比例积分微分中的I.

Question

I in PID（比例积分微分）是前几个误差的总和，仅由它的增益加权。

使用错误（-1）表示先前的错误，错误（-2）表示之前的错误等...'我'可以描述为：

I =（错误（-1）+错误（-2）+错误（-3）+错误（-4）等...）* I_gain

为什么在设计PID时'我'并没有设计为过去的重要性，例如：

I =（错误（-1）+（错误（-2）* 0.9）+（错误（-3）* 0.81）+（错误（-4）* 0.729）+等...）* I_gain < / p>

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Answer 1

积分项是所有过去错误的总和。您只需在每个时间步骤将错误添加到“积分器”。如果需要限制，如果超出范围，则将其钳制到最小值或最大值。然后将此累计值复制到输出中，并添加比例和微分项，并在必要时再次钳制输出。

微分项是当前错误和先前错误（错误的变化率）之间的差异。 P当然与误差成正比。

err = reference - new_measurement
I += kI * err
Derivative = err - old_err
output = I - kD * Derivative + kP * err
old_err = err

你有它。当然没有限制。

一旦控制器达到参考值，误差将变为零，积分器将停止变化。噪声自然会使它反弹一点，但它会保持在满足你的目标所需的稳态值，而P和D项完成大部分工作以减少瞬态。

请注意，在稳态条件下，I term是提供任何输出的唯一东西。如果控制器已达到参考值并且这需要非零输出，则它仅由积分器提供，因为误差将为零。如果I术语使用加权误差，它将开始衰减回零并且不能根据需要维持输出。