标签：误差 控制器 名词 积分 PID 微分 -- 解析
在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。
当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的 其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、 积分、微分计算出控制量进行控制的。
比例（P）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（Steady-state error）。
积分（I）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（System with Steady-state Error）。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，直到接近于零。因此，比例+积分（PI）控制器，可以使系统在进入稳态后几乎无稳态误差。
微分（D）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。
参数整定
PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心内容。它是根据
被控过程的特性确定PID控制器的
比例系数、
积分时间和微分时间的大小。PID控制器参数整定的方法很多，概括起来有两大类：一是理论计算整定法。它主要是依据系统的数学模型，经过理论计算确定控制器参数。这种方法所得到的计算数据未必可以直接用，还必须通过工程实际进行调整和修改。二是工程整定方法，它主 要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行，且方法简单、易于掌握，在工程实际中被广泛采用。PID控制器参数的工程整定方法，主要有临界
比例法、反应曲线法和衰减法。两种方法各有其特点，其共同点都是通过试验，然后按照工程
经验公式对控制器参数进行整定。但无论采用哪一种方法所得到的控制器参数，都需要在实际运行中进行最后调整与完善。一般采用的是临界比例法。利用该方法进行PID控制器参数的整定步骤如下：⑴首先预选择一个足够短的
采样周期让系统工作；⑵仅加入
比例控制环节，直到系统对输入的阶跃响应出现临界振荡， 记下这时的比例
放大系数和临界
振荡周期；⑶在一定的
控制度下通过公式计算得到PID控制器的参数。
在实际调试中，只能先大致设定一个经验值，然后根据调节效果修改。
对于温度系统：P（%）20--60，I（分）3-
-10，D（分）0.5--3
对于流量系统：P（%）40--100，I（分）0.1--1
对于
压力系统：P（%）30--70，I（分）0.4--3
对于液位系统：P（%）20--80，I（分）1--5
参数整定找最佳，从小到大顺序查
先是比例后积分，最后再把微分加
曲线振荡很频繁，比例
度盘要放大
曲线漂浮绕大湾，比例度盘往小扳
曲线偏离回复慢，积分时间往下降
曲线波动
周期长，积分时间再加长
曲线
振荡频率快，先把微分降下来
动差大来波动慢。微分时间应加长
理想曲线两个波，前高后低4比1
一看二调多分析，调节质量不会低
PID与自适应PID的区别：
首先弄清楚什么是自适应控制
在
生产过程中为了提高
产品质量，增加产量，节约原材料，要求
生产管理及生产过程始终处于最优
工作状态。因此产生了一种
最优控制的方法，这就叫自适应控制。在这种控制中要求系统能够根据被测参数，环境及原材料的成本的变化而自动对系统进行调节，使系统随时处于最佳状态。自适应控制包括性能估计（辨别）、决策和修改三个环节。它是
微机控制系统的发展方向。但由于控制规律难以掌握，所以推广起来尚有一些难以解决的问题。
加入自适应的pid控制就带有了一些智能特点，像生物一样能适应外界条件的变化。
还有
自学习系统，就更加智能化了。
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