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PID (Proportional Integral Derivative) の I は、直前のいくつかのエラーの合計であり、そのゲインによってのみ加重されます。

error(-1) を使用して前のエラーを意味し、error(-2) をその前のエラーを意味します。「I」は次のように記述できます。

I = (error(-1) + error(-2) + error(-3) + error(-4) など...) * I_gain

PID が設計されたとき、なぜ「私」は重要性が過去に傾くように設計されたのではなく、たとえば、次のようになります。

I = (エラー(-1) + (エラー(-2) * 0.9) + (エラー(-3) * 0.81) + (エラー(-4) * 0.729) + など...) * I_gain

編集：言い換え

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積分項は、過去のすべてのエラーの合計です。各タイムステップで「インテグレータ」にエラーを追加するだけです。これを制限する必要がある場合は、範囲外になると最小値または最大値にクランプします。次に、この累積値を出力にコピーし、比例項と微分項を追加して、必要に応じて出力を再度クランプします。

微分項は、現在と以前のエラーの差（エラーの変化率）です。もちろん、Pは誤差に比例します。

err=参照-new_measurement
I + =kI*エラー
導関数=err-old_err
出力=I-kD*導関数+kP*エラー
old_err = err

そして、あなたはそれを持っています。もちろん制限は省略されています。

コントローラが基準値に達すると、エラーはゼロになり、積分器は変化を停止します。ノイズは自然に少し跳ね返りますが、目的を達成するために必要な定常状態の値に留まりますが、P項とD項は、過渡現象を低減するためのほとんどの作業を行います。

定常状態では、I項が出力を提供する唯一のものであることに注意してください。コントロールがリファレンスに到達し、これにゼロ以外の出力が必要な場合、エラーはゼロになるため、積分器によってのみ提供されます。I項が加重誤差を使用した場合、それはゼロに減衰し始め、必要に応じて出力を維持しません。

于 2011-03-21T00:49:04.187 に答える