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P为比例环节,将实际偏差放大或者缩小一定倍数,然后最为倍数作为输出。它的缺点是会产生稳态误差。
I为积分环节,分析多个P的叠加值,一旦出现偏差便不停叠加,对于一两条毛巾倒也没什么。优点是消除稳态误差,缺点是增加超调。
D作为微分环节,它根据偏差变化量大小去输出,相当于预期了偏差的变化提前退休调整,优点是加大惯性响应速度,减弱超调驱使。
可,为什么需要用PID?
就靠着自己蛮力硬干不行?
林奇脑海里转了转,马上重新坚定了原本的路线。
“满意?”神孽吟唱着创生圣言之时,忽然发出一声反问。
林奇则默不作声,仿佛世界在这一刻为之崩裂都在所不惜。
控制。
世间控制算法千千万,但是最终主流依旧逃不过PID。
PID绝对不是最为精准而巧妙的算法,但它绝对是经过了最多考验和妥协后的结果。
工程和实验最根本的区别,便在于实验可以不计成本而工程需要考虑成本的因素。
过高的精度带来的成本问题是需要考虑的条件之一。
甚至伴随着高精度而带来的频繁动作,也会影响整体使用寿命。
因此林奇这一套挂载探测“秘能场”的配件,最终选择的解决方案,也只会是是PID。
正如那句老话,所有的手机厂商,也不过是是方案的整合商。
忽然。
林奇整个人都定住不动。
他的双眸豁然开朗。
眼前这位神孽所激发的创生圣言,本质上不正是一种PID?
所谓P,是对偏差瞬间产生反应,让其往减少偏差的方向反应,控制力取决于比例系数。
以烧开一壶水作为例子。
这个过程便以PID来决定加热的功率。
如果水温20度,目标期望50度,那么偏差便是30度。
而比例P来决定的加热功率,便P乘以偏差(30度)。
所以温度升高,越捷径目标50度时,原来的偏差也越来越小,比例环节发挥的作用越小。
如果世界是静态的,那么一个P环节就足够完成所有任务。
可偏偏,水会散热。
P*偏差在某个时间节点,加热功率刚好与散热相等时,自然水温就提不上去。
这时保持平衡的实际水温与目标温度之差,便是静态误差。
所以才要加入I环节积分,它积分的目标便是所有的偏差,所以除非误差为零,否则便会不断积分下去。
而这样也会带来影响,那便是过犹不及,虽说最终系统都会稳定在目标的50度,但可能是超了又降回来,持续折腾几次才稳定下来。
因此才引入D环节,它针对每一次误差进行微分,表明的是误差的变化量,所以提前预测了误差的方向。
P专注当下,I总结过去,D预测未来。
(本章完)
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