本文总结一些工作中在使用PID控制时积累的经验。

之前已经写过两篇关于PID控制的文章，主要从建模的角度描述如何搭建出来PID控制算法。在实际工程项目中，PID的调试可能会比仿真更加麻烦。因此，博主希望专门写一篇用来总结一下自己开发调试的经验，以供日后参考，或者其他同行参考。

由于不同工程师所面对的被控对象的特性不同，博主的一些经验不一定适合所有的应用场景。

对于基础的三个PID参数的理解，已经有很多资料（包括控制理论教科书上的推导公式），博主不再赘述。这一章主要讲讲在工程中对PID算法进行的一些延申和调试经验，以适应复杂的工程问题。

假设在实车车速为30km/h的时候通过调整PID参数使得制动模块达到了性能需求，但是车速在60km/h的时候这套参数又不满足需求，经调试后又获得一套不同的PID参数可以满足60km/h的速度。

针对上面的情况，就可以通过以车速为断点，查表得到不同车速下的PID参数，满足不同车速下的控制性能指标。模型示意如下： 图中的Kp信号不再是一个固定的标定量，而是随着车速变化的Kp值，也就是动态参数，是非常实用的调参手段。

博主还见过一种动态调参方式是通过偏差值查表得出参数，如下图所示。 该项目试图通过这种方式，解决偏差值较小的情况下响应迟缓的问题，可以取得较好的效果。

PID是反馈控制，也就是需要根据偏差来进行控制，这就造成了一定会有延迟。如果在产生偏差之前就预判到应该大致发出多少的控制量，在这个基础上再通过PID的反馈控制来弥补一些偏差，就能响应得更快。

例如ADAS的车道居中功能，在进入弯道之前没有横向位移的偏差。如果进入弯道之后产生了偏差再去利用PID的反馈控制，就会有延迟，会有偏离车道的风险。 如果结合前馈控制就能很好地解决上述问题。当摄像头检测到前方弯道时，可以根据预定好的弯道-方向盘转角关系表提前请求方向盘打一个角度（就像老司机开车的预判一样），在这个基础上如果有微小的横向位移偏差或者角度方向偏差，再反馈控制弥补。

模型示意如下： 如图中，最终请求的方向盘转角由前馈角度和反馈角度相加得到。

积分器如果不限制上下限，可能会累积得过大。当超过了系统所能承载的控制量的上下限时，就会到达饱和状态，此时系统产生了超调。超调后由于Err符号相反，会有回正趋势，但是因为积分项积累过大，积分项和比例项想抵消以前的累计更加困难，必须等到控制量进入系统上下限范围的时候才会开始回正，所以这个回正过程会非常迟缓。

基于以上问题，在实际PID控制中需要对积分饱和的情况进行处理。常用方式是积分项限值和复位的处理。 图中包含了对积分项的复位和限幅的处理。

本文总结一些工作中在使用PID控制时积累的经验。

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