#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
// 定义PID结构体
typedef struct
{
float SetSpeed;
float ActualSpeed;
float err;
float integral;
float vo_out; //控制器输出
float err_last;
float Kp;
float Ki;
float Kd;
float limit_min; // 输出限制最小值
float limit_max; // 输出限制最大值
float windup_guard; // 积分饱和保护值
float derivative_filter; // 微分项的滤波系数
float err_pre_last;
} PID;
// 函数声明
void PID_init(PID *pid);
float PID_realize(PID *pid, float Setparameter);
// 函数定义
/*
void PID_init(PID *pid,float Kp, float Ki, float Kd,
float vo_out_limit_min, float vo_out_limit_max)
*/
void PID_init(PID *pid)
{
// 初始化PID参数
pid->Kp = 0.1;
pid->Ki = 0.1;
pid->Kd = 0.1;
pid->SetSpeed = 0.0;
pid->ActualSpeed = 0.0;
pid->vo_out = 0.0;
pid->integral = 0.0;
pid->err = 0.0;
pid->err_last = 0.0;
pid->limit_min = -100;//积分保护最小设置
pid->limit_max = 600;//积分保护最大设置
pid->windup_guard = (pid->limit_max - pid->limit_min) * 0.1; // 设置积分饱和保护值
pid->err_pre_last = 0.0;
//微分项的滤波器系数设置
pid->derivative_filter = 0.05f;
}
// 积分饱和处理：
//积分环节处理：
//积分分离、积分限制、反计算饱和
void PID_IntegralWindup(PID *pid)
{
//将两个参数在结构体中提前定义好：
//积分限制，反计算饱和
double vo_out_limit_min; // 输出限制最小值
double vo_out_limit_max; // 输出限制最大值
if (pid->vo_out >= pid->limit_max) //当输出达到积分保护最大值时
{
if (pid->err > 0)
{
pid->integral += pid->err;//积分误差累计正偏差
}
}
else if (pid->vo_out <= pid->limit_min)//当输出小于积分保护最小值时
{
if (pid->err < 0)
{
pid->integral += pid->err;//积分误差累计正偏差
}
}
else //此时输出值在设置的最大和最小值区间内
{
pid->integral += pid->err;//正常计算积分误差
}
}
float PID_realize(PID *pid, float Setparameter)
{
int index;//标志位，在index = 1时执行积分的稳态误差积累
pid->SetSpeed = Setparameter;
pid->err = pid->SetSpeed - pid->ActualSpeed;
PID_IntegralWindup(pid); //反计算抗饱和处理
//积分分离，设置误差阈值
//当误差较大时，放弃积分项的运算，当误差较小，计算积分误差积累
//设置积分阈值需根据实际情况调整，
//当阈值过大时对达不到阈值的数值进行计算的过程中，
//就会出现小数点后一位的精度不准问题。
if(abs(pid->err) > 100)
{
index = 0;
//当误差的绝对值大于所设置的阈值时，标志位置零，但积分项仍然会进行误差累计
}
else
{
index = 1;
pid->integral = pid->integral + pid->err ; // 积分误差积累
//不需要在此时进行积分误差积累的抵消效果？
}
// 不完全微分：
//测微分变化趋势，减小对噪声高频信号噪声的放大程度：
float derivative = (pid->err - pid->err_last) - (pid->err_last - pid->err_pre_last);
float filtered_derivative = pid->derivative_filter * derivative +
(1 - pid->derivative_filter) *
(pid->err - 2 * pid->err_last + pid->err_pre_last);
//pid->integral = pid->integral + pid->err; // 积分误差积累
//PID输出计算
// pid->vo_out = pid->Kp * pid->err + pid->Ki * pid->integral +
// pid->Kd * (pid->err - pid->err_last);
pid->vo_out = pid->Kp * pid->err + pid->Ki * pid->integral +
pid->Kd * filtered_derivative;
//积分饱和处理：计算PID控制器的输出
if (pid->vo_out > pid->limit_max)
{
pid->vo_out = pid->limit_max; // 限制输出最大值
}
else if (pid->vo_out < pid->limit_min)
{
pid->vo_out = pid->limit_min; // 限制输出最小值
}
pid->err_last = pid->err; // 本次误差更新
pid->err_pre_last = pid->err_last; // 上一次的误差更新
//float浮点数--数据类型
pid->ActualSpeed = pid->vo_out * 2.0; // 将输出值赋给实际值，此前是1.0，现在设置为2.0做补偿；
return pid->ActualSpeed;
}
int main()
{
PID myPID; // 创建PID控制器实例
// 初始化PID参数
PID_init(&myPID);
float Setparameter;//传感器获取的参数值（温、湿、气压？）
printf("Enter the set parameter: ");
scanf("%f", &Setparameter); // 读取用户输入的目标参数
int count= 0 ;
while(count<1000)
{
myPID.ActualSpeed = PID_realize(&myPID, Setparameter); // 调用PID控制函数
if(count >= 1)//只显示了最后200次的计算结果
{
printf("count is: %d, actual_speed is: %f\n", count, myPID.ActualSpeed);
}
count++;
}
return 0;
}
在上述代码中，相比之前的PID运算过程，本次在程序中添加并实现了PID算法的不完全微分过程，通过计算本次、上次以及上上次的误差，计算三者之间的差值来计算微分系数，并自行设置了滤波器系数来消除高频噪声所带来的误差，计算结果相比之前有所提升。通过修改设置的误差阈值和滤波器系数，可以一定程度上提高PID计算结果的精度。
运行结果如下（参数分别设为了1102.39和30.9）：
