PID控制算法的C语言实现

PID控制算法的C语言实现一PID算法原理

最近两天在考虑•般控制算法的c语言实现问题，发现网络上尚没有•套

完整的比较体系的讲解。于是总结了几天，整理一套思路分享给大家。

在工业应用中P1D及其衍生算法是应用最广泛的算法之一，是当之无愧的

万能算法，如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程，对于一般的研发人员

来讲，应该是足够应对一般研发问题了，而难能可贵的是，在我所接触的控制算

法当中，PID控制算法乂是最简单，最能体现反馈思想的控制算法，可谓经典中

的经典。经典的未必是复朵的，经典的东西常常是简单的，而且是最简单的，想

想牛顿的力学三大定律吧，想想爱因斯坦的质能方程吧，何等的简单！简单的不

是原始的，简单的也不是落后的，简单到了美的程度。先看看PID算法的一般形

式：

+

PID的流程简单到了不能再简单的程度，通过误差信号控制被控量，而控

制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。这里我们规定(在t时刻)：

1.输入量为rin(t);

2.输出量为rout(t);

3.偏差量为err(t)=rin(t)-rout(t);

pid的控制规律为

u(x)=kp(err(t)+yf?皿)a+，"咚门")

xV<</

理解一下这个公式，主要从下面几个问题着手，为了便于理解，把控制环

境具体一下：

1.规定这个流程是用来为直流电机调速的;

2.输入量rin（t）为电机转速预定值;

3.输出量rout（t）为电机转速实际值；

4.执行器为直流电机；

5.传感器为光电码盘，假设码盘为10线；

6.直流电机采用PWM调速转速用单位转/min表示；

不难看出以下结论：

1.输入量rin（t）为电机转速预定值（转/min）;

2.输出量rout（t）为电机转速实际值（转/min）;

3.偏差量为预定值和实际值之差（转/min）;

那么以下几个问题需要弄消楚：

1.通过PTD环节之后的U（t）是什么值呢？

2.控制执行器（宜流电机）转动转速应该为电压值（也就是FWM占空比）。

3.那么U（t）与叫M之间存在怎样的联系呢？

http:〃blog.21ic.coin/userl/3407/archives/2006/33541.html（见附录1）这

篇文章上给出了一种方法，即，每个电压对应一个转速，电压和转速之间呈现线

性关系。但是我考虑这种方法的前提是把直流电机的特性理解为线性了，而实际

情况下，直流电机的特性绝对不是线性的，或者说在局部上是趋于线性的，这就

是为什么说PID调速有个范围的问题。具体看下

http://articles.e-works.net.cn/component/article90249.htm（见附录2）

这篇文章就可以了解了。所以在正式进行调速设计之前，需要现有开环系统，测

试电机和转速之间的特性曲线（或者查阅电机的资料说明），然后再进行闭环参

数整定。这篇先写到这，下一篇说明连续系统的离散化问题。并根据离散化后的

特点讲述位置型PID和增量型PID的用法和C语言实现过程。

PID控制算法的C语言实现二PID算法的离散化

上一节中，我论述了PID算法的基本形式，并对其控制过程的实现有了一

个简要的说明，通过上一节的总结，基本已经可以明白PID控制的过程。这一节

中先继续上一节内容补充说明一下。

L说明一下反馈控制的原理，通过上一节的框图不难看出，PID控制其实

是对偏差的控制过程；

2.如果偏差为0,则匕例环节不起作用，只有存在偏差时，比例环节才起作

用。

3.积分环节主要是用来消除静差，所谓静差，就是系统稳定后输出值和设

定值之间的差值，积分环节实际上就是偏差累计的过程，把累计的误差加到原有

系统上以抵消系统造成的静差。

4.而微分信号则反应了偏差信号的变化规律，或者说是变化趋势，根据偏

差信号的变化趋势来进行超前调节，从而增加了系统的快速性。

好了，关于PID的基本说明就补充到这里，下面将对PID连续系统离散化,

从而方便在处理器上实现,下面把连续状态的公式再贴一下：

“(X)=kp(err(t)+—Jm㈤况+,叱：】))

Xv«L

假设采样间隔为T,则在第KT时刻：

偏差err(K)=rin(K)-rout(K);

积分环节用加和的形式表示，即err(K)+err(K+l)+...;

微分环节用斜率的形式表示，即[err(K)-err(KT)]/T;

从而形成如下PID离散表示形式：

T

u(k)=Kp(eEk)T+qZeEj)+作(err(k)-erT(k-l)))

则u(K)可表示成为：

u(k)=K(err(k)+KIX^r(j)+Kd(err(k)-err(k-l)))

至十说Kp、Ki、Kd三个参数的具体表达式，我想可以轻松的推出了，这里节省

时间，不再详细表示了。

其实到这里为止，PID的基本离散表示形式已经出来了，目前的这种表述形式属

于位置型PID,另外一种表述方式为增量式PID,由U上述表达式可以轻易得到：

；"/(一1)二勺(。"伙一1)+(2。?(力+凡(。什化一1)一。"(/(―2)))

那么：

加⑶=k^(errof(k)-error(k-1))+&5所灯+屋("广。垠)--1)+error(k-2))

这就是离散化PID的增量式;表示方式，由公式可以看出，增量式的表达结果和最

近三次的偏差有关，这样就大大提高了系统的稳定性。需要注意的是生终的输出

结果应该为

u(K)+增量调节值；

PID的离散化过程基本思路就是这样，卜面是将离散化的公式转换成为C语言，

从而实现微控制器的控制作用。

PID控制算法的C语言实现三位置型PID的C语言实

现

上一节中已经抽象出了位置性PID和增量型PID的数学表达式，这一节，

重点讲解C语言代码的实现过程，算法的C语言实现过程具有一般性，通过PID

算法的C语言实现，可以以此类推，设计其它算法的C语言实现。

第一步：定义P1D变量结构体，代码如下：

struct_pid{

floatSetSpeed;〃定义设定值

floatActualSpeed;〃定义实际值

floaterr;//定义偏差值

floaterr_last;〃定义上一个偏差值

floatKp,Ki,Kd;〃定义比例、积分、微分系数

floatvoltage;〃定义电压值（控制执行器的变量）

floatintegral;〃定义积分值

}pid:

控制算法中所需要用到的参数在一个结构体中统•定义，方便后面的使用。

第二部：初始化变量，代码如下：

voidPID_init0{

printf（*PID_initbegin\n"）;

pid.SetSpeed=O.0;

pid.ActualSpeed=O.0;

pid.err=0.0：

pid.err_last=0.0;

pid.voltage=0.0;

pid.integral=0.0;

pid.Kp=0.2;

pid.Ki=0.015;

pid.Kd=0.2;

printf（，，PID_initend\n〃）；

}"

统一初始化变量，尤其足Kp,Ki,Kd二个参数，调试过程当中，对于要求的控制

效果，可以通过调节这三个量直接进行调节。

第三步：编写控制算法，代码如下:

floatPIDrealize(floatspeed){

pid.SetSpeed=speed;

pid.err=pid.SetSpeed-pid.ActualSpeed;

pid.integral+=pid.err;

pid.voltage=pid.Kp*pid.err+pid.Ki*pid.integral+pid.Kd*(pid.err-pi

d.errlast);

pid.err_last=pid.err;

pid.ActualSpeed=pid.voltage*1.0;

returnpid.ActualSpeed;

)

注意：这里用了最基本的算法实现形式，没有考虑死区问题，没有设定上下限，

只是对公式的一种直接的实现，后面的介绍当中还会逐渐的对此改进。

到此为止，PID的基本实现部分就初步完成了。下面是测试代码：

intmainO{

printf(^Systembegin\n〃)；

PIDJnitO；

intcount=0:

while(count<1000)

(

floatspeed=PID_realize(200.0);

printf(〃*f\n〃,speed);

count++;

}

return0;

}

下面是经过1000次的调节后输出的1000个数据(具体的参数整定过程就不说明

了，网上这种说明非常多)：

83.00000159.88293681.32192999.222S08114.42586c127.335383138.297401

11.55500062.22500182.800304100.482601115.495564128.243715139.06S697

59.55967563.53725484.268909101.726572116.551897129.140691139.830352

28.17540865.52770785.713108102.955049117.595025130.026459140.582499

52.90742167.01105887.143455104.168125118.62511(130.901149141.325237

38.94415268,81061688.553005105.366066119.612331131.764909142.058701

51.89169970.35531889.946960106.549019120.64682€132.617870142.782985

46.14165172.04204091.322078107.717187121.638767133.460162143.498218

53.33905473,59565892.680996108.870756122.618307134.291912144.28509

51.50999875.20762094.022234110.009898123.585602135.113308144.901969

55.90815076.74544195.347186111.13-1811124.540812135.924419145.590726

55.94463178.30152696.655242112.245652125..18407J136.725382146.270813

58.97068079.81213697.947180113.342615126.41554£137.516332146.942486

147.605718169.876198182.680475190.042233194.2748勿196.708363198.107481

148.260674170.252740182.896971190.166702191.346392196.749493198.131129

148.907425170.624605183.110768190.2896331W.417072196.790138198.154493

149.546109170.991799183.321881190.411007ISM.486854196.830267198.177566

150.176791171.354406183.530369190.530867194.555777196.869889198.200349

150.799612171.712487183.736239190.649236194.62382C196.909019198.222843

151.414626172.066080183.939545190.766119ISM.691027196.M7656198.245062

152.021959172.415265184.140301190.881544191.75739(196.985803198.267001

152.621696172.760077184.338555190.995531194.822912197.023493198.288662

153.213951173.100594184.534321191.108087194.88762f197.060701198.310059

153.798781173.436838184.727651191.219243194.951536197.097449198.331178

154.376315173.768895184.918558191.329005195.014632197.133733198.352049

154.946626174.096796185.107080191.437382195.07696E197.169558198.372645

155.509812174.420594185.293243191.544428195.138496197.204910198.392982

156.065958174.740352185.477080191.650111195.199272197.239872198.413066

156.615146175.056096185.658625191.754504195.25927(197.274378198.432911

157.157471175.367915185.837886191.857565195.318547197.308436198.452499

157.693012175.675818186.011930191.959350195.377061197.342089198.471846

158.221871175.979886186.189745192.059857195.43485(197.375309198,伽953

158.74409717C.280I3G18G,3c2382192.159119195.491916197.408125198.309819

159.259826176.576656186.532859192.257135195.548282197.440523198.528439

159.769078176.869444186.701207192.353919195.603915197.472520198,546842

160.271991177.158600186.867437192.449511195.65888f197.504n4198.565003

160.768585177.444121187.031605192.543890195.71314f197.535309198.582945

161.258996177.726087187.193713192.637105195.766734197.566127198.600648

161.743264178.004510187.353802192.729137195.819654197.596516198.618147

162.221494178.279458187.511884192.820032195.871912197.626594198.635415

162.693737178.550967187.667997192.909776195.923517197.656258198,652474

163.160075178.819094187.822151192.998410195.974472197.685546198.669313

163.620593179.083860187.974384193.085920196.024791197.714486198.685955

164.075347179.345315188.124700193.172360196.07447$197.743047198.702378

164.524422179.603504188.273148193.257700196.123555197.771265198.718611

164.967877179.858466188.419728193.341993196.172016197.799113198.731625

165.405795180.110241188.564488193.425214196.219855197.826629198.750448

165.838235180.358866188.707429193.507408196.2671IE197.853799198.766067

166.265257180.604388188.848592193.588568196.313776197.880631198.781497

166.686967180.846849188.987995193.668715196.359851197.907131198.796736

167.103377181.086262189.125644193.747847196.405366197.933284198.811776

167.514610181.322699189.261576193.82600-1196.45029f197.959122198.826628

167.920681181.556172189.395801193.903175196.494672197.984629198.841303

168.321682181.786733189.528364193.979391196.538492198.009823198.855788

168.717670182.014396189.659258191.054643196.581752198.031705198.870087

169.108719182.239222189.788528194.128963196.624494198.059275198.884218

169.494862182.461226189.916170194.202349196.66667E198.083520198.898162

198.911943199.374396199.640316199.793204199.881136199.931653199.960689

198.925538199.382228199.644808199.795787199.882615199.932509199.961191

198.938970199.389943199.649249199.798338199.8840%199.933353199.961665

198.952229199.397586199.653636199.800860199.885527199.934187199.962156

198.965320199.405110199.657959199.803343199.886971199.935002199.962619

198.978257199.412555199.662216199.805802199.888371199.935816199.963098

198.991033199.419891199.666457199.808225199.88978?199.936617199.9635-13

199.003643199.427152199.670635199.810624199.891142199.937420199.964014

199.016092199.434307199.674752199.812986199.8925If199.938195199.964448

199.028390199.441389199.678815199.815326199.89舞式199.938971199.964907

199.040542199.448363199.682833199.817642199.89518(199.939733199.965330

199.052536199.455264199.686798199.819915199.89648E199.940477199.965772

199.064373199.462073199.690715199.822175199.89778m199.1228199.966201

199.076067199.468802199.691583199.824388199.899057199.941961199.966625

199.087617199.475442199.698409199.826587199.900322199.942685199.967046

199.099019199.481995199.702177199.828755199.901562199.5M3392199.967458

199.110280199.488475199.705905199.830902199.902797199.944111199.967868

199.121107199.494857199.709582199.833006199.9040IC199.944804199.968263

199.132381199.501183199.713209199.835097199.905222199.945491199.968664

199.143240199.507104199.71G780199.837155199.90G392199.94G181199.9G9047

199.153940199.513578199.720339199.839194199.90757f199.946854199.969437

199.164511199.519639199.723826199.841210199.90872('199.947518199.969817

199.174957199.525656199.727276199.843191199.90987E199.948165199.970193

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199.231930199.560149199.747111199.854621199.91642?199.951930199.972363

199.244503199.565647199.750260199.856449199.917452199.952532199.972712

199.253928199.571073199.753393199.858238199.9185俄199.953125199.973047

199.263275199.576136199.756474199.860016199.919527199.953714199.973388

199.272468199.581730199.759526199.861757199.92052€199.954290199.973726

199.281571199.586961199.762524199.863486199.921512199.954863199.974049

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199.299421199.597220199.768422199.866879199.923452199.955979199.971699

199.308165199.602260199.771314199.868549199.9244If199.956538199.975014

199.316815199.607218199.774169199.870186199.92534E199.957073199.975326

199.325345199.612132199.776992199.871813199.92627E199.957623199.975645

199.333789199.616974199.779775199.873419199.92719，199.958146199.975939

199.342115199.621764199.782527199.871997199.928105199.958671199.976249

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199.366479199.635757199.790590199.879620199.9307殴199.960203199.977125

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199.977688199.986846199.992214199.995416199.997294199.998416199.999003

199.977969199.987006199.992314199.995466199.99732E199.的8436199.999014

199.978247199.987169199.992412199.995536199.99736E199.998459199.999032

199.978525199.987321199.992503199.995593199.997402199.998488199.999034

199.978782199.987481199.992604199.995653199.997434199.998508199.999055

199.979061199.987633199.992701199.995713199.997474199.998537199.999063

199.979312199.987800199.992792199.995759199.997512199.998556199.999074

199.979576199.987948199.992878199.995811199.997542199.998585199.999092

199.979825199.988094199.992967199.995859199.99758?199.998590199.999094

199.980077199.988237199.993047199.995902199.997614199.998605199.999115

199.980335199.988386199.993136199.995960199.99761C199.998616199.999123

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199.980812199.988675199.993305199.996051199.99768S199.998642199.999152

199.981053199.988815199.993385199.996100199.997711199.998654199.999161

199.981300199.988y65199.993474199.996148199.9977仇199.998665199.999172

199.981522199.989090199.993554199.996191199.99776(199.998676199.999183

199.981755199.989231199.993637199.996249199.997785199.998694199.999201

199.981984199.989359199.993726199.9962881和.99780&199.998702199.999203

199.982210199.989491199.州380G199.99G340199.9978M199.998714199.999224

199.982427199.989629199.993881199.996389199.99785f199.998725199.999232

199.982648199.989757199.993952199.996438199.99788c199.998743199,999243

199.982860199.989889199.994024199.996480199.99790S199.998745199.999261

199.983080199.990012199.994101199.996538199.9979左199.998766199.999263

199.983298199.990133199.994170199.9965781和.99795f199.998774199,999284

199.983501199.990253199.994241199.996629199.997978199.d98785199.999292

199.983704199.990373199.994313199.996678199.998007199.998803199.999304

199.983914199.990493199.994391199.9967121的.998027199.998805199.999321

199.981114199.990614199.994459199.996746199.998042199.998826199.999323

199.984309199.990734199.994531199.996787199.99807J199.998834199.999Ml

199.984500199.990854199.994602199.9968241的.998O9E199.998845199.999352

199.984698199.990960199.994680199.996855199.998127199.&98863199.999364

199.984887199.991072199.994748199.996896199.998147199.998871199.999381

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199.985803199.991616199.995049199.997076199.998267199.998931199.999432

199.985984199.991718199.995109199.997113199.99829f199.998943199.999453

199.986170199.991837199.995175199.997145199.998316199.&98954199.999461

199.986327199.991922199.995226199.997185199.99833S199.998972199.999473

199.986508199.992025199.995295199.997216199.998366199.998974

PID控制算法的C语言实现四增量型PID的C语言实

现

上一节中介绍了最简单的位置型P1D的实现手段，这一节主要讲解增量式

PID的实现方法，位置型和增量型PID的数学公式请参见我的系列文《PID控制

算法的C语言实现二》中的讲解。实现过程仍然是分为定义变量、初始化变量、

实现控制算法函数、算法测试四个部分，详细分类请参加《P1D控制算法的C语

言实现三》中的讲解,这里直接给出代码了。

#include<stdio.h>

#include<stdlib.h>

struct_pid{

floatSetSpeed;〃定义设定值

floatActualSpeed;〃定义实际值

floaterr;〃定义偏差值

floaterrnext;〃定义上一个偏差值

floaterrlast;〃定义最上前的偏差值

floatKp,Ki,Kd;//定义比例、积分、微分系数

}pid;

voidPID_init(){

pid.SetSpeed=O.0;

pid.ActualSpeed=O.0;

pid.err=0.0;

pid.err_last=0.0;

pid.errnext=0.0;

pid.Kp=0.2;

pid.Ki=0.015;

pid.Kd=0.2;

)

floatPTDrealize(floatspeed){

pid.SetSpeed二speed;

pid.err=pid.SetSpeed-pid.ActUcilSpeed;

float

incrementSpeed=pid.Kp*(pid.err-pid.errnext)+pid.Ki*pid.err+pid.Kd*(p

id.err-2*pid.errnext+pid.errlast);

pid.ActualSpeed+=incrementSpecd;

pid.errlast=pid.errnext;

pid.errnext=pid.err;

returnpid.ActualSpced;

)

intmain(){

PTD_init();

intcount=0;

while(count<1000)

(