CN101241352B - 用于比例积分微分控制的设备和方法 - Google Patents

用于比例积分微分控制的设备和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN101241352B
CN101241352B CN2008100038802A CN200810003880A CN101241352B CN 101241352 B CN101241352 B CN 101241352B CN 2008100038802 A CN2008100038802 A CN 2008100038802A CN 200810003880 A CN200810003880 A CN 200810003880A CN 101241352 B CN101241352 B CN 101241352B
Authority
CN
China
Prior art keywords
value
pid
sampling
error amount
controller
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN2008100038802A
Other languages
English (en)
Other versions
CN101241352A (zh
Inventor
具俊谟
崔镇荣
张东薰
姜秉权
金杓宰
宋东星
张亨镇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Seoul National University Industry University Cooperation Foundation
Samsung Electronics Co Ltd
Seoul National University Industry Foundation
Original Assignee
Seoul National University Industry University Cooperation Foundation
Samsung Electronics Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Seoul National University Industry University Cooperation Foundation, Samsung Electronics Co Ltd filed Critical Seoul National University Industry University Cooperation Foundation
Publication of CN101241352A publication Critical patent/CN101241352A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN101241352B publication Critical patent/CN101241352B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B11/00—Automatic controllers
    • G05B11/01—Automatic controllers electric
    • G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
    • G05B11/42—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential for obtaining a characteristic which is both proportional and time-dependent, e.g. P. I., P. I. D.
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0205—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system
    • G05B13/024—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B21/00—Systems involving sampling of the variable controlled
    • G05B21/02—Systems involving sampling of the variable controlled electric
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

提供了一种根据控制对象的输出值与目标值之差将控制值提供给控制对象的PID控制设备和方法，在所述设备中，误差计算器输出控制对象的输出值与目标值之间的误差值，PID运算器计算误差值的比例值、积分值和导数值，使用所述比例值、积分值和导数值计算控制值，并将该控制值输出到控制对象，第一采样器相对于目标值对控制对象的输出值多次采样并输出采样的输出值，控制器控制PID运算器根据第一采样器的采样周期重复PID运算并输出控制值。

Description

用于比例积分微分控制的设备和方法
技术领域
本发明涉及一种反馈控制设备。更具体地讲，本发明涉及一种基于要控制的控制对象的输出值来控制控制值的比例积分微分(PID)控制器。
背景技术
具有相机模块的便携式电子设备配备有手抖动补偿装置。手抖动补偿装置通常包括音圈电机(VCM)、使用压电制动器的驱动器以及基于驱动器的输出值来控制驱动器的反馈控制器。
驱动器根据非线性、时变的驱动方向而具有滞后现象。通常，驱动器在非常窄的范围内是可控制的，而且在控制范围内具有快速的相位变化，其工作特性随着工作环境(如温度)的改变而改变。
通常，通过使用PID控制器或超前-滞后(lead-lag)控制器逼近线性函数来控制非线性驱动器，或者通过需要很大计算量的非线性系统控制算法(如神经网络控制或模糊控制)来控制非线性驱动器。使用线性控制技术不能有效地充分补偿非线性。例如，随着由于驱动表面上的摩擦使得驱动范围相对于同一驱动命令变得更窄，通过VCM在驱动表面上移动图像传感器的驱动器可能经历拖拉(drag)现象。尽管可通过将规则的高频振动信号施加到驱动器来解决拖拉现象，但是所导致的噪声和功耗的增大使得该方法不适合便携式电子设备。非线性控制技术(如神经网络控制或模糊控制)的使用需要大量计算。因此，当使用适合于小型电子设备的低规格的微控制器时，该方法不能实现足够的控制性能。
PID控制由于其控制机制简单且容易实现而成为最普遍的控制方法。虽然具有满足对于线性系统的控制性能的优点，但是由于实际系统具有包括非线性和时变的复杂特性，所以通常的PID控制器具有有限的性能。已经提出自适应控制方案(如自调整PID控制)来解决该问题。然而，自适应控制方案基于驱动器的线性而且需要严格的操作条件。该问题的基本原因在于基于数学模型来控制复杂系统。
模糊控制方案具有包括非线性和时变的复杂系统特性。这就是模糊控制用于不考虑数学建模的系统控制的原因。模糊控制器不需要数学建模，并且根据即时的系统情形通过如“IF-THEN”的语言规则自适应地提供控制。因此，在处理非线性控制问题方面，模糊控制方案是普遍的而且是灵活的。典型的模糊控制器通过接收误差及其导数作为输入来形成控制规则。这种输入机制类似于PID控制器的输入机制。然而，与PID控制器相比，模糊控制器在实现上比较复杂、计算量大，而且控制规则难以设计。
如上所述，传统的PID控制或模糊控制需要精确的数学模型或者具有计算量大和实现复杂的缺点。因此，不适合使用低性能微控制器的快速和高精度控制。
因此，存在对一种反馈控制器的需要，该反馈控制器能够使用低规格的微控制器通过小型电路结构实时、高精度地提供非线性驱动器的快速控制。
发明内容
本发明示例性实施例的一方面在于提供一种通过小尺寸的电路结构使用低规格的微控制器高精度地实时控制非线性驱动器的PID控制器。
根据本发明的一方面，提供了一种根据要控制的控制对象的输出值与目标值之差将控制值提供给控制对象的PID控制器，其中，误差计算器输出控制对象的输出值与目标值之间的误差值，PID运算器计算误差值的比例值，通过积分计算误差值的积分值，通过微分计算误差值的导数值，使用所述比例值、积分值和导数值计算控制值，并将该控制值输出到控制对象，第一采样器相对于目标值对控制对象的输出值多次采样并输出采样的输出值，控制器控制PID运算器根据第一采样器的采样周期多次执行PID运算并输出控制值。
附图说明
通过下面结合附图所进行的详细描述，本发明特定示例性实施例的上述特点和优点将会变得更加清楚，其中：
图1是根据本发明示例性实施例的驱动系统的框图；
图2是图1所示的多比率(multi-rate)PID控制器的详细框图；
图3A和图3B按照工作特性来比较图2所示的PID运算器与传统的PID运算器；
图4是根据本发明另一示例性实施例的多比率PID控制器的框图；
图5A和图5B按照工作特性来比较图4所示的PID运算器与传统PID运算器；
图6是示出图4所示的控制器的时间调度的示图。
贯穿附图，相同的附图标号将被理解为表示相同的元件、特征和结构。
具体实施方式
提供说明书中出现的内容(如详细的结构和元件)以帮助理解本发明的示例性实施例。因此，本领域普通技术人员应该理解，在不脱离本发明的范围和精神的情况下，可以对这里所描述的实施例进行各种改变和修改。此外，为了清楚和简明，略掉了对公知的功能和结构的描述。
图1是根据本发明示例性实施例的驱动系统的框图。参照图1，驱动系统100包括要控制的控制对象110和多比率PID控制器200。控制对象110包括诸如图像传感器的运动对象120、使用VCM或类似设备的驱动器130和驱动电路140。例如，驱动器130可被构造为使用VCM或类似设备在驱动表面上移动图像传感器。
驱动电路140在多比率PID控制器200的控制下输出用于驱动驱动器130的驱动信号，驱动器130根据该驱动信号移动运动对象120。驱动器130设置有用于感测运动对象120的位置的位置传感器150，位置传感器150向多比率PID控制器200输出运动对象120的位置值。多比率PID控制器200基于该位置值与目标值之差来计算控制值，并将该控制值提供给驱动电路140。
图2是多比率PID控制器200的详细框图。参照图2，多比率PID控制器200包括定标器(scaler)210、误差计算器220、PID运算器230、采样器240、保持器250和控制器260。
定标器210从控制器260接收程序值GD，并根据目标值改变周期来改变目标值r。控制器260将程序值GD提供给定标器210，目标值r根据每个预定周期而改变。所述改变包括保持当前目标值。目标值改变周期可以等于控制对象110的位置值输出周期。在这种情况下，定标器210可按照与控制对象110的位置值输入周期相同的周期来改变目标值r。例如，程序值GD可以是根据其将图像传感器移动到改变的焦点位置以补偿由手抖动引起的焦点位置的改变的位置值。
采样器240根据每预定周期对从控制对象110接收的位置值y采样。采样周期等于目标值改变周期。该周期被固定为预定值或者由控制器260设置。
误差计算器220从定标器210接收目标值r，从采样器240接收采样的位置值y，并计算位置值y与目标值r之间的误差值e。
PID运算器230使用从误差计算器220接收的误差值e计算控制值u。PID运算器230包括比例计算器232、积分器234、微分器236和加法器238。比例计算器232计算误差值e的比例值，积分器234计算误差值e的积分值，微分器236计算误差值e的导数值。加法器238将比例值、积分值和导数值相加，并将所产生的控制值u提供给保持器250。
即，PID运算器230通过将误差值e、其积分值(即，误差值e的过去历史分量)及其导数值(即，误差值e的未来改变分量)适当地加权来产生控制值u。用下面的等式(1)来表示控制值u的创建：
u ( t ) = K P e ( t ) + K I ∫ 0 t e ( d ) dt + K D de ( t ) dt
其中，KP表示比例系数，e(t)表示误差值，KI表示积分系数，KD表示微分系数。
根据驱动器130的工作特性来确定比例系数(KP)、积分系数(KI)和微分系数(KD)。
PID运算器230在每预定周期通过执行PID运算来输出控制值u。PID运算周期可以固定为预定值，或者可由控制器260设置。PID运算器230的输出周期等于采样器240的采样周期，而且比定标器210的目标值改变周期短。优选但不是必须地，PID运算器230的输出周期是定标器210的目标改变周期的1/N，其中，N是大于或等于2的自然数。
保持器250在PID运算周期内规则地将从PID运算器230接收的控制值u输出到控制对象110。保持器250的保持周期被固定为预定值，或者由控制器260设置。保持周期可以被设置为等于PID运算器230的输出周期。
图3A和图3B按照工作特性来比较PID运算器230与传统的PID运算器。具体地讲，图3A示出传统PID运算器的工作特性，图3B示出根据本发明的PID运算器230的工作特性。
参照图3A，示出了目标值曲线310和位置值曲线320。对于传统的PID运算器，目标值在每个预定周期中离散地改变，PID运算周期1/fctrl等于目标改变周期1/fs。从图3A中注意到，从传统PID运算器输出的控制值被设置为相对大的值，从而位置值可在一个阶段显著增加到目标值。
参照图3B，示出了目标值曲线315和位置值曲线325。对于PID运算器230，目标值在每个预定周期中离散地改变(或产生)，PID运算周期1/fctrl是目标改变周期1/fs的四分之一。从图3B中注意到，从PID运算器230输出的控制值u被设置为相对小的值，从而位置值y可经过多次逐步增加到目标值。逐步增加是指连续增加，而且位置值y的收敛重复多次。
因此，如果传统PID运算器的比例系数为1，那么本发明的PID运算器230的比例系数可以为1/2或更小，或者优选的为1/4或更小。
从传统控制周期分割的较窄的控制周期内PID运算器230的控制产生驱动器130的非线性逼近线性的效果。因而，PID控制器230可在较窄的线性周期中更有效地操作。此外，随着比例系数、积分系数和微分系数被设置为比通常所设置的值更小的值，控制值u的驱动分辨率增加，从而相对增加了可控制周期。结果，解决了由于非线性和滞后现象而导致的可控制周期变窄的传统问题。此外，可以克服由于驱动器的制造误差引起的控制周期的轻微差别的问题。
图4是根据本发明另一示例性实施例的多比率PID控制器的详细框图。参照图4，多比率PID控制器400被应用于图1所示的驱动系统100。多比率PID控制器400包括定标器410、超前补偿器415、误差计算器420、PID运算器430、第一采样器440、第二采样器445、保持器450和控制器460。
定标器410从控制器460接收程序值GD，并根据目标值改变周期改变目标值。控制器460将程序值GD提供给定标器410，目标值r根据每个预定周期改变。所述改变包括保持当前目标值。目标值改变周期可等于控制对象110的位置值输出周期。例如，程序值GD可以是根据其将图像传感器移到改变的焦点值以补偿由于手抖动引起的焦点位置的改变的位置值。
超前补偿器415补偿从定标器410接收的目标值。例如，超前补偿器415可根据运动对象120的位置将补偿值与目标值相加以补偿驱动器130的滞后现象。滞后现象指的是这样一种现象，即，当驱动器130使运动对象120在两个不同的点之间往复运动时，其工作特性根据运动方向而改变。以下，目标值是经补偿的目标值r。
第一采样器440以第一采样周期对从控制对象110接收的位置值y采样。第一采样周期等于目标值改变周期。该周期被固定为预定值，或者由控制器460设置。
误差计算器420从超前补偿器415接收目标值r，从第一采样器440接收位置值y，并计算位置值y与目标值r之间的误差值e。
第二采样器445以第二采样周期对从误差计算器420接收的误差值e进行采样。第二采样周期等于第一采样周期。该周期被固定为预定值，或者由控制器460设置。
控制器460计算从第二采样器445接收的误差值e的导数值e’，并对PID运算器430的比例系数KP进行模糊控制。对于模糊控制，应用如下的四条规则。
规则1：如果误差值e及其导数值e’大，那么比例系数KP被设置为大。
规则2：如果误差值e大，其导数值e’小，那么比例系数KP被设置为很大。
规则3：如果误差值e小，其导数值e’大，那么比例系数KP被设置为很小。
规则4：如果误差值e及其导数值e’小，那么比例系数KP被设置为小。
在任何规则中，改变的比例系数比原始比例系数大，优选的是大两倍或更多倍。根据基于误差值e及其导数值e’选择的规则，控制器460在目标改变时刻之后的第一个PID运算周期增大PID运算器430的比例系数KP，并在下一个PID运算周期将其减小为其原始值。例如，控制器460在目标值改变时刻之后的第一个PID运算周期将PID运算器430的比例系数KP加倍，并在下一个PID运算周期将两倍的比例系数KP减小至1/2或更小以达到原始设置值。
PID运算器430使用从误差计算器420接收的误差值e计算控制值u。PID运算器430包括比例计算器432、积分器434、微分器436和加法器438。比例计算器432计算误差值e的比例值，积分器434计算误差值e的积分值，微分器436计算误差值e的导数值。加法器438将比例值、积分值和导数值相加，并将产生的控制值u提供给保持器450。
PID运算器430在每预定周期通过执行PID运算来输出控制值u。PID运算周期可被固定为预定值，或者可由控制器460设置。PID运算器430的输出周期等于第一采样器440的第一采样周期，并且优选但不是必须地，是超前补偿器415的目标值产生周期的1/N，其中，N是大于或等于2的自然数。
保持器450在每一预定保持周期向控制对象110输出从PID运算器430接收的控制值u。保持周期被固定为预定值，或者由控制器460设置。保持周期可被设置为等于PID运算器430的输出周期。
图5A和图5B按照工作特性来比较PID运算器430与传统PID运算器。具体地讲，图5A示出传统PID运算器的工作特性，图5B示出根据本发明的PID运算器430的工作特性。
参照图5A，示出了目标值曲线510和位置值曲线520。对于传统PID运算器，目标值每预定周期被离散地改变(或产生)，PID运算周期1/fctrl等于目标改变周期1/fs。从图5A注意到，从传统PID运算器输出的控制值被设置为相对大的值，从而位置值可向着目标值一次性地连续增加。
参照图5B，示出了目标值曲线515和位置值曲线525。对于PID运算器430，目标值每预定周期被离散地改变(或产生)，PID运算周期1/fctrl是目标改变周期1/fs的四分之一。随着PID运算器430的比例系数在目标值改变时刻之后的第一个PID运算周期内从前一个PID运算周期的比例系数增加，控制值u也增加。结果，位置值y增加而超过目标值。
在目标值改变时刻之后的第二至第四个PID运算周期内，PID运算器430的比例系数减小为原始值，换句话说，比例系数恢复为其原始值。因此，在多比率PID控制下，位置值y逐渐收敛到目标值。
例如，如果传统PID运算器的比例系数为1，那么本发明的PID运算器430的比例系数在第一个PID运算周期可以为1/2或更大，优选的为1，在第二至第四个PID运算周期可以为1/2或更小，优选的为1/4或更小。
由于PID运算器430在目标值改变时刻之后的第一个PID运算周期输出大的控制值，所以可以克服驱动器130的时变性，即，随时间的拖拉。此外，随着驱动器130在目标值附近移动，精细的位置控制被提供，从而驱动器130更快且精度更高地收敛于目标值。
图6是示出控制器460的时间调度的示图。当低规格的微控制器用作控制器460时，不能同时提供不同的控制。即，由于控制器460不能同时执行模糊控制和PID控制并且应该产生程序值GD，所以它将时间周期划分为相等的中断周期，在一个中断周期执行模糊控制，在下一中断周期执行多比率PID控制。基本上，对于时间调度而言，控制器460定义用于目标值r的模糊控制的第一中断周期和用于目标值r的多比率PID控制的第二中断周期，从而第一中断周期和第二中断周期周期性地彼此交替。第一中断周期被进一步划分为目标位置值(即，程序值)计算区域、用于监控输入到外围装置/从外围装置输出的信号的区域以及模糊运算区域。第二中断周期专用于多比率PID控制。还可以考虑另一种时间调度方法，在该方法中，控制器460定义用于x轴目标值的模糊控制的第一中断周期、用于x轴目标值的多比率PID控制的第二中断周期、用于y轴目标值的模糊控制的第三中断周期和用于y轴目标值的多比率PID控制的第四中断周期，所述第一至第四中断周期周期性地重复。
根据本发明的上述方法可实现为硬件、软件或者可存储在诸如CD ROM、RAM、软盘、硬盘或磁光盘的存储介质中或通过网络下载的计算机代码，从而这里描述的方法可以在使用通用计算机或专用处理器的软件、或者在可编程或专用硬件(如ASIC或FPGA)中被实施。应该理解，计算机、处理器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储部件，如RAM、ROM、闪存等，当计算机访问并执行所述计算机代码时，处理器或硬件实现这里描述的处理方法。
如上所述，本发明的PID控制器使用设置比目标值改变周期短的PID运算周期的多比率技术，从而通过小尺寸的电路结构使用低规格的微控制器实时、高精度并快速地控制非线性驱动器。
此外，PID控制器提供模糊控制和多比率PID控制，从而通过小尺寸的电路结构使用低规格的微控制器实时、高精度地控制非线性驱动器。
尽管参照本发明的特定示例性实施例示出并描述了本发明，但是本领域技术人员应该理解，在不脱离权利要求及其等同物所限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对其进行形式和细节上的各种改变。

Claims (12)

1.一种根据要控制的控制对象的输出值与目标值之差将控制值提供给所述控制对象的PID控制器，包括：
误差计算器，输出控制对象的输出值与目标值之间的误差值；
PID运算器，计算误差值的比例值，通过积分计算误差值的积分值，通过微分计算误差值的导数值，使用所述比例值、积分值和导数值计算控制值，并将该控制值输出到控制对象；
第一采样器，相对于目标值对控制对象的输出值进行采样，并将采样的输出值输出到误差计算器；
控制器，控制PID运算器根据第一采样器的采样周期多次执行PID运算，并输出控制值。
2.如权利要求1所述的PID控制器，其中，PID运算器的PID运算周期是目标值改变周期的1/N，N大于或等于2。
3.如权利要求1所述的PID控制器，还包括：第二采样器，相对于目标值对从误差计算器接收的误差值采样，并将采样的误差值输出到控制器，其中，控制器基于从第二采样器接收的采样的误差值与该采样的误差值的导数值来改变PID运算器的比例系数。
4.如权利要求3所述的PID控制器，其中，控制器在目标值改变时刻之后的第一个PID运算周期增加PID运算器的比例系数，并在下一个PID运算周期减小所述增加的比例系数。
5.如权利要求4所述的PID控制器，其中，控制器按照如下顺序控制PID运算器以使比例系数渐进地变大：采样的误差值小且其导数值大的情况、采样的误差值小且其导数值小的情况、采样的误差值大且其导数值大的情况和采样的误差值大且其导数值小的情况。
6.如权利要求1所述的PID控制器，其中，控制对象在控制器的控制下移动运动对象，并输出运动对象的位置值。
7.一种根据要控制的控制对象的输出值与目标值之差将控制值提供给所述控制对象的PID控制方法，包括：
输出控制对象的输出值与目标值之间的误差值；
计算误差值的比例值，通过积分计算误差值的积分值，通过微分计算误差值的导数值，使用所述比例值、积分值和导数值计算控制值，并将该控制值输出到控制对象；
相对于目标值重复比例值计算、积分值计算、微分值计算和控制值计算。
8.如权利要求7所述的PID控制方法，还包括：相对于目标值对控制对象的输出值多次采样，其中，根据采样操作的采样周期执行重复比例值计算、积分值计算、微分值计算和控制值计算的操作。
9.如权利要求7所述的PID控制方法，其中，比例值计算、积分、微分和控制值计算的PID运算周期是目标值改变周期的1/N，N大于或等于2。
10.如权利要求7所述的PID控制方法，还包括：基于误差值及其导数值改变用于比例值计算的比例系数。
11.如权利要求10所述的PID控制方法，其中，比例系数的改变包括：在目标值改变时刻之后的第一个PID运算周期增加比例系数，并在下一个PID运算周期减小所述增加的比例系数。
12.如权利要求11所述的PID控制方法，其中，比例系数的改变包括：按照如下顺序设置比例系数渐进地变大：采样的误差值小且其导数值大的情况、采样的误差值小且其导数值小的情况、采样的误差值大且其导数值大的情况和采样的误差值大且其导数值小的情况。
CN2008100038802A 2007-02-09 2008-01-28 用于比例积分微分控制的设备和方法 Expired - Fee Related CN101241352B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070014009 2007-02-09
KR1020070014009A KR100866213B1 (ko) 2007-02-09 2007-02-09 비례-적분-미분 제어 장치 및 방법
KR10-2007-0014009 2007-02-09

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN101241352A CN101241352A (zh) 2008-08-13
CN101241352B true CN101241352B (zh) 2010-06-23

Family

ID=39365652

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2008100038802A Expired - Fee Related CN101241352B (zh) 2007-02-09 2008-01-28 用于比例积分微分控制的设备和方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US7979143B2 (zh)
EP (1) EP1956447B1 (zh)
KR (1) KR100866213B1 (zh)
CN (1) CN101241352B (zh)
DE (1) DE602008003243D1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106233209A (zh) * 2014-02-17 2016-12-14 株式会社岛津制作所 反馈控制装置

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009186685A (ja) * 2008-02-05 2009-08-20 Sony Corp 制御回路およびカメラ装置
CN101436035B (zh) * 2008-12-16 2010-06-02 国网新源控股有限公司 用于抽水蓄能机组调速器的双微分通道pid控制方法
US8200347B2 (en) * 2009-01-22 2012-06-12 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method and apparatus for hybrid resetting states proportional-integral-derivative and lag controllers
CN101846966B (zh) * 2009-03-26 2012-09-19 深圳富泰宏精密工业有限公司 预防致动器输入信号饱和的控制器及其控制方法
CA2805599A1 (en) 2012-02-09 2013-08-09 University Of Western Ontario Control system for ultrasonic motors
KR101606963B1 (ko) * 2013-12-19 2016-03-28 삼성전기주식회사 광학식 손떨림 보정 장치의 액추에이터 제어 장치, 방법 및 이를 이용한 광학식 손떨림 보정 장치
KR20150106734A (ko) * 2014-03-12 2015-09-22 삼성전기주식회사 모바일 장치용 카메라 모듈의 액추에이터 구동 장치
CN104635725B (zh) * 2014-12-31 2017-05-17 重庆科技学院 超前校正器结构参数的获取方法及装置
GB2545057B (en) * 2015-10-12 2022-05-18 Fisher Rosemount Systems Inc Velocity based control in a non-periodically updated controller
CN105527838A (zh) * 2016-01-18 2016-04-27 浙江亚龙教育装备股份有限公司 一种pid自动控制系统
CN107882759B (zh) * 2016-09-29 2019-11-19 英业达科技有限公司 最佳化散热风扇控制参数的方法及其系统
CN106374801B (zh) * 2016-10-10 2019-05-24 上海航天控制技术研究所 一种根据偏差自适应调整的电动伺服控制系统及方法
CN106647838B (zh) * 2017-02-22 2019-07-09 北京润科通用技术有限公司 一种位置闭环控制方法及装置
CN106842905B (zh) * 2017-03-31 2018-11-09 上海拓攻机器人有限公司 Pid控制方法及装置
JP2019057010A (ja) * 2017-09-20 2019-04-11 アズビル株式会社 調節計
JP7035457B2 (ja) * 2017-11-01 2022-03-15 ブラザー工業株式会社 パラメータ更新方法、パラメータ更新システム、及びプログラム
WO2020004972A1 (en) 2018-06-27 2020-01-02 Lg Electronics Inc. Automatic control artificial intelligence device and method for updating a control function
WO2020004974A1 (en) * 2018-06-27 2020-01-02 Lg Electronics Inc. Automatic control artificial intelligence device and method for updating control function
CN113067731B (zh) * 2021-03-18 2023-04-07 北京金山云网络技术有限公司 节点带宽调整方法、装置、设备和存储介质
US11972926B2 (en) 2021-10-05 2024-04-30 Advanced Energy Industries, Inc. Dynamic control-setpoint modification
CN115593408B (zh) * 2022-11-01 2023-05-12 辉羲智能科技(上海)有限公司 一种车辆横向控制积分优化方法、pid控制方法及系统
CN115847786B (zh) * 2023-02-27 2023-05-09 太原理工大学 一种多束缠绕设备联合驱动系统的张力控制方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1329391A (zh) * 2000-06-15 2002-01-02 深圳市华为电气技术有限公司 基于自学习控制的比例积分微分控制方法及其不间断电源
CN1410853A (zh) * 2002-11-21 2003-04-16 上海交通大学 工业过程单参数比例积分微分控制方法
CN1445629A (zh) * 2003-03-06 2003-10-01 上海交通大学 定量整定鲁棒性的智能比例积分微分控制方法
CN1794118A (zh) * 2005-12-29 2006-06-28 上海交通大学 单输入单输出系统的极限pid控制方法
US7154248B2 (en) * 2004-07-15 2006-12-26 Teleflex Canada Inc. Control system for an electric machine

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS57199004A (en) * 1981-06-01 1982-12-06 Toshiba Corp Sample value adaptive process controller
US5295061A (en) * 1990-04-20 1994-03-15 Sanyo Electric Co., Ltd. Control parameter tuning unit and a method of tuning parameters for a control unit
KR960016799B1 (ko) * 1993-09-02 1996-12-21 삼성중공업 주식회사 서보모터의 정밀위치제어방법 및 그 장치
DE19602454C2 (de) 1996-01-24 2001-04-12 Agie Sa Verfahren und Fuzzy-Regler zum Abstimmen der Reglerparameter eines Reglers
KR19990074911A (ko) * 1998-03-16 1999-10-05 윤종용 디지탈 다기능 디스크 플레이어 시스템의 스핀들모터 제어 장치
KR20000051941A (ko) * 1999-01-28 2000-08-16 김형벽 실시간 학습형 제어기
US6980869B1 (en) * 2000-11-20 2005-12-27 National Instruments Corporation System and method for user controllable PID autotuning and associated graphical user interface
KR20060006315A (ko) * 2004-07-15 2006-01-19 엘에스산전 주식회사 곡선 적합법을 이용한 ｐｉｄ 자동동조 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1329391A (zh) * 2000-06-15 2002-01-02 深圳市华为电气技术有限公司 基于自学习控制的比例积分微分控制方法及其不间断电源
CN1410853A (zh) * 2002-11-21 2003-04-16 上海交通大学 工业过程单参数比例积分微分控制方法
CN1445629A (zh) * 2003-03-06 2003-10-01 上海交通大学 定量整定鲁棒性的智能比例积分微分控制方法
US7154248B2 (en) * 2004-07-15 2006-12-26 Teleflex Canada Inc. Control system for an electric machine
CN1794118A (zh) * 2005-12-29 2006-06-28 上海交通大学 单输入单输出系统的极限pid控制方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JP特开平2006-234407A 2006.09.07
JP特开平5-22243A 1993.01.29

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106233209A (zh) * 2014-02-17 2016-12-14 株式会社岛津制作所 反馈控制装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR100866213B1 (ko) 2008-10-30
KR20080074635A (ko) 2008-08-13
EP1956447A2 (en) 2008-08-13
DE602008003243D1 (de) 2010-12-16
EP1956447A3 (en) 2009-08-19
US20080195236A1 (en) 2008-08-14
EP1956447B1 (en) 2010-11-03
CN101241352A (zh) 2008-08-13
US7979143B2 (en) 2011-07-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101241352B (zh) 用于比例积分微分控制的设备和方法
Li et al. Genetic algorithm automated approach to the design of sliding mode control systems
CN109274314B (zh) 机器学习装置、伺服电动机控制装置、伺服电动机控制系统以及机器学习方法
Kim et al. Reinforcement adaptive learning neural-net-based friction compensation control for high speed and precision
US11023827B2 (en) Machine learning device, servo control device, servo control system, and machine learning method for suppressing variation in position error using feedforward control
McDaid et al. Gain scheduled control of IPMC actuators with ‘model-free’iterative feedback tuning
Cılız et al. Friction modelling and compensation for motion control using hybrid neural network models
Ziaei et al. Design of a nonlinear adaptive controller for an electrohydraulic actuator
Singh et al. Improved ant colony optimization for achieving self-balancing and position control for balancer systems
Alandoli et al. Dynamic model and intelligent optimal controller of flexible link manipulator system with payload uncertainty
Chuei et al. Extreme learning machine-based super-twisting repetitive control for aperiodic disturbance, parameter uncertainty, friction, and backlash compensations of a brushless DC servo motor
Insperger et al. Increasing the accuracy of digital force control process using the act-and-wait concept
Huang et al. Mechatronics and control of a long-range nanometer positioning servomechanism
Lin Controller design for hydraulic position control systems
Talebi et al. A neural network controller for a class of nonlinear non-minimum phase systems with application to a flexible-link manipulator
Hahn et al. On‐off iterative adaptive controller for low‐power micro‐robotic step regulation
Arpacı et al. Fractional model reference adaptive PIλDμ control
Yan et al. Neural networks-based model predictive control for precision motion tracking of a micropositioning system
Babuška et al. Laboratory evaluation of fuzzy controllers
Faisal et al. Iterative Linear Quadratic Regulator (ILQR) controller for trolley position control of quanser 3DOF Crane
Elhabib et al. An Optimal Fuzzy Logic Controller Design for a Single-Linked Inverted Pendulum System
US10901374B2 (en) Machine learning device, control device, and machine learning method
Peng et al. Adaptive CMAC model reference control system for linear piezoelectric ceramic motor
Li et al. Fractional order sliding mode control for nano-positioning of piezoelectric actuator
Kumar et al. Investigation of feasible controller for position control of flexible joint manipulator using multiple control techniques

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20100623

Termination date: 20160128

EXPY Termination of patent right or utility model