一文读懂直流电机控制算法的精髓
通常我们在控制小车运动的时候不知道如何精确的对小车轨迹进行控制。在不懂得小车控制算法精髓的时候，我们是无法对小车进行精确的控制的。目前绝大多数小车都是用PID控制算法来实现对小车的运动控制的。现在很多玩家就只知道一种调节方法，就是比例调节，即向左偏就向右调节，向右偏就向左调节，最容易想到，也是很容易用软硬件实现的，但是结果也是容易出问题的。当时的感觉就是小车太灵敏了，忽左忽右，不是很稳定。后来查了资料后知道了其他的调节方式。小车的实物图如下图所示。
电机控制算法的作用是接受指令速度值，通过运算向直流电机提供适当的驱动电压，尽快地和尽快平稳地使直流电机转速达到指令速度值，并维持这个速度值。换言之，一旦电机转速达到了指令速度值，即使在各种不利因素(如斜坡、碰撞之类等使直流电机转速发生变化的因素)的干扰下也应该保持速度值不变。为了提高机器人小车控制系统的控制精度，选用合适的控制算法显得十分必要。控制算法是任何闭环系统控制方案的核心，然而并非越复杂、精度越高的算法越好，因为比赛要求非常高的实时性，机器人必须在非常短的时间内作出灵敏的反应，所以现代的一些先进控制算法，比如模糊控制、神经元网络控制等就不能应用到小车控制系统里。本系统选用了最常规、最经典的PID控制算法，通过实际应用取得了很好的效果。下图是PID控制原理结构图。
如果阶跃响应的超调量太大，经过多次振荡才能稳定或者根本不稳定，应减小比例系数、增大积分时间。如果阶跃响应没有超调量，但是被控量上升过于缓慢，过渡过程时间太长，应按相反的方向调整参数。
电机控制算法的作用是接受指令速度值，通过运算向直流电机提供适当的驱动电压，尽快地和尽快平稳地使直流电机转速达到指令速度值，并维持这个速度值。换言之，一旦电机转速达到了指令速度值，即使在各种不利因素(如斜坡、碰撞之类等使直流电机转速发生变化的因素)的干扰下也应该保持速度值不变。为了提高机器人小车控制系统的控制精度，选用合适的控制算法显得十分必要。控制算法是任何闭环系统控制方案的核心，然而并非越复杂、精度越高的算法越好，因为比赛要求非常高的实时性，机器人必须在非常短的时间内作出灵敏的反应，所以现代的一些先进控制算法，比如模糊控制、神经元网络控制等就不能应用到小车控制系统里。本系统选用了最常规、最经典的PID控制算法，通过实际应用取得了很好的效果。下图是PID控制原理结构图。
如果阶跃响应的超调量太大，经过多次振荡才能稳定或者根本不稳定，应减小比例系数、增大积分时间。如果阶跃响应没有超调量，但是被控量上升过于缓慢，过渡过程时间太长，应按相反的方向调整参数。
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