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数字PID控制系统设计方案如下：一、引言PID控制器是一种常用的闭环控制算法，用于调节系统的输出以使系统稳定在设定值附近。
数字PID控制系统通过数字信号处理器（DSP）或单片机实现PID控制算法，具有灵活性高、易实现和调试等优点。
本文将介绍数字PID控制系统的设计方案，包括硬件连接、软件算法设计和系统调试等内容。
二、硬件设计1. 控制对象：确定待控制的物理对象或过程，例如电机转速、温度、液位等。
2. 传感器：选择合适的传感器获取待控量的反馈信号，如编码器、温度传感器、压力传感器等。
3. 执行器：选择合适的执行器，如电机、阀门等，用于调节系统输出。
4. 控制器：采用DSP或单片机作为数字PID控制器，负责计算PID 控制算法输出并控制执行器。
三、软件算法设计1. PID算法：根据系统特性和需求设计PID控制算法，包括比例项、积分项和微分项的权重和计算方法。
2. 离散化：将连续时间的PID算法离散化，适应数字控制器的运算方式。
3. 反馈控制：读取传感器反馈信号，计算PID输出，并控制执行器实现闭环控制。
四、系统调试1. 参数整定：通过实验和调试确定PID控制器中的比例系数、积分时间和微分时间等参数。
2. 稳定性测试：观察系统响应和稳定性，调整PID参数以提高系统性能。
3. 实时监测：实时监测系统输入、输出和误差信号，确保PID控制器正常工作。
五、性能优化1. 自适应控制：根据系统动态特性调整PID参数，实现自适应控制。
2. 鲁棒性设计：考虑系统模型不确定性和外部扰动，设计鲁棒性PID 控制算法。
3. 高级控制：结合模糊控制、神经网络等高级控制方法，优化系统性能。
六、总结数字PID控制系统设计是一项重要的控制工程任务，通过合理的硬件设计和软件算法实现，可以实现对各种控制对象的精确控制。
希望通过本文的介绍，读者能够了解数字PID控制系统的设计原理和实现方法，并在实践中不断提升控制系统设计和调试的能力。
机械运动控制中的PID控制器设计与优化在现代机械运动控制系统中，PID控制器是一种常见且重要的控制方法。
PID控制器能够根据系统的实时反馈信息来调节输出信号，从而控制机械运动的速度、位置和力度等参数，以满足特定的控制要求。
本文将从PID控制器的基本原理、设计方法、参数优化等方面进行论述。
1. PID控制器的基本原理PID控制器的名称来源于其三个组成部分，分别为比例(P)、积分(I)和微分(D)。
它们分别代表了控制器对误差的比例调节、积分调节和微分调节能力。
比例控制调节的原理是输出信号与误差成正比，即当误差增加时，输出信号也会随之增加。
这种比例关系可以帮助系统快速响应，但可能会导致超调或震荡。
积分控制调节是基于系统对误差的累积响应。
当误差存在一定的稳态偏差时，积分控制能够持续增加输出信号，以减小偏差。
然而，积分控制可能导致系统的响应速度变慢，甚至引起不稳定。
微分控制调节是根据误差的变化率来调整输出信号。
当误差快速变化时，微分控制能够及时响应并减小输出信号，以避免过度振荡。
但是，微分控制对于噪声和干扰信号十分敏感，可能引入不稳定性。
2. PID控制器的设计方法PID控制器的设计方法通常包括手动调节和自动调参两种方式。
手动调节是根据系统响应的实际情况，通过调整比例、积分和微分参数来达到理想的控制效果。
这种方法需要操作者具有一定的经验和专业知识，并进行多次试验和调整。
手动调节可以很好地适应不同的控制场景，但是比较耗时且需要一定的工程实践。
自动调参是利用数学建模和优化算法来确定最优的PID参数。
目前常用的自动调参算法包括遗传算法、粒子群算法和模糊控制等。
这些算法能够根据系统的数学模型和期望的控制效果，自动搜索最优的PID参数组合。
自动调参方法是一种高效快捷的设计方法，能够减少试验次数，提高调节效果。
3. PID控制器参数的优化PID控制器的参数优化是为了提高控制系统的性能指标。
常见的性能指标包括稳态误差、超调量、响应时间和稳定性等。
PID控制器的参数整定及优化设计PID控制器的参数整定一般包括三个部分：比例增益（Proportional Gain），积分时间（Integral Time）和微分时间（Derivative Time）。
这些参数的选择直接影响到控制系统的稳定性和响应速度。
首先，比例增益决定了输入量和误差之间的线性关系，过大的比例增益会导致系统过冲和震荡，而过小的比例增益则会导致响应速度慢。
通常情况下，可以通过试探法或经验法来选择一个适当的比例增益值，再根据实际应用中的需求进行微调。
其次，积分时间决定了积分作用对系统稳态误差的补偿能力，即消除系统的偏差。
过大的积分时间会导致系统响应迟缓和过调，而过小的积分时间则不能有效地消除稳态误差。
一种常用的方法是通过Ziegler-Nichols方法或Chien-Hrones-Reswick方法来确定适当的积分时间。
最后，微分时间决定了微分作用对系统输出量变化率的补偿能力，即消除系统的震荡。
过大的微分时间可能会导致系统过调和震荡，而过小的微分时间则不能有效地补偿系统的变化率。
一般可以通过试探法或经验法来选择一个合适的微分时间值，再根据实际情况进行调整。
除了参数整定，优化设计也是提高PID控制器性能的关键。
常见的优化方法包括模型优化、校正和自适应控制。
模型优化是指根据系统的建模结果，对PID控制器的参数进行优化。
可以通过系统的频域响应或时域响应等方法，确定最佳的参数取值。
校正是通过实时监测系统的输出值和理论值的差异，对PID控制器的参数进行在线调整。
自适应控制是指根据系统的实时状态变化，自动调整PID控制器的参数，使其能够适应不同的工作条件。
综上所述，PID控制器的参数整定及优化设计是提高控制系统性能的重要步骤。
通过适当选择比例增益、积分时间和微分时间，并利用模型优化、校正和自适应控制等方法，可以使PID控制器在不同的工作条件下具有更好的响应速度、稳定性和鲁棒性。
PID控制器设计与参数整定方法综述一、本文概述本文旨在全面综述PID（比例-积分-微分）控制器的设计与参数整定方法。
PID控制器作为一种广泛应用的工业控制策略，其设计的优劣直接影响到控制系统的性能和稳定性。
因此，深入理解并掌握PID控制器的设计原则与参数整定方法，对于提高控制系统的性能具有非常重要的意义。
本文将首先介绍PID控制器的基本原理和组成结构，包括比例、积分和微分三个基本环节的作用和特点。
在此基础上，详细阐述PID控制器设计的一般步骤和方法，包括确定控制目标、选择控制算法、设定PID参数等。
本文还将重点介绍几种常用的PID参数整定方法，如Ziegler-Nichols法、Cohen-Coon法以及基于优化算法的参数整定方法等，并对这些方法的优缺点进行比较分析。
本文将结合具体的应用实例，展示PID控制器设计与参数整定方法在实际工程中的应用效果，以期为读者提供有益的参考和借鉴。
通过本文的阅读，读者将能够全面了解PID控制器的设计与参数整定方法，掌握其在实际应用中的技巧和注意事项，为提高控制系统的性能和稳定性提供有力的支持。
二、PID控制器的基本原理PID（比例-积分-微分）控制器是一种广泛应用于工业控制系统的基本控制策略。
它的基本工作原理是基于系统的误差信号（即期望输出与实际输出之间的差值）来调整系统的控制变量，以实现对系统的有效控制。
PID控制器的核心在于其通过调整比例、积分和微分三个环节的参数，即比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd，来优化系统的动态性能和稳态精度。
比例环节（P）根据误差信号的大小成比例地调整控制变量，从而直接减少误差。
积分环节（I）则是对误差信号进行积分，以消除系统的静态误差，提高系统的稳态精度。
微分环节（D）则根据误差信号的变化趋势进行预测，提前调整控制变量，以改善系统的动态性能，抑制过冲和振荡。
PID控制器的这三个环节可以单独使用，也可以组合使用，以满足不同系统的控制需求。
pid控制器设计⽬录⼀设计任务与要求⼆系统校正的基本⽅法与实现步骤三PID的控制原理与形式模型四设计的原理五设计⽅法步骤及设计校正构图六设计总结七致谢⼋参考⽂献⼀设计任务与要求校正对象：已知单位负反馈系统，开环传递函数为：ss s s G 1047035.87523500)(23++=，设计校正装置，使系统满⾜：（1）相位稳定裕量o 45≥γ（2）最⼤超调量%5≤σ⼆系统校正的基本⽅法与实现步骤系统校正就是在⾃动控制系统的合适位置加⼊适当的装置，以改善和提⾼系统性能。
按照校正装置在⾃动控制系统中的位置，可分为串联校正，反馈校正和顺馈补偿。
顺馈补偿⽅式不能独⽴使⽤，通常与其他⽅式同时使⽤⽽构成复合控制。
顺馈补偿装置满⾜⼀定条件时，可以实现全补偿，但前提是系统模型是准确的，如果所建⽴的系统模型有较⼤误差，顺馈补偿的效果⼀般不佳。
反馈校正主要是针对系统中的敏感设备——其参数可能随外部环境条件发⽣变化，从⽽影响⾃动控制系统的性能——给敏感设备增加局部负反馈⽀路以提⾼系统的抗扰能⼒。
由于负反馈本⾝的特性，反馈校正装置通常⽐较简单，只有⽐例（硬反馈）和微分（软反馈）两种类型。
串联校正是最基本也是最常⽤的校正⽅式，根据校正装置是否使⽤独⽴电源，可分为有源校正装置和⽆源校正装置；根据校正装置对系统频率特性的影响，可分为相位滞后、相位超前和相位滞后－超前校正装置；根据校正装置的运算功能，可分为⽐例（P ）校正、⽐例微分（PD ）校正、⽐例积分（PI ）校正和⽐例积分微分（PID ）校正装置。
三 PID 控制的原理与形式模型具有⽐例-积分-微分控制规律的控制器，称PID 控制器。
这种组合具有三种基本规律各⾃的特点，其运动⽅程为：dt t de dt t e t e t m K K K K K d p t i p p )()()()(0++=? 相应的传递函数为：++=S Ss KKKGdip c1)(SS S KKKdip12++=PID 控制的结构图为：若14iτ，式（1-2）可以写成：=)(s G c()()SS S K K iP1121++?ττ由此可见，当利⽤PID 控制器进⾏串联校正时，除可使系统的型别提⾼⼀级外，还将提供两个负实零点。
PID控制器参数整定设计方案PID控制器是一种常用的控制算法，能够根据反馈信号对控制系统进行自动校正。
PID控制器的参数整定是指确定其比例增益Kp、积分时间Ti和微分时间Td的过程，以达到系统稳定、快速响应和抗干扰能力强的目标。
参数整定的设计方案可以分为经验法、试验法和数学优化法。
其中经验法是基于经验公式或规则进行参数选择，简单易行；试验法是通过实际系统的频率响应或阶跃响应进行参数优化；数学优化法是通过数学模型和数学方法进行参数优化，可以充分利用系统信息，但计算复杂度较高。
一、经验法：1.负载法：保持系统稳定工作，逐步增大比例增益Kp，观察系统是否出现超调或振荡现象，选择合适的Kp值。
2.相位裕量法：通过观察系统频率响应曲线，选取合适的相位裕量来确定Kp和Ti的初值。
3. Ziegler-Nichols法：通过输出曲线中的时间常数和周期来确定Kp和Ti的初值。
二、试验法：1.阶跃响应法：对系统进行单位阶跃输入，观察输出响应曲线，根据超调量和上升时间来确定参数。
2.频率法：通过改变系统输入信号的频率，观察输出幅频特性曲线，选取合适的增益裕量来确定参数。
3.周响应法：对系统进行周期性输入，观察输出响应曲线，根据周期和振幅的变化来确定参数。
三、数学优化法：1.差分演化算法：通过仿真模型进行参数优化，在一定迭代次数内找到使系统性能最优的参数组合。
2.遗传算法：通过模拟自然中的优胜劣汰和基因传递机制，生成一组符合条件的参数，并通过交叉和突变进行进一步优化。
在实际应用中，可以综合使用以上不同的参数整定方法，根据系统特点和需求来确定参数。
同时，还可以考虑使用自适应控制算法，如模糊PID、自适应PID等，根据系统响应实时调整参数，提高控制效果。
需要注意的是，参数整定过程中需要考虑系统的稳定性、稳态误差、响应速度和抗干扰能力等多个指标，并进行合理的权衡。
此外，实际系统中可能存在不确定性或变动性因素，要做好参数调整的适应性和鲁棒性设计。
PID控制系统的设计及仿真首先，我们需要理解PID控制器的工作原理。
PID控制器通过比较目标值与实际值之间的偏差，以及偏差的变化率和积分值来计算输出控制信号，从而实现目标值与实际值之间的闭环控制。
在设计PID控制系统时，我们需要确定三个参数：比例增益（KP）、积分时间常数（TI）和微分时间常数（TD）。
这些参数的选择将直接影响控制系统的稳定性和性能。
首先，我们可以使用频率响应曲线和Bode图等方法来选择合适的KP参数。
频率响应曲线可以帮助我们分析系统的稳定性和相位边界。
选择适当的KP值可以保证系统在稳定状态下能够尽快达到目标值。
接下来，我们可以通过试错法来确定TI和TD参数。
试错法可以根据系统的实际响应来调整这两个参数。
可以从初始调节试验开始，逐步调整参数，直到达到预期的系统性能。
在MATLAB中进行PID控制器的设计和仿真非常方便。
MATLAB提供了丰富的工具箱和函数，可以帮助我们进行系统建模、参数调节和仿真分析。
首先，我们需要使用MATLAB的控制系统工具箱来建立系统模型。
可以使用MATLAB提供的工具来建立连续或离散时间的传递函数模型。
接下来，我们可以使用PID函数来设计PID控制器并将其与系统模型进行连接。
PID函数可以使用我们之前确定的KP、TI和TD参数来创建一个PID对象。
然后，我们可以使用仿真命令来运行系统的仿真，并观察系统的响应。
可以使用step命令来观察系统的阶跃响应，使用impulse命令来观察系统的冲击响应，使用bode命令来观察系统的频率响应等等。
通过分析仿真结果，我们可以评估系统的稳定性、超调量、收敛时间等性能指标，并根据需要对PID参数进行进一步的调整。
总结起来，PID控制系统的设计及仿真可以通过MATLAB来完成。
我们可以使用MATLAB提供的工具箱和函数进行系统建模和参数调节，并通过仿真命令进行系统响应的观察和分析。
通过不断调整参数和分析仿真结果，我们可以设计出满足系统要求的PID控制系统。
P I D 控制器设计一、 PID 控制的基本原理和常用形式及数学模型具有比例-积分-微分控制规律的控制器，称PID 控制器。
这种组合具有三种基本规律各自的特点，其运动方程为：dt t de dt t e t e t m K K K K K d p ti p p )()()()(0++=⎰ (1-1) 相应的传递函数为：S S S K K K d i p 12++•=(1-2)PID 控制的结构图为： 若14<T i τ，式（1-2）可以写成：由此可见，当利用PID 控制器进行串联校正时，除可使系统的型别提高一级外，还将提供两个负实零点。
与PI 控制器相比，PID 控制器除了同样具有提高系统的稳态性能的优点外，还多提供一个负实零点，从而在提高系统动态性能方面，具有更大的优越性。
因此，在工业过程控制系统中，广泛使用PID 控制器。
PID 控制器各部分参数的选择，在系统现场调试中最后确定。
通常，应使积分部分发生在系统频率特性的低频段，以提高系统的稳态性能；而使微分部分发生在系统频率特性的中频段，以改善系统的动态性能。
二、 实验内容一：自己选定一个具体的控制对象(Plant)，分别用P 、PD 、PI 、PID 几种控制方式设计校正网络（Compensators ），手工调试P 、I 、D 各个参数，使闭环系统的阶跃响应（Response to Step Command ）尽可能地好（稳定性、快速性、准确性）控制对象(Plant)的数学模型：实验1中，我使用MATLAB软件中的Simulink调试和编程调试相结合的方法不加任何串联校正的系统阶跃响应：（1）P控制方式：P控制方式只是在前向通道上加上比例环节，相当于增大了系统的开环增益，减小了系统的稳态误差，减小了系统的阻尼，从而增大了系统的超调量和振荡性。
P控制方式的系统结构图如下：取Kp=1至15，步长为1，进行循环测试系统，将不同Kp下的阶跃响应曲线绘制在一张坐标图下：MATLAB源程序：%对于P控制的编程实现clear;d=[2];n=[1 3 2];t=[0:0.01:10];for Kp=1:1:15d1=Kp*d;g0=tf(d1,n);g=feedback(g0,1);y=step(g,t);plot(t,y);if ishold~=1 ,hold on,endendgrid由实验曲线可以看出，随着Kp值的增大，系统的稳态误差逐渐减小，稳态性能得到很好的改善，但是，Kp的增大，使系统的超调量同时增加，系统的动态性能变差，稳定性下降。
这就是P控制的一般规律。
由于曲线过于密集，我将程序稍做修改，使其仅仅显示出当系统稳态误差小于10%的最小Kp值，并算出此时系统的稳态值和超调量。
新的程序为：%修改后对于P控制的编程实现clear;d=[2];n=[1 3 2];t=[0:0.01:10];for Kp=1:1:15d1=Kp*d;g0=tf(d1,n);g=feedback(g0,1);y=step(g,t);plot(t,y);dc=dcgain(g)if dc>0.9,plot(t,y),disp(Kp),disp(dc),break,end;%显示出稳态误差小于10%的最小Kp值，并算出稳态值if ishold~=1 ,hold on,endendgridKp=10时系统的阶跃响我们就采用使系统稳态误差小于10%的最小Kp值10，并计算出此时系统的超调量为34.6%，稳态误差为1-0.9091=0.0909。
这些结果是我们能接受的。
(2)PD控制方式PD控制方式是在P控制的基础上增加了微分环节，由图可见，系统的输出量同时受到误差信号及其速率的双重作用。
因而，比例—微分控制是一种早期控制，可在出现误差位置前，提前产生修正作用，从而达到改善系统性能的目的。
控制系统的传递函数为：PD控制保持Kp=10不变，调试取Kd=1、1.5、2时的系统阶跃响应曲线并与P控制做比较：MATLAB源程序为：%编程实现PD控制与P控制的比较clear;t=[0:0.01:10];d0=[20];n=[1 3 2];s0=tf(d0,n);s=feedback(s0,1);k=step(s,t);plot(t,k);Kp=10;if ishold~=1,hold on,end;for Kd=1:0.5:2d=[2*Kd*Kp,2*Kp];g0=tf(d,n);g=feedback(g0,1);y=step(g,t);plot(t,y);if ishold~=1,hold on ,endendendgrid由实验曲线可以得知，在比例控制的基础上增加微分控制并不会影响系统的稳态误差，而增大微分常数Kd可以有效的减小系统的超调量和调节时间，在不影响系统的稳态性能的基础上改善了系统的动态性能。
微分控制部分相当于增大了系统的阻尼，所以可以选用较大的开环增益来改善系统的动态性能和系统的稳态精度。
在MATLAB中用循环语句实现不同Kp和Kd值下系统阶跃响应曲线：由此曲线可以看出：当使Kp和Kd值趋于无穷大时，系统的动态性能和稳态性能都得到非常理想的结果，超调量—>0,调节时间—>0，稳态误差—>0,但实际的物理系统中Kp和Kd的值都受到一定的确限制，不可能想取多大就能取多大，所以上面的曲线并没有多大的实际意义，只是说明了PD控制所能达到的最理想状态和PD控制中的参数选择对阶跃响应曲线的影响。
用MATLAB编程实现，源程序如下：%编程实现PD控制clear;t=[0:0.01:10];n=[1 3 2];for Kp=10:100:110for Kd=2:100:102d=[2*Kd*Kp,2*Kp];g0=tf(d,n);g=feedback(g0,1);y=step(g,t);plot(t,y);if ishold~=1,hold on ,endendendgrid（3）PI控制PI控制是在P控制基础上增加了积分环节，提高了系统的型别，从而能减小系统的稳态误差。
因为单纯使用增大Kp的方法来减小稳态误差的同时会使系统的超调量增大，破坏了系统的平稳性，而积分环节的引入可以与P控制合作来消除上述的副作用，至于积分环节对系统的准确的影响将通过实验给出结论。
PI控制的结构图为：系统的开环传递函数为：)23(222+++S S S KpKi KpS 将PI 控制与P 控制的系统阶跃响应曲线进行比较：初步印象：上图的初步印象是PI 控制中系统的稳态误差显着减小，但是系统的超调量和平稳性并没有得到改善，而增大积分环节中的增益Ki 则会使系统的超调量增加，系统的震荡加剧，从而破坏了系统的动态性能。
参数选择方法：根据上面的分析，要使系统各项性能尽可能的好，只有一边增大Ki 加快系统消除稳态误差的时间，一边减小Kp 来改善系统的动态性能。
但是在用MATLAB 仿真时发现，如果Ki 取值过大就会使系统不稳定，为了说明问题，我将展示在Ki 取1—4时系统的根轨迹图：可以发现，当Ki 小于四时，无论Kp 取何值系统都是稳定的，但是当Ki=4时，就有一部分根轨迹在S 又半平面内，此时系统不稳定，这在我们确定PI 控制参数时是要加以考虑的。
经过反复的手工调试，基本可以确定Ki 可以选定在1~3范围之内，而Kp 可以选定在0.6~2范围之内。
下面我将展示一下当Ki 分别取0.5、1、2、3时不同Kp 值下系统的阶跃响应图与MATLAB 相应源程序：%编程实现PD 控制clear;t=[0:0.01:10];n=[1 3 2 0];Ki=0.5for Kp=0.6:0.2:2d=[2*Kp,2*Ki*Kp];g0=tf(d,n);g=feedback(g0,1);y=step(g,t);plot(t,y);if ishold~=1,hold on ,endendgridKi=0.5时不同Kp值下系统的阶跃响应图Ki=1时不同Kp值下系统的阶跃响应图Ki=2时不同Kp值下系统的阶跃响应图：Ki=3时不同Kp值下系统的阶跃响应图：由上面四幅图片可以看出选取Ki=1时系统的阶跃响应曲线比较好，在满足稳态精度的要求下系统的动态性能相对来说比较好，而在Ki=1的阶跃响应图中选择Kp=1.4时的系统阶跃响应曲线，则此时Kp=1.4,Ki=1,系统的开环传递函数为：前面，我们如此费事的寻找PI控制参数，但确定下来的系统阶跃响应的动态性能的快速性仍然不能很好的满足要求，上升时间和峰值时间比较长，系统的反应偏慢，这些都是PI控制的局限性。
下面隆重推出PID控制方式，来更好的实现对系统的控制，在此，也就是出现更好的系统阶跃响应曲线。
（4） PID控制PID控制方式结合了比例积分微分三种控制方式的优点和特性，在更大的程度上改善系统各方面的性能，最大程度的使闭环系统的阶跃响应尽可能地最好（稳、快、准）。
PID控制器的传递函数为：加上PID控制后的系统开环传递函数为：系统的结构图为：现在要调整的参数有三个：Kp、Kd、Ki这样，增益扫描会更加复杂，这是因为比例、微分和积分控制动作之间有更多的相互作用。
一般来说，PID控制中的Ki；与PI控制器的设计相同，但是为了满足超调量和上升时间这两个性能指标，比例增益Kp和微分增益Kd 应同时调节：尽管曲线过于密集，但是从PD控制总结的一般规律来看，超调量最大的那一族曲线所对应的Kd值最小，所以，我们选择Kd=0.2、0.3、0.4三组曲线族分开观察阶跃响应曲线：Ki=1,Kd=0.2,Kp=1—10Ki=1,Kd=0.3,Kp=1—10Ki=1,Kd=0.4,Kp=1—10从三组曲线图可以看出，增大Kd可以有利于加快系统的响应速度，使系统超调量减小，稳定性增加，同时增大Kp可以进一步加快系统的响应速度，使系统更快速。
PID控制器虽然在复杂性上有所增加，但同另外三种控制器相比大大改善了系统的性能。
综上所述，选择Ki=1，Kp=10，Kd=0.3时系统各方面性能都能令人满意，所以可以作为PID控制参数。
（5）实验内容一的总结实验内容一从P控制一直到PID控制，仿真的效果可以看出系统的性能越来越好，可以发现PID控制所起的作用，不是P、I、D三种作用的简单叠加，而是三种作用的相互促进。
增大比例系数P一般将加快系统的响应，在有静差的情况下有利于减小静差，但是过大的比例系数会使系统有比较大的超调，并产生振荡，使稳定性变坏。
所以调试时将比例参数由小变大，并观察相应的系统响应，直至得到反应快、超调小的响应曲线。
如果系统没有静差或静差已经小到允许范围内，并且对响应曲线已经满意，则只需要比例调节器即可。
如果在比例调节的基础上系统的静差不能满足设计要求，则必须加入积分环节。
