过程输出的确达到了设定值，但不足以满足我的要求。没有稳态误差（也称为下垂），搜索范围以设定点为中心，对于我的要求来说太宽了。同样，不稳定性不是振荡，而是更多的随机漂移，在PID尝试对其进行校正之前，该漂移需要足够大。
Kp较低时，输出需要与
我无法找到合理的折衷方法。
我无法找到合理的折衷方法。
我正在考虑将多维数据集函数（或类似函数）应用于错误，然后再将其提供给PID：这样，小错误应该足够显着，以便PID可以尝试纠正它们，而大错误则可以减少并且可能不会触发振荡。我想以前一定有人经历过：这是一个好的解决方案吗？有没有更好的选择？
据我所知，这不是稳态错误（下垂）或振荡问题：请不要建议使用Ki或Kd
EDIT：我已经弄清了问题的描述，并建议使用cuberoot而不是对数，这确实是个坏主意。
，谢谢，
Marc。
#1 楼
自从发布问题以来，我试图对3个PID参数进行很多调整，但从未达到任何可接受的结果。我没有尝试按照问题中的建议来修改误差曲线，但是我找到了一种替代方法，该方法效果很好。可能还有其他好的解决方法。我按如下方式使用PID：
过程设定值：角度
过程输出：电动机速度之间的差（在电动机混合方程中使用）
尽管从理论上讲这可能很好，但我找不到Kp，Ki和Kd的合适值来获得令人满意的结果。我将程序更改为使用2个级联PID，如下所示：
外部PID：
过程设定值：角度
过程输出：角速度
内部PID：
过程设定值：角速度
过程输出：电动机速度之间的差（用于电动机混合方程式）
我首先对内部PID进行了调整，以便在目标角速度为零时不会产生振荡，而是对角度变化有轻微的抵抗力。然后，我对外部PID进行了调整，以使其不产生振荡，而以与杆输入相匹配的合理响应的姿态进行调整。即使进行了非常基本的调整，结果还是可以接受的。
再次感谢所有参与者，您的意见鼓励我学习有关PID的更多信息，并避免了一些错误。
评论
$ \ begingroup $
当您说“电动机速度”时，是指要发送给给定电动机的ESC的信号值吗？
$ \ endgroup $
–杰克逊克
16年8月8日在15:25
$ \ begingroup $
我的意思是我发送给某些ESC的PWM信号之间的差异。例如，在+配置上，横滚的PID取决于左和右ESC之间的PWM差。希望这接近匹配的电动机速度之间的差异。
$ \ endgroup $
– marcv81
16年8月11日，下午5:05
#2 楼
听起来问题出在电机上。电机很好，但是它们有一个阈值，可防止您将它们的速度精确设置为所需的值。这是一个问题，因为您试图将PID直接映射到其输出，该输出具有最小值。您需要更改电动机控制代码，以便在所需推力低于电动机阈值的情况下，对电动机进行脉冲调节，以使其在一段时间内的平均值成为您所需的推力。有多种方法可以完成此操作，具体取决于控制循环的工作方式。
评论
$ \ begingroup $
鉴于我找到了不需要此方法的解决方案，因此这不是问题的根源。但是，这是一个非常有趣且相关的评论。当我有代表时我会投票:)
$ \ endgroup $
– marcv81
2014年4月23日在22:12
#3 楼
我不确定为什么您会说“请不要建议使用Ki或Kd”，并且无论如何都会建议它们。从原始帖子的评论中，我了解到，您解决的问题并不在于设定点附近，而是
如果是这种情况，那么您需要添加Kd来抑制振荡。
如果您的问题实际上是您稳定在设定点附近那么您需要添加Ki来补偿该误差。
这就是为什么PID调节器中存在所有三个项而不仅仅是一个的原因。仅使用比例项会产生这种行为。引入非线性以致您通常不应该这样做。
注意事项
评论
$ \ begingroup $
感谢@DamjanDakic。 PID不会在设定值附近稳定，也不会在设定值附近振荡。它在设定值附近的范围内随机搜寻，该范围对于我的要求而言太大。即使我在技术上没有振荡问题，也请问是否可以使用Kd缩小寻迹范围？
$ \ endgroup $
– marcv81
14-4-22在16:27
$ \ begingroup $
是的，即使不是正弦波振荡，添加Kd也会抑制您的运动。如果该运动的中心是您的设定点，那么一切都会很好，如果它落在某个其他点，则添加Ki将使该点向设定点偏移。
$ \ endgroup $
–Damjan Dakic
2014年4月22日在19:14
#4 楼
无论如何我都会提出建议。添加一个积分器。您所描述的是关于仅比例控制器将如何工作的教科书描述。如果输出稳定，则永远不会达到设定值。来自Wikipedia：
由于需要非零误差来驱动它，因此比例
控制器通常在稳态误差下工作，称为
下垂。下垂与过程增益成正比，而与比例增益成反比。可以通过在设定值或输出上添加一个补偿偏置项来缓解下垂，或者通过添加一个积分项来动态地修正下垂。
偏置通常是静态的根据某个已知数量将值添加到输出中。如果下垂是一个已知的稳定常数，则可以执行此操作。但是我个人的感觉是，通常这是需要不断调整的技巧。
您正在尝试使用错误的对数来实现动态偏差。不要搞乱控制器的输入。这只会使您头痛不已。如果使用积分器，您将获得更好的结果。
替代方法是使用超前滞后滤波器：
超前补偿器可以提高稳定性。或
系统的响应速度；滞后补偿器可以减少（但不能消除）稳态误差。
但是，如果您使用积分器。
评论
$ \ begingroup $
感谢您的回答。不好意思的解释，很抱歉，但是我显然没有任何稳态错误（又称下垂）。我所得到的是一个不稳定的输出（虽然没有振荡），但以设定点为中心的范围内。我不相信我能解决这个问题。
$ \ endgroup $
– marcv81
14年4月22日在16:24
$ \ begingroup $
@ marcv81从更新的描述中，现在听起来根本就无法控制。控制器不应“搜寻”。您能否包括一些代码/伪代码？如果输入和输出的图可用，那么这些也将有所帮助。
$ \ endgroup $
–embedded.kyle
14年4月22日在16:57
评论
预计在PID中，您将不会总是仅使用P达到设定值。这就是积分器的作用。不清楚您说“控制启动”是什么意思，但是显然，当您接近设定点时，错误信号会下降，P的影响会减小。如果将P设置得太大，系统将变得不稳定。这就是PID回路的行为。 ps。不要使用错误的对数。使用积分器。感谢@GuySirton，但我不认为Ki是问题所在：我的糟糕，我应该在问题中解释得更好。据我了解的PID，当过程输出稳定在一个稍微高于或低于设定值的值时，Ki很有用。在这里，过程输出始终保持在以设定值为中心的范围内，但是上下的波动对于我的要求而言太大。
仅供参考，出于几个原因，使用错误日志是一个坏主意。首先，仅对正数定义对数；您将如何处理负错误？其次，对于非常小的正数，对数非常负。在理想情况下，错误= 0，对数变为负无穷大。正如达姆金（Damjen）在他的回答中指出的那样，减少振动会增加Kd。一般来说，Kp可以减小误差，Kd可以提高稳定性并减少振荡，而Ki可以减小稳态误差，同时又可以降低稳定性。
非常感谢您的评论@ ryan0270。我赞成您的评论，但我认为我在这里的代表太低了。显然，我应该回到学校学习，这是解决我的问题的完全不合适的功能。我的意思是更类似于cuberoot的函数，该函数针对正错误和负错误进行定义，并且可以减少较高的错误，同时保留较小的错误。
@ marcv81也不要使用多维数据集根。它必须是线性的。如果问题在于小P（即稳定）会导致信号太小而无法产生效果，那么答案仍然是增加一个积分器。如果您有一个物理系统，那么您也会遇到稳态错误（即使您认为没有），因此也需要一个积分器。也说积分器仅用于稳态误差是简单/错误的。