PID算法终于弄明白了，没有公式那么吓人
看起来pid高大尚，先被别人唬住，后被公式唬住，由于大多数人高数一点都不会或者遗忘，所以再一看公式，简直吓死。
直接从网上找了pid相关公式截图如下。
了解了很浅的原理后，结果公式看不懂，不懂含义，所以最终没有透彻。我这里先对公式进行剖析，公式理解明白了，结合网上的一些pid讲述的例子，就明白了。
先对pid这三个系数的含义进行简单扫盲。同时也防止自己遗忘。p是比例系数，i是积分系数、d是微分系数。
下面对pid这三个系数进行详细说明:演示pid三个参数的控制作用。
比例系数p
比例系数p是干什么用，其实如果现在你是初中生的话，你一下子就懂了，比例系数就是用在穿过（0,0）这个坐标点直线的放大倍数k，k越大，直线的斜率越大，所以是用在y = k * x中的，其中的k就是比例系数p，大家都简称为kp，所以就变成了y = kp * x。
x就是当前值currentvalue和目标值totalvalue的差值，简称误差err，则err = currentvalue - totalvalue。y就是执行器对应的输出值u，所以执行器对应的输出值u = kp * ( currentvalue - totalvalue ) 。
所以，如果说是使用比例进行调节。
则当前第1次调节时执行器对应的输出值为：
u1 = kp * ( curentvalue1 - totalvalue1 )
第2次调节时执行器对应的输出值为：
u2 = kp * ( currentvalue2 - totalvalue2 )
这就是比例系数p的应用，也就是大家说的比例调节。比例调节就是根据当前的值与目标值的差值，乘以了一个kp的系数，来得到一个输出值，这输出值直接影响了下次当前值的变化。如果只有比例调节的话，系统会震荡的比较厉害。比如你的汽车现在运行的速度是60km/h，现在你想通过你的执行器去控制这个汽车达到恒定的50km/h，如果你只用kp进行比例调节话。u = kp * ( 60 - 50 )，假设kp取值为1，此时得到u执行器的输出值是10，结果当你执行器输出后，发现汽车一下变成了35km/h，此时u2 = kp * （35 - 50）,此时得到u执行器的输出值是-15，结果当你执行器输出后，发现汽车变成了55km/h，由于惯性和不可预知的误差因素，你的汽车始终无法达到恒定的50km/h。始终在晃动，相信如果你在车上，你一定吐的很厉害。所以光有比例系数进行调节，在有些场合是没有办法将系统调稳定的。所以可以为了减缓震荡的厉害，则会结合使用比例p和微分d。
微分系数d
微分，实际上是对误差进行微分。加入误差1是err(1)。误差2是err(2)。则误差err的微分是 (err2 - err1)。乘上微分系数d，大家叫做kd，则当执行器第1次调节后有了第1次的误差，第2次调节后有了第2次的误差，则结合p系数。就有了pd结合，根据每次调节时，误差的值的经验推算，你就能选取出d的系数。假如误差是越来越小的，那么微分后肯定是一个负值。负值在乘以了一个d系数 加上了比例调节的值后肯定值要比单纯使用比例调节的值要小，所以就启到了阻尼的作用。有了阻尼的作用就会使得系统区域稳定。
pd结合的公式经过上面的分析后为：
u(t) = kp * err(t) + kd * derr(t)/dt
积分系数i
积分，实际上是对误差的积分，也就是误差的无限和。如何理解积分系数i，这里引用网上的例子
以热水为例。假如有个人把我们的加热装置带到了非常冷的地方，开始烧水了。需要烧到50℃。
在p的作用下，水温慢慢升高。直到升高到45℃时，他发现了一个不好的事情：天气太冷，水散热的速度，和p控制的加热的速度相等了。
这可怎么办？
p兄这样想：我和目标已经很近了，只需要轻轻加热就可以了。
d兄这样想：加热和散热相等，温度没有波动，我好像不用调整什么。
于是，水温永远地停留在45℃，永远到不了50℃。
根据常识，我们知道，应该进一步增加加热的功率。可是增加多少该如何计算呢？
前辈科学家们想到的方法是真的巧妙。
设置一个积分量。只要偏差存在，就不断地对偏差进行积分（累加），并反应在调节力度上。
这样一来，即使45℃和50℃相差不太大，但是随着时间的推移，只要没达到目标温度，这个积分量就不断增加。系统就会慢慢意识到：还没有到达目标温度，该增加功率啦！
到了目标温度后，假设温度没有波动，积分值就不会再变动。这时，加热功率仍然等于散热功率。但是，温度是稳稳的50℃。
ki的值越大，积分时乘的系数就越大，积分效果越明显。
所以，i的作用就是，减小静态情况下的误差，让受控物理量尽可能接近目标值。
i在使用时还有个问题：需要设定积分限制。防止在刚开始加热时，就把积分量积得太大，难以控制。最后推荐下相关文章:pid到底是个啥？讲个故事告诉你。
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先对pid这三个系数的含义进行简单扫盲。同时也防止自己遗忘。p是比例系数，i是积分系数、d是微分系数。
下面对pid这三个系数进行详细说明:演示pid三个参数的控制作用。
比例系数p
比例系数p是干什么用，其实如果现在你是初中生的话，你一下子就懂了，比例系数就是用在穿过（0,0）这个坐标点直线的放大倍数k，k越大，直线的斜率越大，所以是用在y = k * x中的，其中的k就是比例系数p，大家都简称为kp，所以就变成了y = kp * x。
x就是当前值currentvalue和目标值totalvalue的差值，简称误差err，则err = currentvalue - totalvalue。y就是执行器对应的输出值u，所以执行器对应的输出值u = kp * ( currentvalue - totalvalue ) 。
所以，如果说是使用比例进行调节。
则当前第1次调节时执行器对应的输出值为：
u1 = kp * ( curentvalue1 - totalvalue1 )
第2次调节时执行器对应的输出值为：
u2 = kp * ( currentvalue2 - totalvalue2 )
这就是比例系数p的应用，也就是大家说的比例调节。比例调节就是根据当前的值与目标值的差值，乘以了一个kp的系数，来得到一个输出值，这输出值直接影响了下次当前值的变化。如果只有比例调节的话，系统会震荡的比较厉害。比如你的汽车现在运行的速度是60km/h，现在你想通过你的执行器去控制这个汽车达到恒定的50km/h，如果你只用kp进行比例调节话。u = kp * ( 60 - 50 )，假设kp取值为1，此时得到u执行器的输出值是10，结果当你执行器输出后，发现汽车一下变成了35km/h，此时u2 = kp * （35 - 50）,此时得到u执行器的输出值是-15，结果当你执行器输出后，发现汽车变成了55km/h，由于惯性和不可预知的误差因素，你的汽车始终无法达到恒定的50km/h。始终在晃动，相信如果你在车上，你一定吐的很厉害。所以光有比例系数进行调节，在有些场合是没有办法将系统调稳定的。所以可以为了减缓震荡的厉害，则会结合使用比例p和微分d。
微分系数d
微分，实际上是对误差进行微分。加入误差1是err(1)。误差2是err(2)。则误差err的微分是 (err2 - err1)。乘上微分系数d，大家叫做kd，则当执行器第1次调节后有了第1次的误差，第2次调节后有了第2次的误差，则结合p系数。就有了pd结合，根据每次调节时，误差的值的经验推算，你就能选取出d的系数。假如误差是越来越小的，那么微分后肯定是一个负值。负值在乘以了一个d系数 加上了比例调节的值后肯定值要比单纯使用比例调节的值要小，所以就启到了阻尼的作用。有了阻尼的作用就会使得系统区域稳定。
pd结合的公式经过上面的分析后为：
u(t) = kp * err(t) + kd * derr(t)/dt
积分系数i
积分，实际上是对误差的积分，也就是误差的无限和。如何理解积分系数i，这里引用网上的例子
以热水为例。假如有个人把我们的加热装置带到了非常冷的地方，开始烧水了。需要烧到50℃。
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这可怎么办？
p兄这样想：我和目标已经很近了，只需要轻轻加热就可以了。
d兄这样想：加热和散热相等，温度没有波动，我好像不用调整什么。
于是，水温永远地停留在45℃，永远到不了50℃。
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这样一来，即使45℃和50℃相差不太大，但是随着时间的推移，只要没达到目标温度，这个积分量就不断增加。系统就会慢慢意识到：还没有到达目标温度，该增加功率啦！
到了目标温度后，假设温度没有波动，积分值就不会再变动。这时，加热功率仍然等于散热功率。但是，温度是稳稳的50℃。
ki的值越大，积分时乘的系数就越大，积分效果越明显。
所以，i的作用就是，减小静态情况下的误差，让受控物理量尽可能接近目标值。
i在使用时还有个问题：需要设定积分限制。防止在刚开始加热时，就把积分量积得太大，难以控制。最后推荐下相关文章:pid到底是个啥？讲个故事告诉你。
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