PID控制器的MATLAB代码-PID_Kalman: PID与卡尔曼结合

简介：
本项目提供了一个将PID控制算法与卡尔曼滤波器相结合的MATLAB实现示例。通过集成这两种技术，可以显著提升系统的动态响应和稳定性，尤其适用于需要精准控制且存在噪声干扰的应用场景。代码库包括详细的注释和案例演示，帮助用户快速理解和应用该方法。 该项目是在Arduino Uno上实现PID-LQR控制器的总和。它通过位置测量来工作，并使用卡尔曼滤波器估计速度和电流值。由于这是一个具有三个内部变量但仅有一个输出（即位置）的系统，因此方程式已被调整以适应此应用并优化处理时间。 对于PID增益K_P、K_I 和 K_D 的计算，在连续时间内完成这些计算后会转换为离散时间使用。目标是在100%振幅的情况下达到120毫秒的目标到达时间。 LQR（线性二次型调节器）的增益是通过导入系统的状态空间表示，然后利用Matlab中的lqr函数来确定每个内部变量的值。 卡尔曼滤波部分采用了特定设置：估计误差Q为所有变量设定为0.02，位置测量误差R设为0.1。同时使用了3x1参数H=[1 1 1]以简化多个方程，并直接在代码中隐含这些变化。该过程基于先前的值计算X向量（电流[A];速度[rad/s];位置[rad]）和附加变量P，后者用于累加之前假设中的误差。接着计算三个变量各自的卡尔曼增益K。最后脚本会预测下一个LQR控制器使用的X值。