工控仪表擂台第七十三期－关于PID调节 点击：547 | 回复：17
此题来自擂台征集帖，原题目如下：PID的调节是控制系统中一个经典的控制方式，现在的PID的改进方法，有很多。像不完全微分的PID控制，基于模糊的PID控制，基于神经网络的PID控制等等，大家对这些不同PID调节方式用的多吗。发表一下看法
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比例控制
比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。
积分控制
在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入“积分项”。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。因此，比例+积分(PI)控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。
微分控制
在微分控制中，控制器的输出与输入误差信号的微分（即误差的变化率）成正比关系。自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。其原因是由于存在有较大惯性组件（环节）或有滞后(delay)组件，具有抑制误差的作用，其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差的作用的变化“超前”，即在误差接近零时，抑制误差的作用就应该是零。这就是说，在控制器中仅引入 “比例”项往往是不够的，比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的是“微分项”，它能预测误差变化的趋势，这样，具有比例+微分的控制器，就能够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象，比例+微分(PD)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。
神经网络系统亦称为人工神经网络﹐就是将人工神经元按某种方式联结组成的网络﹐用于模拟人脑神经元活动的过程﹐实现对信息的加工﹑处理﹑存储等。基于神经网络的PID控制不是用神经网络来整定PID的参数，而是用神经网络直接作为控制器，通过训练神经网络的权系数间接地调整PID参数。
利用神经网络，可以自动调节PID的三个系数，可以很好的控制非线性系统。然而对正弦信号可以跟踪的很好，可是它的三个参数没有收敛到一个值，而是处于波动之中。但神经网络可以对阶跃信号跟踪的很好，三个参数可以很快得到。对阶跃信号不能很好的跟踪。
传统PID控制具有直观、简单、鲁棒性好等优点，但其只能控制线性系统，且参数要人为进行调整，优化困难。神经网络PID控制则很好的解决了这几个问题。
虽然上学时学到PID的各种控制也知道很多较复杂和精度较高的控制方法，但上班后发现基本上都是最简单的单回路控制系统。是现场用不到复杂的精度高达的控制系统么，偶不这么认为，在06年偶和师傅做了一套控制系统，安装设置图纸进行的大部分控制回路是串行控制系统，但是开车后发现并不适应。首先是现场使用的涡街流量计不准确，造成副回路的参数波动不准，其次工艺操作工对于串级系统的手自动切换常常搞混，说了很多次都记不清，嘻嘻，所以后来都改成单回路了。
一个最简单的PID简单控制系统都用不好，更别说别的复杂的模糊控制了，其实作为一个化工行业的生产流程都有一个操作指标，这个指标随着工艺要求的严格程度操作范围有所不同，越是精细化工要求的范围越窄，对于控制要求的质量越严格。因此传统的PID控制有时不能适应控制要求 ，这个时候就需要更高一级别的控制方案，此时的什么模糊控制符合现场的控制状况，但是在化工行业中大部分的产品质量都有一个范围，就是生产工艺不行产生的产品不合格还有勾兑的方法所以化工行业的精密控制应用的还较少，对于精度要求高的比如航天、军事等行业控制质量高的控制系统也许能够使用。
,可使系统性能得到改善。 不完全微分PID的结构如图所示，其中图a是将低通滤波器直接加在微分环节上。本系统采用图a的方法，可以有效抑制干扰信号的影响，改善系统性能。
图 不完全微分PID结构
2）积分饱和及抑制。在实际过程中，控制变量乙因受到执行元件机械和物理性能的约束而控制在有限范围内，即umin≤u（k）≤umax。如果由计算机给出的控制量形在上述范围内，那么控制可以按预期的结果进行。一旦超出上述范围，那么实际执行的控制量就不再是计算值，由此将引起不期望的效应。
①遇限削弱积分法。一旦控制变量进入饱和区，将只执行削弱积分项的运算而停止进行增大积分项的运算。具体地说，在计算u（k）时，将判断上一时刻的控制量u（k）是否已超出限制范围。如果已超出，那么将根据偏差的符号，判断系统输出是否在超调区域，由此决定是否将相应偏差计人积分项。在三闭环控制程序的速度环中就应用了这个方法。
②积分分离法。减小积分饱和的关键在于不能使积分项累积过大。上面的修正方法是一开始就积分，但进人限制范围后即停止累积。这里介绍的积分分离法正好与其相反，它在开始时不进行积分，直到偏差达到一定的阈值后才进行积分累计。这样，一方面防止了一开始有过大的控制量；另一方面即使进入饱和后，因积分累积小，也能较快退出，减少了超调。
1、关于PID，翻开任何一本仪表类控制类刊物，都会有不少文章
2、炮制咧大量滴文章，
可你若是问问，究竟那一项 ”精准级“的控制设备或者控制项目，是凭PID算法干出来滴，
估计木有人能告诉你
3、对于“精准级”，咱目标也别定太高，就±0.1%FS波动度吧
谁拿PID，控出过这个水平滴东东，请来讲一讲
4、呵呵，俄看PID，就是把个±3%FS、±5%FS波动度滴怂事，愣生生伪装成科学舌事泥
真会拿数学模型装b呀
呵呵
5、PID干滴那点怂事，其实一把大榔头加一把小榔头，一根大水管加一根小水管，随便就干球鸟，干滴还准比PID精彩
那些子木脸木皮，又木有教养滴控制忽悠家，真女马逼滴可恶呀
俄期待后生们，别走弯路，别去读破书，，，研究点啥，研究拉屎前放几只P，俄看都比研究PID有价值牙
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PID回路是要自动实现一个有量具和控制旋钮的操作人员的工作。这个操作人员会用量具测系统输出的结果，然后用控制旋钮来调整这个系统的输入，直到系统的输出在量具上显示稳定的需求的结果。在旧的控制文档里，这个过程叫做“复位”行为。量具被称为“测量”。需要的结果被称为“定值”。定值和测量之间的差别被称为“误差”。
一个控制回路包括三个部分：
- 系统的传感器得到的测量结果
- 控制器作出决定
- 通过一个输出设备来作出反应
控制器从传感器得到测量结果，然后用需求结果减去测量结果来得到误差。然后用误差来计算出一个对系统的纠正值来作为输入结果，这样系统就可以从它的输出结果中消除误差。
在一个PID回路中，这个纠正值有三种算法，消除目前的误差，平均过去的误差，和透过误差的改变来预测将来的误差。
比如说，假如一个水箱在为一个植物提供水，这个水箱的水需要保持在一定的高度。一个传感器就会用来检查水箱里水的高度，这样就得到了测量结果。控制器会有一个固定的用户输入值来表示水箱需要的水面高度，假设这个值是保持65％的水量。控制器的输出设备会连在一个马达控制的水阀门上。打开阀门就会给水箱注水，关上阀门就会让水箱里的水量下降。这个阀门的控制信号就是我们控制的变量，它也是这个系统的输入来保持这个水箱水量的固定。
PID控制器可以用来控制任何可以被测量的并且可以被控制变量。比如，它可以用来控制温度、压强、流量、化学成分、速度等等。汽车上的巡航定速功能就是一个例子。
一些控制系统把数个PID控制器串联起来，或是连成网络。这样的话，一个主控制器可能会为其他控制输出结果。一个常见的例子是马达的控制。我们会常常需要马达有一个控制的速度并且停在一个确定的位置。这样，一个子控制器用来管理速度，但是这个子控制器的速度是由控制马达位置的主控制器来管理的。
连合和串联控制在化学过程控制系统中是很常见的。
理论
PID是以它的三种纠正算法而命名的。这三种算法都是用加法调整被控制的数值。而实际上这些加法运算大部分变成了减法运算因为被加数总是负值。这三种算法是：
- 比例- 来控制当前，误差值和一个负常数P（表示比例）相乘，然后和预定的值相加。P只是在控制器的输出和系统的误差成比例的时候成立。比如说，一个电热器的控制器的比例尺范围是10°C，它的预定值是20°C。那么它在10°C的时候会输出100%，在15°C的时候会输出50%，在19°C的时候输出10％，注意在误差是0的时候，控制器的输出也是0。
- 积分 - 来控制过去，误差值是过去一段时间的误差和，然后乘以一个负常数I，然后和预定值相加。I从过去的平均误差值来找到系统的输出结果和预定值的平均误差。一个简单的比例系统会振荡，会在预定值的附近来回变化，因为系统无法消除多余的纠正。通过加上一个负的平均误差比例值，平均的系统误差值就会总是减少。所以，最终这个PID回路系统会在预定值稳定下来。
- 导数 - 来控制将来，计算误差的一阶导，并和一个负常数D相乘，最后和预定值相加。这个导数的控制会对系统的改变作出反应。导数的结果越大，那么控制系统就对输出结果作出更快速的反应。这个D参数也是PID被称为可预测的控制器的原因。D参数对减少控制器短期的改变很有帮助。一些实际中的速度缓慢的系统可以不需要D参数。
用更专业的话来讲，一个PID控制器可以被称作一个在频域系统的滤波器。这一点在计算它是否会最终达到稳定结果时很有用。如果数值挑选不当，控制系统的输入值会反复振荡，这导致系统可能永远无法达到预设值。
PID 控制器的一般 转移函数是：
- ,
其中 C 是一个取决于系统带宽的常数。
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