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主に温度のPID（比例-積分-微分）制御を学びたい。 できれば簡単なプロジェクトを通して学びたいと思います。 学習に数週間かかるものをお勧めしてもらえますか？ 編集：水タンクの温度を制御したい。加熱は抵抗器によって行われます。

26 microcontroller  control-system  pid-controller 

更新：この質問は、私にとってはかなり研究執念と呼ばれるものを引き起こしました。私はその底にかなり近づいたと思います、私は私の答えを以下の答えとして投稿しました。 ここにも同様の質問がありましたが、回答で一般的なアカウントを要求したり受け取ったりしませんでした。 ノイズゲインは、頻繁に言及されておらず、明らかに理解されていない概念であることがわかります。 絶対に期待できる方程式が1つあると思ったとき、オペアンプのよく知られたゲイン方程式は状況に依存することがわかりました。 G=Ao1+AoβG=Ao1+AoβG = \frac{A_o}{1 + A_o\beta} 、使用するβの定義に依存します。ββ\beta 驚きの部分（背景） 私が知っていることと、真実であることが実証できることを簡単に説明することから始めましょう。そうすれば、宿題を済ませて、急いで答えるのを思いとどまらせることができます。 はフィードバック分数として知られ（フィードバック係数とも呼ばれます）、反転入力にフィードバックされる出力電圧の割合です。ββ\beta 考慮非反転増幅器以下の画分、反転入力が容易であると決定された到達1 / 10の分圧器の検査では：VoutVoあなたはtV_{out}1/101/101/10 V−=VoutRgRf+RgV−=VoあなたはtRgRf+RgV_- = V_{out} \frac{R_g}{R_f + R_g} β= V−VO U T= RgRf+ Rg= 10 k90 k + 10 k= 110β=V−Voあなたはt=RgRf+Rg=10k90k+10k=110\beta = \frac{V_-}{V_{out}} = \frac{R_g}{R_f + R_g} = \frac{10\mathrm{k}}{90\mathrm{k} + 10\mathrm{k}} = \frac{1}{10} 最初の式に戻ると、は開ループゲインを表し、この場合は約100,000です。式に代入すると、ゲインは次のとおりです。AoAoA_o G=Ao1+Aoβ=100,0001+(100,000⋅110)=100,00010,001=9.999G=Ao1+Aoβ=100、0001+（100、000⋅110）=100、00010、001=9.999G = …

23 operational-amplifier  control-system  feedback  gain  stability 

これは非常に一般的な質問です。学部の電気工学では、学生は通常、LC（2次）回路に対するステップ応答について教えられます。 これは通常、多くのパラメーターが導入されたときに発生し、そのうちのいくつかは 立ち上がり時間 ピーク時 オーバーシュート率 整定時間 これらの定義は、ウィキペディアなどのさまざまなソースで見つけることができます：https : //en.wikipedia.org/wiki/Settling_time これらの数量の多くについて詳細な公式が存在し ますhttps://ocw.mit.edu/courses/mechanical-engineering/2-004-dynamics-and-control-ii-spring-2008/lecture-notes/lecture_21.pdf http://www.personal.psu.edu/faculty/j/x/jxl77/courses/ee380_fa09/ee380_slides3.pdf 私は広範な回路設計の背景を持っていません。これらのパラメータは、システムの伝達関数や極の位置などを計算するための経験則として使用できると推測しています。実際にどのように使用できるかわかりません。 回路設計で働く電気技師は、これらのパラメーターの実用的な有用性についてコメントできますか？または、これらのパラメーターは、設計プロセスで使用されるアルゴリズムによって検出されますか？ どうもありがとう！

18 circuit-analysis  circuit-design  control-system  math  education 

学部生として制御理論の授業を受けた後、卒業後はまったく使用しなくなりました。コントロールの趣味プロジェクトを開始することで、私はそれを修正し始めました。私の教科書は理論のかなり良い参考文献ですが、私の最大の問題は、モデルのシステムパラメータを決定する上で良い参考文献を見つけていないことです。たとえば、発熱体から少し離れた場所に温度センサーがあり、その上に重要な量の熱質量があるとします。この非理想性をどのようにモデル化する必要がありますか？また、要素の誤差関数をモデル化した後でも、ベンチ実験から実際の数値係数を決定するにはどうすればよいですか？ ここに誰かが推奨する良い教科書や参考文献を持っていますか？

18 control-system 

測定されたステップ応答を使用して、PIDまたは畳み込み制御スキームを調整する方法 この回答*に触発されて、測定されたステップ応答に基づいて制御システムを実装する方法のより詳細な説明に興味があります。 すべての効果を推測しようとはしません。おそらくいくつかの非自明なことが進行中であり、すべてのパラメーターを知ることはできません。 ステップ応答を測定します。ボールがチューブ内で測定可能な範囲内にある2つのポンプ設定を見つけます。次に、コントローラーをある設定から別の開ループに突然切り替えます。その間、ボールが何をするかを測定します。それがステップ応答です。それの導関数を取り、インパルス応答を得ることができます。インパルス応答から、これが線形システムであると仮定して、ポンプ設定の履歴についてボールの動きを予測できます。これはおそらく、ボールを通常の範囲内に保つために、小さな設定範囲で十分に線形です。 これをシミュレーションベースとして使用して、旧式のPIDコントロールのパラメーターを見つけることができます。または、インパルス応答を直接使用して畳み込み制御を行うことができます。ポンプが実際にリバーシブルでボールを吸い戻せない限り、コンボリューションカーネルが負にならないように、制御入力を十分にローパスフィルターする必要があります。 これはどのくらい正確に機能しますか？PIDの調整は困難です。「畳み込み制御」は極-零点または伝達関数の使用であると想定していますが、パラメーターを取得する方法は正確にはわかりません。 関連：制御システムのシステムモデリング *チューブ内のピンポンボール浮揚のダンパーとしての伝達関数のモデリング

17 pid-controller  control-system 

Arduinoを使用して電動フェーダー（リニアスライドポテンショメーター）を制御しようとしています。 PID制御は、特定のターゲット位置への「ジャンプ」に対して良い結果をもたらしますが、ランプの追跡は問題であり、まったくスムーズではありません。何をしようとしても、動きはとてもぎくしゃくしています。 ランプを追跡するときの基準位置、測定位置、モーター出力のプロットは次のとおりです。 そして、同じテストのビデオがあります。 商用システムでは、はるかにスムーズに見えます。これを参照してください。 詳細： モーターフェーダーは、アルプスRSA0N11M9A0Kです。それを駆動するために、安定化された10 V DC電源（XL6009）から電力を供給されるST L293D Hブリッジを使用しています。 Arduino UNO（ATmega328P）では、ピン9と10を使用して、PWM周波数31.372 kHzで聞こえないようにします（プリスケーラが1のTimer1 ）。 ポテンショメータはグランドと5Vの間に配線され、ワイパーは通常どおりADC0に接続されます。TCCR1B = (TCCR1B & 0b11111000) | 0b001 コントローラー： アンチワインドアップ機能を備えたシンプルなPIDコントローラーを使用しています。これは、1 kHzのレート（Ts = 1e-3 s）で更新します。 float update(int16_t input) { int16_t error = setpoint - input; int16_t newIntegral = integral + error; float output = k_p * error …

15 arduino  control-system  motor-controller  pid-controller 

P型トランジスタをベースにしたLDOレギュレータは、現在のリニア電圧レギュレータの好ましい形式のようですが、安定性を保証するために出力コンデンサを慎重に選択する方法についてはよく耳にします。N型トランジスタを備えた古い高ドロップアウトレギュレータには、この問題はないようです。LDOの安定性が低下する原因は何ですか？P型トランジスタですか？との小さな違いは？どちらも？または他に何かありますか？そして、なぜ出力コンデンサのESRがそれほど重要なのでしょうか？ V O U TVI NV私nV_{in}VO U TVoあなたはtV_{out}

15 control-system  ldo  stability 

Arduino Leonardoに基本的なPIDアルゴリズムを実装して、サーボ制御バルブを使用して温水と冷水を混合しようとしています。目標は、温度を可能な限り設定点に近づけることです。特に重要なのは、ユーザーを火傷から保護するために、出力温度が設定値をオーバーシュートしないようにすることです。第二に重要なことは、温度を可能な限り迅速に設定点に近づけることです。 温度のわずかな変化に対して、PIDアルゴリズムの標準的な実装は正常に機能するようです。しかし、お湯がバルブに到達するのを待つときに発生する可能性のある長い遅延を考慮する方法はわかりません。これらの遅延は、バルブ位置を変更した後の標準遅延よりもはるかに長いためです。 明らかに、温水ラインの長さと最後に温水を使用してからの時間に応じて、温水がバルブに到達するまでに数十秒かかることがあるため、この間、水温は低温でほぼ一定のままです温水バルブはすぐに100％開きます。積分成分は大きなエラー値を蓄積し始めます。 お湯が最終的にバルブに到達すると、検出された温度は非常に急速に上昇し、最大お湯温度になります。積分誤差が大きいため、温度が設定値を超えた後、積分値が通常レベルに低下するのを待つため、温水バルブは長時間100％に保持されます。したがって、結果は数秒（10秒間）の最高温度の水になります。 この可能性のある長い遅延を説明する方法がわかりません。そのような場合、最大応答時間を制限するために、積分誤差値の上限（および下限）を設定するのが賢明でしょうか？これは、積分コンポーネントの目的を無効にしているようであり、設定点に到達した後もまだいくらかの遅延を課します。 または、長い遅延後の高速入力変更を処理するより良い方法はありますか？ アドバイスをありがとう！

15 arduino  control  control-system  pid-controller  algorithm 

次の特性を持つシステムの温度を制御するためのマイクロコントローラープログラムを作成しようとしています。 出力は、固定サイクル周波数（1時間あたり2〜10）でのみオンまたはオフにできます。 プラントの応答が遅い（測定可能な温度変化には10分以上かかる）。 植物は、環境条件に基づいて温度を失います。 セットポイントは、ユーザーの需要に基づいて大きなステップで変化する可能性があります。 エラーを最小限に抑え、入力として提供されるサイクルレートを遵守することを目的としたコントローラーを作成しています。 これはPIコントローラーで簡単に実行でき、出力はデューティサイクルに変換されます。問題は、プログラムが正しいKp、Ki定数を自動調整して選択し、さまざまな環境条件と加熱能力の変化に適応する必要があることです。したがって、事前にPIコントローラーを調整することはあまり有用ではありません。 実際のPIまたはPIDの使用は必須ではありません。ファジィロジックが役立つ場合は使用できます。また、チップ上にシステム応答と熱損失（線形近似）をモデル化する機械学習アルゴリズムがあり、測定されたステップ応答に関する情報を提示します。その情報をどうするか分からないだけです。 いくつかの投稿は、モデリングデータを使用してPIをオンラインで調整できることを示唆しているほか、ファジィ論理を使用してPIを調整できることを示唆するラボビューマニュアルも示しています。 私の質問は、この種のシナリオ（PID、fuzzy-pid、コンボリューションなど）に最適なアプローチは何か、実際にソフトウェア/プラクティスにどのように実装するかです。 私はEEではないので、どんな入力でも大歓迎です。

15 microcontroller  control-system  pid-controller  convolution 

私はDCベンチ電源を設計しており、出力コンデンサを選択することになりました。関連する多くの設計基準を特定しましたが、理にかなった設計プロセスにこれらをシーケンスしようとするので、私はまだ推論が少し円になっていることに気付いています。 これがどうなるかを理解するための作業回路図を次に示します。定電流回路は描かれていません。 これまでに私が理解している考慮事項/関係は次のとおりです。 高速負荷ステップ中、CO U TCoあなたはtC_{out}緩和応答する制御ループのために必要な期間における出力電圧の変化アンダー/オーバーシュート）。一般に、コンデンサが大きいほど、アンダーシュート/オーバーシュートは小さくなります。 CO U TCoあなたはtC_{out}は、制御ループの周波数応答に関与します。負荷抵抗との相互作用によって極に寄与し、独自の実効直列抵抗（ESR）との相互作用によって零点に寄与します。 一般に、高速（高帯域幅）制御ループは、所定のアンダーシュートを達成するために必要な出力容量を削減します。 （ステップの右側の垂直ビット）のESRによって生成されるアンダー/オーバーシュートの部分は、より高速な制御ループでは削減できません。サイズは、純粋に電流（ステップサイズ）とESRの関数です。CO U TCoあなたはtC_{out} 電源によって駆動される回路は、たとえば接続された回路の電源レールバイパスコンデンサの合計など、追加の容量に寄与する場合があります。この静電容量はと並列に現れます。これらが値と等しいかそれを超えて、極が1オクターブ以上下に移動することは考えられません。このような状況では、電源の性能が適切に低下し、たとえば発振に陥ることはありません。CO U TCoあなたはtC_{out}CO U TCoあなたはtC_{out}CO U TCoあなたはtC_{out} 出力容量に蓄積されるエネルギーは、電源の電流制限回路の制御外にあります。大きな出力コンデンサを使用すると、制御ループの設計にいくつかの罪が隠される可能性がありますが、制御されていない電流サージのリスクに接続された回路がさらされます。 電圧設定点が低下すると、負荷が接続されていない場合でも、ダウンプログラミング速度の仕様を満たすのに十分なだけ出力コンデンサを急速に放電する必要があります。出力容量と指定されたダウンプログラミング速度に比例した放電経路が存在する必要があります。場合によっては、出力電圧サンプリング回路（抵抗分割器）で十分な場合があります。他の場合には、シャント抵抗または他の回路機能が必要になる場合があります。 私の質問は、「DCベンチ電源設計用の出力コンデンサの選択方法は？」です。 私の最高の推測はこれです： 控えめな値、この場合は100µF始めます。CO U TCoあなたはtC_{out} 全負荷ステップ（0-300mA）の最大出力電圧（30V）でアンダーシュート仕様（最大50mV、25mv推奨）から逆方向に作業し、利用可能なコンデンサのESRを考慮して、どのような帯域幅が必要かを確認しますアンダーシュートを仕様内に維持してください。 必要なクロスオーバー周波数を下げるか、ESR値を下げるために、より大きな値に移動します。CO U TCoあなたはtC_{out} 私は正しい軌道に乗っていますか？より経験豊富な実務家からのガイダンスは非常に感謝されます:)

14 power-supply  capacitor  voltage-regulator  analog  control-system 

私は理解しようとしている物理的な概念のゲインと位相マージンを。 これについて私が理解しているのは、臨界点周りの相対的な比較で、振幅と位相の形式に変換すると、振幅= 1および位相= -180°になるということです。（- 1 、0 ）（−1、0）(-1,0) また、負のフィードバックシステムの場合、ゲインと位相余裕は正である必要があります。つまり、次の2つのケースではシステムが不安定になります。 システム/ OLTFフェーズが-180°であるが、システムマグニチュード。これにより、ゲインマージンが負になります。ゲインがを正のフィードバック条件になり、それによって出力が無制限になり、したがって不安定になるため、物理的な意味をこの条件に関連付けることができました。> 1>1>1> 1>1>1 システムマグニチュード=が、システムフェーズ -180°の場合。私はこの不安定なケースの物理的な理解を得ることができません。111> −>−>- 私の質問： 閉ループシステムの不安定性についてコメントするために、すべてのフェーズを使用した後はどうですか？ この場合、負のフィードバックのために本質的に存在する負のフィードバックを考慮した後、正味の位相は正になることがありますが、それはシステムをどのように不安定にしますか？

11 control-system  system  stability  bode-plot  phase-margin 

オペアンプとフィードバック、およびフィードバックがそれらの安定性に与える影響について学習しています。私はこれに出くわしたときにゲインと位相マージンとその使用について読んでいます： 約2 kHzでフィードバックが正であると仮定すると、写真に示されているシステムがどのように安定するかはよくわかりません。これにより、2 kHzの周波数がますます大きくなり、収束しないと考えられていました。 このシステムが安定するのはなぜですか？

11 control-system  stability 

制御理論についての理解は限られています。私は学校で極と零点と伝達関数を扱いました。DC / DCコンバーターに対して、いくつかのマイクロプロセッサーベースの制御方式を実装しました。これら2つの事柄がどのように相互に関連しているか、まだわかりません。知りたいのですが。試行錯誤に基づいて設計を行うこともできますが、私は自分のしていることとその結果が何であるかをより深く理解することを好みます。 回答は、システムを改善する方法ではなく、システムを分析する方法に焦点を当てる必要があります。そうは言っても、システムを改善するための提案があり、その理由を分析的に説明したい場合は、すばらしいことです。改善が分析に次ぐものである限り。 この質問のための私のサンプルシステム： C1：1000uF C2：500uF L1：500 uH スイッチング周波数：4 kHz R1：変数 入力電圧：400ボルト 出力電圧ターゲット：500ボルト 出力電流制限：20アンペア 出力電流制限を超えずに出力電圧を調整しようとしています。私は電圧と電流のセンシングを行っています。これらは、この時点で分析していないさまざまな増幅段階を通過しますが、フィルタリングが含まれています。これに続いて、100オームと1000 pFのRCローパスフィルターがA / Dコンバーターに直接続きます。A / Dは12 kHzでサンプリングします。この値は、最後の64サンプルの単極IIR移動平均フィルターを通過します。 その後、2つのPIループがあります。まず、電圧ループ。以下は疑似コードで、値はボルト、mA、ナノ秒にスケーリングされています。境界チェックが他の場所で正しく実装されていると仮定します。これらのループの構造は、積分項がない場合の最大許容ドループの点でPを定義し、次に、max'd out積分器がそのドループを正確に補償できるように積分項を定義します。INTEGRAL_SPEED定数は、インテグレーターがスプールする速度を決定します。（これは、定数をどのように設定したかに関係なく、Pと私が常に適切にバランスをとるようにするための合理的な方法であるように思えますが、他の提案を受け入れるつもりです。） #DEFINE VOLTAGE_DROOP 25 #DEFINE VOLTAGE_SETPOINT 500 #DEFINE MAX_CURRENT_SETPOINT 20000 voltage_error = VOLTAGE_SETPOINT - VOLTAGE_FEEDBACK current_setpoint = MAX_CURRENT_SETPOINT * voltage_error/VOLTAGE_DROOP #define VOLTAGE_INTEGRAL_SPEED 4 voltage_integral += voltage_error/VOLTAGE_INTEGRAL_SPEED //insert …

10 microcontroller  control-system  boost  theory  pid-controller 

短い質問 他の点では均一な制御領域内で非常に大きな異常（桁）を処理する一般的な方法はありますか？ 背景 一般に均一な制御領域にわたってモーターを駆動する制御アルゴリズムに取り組んでいます。負荷がゼロまたは最小限の場合、PIDコントロールは適切に機能します（高速応答、オーバーシュートがほとんどない、またはまったくない）。私が遭遇している問題は、通常、少なくとも1つの高負荷の場所があることです。位置はインストール中にユーザーによって決定されるため、いつ/どこでそれを期待するかを知るための合理的な方法はありません。 高負荷の場所を処理するようにPIDを調整すると、非負荷領域に大きなオーバーシュートが発生します（これは完全に予想されていました）。移動途中でオーバーシュートしても問題ありませんが、エンクロージャーには機械的なハードストップはありません。ハードストップがないことは、大幅なオーバーシュートが発生すると、コントロールアームがモーターから切り離される可能性があることを意味します（デッドユニットが発生します）。 私がプロトタイピングしているもの ネストされたPID（ターゲットから遠く離れている場合は非常にアグレッシブ、近くにある場合は控えめ） 遠くはゲインを固定、近距離はPID 保守的なPID（負荷なしで機能）+目標が達成されるか、または急速な変化率が検出されるまで（つまり、高負荷領域を離れるまで）、PIDを探して失速させ、追加のエネルギーを適用する外部制御 制限事項 完全な旅行の定義 ハードストップは追加できません（現時点では） エラーはおそらくゼロになりません 高負荷は、10％未満の移動から得られた可能性があります（「実行開始」がないことを意味します）

10 control-system  pid-controller 

私は緒方近代制御工学の本を読み、基本的な制御原理の理解を深めるためにいくつかの演習を行ってきました。私は解決するのに苦労している次の例に出くわしました。 この振動治具をモデル化した伝達関数を考え出す必要があります。質問は次のとおりです。 この例では、振動試験装置を分析します（図1）。このシステムは、質量Mのテーブルと、質量がmのコイルで構成されています。地面にしっかりと取り付けられた永久磁石は、安定した磁場を提供します。磁場を通るコイルTheの動きは、式（1）のように、その速度proportionalに比例する電圧をコイルに誘導します。1.𝑒= 𝛼𝑦̇ [eq.1] コイルに電流が流れると、コイルには電流に比例する磁力が発生します。2.𝐹= 𝛽𝑖 [eq.2] 質問：出力withから入力𝑉へのパラメトリック伝達関数を取得します。 私が答えるのは難しいが、TF全体に影響するいくつかの質問は次のとおりです。 K2とB2が距離Zだけ圧縮されている場合（ コイルが磁場と相互作用するために上向きに移動する場合）、これはk1とb1が同じ距離Zだけ伸びていることを意味しますか？ 場合m（コイル）2センチメートルによって上方に移動しないM（表）は、2センチメートルによって上方に移動しますか？ 私は何をする必要がありますか： テーブルの質量Mとコイルの質量mの2つの独立した自由ボディダイアグラムを作成します。 逆起電力を含む1つの回路図をスケッチします。 sドメインに変換します。 同時に解決します。 これまでに行ったこと： 自由体図を分離して描画し、方程式を抽出します。 回路図を描き、方程式を抽出します。 sドメインに変換します。 MATLAB関数solveを使用して、2つの異なる5次伝達関数（以下で提案する方法ごとに1つ）を取得することができましたが、どちらが正しいのか、またその理由はわかりません。 全体システム： これは、電気部品を除いて、振動試験治具をどのようにモデル化できるかを図式的に表したものです。 自由体図1-表-上向きの規則 スプリングk1とk2ダンパーb1とb2され、別々にモデル化。それらを一緒に追加して1つとして表示することはできないため、圧縮と拡張は別々です。 上向きの力から来ているk2とb2コイルに取り付けられています。これらは上向きの動きを経験しています。 sドメインの方程式： Ms^2X + b1sX + k1X = b2s(X-Y) + k2(X-Y) フリーボディダイアグラム2-コイル-上向きの規則 コイルには上向きの力が加わっていますが、スプリングとダンパーがそれを抑制し、反対方向に作用しています。 sドメインの方程式： Fem = Ms^2Y + b2s(X-Y) + k2(X-Y) 上記の表のFBDの2つの異なる方法は、s領域の異なる方程式と異なる伝達関数につながります。 テーブルとコイルの正しい自由体図は何ですか？

9 voltage  circuit-analysis  control  control-system  transfer-function