היי אדי.
Kalman Filter
לפי מה שידוע לי Kalman Filter משמש לאיסוף נתונים ולא בהכרח לבקרה.
נניח שאתה דוגם אות מחיישן. כל מדידה של אות מלווה ברעש, חוסר דיוק מסויים ואי-ודאות.
ככל שהאות הנמדד יותר קטן או שרזולוציה החיישן יותר נמוכה או שהסביבה יותר רועשת (חשמלית)
כך הערך של המדידה מייצג פחות טוב את הערך הנמדד האמיתי.
הרעיון של Kalman Filter הוא שניתן לשלב מדידות ממספר חיישנים שונים, (או מדידות של אותו החיישן לאורך זמן)
כדי לקבל אמינות גבוהה יותר ודיוק טוב יותר עבור המדידות .
דוגמא לשימוש: שילוב קריאות של ג'ירו ואקסלומטר בסגווי כדי לאזן את הרוכב.
אקסלומטר מגיב יותר מהר, אך ערכו נוטה להיסחף לאורך זמן. ג'ירו מגיב יותר לאט אך הוא מדוייק לטווח ארוך.
שילוב של הקריאות משני החיישנים האלה בעזרת Kalman Filter יתן לך מדידה שמגיבה מהר לשינויים ואינה סובלת מבעיית הסחיפה.
PID
לולאת בקרה מקבלת ערך רצוי בכניסתה. היא מודדת את היציאה של המערכת ומשווה אותה לערך הרצוי.
הערך ביציאה פחות הערך הרצוי =השגיאה.
הלולאה מתייחסת לאות השגיאה ומנסה להגיב בהתאם לשגיאה כדי לתקן את מוצא המערכת.
התיקון שואף להגיע למצב בו מוצא המערכת ישווה לערך הרצוי והשגיאה תתאפס.
עכשיו השאלה היא איך מגיבים לאות השגיאה כדי לבצע את התיקון:
1)פרופורציונלי - התיקון הדרוש יהיה פרופורציונלי לאות השגיאה. נגיד: השגיאה*3=התיקון.
2)אינטגרלי - התיקון יתייחס לאינטגרל (סכום)של השגיאה לאורך זמן ולפי ערך האינטגרל יתבצע התיקון.
3)דיפרנציאלי - התיקון יתייחס לנגזרת של השגיאה (כלומר לשיפוע-קצב השינוי שלה) ולפיו יתבצע התיקון.
בבקר PID שלושת התיקונים שתיארתי משולבים ביחד כדי לעזור ולייצב את המערכת.
מידע נוסף
הסבר פשוט על ה-PID תמצא בעמודים האלה:
1,
2,
3,
4,
5.
ובכללי גוגל וויקיפדיה הם מקום טוב להתחיל לחפש מידע נוסף.
אורן.
...I think I am, therefore I am. I think