Matlab使用simulink设置PID记录

最近正好做我旁边的兄弟一直在做simulink仿真飞行器的设计，我一时兴起，就也想来试试看看会有什么效果，于是决定来上手摸一摸看看咋样，使用之后感觉simulink的功能还是很强大的，可以作为一个不错的学习了解的工具。

下面就来记录下我的整个过程，同时本文多有参考，非常感谢各位大佬提供的参考！

1、使用simulink搭建PID框架

1、使用官方PID框架

这里我使用的平台为MATLAB2017b，个人觉得只要版本高于或者等于这个就可以了。

首先还是我们启动下simulink

这里新建一个空的模版工程，这里我看我隔壁同学是全中文版的，属实要舒服不少，我这里碰到不知道的还要翻译，有点难受

刚进来我们可以先就是设置下我们的仿真环境，点击设置就可以看到了

修改为指定补步长并且离散，这里的时间步长我们可以适当设置，比如我这里设置为1ms，他这里单位都是秒，一般我们做一下控制的时候也都是ms级别的，考虑到我们电脑性能这么优秀，所以完全设置为1ms就OK了

下面就是托块了，也是非常方便的，就是在库里面掉一些东西来用，当然我们这里就不需要调用了，直接双击就可以了

当然想要看的更详细还是调出来看看到底是什么情况的好

所以我们这里要调用PID，也只需要直接输入即可

这样我们就可以凑齐我们这个函数需要的所有部分了，如下所示，从左到右分别是：输入，加法，PID计算，传递函数，最后是显示器。

这里我想大部分的应该都了解，唯独差异就在传递函数上面，那么什么是传递函数呢，这个样子的传递函数又是什么意思呢，我查看了matlab的官方文档，（网址：https://ww2.mathworks.cn/help/simulink/slref/transferfcn.html）解释如下：

可以看出这个函数还是比较复杂的，咱也不管那么多了，这里只是使用，他这里是给线性系统使用的，因此我们这里使用这个问题应该不大，然后就是这个函数的修改，我们可以双击查看这个函数，可以看到他将系数用数组的形式表示了出来，我们也只需要修改这个数组即可改变这个传递函数了

比如我将其修改为如下形式

这样我们就知道如何修改这些参数了，下面我为了比较方便将这个系统改为复制为三项

但是这样还不够，因为控制系统都是有延迟的，所以为了逼近真实的控制系统我们在这里也加入延时的模块，如下所示：

这里我设置延时时间为1ms

同时为了看到纯P调节的效果，我们这里在设置下不同的PID参数，这里三个参数分别设置为5,20，以及80,

点击运行我们可以看到结果如下所示：可以看到红线表示的，就是第三个PID已经出现了超调的现象，同时也是最快的一个接近目标的，但是他仍存在误差

为了能更好的看到净差，我们这里加一个单一的信号看看

再次运行可以看到结果如下，可以看到，即使是KP给了一个很大的值之后仍是存在这一个很小的净差

因此我们下面就可以来修改净差，将PID参数添加I的参数，这里我设置I为5，KP=20，效果如下，可以看到净差消除（绿线）

然后我们将I进一步增大，就可以看大I造成的系统震荡了

当然D具有超纤预测的功能，可以减小这个震荡，这里我就不一一截图了，感兴趣的可以自己尝试。

2、从PID的原理搭建

我们都知道PID是由比例，积分，微分三个环节构成的，因此根据这个理论环节就可以搭建起来PID，包括我们平时在控制电机的时候也可以就是用这样方法来配置PID（就是代码离散化PID的参数）

这里搭建如下所示：

运用这一套我们也可以和上面一样来测试效果，基本上式一样的，这里就懒得截图了。

3、调节分析

这里还是记录下PID的调试经验以及经验上的总结吧，PID控制器的框图如下所示：

三个环节的作用分别为：

• 比例环节的作用

1、对偏差量e(t)瞬间作出反应，只与当前的偏差有关，产生相应的控制量u(t)。

2、控制作用的强弱取决于比例系数Kp ，Kp越大，作用越强，过程越快，静态偏差也就越小，但是Kp越大，也越容易产生振荡，增加系统的超调量，系统的稳定性会变差。

• 积分环节的作用

1、只要偏差e(t)存在，积分作用就会就不断的增加（条件是控制器没有饱和），偏差e(t)就不断减小，当偏差e(t)=0时，积分控制作用才会停止。

2、积分控制会降低系统的响应速度，积分作用太强会增加系统的超调量，系统的稳定性会变差。

• 微分环节的作用

1、微分环节可以根据偏差e(t)的变化趋势（变化速度）预先给出纠正作用，能在偏差变大之前进行修正。

2、有助于减小超调量，克服振荡，使系统趋于稳定，它加快了系统的跟踪速度，减少调节时间。

3、微分作用对输入信号的噪声很敏感，对那些噪声较大的系统一般不用微分，或在微分之前先对输入信号进行滤波

上面是教科书的理解，但实际情况下我看来，积分是会加速相应的，这里加速响应是更快的接近目标，因为单纯靠增大P去让系统更快的接近目标效果不明显，但是I具有明显的效果，但是I稍微偏大就容易造成超调，导致系统反复震荡，所以其实I是个很复杂的参数！

2、simulink联合cubumx生成代码

1、单级PID生成测试

这里我们首先要安装一个包，我这里用的包名称为：STM32MatTarget 4.4.2 setup.zip，这里我看ST官网也提到了这个包，需要的可以自行百度搜索下载；

下载完之后点击EXE安装即可，他会自动匹配到我们电脑安装matlab的位置，安装到那个路径下面的

下一步我们就可以导入包进行测试了，输入如下命令，然后选择添加并包含子文件夹

将我们的包的位置导入即可，我这里的路径如下，仅供参考

下面我们就可以打开cubemx创建一个空的工程了，什么都不需要配置(当然也可以什么都配置)，这个不影响，之后在生成即可，这里我选的编译器是KEIL的编译器

下面就还是输入simulink了，首先还是参数配置

这里我们再生成代码这里要做一下选择，选择成stm32的

选择cubemx的路径，会自动匹配电脑上的cubemx路径位置

这里我们输入stm32，就可以看到stm32的配置了

之后双击就可以选择我们刚才选择的IOC文件了

这样我们就可以看到我们配置的芯片型号如下，还是比较正常的

之后我们就可以按照上面的方法来配置PID控制器了，搭建的框图如下所示：

这里我们跟之前的PID的框图不一样，我们稍微做下修改

之后我们就可以按下CTRL+B进行构建了，构建完成之后我们再次双击我们的STM32的图标，在里面打开IOC，我们在ioc再次生成一次代码即可

点击生成：

这样我们打开Keil就可以看到我们多出了文件夹

打开就可以看到我们的PID函数了

打开.h文件可以看到我们定义的参数结构体

我们也可以编译下，这里我编译也是OK的。

2、串级PID生成测试

那么下面我们就来尝试下搭建一个串级PID，就以角度和速度这个比较常见的电机模型来说吧。

这里我搭建的模型如下

可以看到角度环输出作为了速度环的输入，同时反馈量有真实速度和真实角度两个变量，最终输出定义为PWM，我们再次生成代码，这样就把我们刚才搭建的模型整理出来了。

3、对于串级PID的理解