Matlab Simulink:PID控制器-反向计算和防缠绕夹紧之间的差异？

我需要为我的PID控制器实现一个抗饱和（输出限制）。Simulink提供了两个选项：

反向计算

和

夹紧

（），这两个选项似乎可以提供相同的结果。我知道反向计算在数学上的作用。它需要定义反向计算增益

Kb

。该增益取决于控制器饱和的时间，因此它实际上是一个动态值（因为饱和时间的变化可能很大）。你看到控制这个值的方法了吗？（在这种情况下，可能需要构建我自己的PID控制器，如上面的文档或下面的图片所示

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这就引出了一个问题，

夹紧实际上在做什么？还有什么其他区别？哪一个更快，哪一个更能抵抗坚硬的斜坡？有人有使用这两种方法的经验吗？
不确定这是否完全回答了问题，但文档页面对夹紧做了更多的解释：

夹紧

当块组件的总和
超出输出限制，积分器输出和块输入
具有相同的符号。当块的和
组件超过输出限制，积分器输出和
块输入有相反的符号。块的积分器部分
是:


箝位电路实现确定集成是否继续所需的逻辑

如果您选择了箝位选项并在掩码下看，您可能会看到箝位电路的细节。
 
另外还有一些要考虑的事情。
夹紧
箝位始终有效。它检测积分器溢出，并将PID控制器的积分路径设置为零，以通过使用简单开关避免饱和

夹紧是一种常用的防缠绕方法，尤其是在数字控制系统中。然而，在严重的应用中，也涉及正向夹紧-评估控制器输入。这种机制必须手动实现

反算
反向计算高度依赖于反向计算系数
Kb。如果您不知道如何实际计算参数
Kb
，请不要使用反向计算。此方法计算实际控制器输出和饱和输出之间的差，并从I增益路径中减去它，amp由
Kb
确认。
在大多数情况下，默认值
Kb=1
将导致比夹紧更糟糕的结果，甚至可能根本没有效果。
Kb
应根据采样时间或
如果涉及D增益，则基于D增益和I增益。应参考适当的文献来计算系数。使用适当设置的系数进行反向计算可实现比夹紧更好的动力学性能