Simulink建模:PID控制模型

本文研究PID控制的Simulink模型实现及其代码生成。

文章目录

  • 1 PID控制
  • 2 Simulink建模
    • 2.1 对公式的理解
    • 2.2 建模过程
    • 2.3 模型配置
  • 3 模型更新及代码生成
    • 3.1 模型更新
    • 3.2 代码生成
  • 4 总结

1 PID控制

PID控制是一个非常经典的控制方法,离散化的位置式PID控制的公式如下:
在这里插入图片描述
其中,e(k)为k时刻的偏差值,Kp,Ki,Kd分别为比例、积分、微分系数。关于PID控制的理解和推导,在网上有很多资料可供查阅。本文重点研究通过Simulink实现位置式PID控制模型。

2 Simulink建模

2.1 对公式的理解

为了较好的进行建模,博主会结合自己做汽车电控开发的经验对公式进行理解,这些理解会指导后面的建模。

  • 输入值、输出值和参数值都应该是浮点数,建模时统一定为single类型;
  • 比例项需要用Kp乘以e(k),积分项需要累加零时刻到当前时刻的所有e(k)再乘以Ki,微分项需要用当前e(k)减去上一个周期的e(k-1)再乘以Kd;
  • 比例、积分、微分项相加之后,要对大小进行限值,以防出现不合理的输出数值;
  • 比例、积分、微分的系数和上下限应该是一个可标定的数,因此在Simulink中应该做成Parameter参数。

2.2 建模过程

1)首先在Simulink中建立一个子系统,将其命名为PIDControl,并定义好输入输出名称;
Simulink建模:PID控制模型_第1张图片
2)比例项的模型只要把输入的Err和比例系数相乘即可;
Simulink建模:PID控制模型_第2张图片
3)积分项除了做乘法,还需要把历史的每个Err的数值都累加起来,这里可以用一个Unit Delay模块;
Simulink建模:PID控制模型_第3张图片
4)微分项部分需要求两次Err之差,再和Kd相乘;
Simulink建模:PID控制模型_第4张图片
5)最后,在三项之和的后面加上Saturation模块,根据在其中加上上下限的标定参数名;
Simulink建模:PID控制模型_第5张图片
Simulink建模:PID控制模型_第6张图片
至此,模型里面的模块就都已经搭建完成。

2.3 模型配置

模块和信号线都搭建好了以后,需要对他们进行一些必要的配置。

1)将Inport,Outport和每个运算模块的Output DataType都配置成single,这样保证了整个数据流都是浮点型的;
Simulink建模:PID控制模型_第7张图片
2)在Matlab工作空间中创建模型中所用参数的属性,因为配置的太多,所以这里博主直接用一个Matlab脚本创建;

%% 生成PID模块所需要的参数
%% 清空工作空间
clear;
clc;
%% Kp参数
Kp = Simulink.Parameter;
Kp.Value = 0.2;
Kp.DataType = 'single';
Kp.Description = 'PID控制模块的Kp参数;';
Kp.CoderInfo.StorageClass = 'ExportedGlobal';
%% Ki参数
Ki = Simulink.Parameter;
Ki.Value = 0.02;
Ki.DataType = 'single';
Ki.Description = 'PID控制模块的Ki参数;';
Ki.CoderInfo.StorageClass = 'ExportedGlobal';
%% Kd参数
Kd = Simulink.Parameter;
Kd.Value = 0.02;
Kd.DataType = 'single';
Kd.Description = 'PID控制模块的Kd参数;';
Kd.CoderInfo.StorageClass = 'ExportedGlobal';
%% Up_Lim上限参数
Up_Lim = Simulink.Parameter;
Up_Lim.Value = 1000;
Up_Lim.DataType = 'single';
Up_Lim.Description = 'PID控制模块的输出上限参数;';
Up_Lim.CoderInfo.StorageClass = 'ExportedGlobal';
%% Low_Lim下限参数
Low_Lim = Simulink.Parameter;
Low_Lim.Value = 200;
Low_Lim.DataType = 'single';
Low_Lim.Description = 'PID控制模块的输出下限参数;';
Low_Lim.CoderInfo.StorageClass = 'ExportedGlobal';
%% End

运行脚本后,会在工作空间里生成对应的Parameter参数。其中除了数值和描述信息以外,数据类型和Storage Class都配置成了相同的。
Simulink建模:PID控制模型_第8张图片
注:这里的数值都是博主随便定的,只是为了演示这个过程。参数的定义需要根据实际开发中的需求和场景来定义,甚至还需要在试车测试的时候不断标定和调试后确认参数。

3)将积分项和微分项中用到的UnitDelay模块分别配置一个名字,并定义代码生成的StorageClass;将积分项的名字定义为Err_Sum,代表Error的累加,将微分项的名字定义为Err_Last,代表上一次的Error值;
Simulink建模:PID控制模型_第9张图片
Simulink建模:PID控制模型_第10张图片
注:这里的定义仅仅是为了代码生成的可读性更强,不会影响到Unit Delay的模型功能和代码功能,所以也可以不做这一步名称的定义。另外,无论是否定义名称,这里的Unit Delay模块都会消耗一个全局变量的RAM资源。

3 模型更新及代码生成

Simulink模型建立好后,可以分两步走。首先是Ctrl + D看看模型有没有编译问题,再Ctrl + B看看有没有生成代码问题。

3.1 模型更新

1)在子系统外面加上Inport和Outport模块,使之成为完整的模型;
Simulink建模:PID控制模型_第11张图片
2)Ctrl + D更新模型,并显示一下数据类型,可以看到整个数据流的类型都是single;
Simulink建模:PID控制模型_第12张图片

3.2 代码生成

1)在Simulink中配置一下代码生成,具体方法可参照博主以前的博客《Simulink代码生成: Embedded Coder配置》。

2)以上配置好后,可以Ctrl + B生成代码;
Simulink建模:PID控制模型_第13张图片
Simulink建模:PID控制模型_第14张图片
在Step函数中,首先会通过Input和Ki计算Err_Sum。然后通过PID公式计算输出数值,将输出数值限值在上下限之内,最后给Err_Last赋值本次的Err,以便下次计算微分项的时候用到。

4 总结

本文研究了位置式PID控制的建模和代码生成,增量式PID控制也可以按照类似的思路来做。在建模的过程中也可以加入一些其他的功能,例如再添加信号使能或者复位PID功能等。

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