Neil hat eine perfekte Antwort für Sie, aber diese Verwirrung taucht immer wieder auf, sodass es nicht schaden würde, die Beziehung zwischen Mathematik, Modellen und Realität zu betonen.
In Wirklichkeit verfügen Sie über physische Einheiten, in Ihrem Fall über den Gegenstand, den Sie steuern möchten, die Umgebung, in der er lebt, sowie über Sensoren, Aktuatoren (Motoren) und ein Steuergerät (normalerweise eine elektronische Schaltung oder einen Mikrocontroller), die Sie fügen hinzu, um Ihren Artikel zu steuern.
Um das Verhalten Ihres resultierenden Systems zu verstehen und gute Entwurfsentscheidungen zu treffen, müssen wir uns der Modellierung der Systeme zuwenden , die im Spiel sind. Dies ist ein Approximationsprozess, bei dem wir Details ignorieren, die unserer Meinung nach für das Systemverhalten nicht wesentlich sind, aber das Gesamtverhalten des Systems beibehalten.
Zum Beispiel basiert Ihre systemdynamische Gleichung auf den Newtonschen Gesetzen, aber natürlich können Sie Dinge wie Reibung und Aerodynamik, Variationen basierend auf Wärme, Kompression der mechanischen Teile usw. hinzufügen. Ihre Aktuatoren sind wahrscheinlich so ausgelegt, dass sie um ihren Betriebspunkt ziemlich linear sind Sie können aber auch als nichtlineare Gleichungen modelliert werden. Selbst Ihr Controller-Teil ist höchstwahrscheinlich eine Vereinfachung - zum Beispiel ist kein Stromkreis 100% genau und arbeitet nicht sofort - und Sie haben das nicht modelliert. Aber das ist in Ordnung, es wird wahrscheinlich die Effizienz Ihrer Steuerung nicht wesentlich verändern.
Ein Modell ist ein fiktives (mathematisches) Konstrukt, mit dem wir das Verhalten des Systems verstehen. Obwohl fiktiv, ist es enorm nützlich, weil wir über das System nachdenken können. Ihr PID-Diagramm oben ist eine grafische Darstellung der folgenden Gleichungen:
i(t)=C(xset(t)−x(t),t;kP,kI,kD),F(t)=M(i(t),t),mx′′(t)+cx′(t)+kx(t)=F(t),model of PID controllermodel of motormodel of system
Diese machen für mich mehr oder weniger Sinn. Ich würde vielleicht den Sensor modellieren und die Position in einen gemessenen Wert . Eine typische Addition besteht darin, hinzuzufügen
wobei eine Gaußsche Rauschfunktion ist, um Messungenauigkeiten zu modellieren.
xxmeasuredxmeasured(t)=x(t)+ϵ(t),
ϵ
Die Tatsache, dass Sie den Strom als Ausgabe von Ihrem Controller verwenden, sagt mir, welche Art von Ausgabe Sie beabsichtigen.i
Mit diesem Modell können Sie jetzt nette Dinge tun, wie es auf einem Computer zu simulieren . Dies könnte angeben, wie Ihre PID-Konstanten sein sollten. Sie können die Frequenzgangkurven berechnen , um herauszufinden, ob das System bei bestimmten Frequenzen in Resonanz ist.
Beachten Sie schließlich, dass fast alles, was die Kontrolle hat, von der Zeit abhängt. Dies wird dann oft einfach weggelassen und wir verwenden auch die Notation:
x˙=x′(t)=dxdt(t)
x_set
die ganze Zeit gemeldet und Sie brauchen nicht einmal eine PID dafür.