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控制理论 Control theory
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2020年8月23日 (日) 17:26的版本
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2020年8月23日 (日) 17:26
→PID 反馈控制
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:<math>u(t) = K_P e(t) + K_I \int e(\tau)\text{d}\tau + K_D \frac{\text{d}e(t)}{\text{d}t}.</math>
:<math>u(t) = K_P e(t) + K_I \int e(\tau)\text{d}\tau + K_D \frac{\text{d}e(t)}{\text{d}t}.</math>
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我们期望得到的闭环动力过程是通过调整三个参数 <math>K_P</math>、 <math>K_D</math>和 <math>K_I</math>
得到的。通常我们用迭代式的“调参”法,而不需要依赖具体的受控对象模型知识。稳定性往往可以通过只使用比例项来保证。积分项允许抑制阶跃扰动(在过程控制中通常是一个冲激项)。导数项用于提供响应的阻尼或整型。PID控制器是最成熟的一类控制系统;然而,它们并不适用于一些更复杂的情形,特别是需要考虑
MIMO 系统时。
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我们期望得到的闭环动力过程是通过调整三个参数 <math>K_P</math>、 <math>K_D</math>和 <math>K_I</math>
得到的。通常我们用迭代式的“调参”法,而不需要依赖具体的受控对象模型知识。稳定性往往可以通过只使用比例项来保证。积分项允许抑制阶跃扰动(在过程控制中通常是一个<font color="#32CD32">显著的规范</font>)。导数项用于提供响应的阻尼或整型。PID控制器是最成熟的一类控制系统;然而,它们并不适用于一些更复杂的情形,特别是需要考虑
MIMO 系统时。
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--[[用户:Leona Xiang|Leona Xiang]]([[用户讨论:Leona Xiang|讨论]]) 2020年8月23日 (日) 17:25 (CST) 原文为"striking specification",含义并不甚明确
应用拉普拉斯变换得到变换后的 PID 控制器方程
应用拉普拉斯变换得到变换后的 PID 控制器方程
Leona Xiang
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