今天给大家安利一下了。一般同学会去某度上搜，看到各种各样版本的PID示例，或者去GitHub上白嫖。
其实一些芯片公司会提供一些控制领域的解决方案了，这里面就会包括PID库。
比如ST的"ST Motor Control Sdk"，或者TI的C2000系列的control suite。
不过目前TI官方对于control suite已经不再提供相应的更新,可以继续下载这个套件.
目前control suite已经更新为C2000WARE-MOTORCONTROL-SDK.
那本文主要介绍TI的control suite,这里面除了PID外有很多控制类算法，并且配置了丰富的文档。
如何安装？
进入ti的官网，输入control suite进行搜索，就可以找到相应的安装包。
这里有离线安装包，和在线安装包。直接基于在线安装包进行操作即可。我们先下载安装包。
下面就是一路疯狂点击Next即可；
界面 1
界面 2
界面 3
界面 4
耐心等待
安装成功源码和文档
进入主界面，这里基本的例子都是基于TI的C2000系列的MCU进行开发的，具体如下图所示；
主界面进入主界面之后，我们可以看到左侧这边包含了软硬件文档，项目示例还有相应的文档。
其实我们要找的是基于C2000系列MCU的数学算法库，可以在下列列表中找到；
当然也可以在安装目录C:\ti\controlSUITE\libs\app_libs\motor_control\math_blocks\v4.2下面找到相应的PID算法；
至于如何使用这几个文件，这里也提供了相应的文档，在Docs中找到，
例如pid_grando.h文件，这里介绍了对应的平台，当然是TI系列的MCU，并且依赖于IQMath库，其实这里我们做一些简单的改动，就可以移植到自己所需的平台上去了，具体源码如下：
/* =================================================================================
File name: PID_GRANDO.H
===================================================================================*/
#ifndef __PID_H__
#define __PID_H__
typedef struct { _iq Ref; // Input: reference set-point
_iq Fbk; // Input: feedback
_iq Out; // Output: controller output
_iq c1; // Internal: derivative filter coefficient 1
_iq c2; // Internal: derivative filter coefficient 2
} PID_TERMINALS;
// note: c1 & c2 placed here to keep structure size under 8 words
typedef struct { _iq Kr; // Parameter: reference set-point weighting
_iq Kp; // Parameter: proportional loop gain
_iq Ki; // Parameter: integral gain
_iq Kd; // Parameter: derivative gain
_iq Km; // Parameter: derivative weighting
_iq Umax; // Parameter: upper saturation limit
_iq Umin; // Parameter: lower saturation limit
} PID_PARAMETERS;
typedef struct { _iq up; // Data: proportional term
_iq ui; // Data: integral term
_iq ud; // Data: derivative term
_iq v1; // Data: pre-saturated controller output
_iq i1; // Data: integrator storage: ui(k-1)
_iq d1; // Data: differentiator storage: ud(k-1)
_iq d2; // Data: differentiator storage: d2(k-1)
_iq w1; // Data: saturation record: [u(k-1) - v(k-1)]
} PID_DATA;
typedef struct { PID_TERMINALS term;
PID_PARAMETERS param;
PID_DATA data;
} PID_CONTROLLER;
/*-----------------------------------------------------------------------------
Default initalisation values for the PID objects
-----------------------------------------------------------------------------*/
#define PID_TERM_DEFAULTS { \
0, \
0, \
0, \
0, \
0 \
}
#define PID_PARAM_DEFAULTS { \
_IQ(1.0), \
_IQ(1.0), \
_IQ(0.0), \
_IQ(0.0), \
_IQ(1.0), \
_IQ(1.0), \
_IQ(-1.0) \
}
#define PID_DATA_DEFAULTS { \
_IQ(0.0), \
_IQ(0.0), \
_IQ(0.0), \
_IQ(0.0), \
_IQ(0.0), \
_IQ(0.0), \
_IQ(0.0), \
_IQ(1.0) \
}
/*------------------------------------------------------------------------------
PID Macro Definition
------------------------------------------------------------------------------*/
#define PID_MACRO(v) \
\
/* proportional term */ \
v.data.up = _IQmpy(v.param.Kr, v.term.Ref) - v.term.Fbk; \
\
/* integral term */ \
v.data.ui = _IQmpy(v.param.Ki, _IQmpy(v.data.w1, (v.term.Ref - v.term.Fbk))) + v.data.i1; \
v.data.i1 = v.data.ui; \
\
/* derivative term */ \
v.data.d2 = _IQmpy(v.param.Kd, _IQmpy(v.term.c1, (_IQmpy(v.term.Ref, v.param.Km) - v.term.Fbk))) - v.data.d2; \
v.data.ud = v.data.d2 + v.data.d1; \
v.data.d1 = _IQmpy(v.data.ud, v.term.c2); \
\
/* control output */ \
v.data.v1 = _IQmpy(v.param.Kp, (v.data.up + v.data.ui + v.data.ud)); \
v.term.Out= _IQsat(v.data.v1, v.param.Umax, v.param.Umin); \
v.data.w1 = (v.term.Out == v.data.v1) ? _IQ(1.0) : _IQ(0.0); \
#endif // __PID_H__
这里面不仅仅做了积分抗饱和，还有对微分环节的滤波处理，所以应用到项目中是没有问题的。
代码中需要了解Q格式的相关的知识，可以参考一下我的这篇文章；
另外，这个路径下的文档中，还提供了相应的Example，以及PID的信号流图，具体如下所示：
所以，整体来说，这个部分的源码以及资料都非常有参考价值，由于离线文件太大，后台回复【618】获取相应安装文件。
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