【PID制御】PID制御をPythonで実装
フィードバックの一種で、PID制御と言うものがあります。
この記事では、PID制御をPythonで２通りのやり方で実装してみます。
方法1 matpllotlib のライブラリを使用
プログラム：
from control.matlab import * from matplotlib import pyplot as plt # PID制御器のパラメータ Kp = 0.6 # 比例 Ki = 0.03 # 積分 Kd = 0.03 # 微分 num = [Kd, Kp, Ki] den = [1, 0] K = tf(num, den) # 制御対象 Kt = 1 J = 0.01 C = 0.1 num = [Kt] den = [J, C, 0] G = tf(num, den) # フィードバックループ sys = feedback(K*G, 1) t = np.linspace(0, 3, 1000) y, T = step(sys, t) plt.plot(T, y) plt.grid() plt.axhline(1, color="b", linestyle="--") plt.xlim(0, 3)
（ほとんどこのサイトからのコピペです。
【python-control】PID制御のシミュレーション | アルゴリズム雑記）
実行結果
方法2 ライブラリを使わずに自分で書く
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import time class PID: def __init__(self, P=0.2, I=0.0, D=0.0): self.Kp = P self.Ki = I self.Kd = D self.targetPos=0. self.clear() def clear(self): self.SetPoint = 0.0 self.PTerm = 0.0 self.ITerm = 0.0 self.DTerm = 0.0 self.last_error = 0.0 self.delta_time = 0.1 # Windup Guard self.int_error = 0.0 self.windup_guard = 20.0 self.output = 0.0 def update(self, feedback_value): error = self.targetPos - feedback_value delta_error = error - self.last_error self.PTerm = self.Kp * error #PTermを計算 self.ITerm += error * self.delta_time #ITermを計算 if (self.ITerm > self.windup_guard): #ITermが大きくなりすぎたとき様 self.ITerm = self.windup_guard if(self.ITerm < -self.windup_guard): self.ITerm = -self.windup_guard self.DTerm = delta_error / self.delta_time #DTermを計算 self.last_error = error self.output = self.PTerm + (self.Ki * self.ITerm) + (self.Kd * self.DTerm) def setTargetPosition(self, targetPos): self.targetPos = targetPos if __name__ == "__main__": pid = PID(0.3, 0.3, 0.002) RepeatNum = 100 feedback = 0 target_position = np.ones(RepeatNum) feedback_list = [] for i in range(1, RepeatNum): pid.update(feedback) feedback += pid.output pid.setTargetPosition(target_position[i]) feedback_list.append(feedback) plt.title('PID control in python') plt.xlabel('time (s)') plt.ylabel('PID (PV)') plt.plot(feedback_list, label = 'target') plt.plot(target_position, label = 'feedback') plt.ylim(min(target_position) * -0.2, max(target_position) * 1.2) plt.legend(loc='lower right') plt.show()
（参考文献：https://github.com/ivmech/ivPID）
実行結果
解説
それぞれの変数の説明です。
| RepeatNum | PID制御を実行する回数 |
|---|---|
| target_position | 目標値の配列 |
| PID.SetPoint | 現在時間の目標値 |
| PID.Kp | p制御の強さ |
| PID.Ki | i制御の強さ |
| PID.Kd | d制御の強さ |
| PID.PTerm | p制御の制御量 |
| PID.ITerm | i制御の制御量 |
| PID.DTerm | d制御の制御量 |
| PID.windup_guard | ITermが大きく（小さく）なりすぎたことを検知する閾値 |
| PID.output | PID制御の出力 |
if (self.ITerm > self.windup_guard): #ITermが大きくなりすぎたとき様 self.ITerm = self.windup_guard if(self.ITerm < -self.windup_guard): self.ITerm = -self.windup_guard
の部分は、ITermが大きくなりすぎることを防ぐためのものです。
この文のおかげで、ITermは、常に windup_guard <= ITerm <= windup_guardという条件を満たしています。
