例如倒立的钟摆或喷气式战斗机)以及测量误差与误差之间的滞后时,这种声音就会崩溃。与外部噪声引起的扰动速率相比,输入产生的效果要慢。
所述衍生物元件是水位的变化率。当我们想尽快加满水桶时,这特别有用,例如,我们可能会在开始时将水龙头打开到尽头,以便快速加水,但一旦水位接近顶部,便将其关闭一点,所以我们可以更精确一点,而不是过度填充。
该积分元件是水的总体积加入桶中。如果桶有直边,则没关系,因为桶以与水流量成比例的速度填充,但是如果桶有锥形或弯曲边,则桶中的水量会开始影响到水位变化。更一般地说,因为这是一个整数,所以随着时间的推移会累积,因此,如果P和D元素的校正不足,例如通过将铲斗保持在半满状态,则会产生更大的响应。
另一种看待此问题的方式是,积分是对一段时间内累积误差的一种度量,可以有效地检查控制策略在达到预期结果方面的有效性,并能够根据系统的实际行为来修改输入经过一段时间。
因此总而言之:
P(比例)元素与您要控制的变量成比例(例如简单的恒温器)
D(微分)元素与该变量的变化率成正比
(积分)元素可能是最难理解的,但通常与您的P参数测量的数量有关,这将是诸如体积,质量,电荷,能量等的累积数量。