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PID串级控制的典型结构为位置环+速度环+电流环，如下图。

PID串级控制中，最外环是输入是整个控制系统的期望值，外环PID的输出值是内环PID的期望值。

能够使用三环控制的前提是要硬件支持，比如位置环和速度环需要实时的电机转动位置和转动速度作为反馈，这就需要电机需要配有编码器用于测速与测量转动的位置；电流环需要有电流采样电路来实时获取电机的电流作为反馈。

如果没有电流采样电路，可以将电流环去掉，只使用位置环+速度环，系统的期望仍是转动的位置，内环可以调节转动的速度。

另外，如果只是想控制电机转速实现电机调速，可以使用速度环+电流环，系统的期望仍是转动的位置，内环可以调节电机的电流，增强系统转动调节的抗干扰能力。

由于我的电机没有电流测量电路，所以，本文以位置环+速度环来学习PID串级控制。就是按照下面这个图：

由于是串级PID控制，每一级的PID都要有自己的参数，本次实验使用位置PID+速度PID，参数定义如下：

/*定义位置PID与速度PID结构体型的全局变量*/
PID pid_location;
PID pid_speed;

/**
  * @brief  PID参数初始化
  *	@note 	无
  * @retval 无
  */
void PID_param_init()
{
	/* 位置相关初始化参数 */
	pid_location.target_val = TOTAL_RESOLUTION*10;				
	pid_location.output_val = 0.0;
	pid_location.err = 0.0;
	pid_location.err_last = 0.0;
	pid_location.integral = 0.0;

	pid_location.Kp = 0.05;
	pid_location.Ki = 0;
	pid_location.Kd = 0;

	/* 速度相关初始化参数 */
	pid_speed.target_val=10.0;				
	pid_speed.output_val=0.0;
	pid_speed.err=0.0;
	pid_speed.err_last=0.0;
	pid_speed.integral=0.0;

	pid_speed.Kp = 80.0;
	pid_speed.Ki = 2.0;
	pid_speed.Kd = 100.0;
}

这里有两点需要注意：

闭环死区是指执行机构的最小控制量，无法再通过调节来满足控制精度，如果仍然持续调节，系统则会在目标值前后频繁动作，不能稳定下来。

比如某个系统的控制精度是1，但目标值需要是1.5，则无论怎么调节，最终的结果只能控制在 1或 2，始终无法达到预设值。这 1.5L小数点后的范围，就是闭环死区，系统是无法控制的，误差会一直存在，容易发生震荡现象。

对应精度要求不高的系统，可以设定闭环死区，比如将允许的误差范围设为0.5，则最终结果在 1或 2都认为是没有误差，这时将目标值 与实际值之差强制设为 0，认为没有误差，即限定了闭环死区。

通过积分分离的方式来实现抗积分饱和，积分饱和是指执行机构达到极限输出能力了，仍无法到达目标值，在很长一段时间内无法消除静差造成的。

例如，PWM输出到了100%，仍达不到期望位置，此时若一直进行误差累加，在一段时间后， PID 的积分项累计了很大的数值，如果这时候到达了目标值或者重新设定了目标值，由于积分由于累计的误差很大，系统并不能立即调整到目标值，可能造成超调或失调的现象。

解决积分饱和的一种方法是使用积分分离，该方法是在累计误差小于某个阈值才使用积分项，累计误差过大则不再继续累计误差，相当于只使用了PD控制器。

带有闭环死区与积分分离的PID控制流程如下图：

完整的位置PID代码如下：

/**
  * @brief  位置PID算法实现
  * @param  actual_val:实际值
  *	@note 	无
  * @retval 通过PID计算后的输出
  */
#define LOC_DEAD_ZONE 60 /*位置环死区*/
#define LOC_INTEGRAL_START_ERR 200 /*积分分离时对应的误差范围*/
#define LOC_INTEGRAL_MAX_VAL 800   /*积分范围限定，防止积分饱和*/
float location_pid_realize(PID *pid, float actual_val)
{
	/*计算目标值与实际值的误差*/
	pid->err = pid->target_val - actual_val;

	/* 设定闭环死区 */	if((pid->err >= -LOC_DEAD_ZONE) && (pid->err <= LOC_DEAD_ZONE))
	{
		pid->err = 0;
		pid->integral = 0;
		pid->err_last = 0;
	}

	/*积分项，积分分离，偏差较大时去掉积分作用*/
	if(pid->err > -LOC_INTEGRAL_START_ERR && pid->err < LOC_INTEGRAL_START_ERR)
	{
		pid->integral += pid->err;  
        /*积分范围限定，防止积分饱和*/
		if(pid->integral > LOC_INTEGRAL_MAX_VAL)
		{
			pid->integral = LOC_INTEGRAL_MAX_VAL;
		}
		else if(pid->integral < -LOC_INTEGRAL_MAX_VAL)
		{
			pid->integral = -LOC_INTEGRAL_MAX_VAL;
		}
	}	

	/*PID算法实现*/
	pid->output_val = pid->Kp * pid->err +
	                  pid->Ki * pid->integral +
	                  pid->Kd * (pid->err - pid->err_last);

	/*误差传递*/
	pid->err_last = pid->err;

	/*返回当前实际值*/
	return pid->output_val;
}

//周期定时器的回调函数
void AutoReloadCallback()
{
	static uint32_t location_timer = 0;    // 位置环周期
	
	static __IO int encoderNow = 0;    /*当前时刻总计数值*/
    static __IO int encoderLast = 0;   /*上一时刻总计数值*/
	int encoderDelta = 0; /*当前时刻与上一时刻编码器的变化量*/
	float actual_speed = 0;  /*实际测得速度*/
	int actual_speed_int = 0;
	
	int res_pwm = 0;/*PID计算得到的PWM值*/
	static int i=0;
	
	/*【1】读取编码器的值*/
	encoderNow = read_encoder() + EncoderOverflowCnt*ENCODER_TIM_PERIOD;/*获取当前的累计值*/
	encoderDelta = encoderNow - encoderLast; /*得到变化值*/
	encoderLast = encoderNow;/*更新上次的累计值*/
	
	/*【2】位置PID运算，得到PWM控制值*/
	if ((location_timer++ % 2) == 0)
	{
		float control_val = 0;   /*当前控制值*/
		
		/*位置PID计算*/
		control_val = location_pid_realize(&pid_location, encoderNow);  
		
        /*目标速度值限制*/
		speed_val_protect(&control_val);

		/*设定速度PID的目标值*/
		set_pid_target(&pid_speed, control_val);    
	}
	  
	/* 转速(1秒钟转多少圈)=单位时间内的计数值/总分辨率*时间系数, 再乘60变为1分钟转多少圈 */
    actual_speed = (float)encoderDelta / TOTAL_RESOLUTION * 10 * 60;
    
	/*【3】速度PID运算，得到PWM控制值*/
	actual_speed_int = actual_speed;
	res_pwm = pwm_val_protect((int)speed_pid_realize(&pid_speed, actual_speed));
	
	/*【4】PWM控制电机*/
	set_motor_rotate(res_pwm);
	
	/*【5】数据上传到上位机显示*/
	set_computer_value(SEND_FACT_CMD, CURVES_CH1, &encoderNow, 1);   /*给通道1发送实际的电机【位置】值*/
}

PID的计算是通过定时器调用，每10ms一次，从代码中可以看到，内环（速度PID）控制的周期要比外环（位置PID）的周期短，位置PID是每两次循环计算一次，因为内环控制着最终的输出，这个输出对应的就是实际场景中的控制量 (本实验最终控制的是位置)，位置是无法突变，是需要时间积累的，所以内环输出尽可能快些。

视频中，测试以不同的目标速度到达目标位置，视频后半段测试引入干扰情况下的控制效果：

https://www.bilibili.com/video/BV1QK4y1g7yg?spm_id_from=333.999.0.0