(完整版)一个故事读懂PID控制绝对经典
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PID控制原理和特点工程实际中,应用最为广泛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。
PID 控制器问世至今已有近70年历史,它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制主要技术之一.当被控对象结构和参数不能完全掌握,或不到精确数学模型时,控制理论其它技术难以采用时,系统控制器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﹐或不能有效测量手段来获系统参数时,最适合用PID控制技术。
PID控制,实际中也有PI和PD控制.PID控制器就是系统误差,利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制。
1、比例控制(P):比例控制是最常用的控制手段之一,比方说我们控制一个加热器的恒温100度,当开始加热时,离目标温度相差比较远,这时我们通常会加大加热,使温度快速上升,当温度超过100度时,我们则关闭输出,通常我们会使用这样一个函数e(t) = SP – y(t)-u(t) = e(t)*PSP——设定值e(t)——误差值y(t)——反馈值u(t)——输出值P——比例系数滞后性不是很大的控制对象使用比例控制方式就可以满足控制要求,但很多被控对象中因为有滞后性。
也就是如果设定温度是200度,当采用比例方式控制时,如果P选择比较大,则会出现当温度达到200度输出为0后,温度仍然会止不住的向上爬升,比方说升至230度,当温度超过200度太多后又开始回落,尽管这时输出开始出力加热,但温度仍然会向下跌落一定的温度才会止跌回升,比方说降至170度,最后整个系统会稳定在一定的范围内进行振荡。
如果这个振荡的幅度是允许的比方说家用电器的控制,那则可以选用比例控制2、比例积分控制(PI):积分的存在是针对比例控制要不就是有差值要不就是振荡的这种特点提出的改进,它常与比例一块进行控制,也就是PI控制。
其公式有很多种,但大多差别不大,标准公式如下:u(t) = Kp*e(t) + Ki∑e(t) +u0u(t)—-输出Kp--比例放大系数Ki——积分放大系数e(t)——误差u0——控制量基准值(基础偏差)大家可以看到积分项是一个历史误差的累积值,如果光用比例控制时,我们知道要不就是达不到设定值要不就是振荡,在使用了积分项后就可以解决达不到设定值的静态误差问题,比方说一个控制中使用了PI控制后,如果存在静态误差,输出始终达不到设定值,这时积分项的误差累积值会越来越大,这个累积值乘上Ki 后会在输出的比重中越占越多,使输出u(t)越来越大,最终达到消除静态误差的目的PI两个结合使用的情况下,我们的调整方式如下:1、先将I值设为0,将P值放至比较大,当出现稳定振荡时,我们再减小P值直到P值不振荡或者振荡很小为止(术语叫临界振荡状态),在有些情况下,我们还可以在些P值的基础上再加大一点。
PID控制原理PID控制原理3個故事:看完您就明白了。
1、:PID的故事小明接到這樣一個任務:有一個水缸點漏水(而且漏水的速度還不一定固定不變),要求水面高度維持在某個位置,一旦發現水面高度低於要求位置,就要往水缸里加水。
小明接到任務後就一直守在水缸旁邊,時間長就覺得無聊,就跑到房裡看小說了,每30分鐘來檢查一次水面高度。
水漏得太快,每次小明來檢查時,水都快漏完了,離要求的高度相差很遠,小明改為每3分鐘來檢查一次,結果每次來水都沒怎麼漏,不需要加水,來得太頻繁做的是無用功。
幾次試驗後,確定每10分鐘來檢查一次。
這個檢查時間就稱為採樣週期開始小明用瓢加水,水龍頭離水缸有十幾米的距離,經常要跑好幾趟才加夠水,於是小明又改為用桶加,一加就是一桶,跑的次數少了,加水的速度也快了,但好幾次將缸給加溢出了,不小心弄濕了幾次鞋,小明又動腦筋,我不用瓢也不用桶,老子用盆,幾次下來,發現剛剛好,不用跑太多次,也不會讓水溢出。
這個加水工具的大小就稱為比例係數小明又發現水雖然不會加過量溢出了,有時會高過要求位置比較多,還是有打濕鞋的危險。
他又想了個辦法,在水缸上裝一個漏斗,每次加水不直接倒進水缸,而是倒進漏斗讓它慢慢加。
這樣溢出的問題解決了,但加水的速度又慢了,有時還趕不上漏水的速度。
於是他試著變換不同大小口徑的漏斗來控制加水的速度,最後終於找到了滿意的漏斗。
漏斗的時間就稱為積分時間小明終於喘了一口,但任務的要求突然嚴了,水位控制的及時性要求大大提高,一旦水位過低,必頇立即將水加到要求位置,而且不能高出太多,否則不給工錢。
小明又為難了!於是他又開努腦筋,終於讓它想到一個辦法,常放一盆備用水在旁邊,一發現水位低了,不經過漏斗就是一盆水下去,這樣及時性是保證了,但水位有時會高多了。
他又在要求水面位置上面一點將水鑿一孔,再接一根管子到下面的備用桶裡這樣多出的水會從上面的孔裡漏出來。
這個水漏出的快慢就稱為微分時間看到幾個問採樣週期的帖子,臨時想了這麼個故事。
超级经典的且通俗易懂的PID例子
超级经典的且通俗易懂的PID例子
作者:程序匠人
PID与其说是一种控制算法,不如说是一种控制思想。
这个思想的核心,就是P、I、D。
但是实际上,PID并不神秘。
在生活中的例子也是比比皆是。
比如你骑自行车,如何控制才能确保自行车不倒呢?
会骑车的都知道,当车的重心向一个方向倾斜时,笼头要向同方向打。
而且这个打的角度,与重心倾斜的角度是成正比的,倾斜度越大,笼头角度也要打得越多。
——这就是P(比例)控制。
打完笼头后,车是不会倒了,但是并不意味着你的车轮就能走直线,可能还会歪歪扭扭。
为什么呢?因为还存在静态误差,需要在骑的过程中,不断地“微调”修正,才能确保行车路径笔直。
——这就是I(积分)控制。
有时为了急转弯,我们会把笼头打过头,接下来就要赶紧回打,以抵消刚才的过调,求得平衡。
——这就是D(微分)控制。
骑车时,人的大脑就是控制器,眼睛是传感器,手足是执行器。
推而广之,在其它自动控制系统(温控、速度控制、转速、水位调节等等)中,也可以使用这套思想(或算法)。
pid控制原理详解及实例说明PID控制是一种常见的控制系统,它通过比例、积分和微分三个控制参数来实现对系统的控制。
在工业自动化等领域,PID控制被广泛应用,本文将详细介绍PID控制的原理,并通过实例说明其应用。
1. PID控制原理。
PID控制器是由比例(P)、积分(I)和微分(D)三个部分组成的控制器。
比例部分的作用是根据偏差的大小来调节控制量,积分部分的作用是根据偏差的累积值来调节控制量,微分部分的作用是根据偏差的变化率来调节控制量。
PID控制器的输出可以表示为:\[ u(t) = K_p e(t) + K_i \int_{0}^{t} e(\tau) d\tau + K_d \frac{de(t)}{dt} \]其中,\(u(t)\)为控制量,\(e(t)\)为偏差,\(K_p\)、\(K_i\)、\(K_d\)分别为比例、积分、微分系数。
比例控制项主要用来减小静差,积分控制项主要用来消除稳态误差,微分控制项主要用来改善系统的动态性能。
通过合理地调节这三个参数,可以实现对系统的精确控制。
2. PID控制实例说明。
为了更好地理解PID控制的原理,我们以温度控制系统为例进行说明。
假设有一个加热器和一个温度传感器组成的温度控制系统,我们希望通过PID 控制器来控制加热器的功率,使得系统的温度稳定在设定的目标温度。
首先,我们需要对系统进行建模,得到系统的传递函数。
然后,根据系统的动态特性和稳态特性来确定PID控制器的参数。
接下来,我们可以通过实验来调节PID控制器的参数,使系统的实际响应与期望的响应尽可能接近。
在实际应用中,我们可以通过调节比例、积分、微分参数来实现对系统的精确控制。
比如,增大比例参数可以加快系统的响应速度,增大积分参数可以减小稳态误差,增大微分参数可以改善系统的动态性能。
通过不断地调节PID控制器的参数,我们可以使系统的温度稳定在设定的目标温度,从而实现对温度的精确控制。
总结。
通过本文的介绍,我们可以了解到PID控制的原理及其在实际系统中的应用。
pid控制原理详解及实例说明PID控制是一种经典的控制算法,适用于很多控制系统中。
它通过对误差进行反馈调整,以实现系统稳定和快速响应的目标。
PID控制包含三个部分,即比例(Proportional)、积分(Integral)和微分(Derivative)控制。
比例控制(P)是根据误差的大小来调整控制输出的大小。
当误差较大时,控制输出也会相应增加;而当误差较小时,控制输出减小。
比例系数Kp用于调节比例作用的强弱。
积分控制(I)是根据误差的累积值来调整控制输出的大小。
它主要用于消除稳态误差。
积分系数Ki用于调节积分作用的强弱。
微分控制(D)是根据误差的变化率来调整控制输出的大小。
它主要用于快速响应系统的变化。
微分系数Kd用于调节微分作用的强弱。
PID控制的输出值计算公式为:Output = Kp * Error + Ki * Integral(Error) + Kd * Derivative(Error)下面举一个温度控制的例子来解释PID控制的应用。
假设有一个温度控制系统,希望将温度维持在设定值Tset。
系统中有一个可以控制加热器功率的变量,设为u。
温度传感器可以实时测量当前温度T,误差为Error = Tset - T。
比例控制(P):根据误差值来调整加热器功率,公式为u =Kp * Error。
当温度偏低时,加热器功率增加;当温度偏高时,加热器功率减小。
积分控制(I):根据误差的累积值来调整加热器功率,公式为u = Ki * ∫(Error)。
当温度持续偏离设定值时,积分控制会逐渐累积误差,并调整加热器功率,以消除误差。
微分控制(D):根据误差的变化率来调整加热器功率,公式为u = Kd * d(Error)/dt。
当温度变化率较大时,微分控制会对加热器功率进行快速调整,以避免温度过冲。
这样,通过比例、积分和微分控制的组合,可以实现温度控制系统对设定温度的稳定和快速响应。
总结起来,PID控制通过比例、积分和微分控制,根据误差的大小、累积值和变化率来调整控制输出,使系统能够稳定地达到设定目标。
抛弃公式,从原理上真正理解PID控制PID控制应该算是应用非常广泛的控制算法了。
小到控制一个元件的温度,大到控制无人机的飞行姿态和飞行速度等等,都可以使用PID控制。
这里我们从原理上来理解PID控制。
PID(proportion integration differentiation)其实就是指比例,积分,微分控制。
先把图片和公式摆出来,看不懂没关系。
(一开始看这个算法,公式能看懂,具体怎么用怎么写代码也知道,但是就是不知道原理,不知道为什么要用比例,微分,积分这3个项才能实现最好的控制,用其中两个为什么不行,用了3个项能好在哪里,每一个项各有什么作用)总的来说,当得到系统的输出后,将输出经过比例,积分,微分3种运算方式,叠加到输入中,从而控制系统的行为,下面用一个简单的实例来说明。
比例控制算法我们先说PID中最简单的比例控制,抛开其他两个不谈。
还是用一个经典的例子吧。
假设我有一个水缸,最终的控制目的是要保证水缸里的水位永远的维持在1米的高度。
假设初试时刻,水缸里的水位是0.2米,那么当前时刻的水位和目标水位之间是存在一个误差的error,且error为0.8.这个时候,假设旁边站着一个人,这个人通过往缸里加水的方式来控制水位。
如果单纯的用比例控制算法,就是指加入的水量u和误差error是成正比的。
即u=kp*error假设kp取0.5,那么t=1时(表示第1次加水,也就是第一次对系统施加控制),那么u=0.5*0.8=0.4,所以这一次加入的水量会使水位在0.2的基础上上升0.4,达到0.6.接着,t=2时刻(第2次施加控制),当前水位是0.6,所以error是0.4。
u=0.5*0.4=0.2,会使水位再次上升0.2,达到0.8.如此这么循环下去,就是比例控制算法的运行方法。
可以看到,最终水位会达到我们需要的1米。
但是,单单的比例控制存在着一些不足,其中一点就是–稳态误差!(我也是看了很多,并且想了好久才想通什么是稳态误差以及为什么有稳态误差)。
详细讲解PID控制PID的数学模型在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一,是当之无愧的万能算法,如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程,对于一般的研发人员来讲,应该是足够应对一般研发问题了,而难能可贵的是,在很多控制算法当中,PID控制算法又是最简单,最能体现反馈思想的控制算法,可谓经典中的经典。
经典的未必是复杂的,经典的东西常常是简单的,而且是最简单的。
PID算法的一般形式:PID算法通过误差信号控制被控量,而控制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。
这里我们规定(在t时刻):1.输入量为2.输出量为3.偏差量为PID算法的数字离散化假设采样间隔为T,则在第K个T时刻:偏差=积分环节用加和的形式表示,即微分环节用斜率的形式表示,即PID算法离散化后的式子:则可表示成为:其中式中:比例参数:控制器的输出与输入偏差值成比例关系。
系统一旦出现偏差,比例调节立即产生调节作用以减少偏差。
特点:过程简单快速、比例作用大,可以加快调节,减小误差;但是使系统稳定性下降,造成不稳定,有余差。
积分参数:积分环节主要是用来消除静差,所谓静差,就是系统稳定后输出值和设定值之间的差值,积分环节实际上就是偏差累计的过程,把累计的误差加到原有系统上以抵消系统造成的静差。
微分参数:微分信号则反应了偏差信号的变化规律,或者说是变化趋势,根据偏差信号的变化趋势来进行超前调节,从而增加了系统的快速性。
PID的基本离散表示形式如上。
目前的这种表述形式属于位置型PID,另外一种表述方式为增量式PID,由上述表达式可以轻易得到:那么:上式就是离散化PID的增量式表示方式,由公式可以看出,增量式的表达结果和最近三次的偏差有关,这样就大大提高了系统的稳定性。
需要注意的是最终的输出结果应该为:输出量 =+ 增量调节值目的PID 的重要性应该无需多说了,这个控制领域的应用最广泛的算法了.本篇文章的目的是希望通过一个例子展示算法过程,并解释以下概念:(1)简单描述何为PID, 为何需要PID,PID 能达到什么作用。
PID控制原理详解及实例说明PID控制是一种常用的控制算法,它能够在工业控制系统中实现对各种参数的精确控制。
PID分别代表比例(proportional)、积分(integral)和微分(derivative),这三个参数共同决定了控制系统的输出。
在本文中,我们将详细介绍PID控制的原理,并通过一个实例来说明PID控制的应用。
**PID控制原理**PID控制算法的基本原理是通过反馈来调节控制系统的输出值,使其与期望值尽可能接近。
PID控制器根据当前的误差值(e),积分项(i)和微分项(d)来计算控制输出(u)。
具体来说,控制输出可以表示为以下公式:\[ u(t)=K_p \cdote(t)+K_i\cdot\int{e(t)dt}+K_d\cdot\frac{de(t)}{dt} \]其中,\(K_p\)、\(K_i\)和\(K_d\)分别是比例增益、积分增益和微分增益。
比例项用于根据误差信号的大小来调整输出,积分项用于修正系统的静态误差,微分项用于预测误差的变化趋势。
通过调节这三个参数的数值,可以使PID控制器在不同的控制情况下获得最佳性能。
**实例说明**为了更好地理解PID控制的应用,我们以一个简单的温度控制系统为例进行说明。
假设我们需要设计一个PID控制器来维持一个恒定的温度值,控制系统的输入是一个加热元件的功率,输出是系统的温度。
首先,我们需要建立一个数学模型来描述系统的动态特性。
假设系统的温度动态可以由以下微分方程描述:\[ \tau \cdot \frac{dT(t)}{dt}+T(t)=K \cdot P(t) \]其中,\(T(t)\)代表系统的温度,\(P(t)\)代表加热元件的功率,\(\tau\)代表系统的时间常数,\(K\)代表系统的传递函数。
接下来,我们可以根据这个数学模型来设计PID控制器。
首先,我们需要对系统进行参数调试,确定合适的比例增益\(K_p\)、积分增益\(K_i\)和微分增益\(K_d\)。
PID调节到底是什么东西?PID调节到底是什么东西?经常看到有关PID调节问题书籍,看来看去看不懂他们再说什么。
还有一些技术员一提起PID调节,就摇头,搞不懂呀!那么PID调节的实质是什么?通俗的概念是什么?我们通过图1进行分析。
此主题相关图片如下,点击图片看大图:一个自动控制系统要能很好地完成任务,首先必须工作稳定,同时还必须满足调节过程的质量指标要求。
即:系统的响应快慢、稳定性、最大偏差等。
很明显,自动控制系统总希望在稳定工作状态下,具有较高的控制质量,我们希望持续时间短、超调量小、摆动次数少。
为了保证系统的精度,就要求系统有很高的放大系数,然而放大系数一高,又会造成系统不稳定,甚至系统产生振荡。
反之,只考虑调节过程的稳定性,又无法满足精度要求。
因此,调节过程中,系统稳定性与精度之间产生了矛盾。
如何解决这个矛盾,可以根据控制系统设计要求和实际情况,在控制系统中插入“校正网络”,矛盾就可以得到较好解决。
这种“校正网络”,有很多方法完成,其中就有PID方法。
简单的讲,PID“校正网络”是由比例积分PI和比例微分PD"元件组"成的。
为了说明问题,这里简单介绍一下比例积分PI和比例微分PD。
微分:从电学原理我们知道,见图2,当脉冲信号通过RC电路时,电容两端电压不能突变,电流超前电压90°,输入电压通过电阻R向电容充电,电流在t1时刻瞬间达到最大值,电阻两端电压Usc此刻也达到最大值。
随着电容两端电压不断升高,充电电流逐渐减小,电阻两端电压Usc也逐渐降低,最后为0,形成一个锯齿波电压。
这种电路称为微分电路,由于它对阶跃输入信号前沿“反应”激烈,其性质有加速作用。
积分:我们再来看图3,脉冲信号出现时,通过电阻R向电容充电,电容两端电压不能突变,电流在t1时刻瞬间达到最大值,电阻两端电压此刻也达到最大值。
电容两端电压U sc随着时间t不断升高,充电电流逐渐减小,最后为0,电容两端电压Usc也达到最大值,形成一个对数曲线。
PID控制原理和特点工程实际中,应用最为广泛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。
PID 控制器问世至今已有近70年历史,它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制主要技术之一.当被控对象结构和参数不能完全掌握,或不到精确数学模型时,控制理论其它技术难以采用时,系统控制器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﹐或不能有效测量手段来获系统参数时,最适合用PID控制技术。
PID控制,实际中也有PI和PD控制.PID控制器就是系统误差,利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制。
1、比例控制(P):比例控制是最常用的控制手段之一,比方说我们控制一个加热器的恒温100度,当开始加热时,离目标温度相差比较远,这时我们通常会加大加热,使温度快速上升,当温度超过100度时,我们则关闭输出,通常我们会使用这样一个函数e(t) = SP – y(t)-u(t) = e(t)*PSP——设定值e(t)——误差值y(t)——反馈值u(t)——输出值P——比例系数滞后性不是很大的控制对象使用比例控制方式就可以满足控制要求,但很多被控对象中因为有滞后性。
也就是如果设定温度是200度,当采用比例方式控制时,如果P选择比较大,则会出现当温度达到200度输出为0后,温度仍然会止不住的向上爬升,比方说升至230度,当温度超过200度太多后又开始回落,尽管这时输出开始出力加热,但温度仍然会向下跌落一定的温度才会止跌回升,比方说降至170度,最后整个系统会稳定在一定的范围内进行振荡。
如果这个振荡的幅度是允许的比方说家用电器的控制,那则可以选用比例控制2、比例积分控制(PI):积分的存在是针对比例控制要不就是有差值要不就是振荡的这种特点提出的改进,它常与比例一块进行控制,也就是PI控制。
其公式有很多种,但大多差别不大,标准公式如下:u(t) = Kp*e(t) + Ki∑e(t) +u0u(t)—-输出Kp--比例放大系数Ki——积分放大系数e(t)——误差u0——控制量基准值(基础偏差)大家可以看到积分项是一个历史误差的累积值,如果光用比例控制时,我们知道要不就是达不到设定值要不就是振荡,在使用了积分项后就可以解决达不到设定值的静态误差问题,比方说一个控制中使用了PI控制后,如果存在静态误差,输出始终达不到设定值,这时积分项的误差累积值会越来越大,这个累积值乘上Ki 后会在输出的比重中越占越多,使输出u(t)越来越大,最终达到消除静态误差的目的PI两个结合使用的情况下,我们的调整方式如下:1、先将I值设为0,将P值放至比较大,当出现稳定振荡时,我们再减小P值直到P值不振荡或者振荡很小为止(术语叫临界振荡状态),在有些情况下,我们还可以在些P值的基础上再加大一点。
PID控制算法通俗讲解PID控制算法是一种经典的反馈控制算法,其全称为“比例-积分-微分控制算法”,是目前工业领域使用最广泛的一种控制方法。
它通过调整输出信号和目标值之间的差异来实现系统的稳定和精确控制。
PID控制算法的原理非常复杂,但可以用一种通俗易懂的方式来解释。
我们可以把PID控制算法类比为一个小孩子学习骑自行车的过程。
小孩子第一次骑自行车时,会感到不稳定,容易摔倒。
这时,父母可能会帮助他们保持平衡,通过把手握住自行车后座来保持稳定。
这个过程就相当于PID控制算法中的“比例”部分。
“比例”部分是PID控制算法的基础,它通过调整输出信号和目标值之间的差值,来决定控制量的大小。
比如说,当小孩子离平衡点很远时,父母会用力拉住自行车,让他尽快回到平衡点。
而当离平衡点很近时,父母会放松控制,让他能够自主控制。
这就是“比例”部分的作用,根据偏差的大小来调整控制量,使系统向目标值靠近。
然而,只有“比例”部分还不足以保持稳定。
因为当小孩子骑自行车时,即便靠近平衡点,也有可能因为一些突发因素而失去平衡。
这时,父母可能会及时给他支撑,保持平衡。
这个过程就相当于PID控制算法中的“积分”部分。
“积分”部分的作用是累积系统在长时间内的偏差,并根据累积值来调整控制量。
当系统出现长时间的偏差时,积分部分会逐渐增加,产生补偿作用,使系统更加稳定。
比如说,当小孩子长时间无法保持平衡时,父母可能会给予更多的支撑力,帮助他恢复平衡。
不过,积分部分也有一个缺点,就是会导致系统的响应速度较慢。
因此,PID控制算法引入了“微分”部分来解决这个问题。
我们可以把微分部分类比为小孩子骑自行车时,父母根据自行车的倾斜程度来给予支撑的力度。
“微分”部分通过测量系统的变化速率来调整控制量。
当系统变化速率很快时,微分部分会增加控制量,使系统迅速做出反应。
比如说,当小孩子在转弯时,系统的变化速率会加大,父母就会给予更多的支撑力,以避免摔倒。
综上所述,PID控制算法通过比例、积分和微分三部分的组合来实现系统的稳定和精确控制。
搞定没,没搞定不要急,转个故事慢慢看着:PID控制原理(转载)作者zjutzl 日期2011-8-8 12:16:00参数整定找最佳,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,小时候喜欢看杂书,没什么东西看,不正在文化_大革_命嘛?不过看进去了两个“化”:机械化和自动化。
打小就没有弄明白,这机械化和自动化到底有什么差别,机器不是自己就会动的吗?长大了,总算稍微明白了一点,这机械化是力气活,用机器代替人的体力劳动,但还是要人管着的,不然机器是不知道该干什么不该干什么的;这自动化嘛,就是代替人的重复脑力劳动,是用来管机器的。
也就是说,自动化是管着机械化的,或者说学自动化的是管着学机械的……啊,不对,不对,哪是哪啊!有人考证古代就有自动化的实例,但现代意义上的自动控制开始于瓦特的蒸汽机。
据说纽考门比瓦特先发明蒸汽机,但是蒸汽机的转速控制问题没有解决,弄不好转速飞升,机器损坏不说,还可能说大事故。
瓦特在蒸汽机的转轴上安了一个小棍,棍的一端和放汽阀连着,放气阀松开来就关闭,转速增加;按下去阀就打开,转速降低;棍的另一端是一个小重锤,棍中间某个地方通过支点和转轴连接。
转轴转起来的时候,小棍由于离心力的缘故挥起来。
转速太高了,小棍挥会挥得很高,放汽阀就被按下去打开,转速下降;转速太低了,小棍挥不起来,放汽阀就被松开来关闭,转速回升。
这样,蒸汽机可以自动保持稳定的转速,即保证安全,又方便使用。
也就是因为这个小小的转速调节器,瓦特的名字和工业革_命连在一起,而纽考门的名字就要到历史书里去找了。
类似的例子在机械系统里很多,家居必备的抽水马桶是另一个例子。
放水冲刷后,水箱里水位降低,浮子随水面下降,进水阀打开。
一、PID的故事小明接到这样一个任务:有一个水缸点漏水(而且漏水的速度还不一定固定不变),要求水面高度维持在某个位置,一旦发现水面高度低于要求位置,就要往水缸里加水。
小明接到任务后就一直守在水缸旁边,时间长就觉得无聊,就跑到房里看小说了,每30分钟来检查一次水面高度。
水漏得太快,每次小明来检查时,水都快漏完了,离要求的高度相差很远,小明改为每3分钟来检查一次,结果每次来水都没怎么漏,不需要加水,来得太频繁做的是无用功。
几次试验后,确定每10分钟来检查一次。
这个检查时间就称为采样周期开始小明用瓢加水,水龙头离水缸有十几米的距离,经常要跑好几趟才加够水,于是小明又改为用桶加,一加就是一桶,跑的次数少了,加水的速度也快了,但好几次将缸给加溢出了,不小心弄湿了几次鞋,小明又动脑筋,我不用瓢也不用桶,老子用盆,几次下来,发现刚刚好,不用跑太多次,也不会让水溢出。
这个加水工具的大小就称为比例系数小明又发现水虽然不会加过量溢出了,有时会高过要求位置比较多,还是有打湿鞋的危险。
他又想了个办法,在水缸上装一个漏斗,每次加水不直接倒进水缸,而是倒进漏斗让它慢慢加。
这样溢出的问题解决了,但加水的速度又慢了,有时还赶不上漏水的速度。
于是他试着变换不同大小口径的漏斗来控制加水的速度,最后终于找到了满意的漏斗。
漏斗的时间就称为积分时间小明终于喘了一口,但任务的要求突然严了,水位控制的及时性要求大大提高,一旦水位过低,必须立即将水加到要求位置,而且不能高出太多,否则不给工钱。
小明又为难了!于是他又开努脑筋,终于让它想到一个办法,常放一盆备用水在旁边,一发现水位低了,不经过漏斗就是一盆水下去,这样及时性是保证了,但水位有时会高多了。
他又在要求水面位置上面一点将水凿一孔,再接一根管子到下面的备用桶里这样多出的水会从上面的孔里漏出来。
这个水漏出的快慢就称为微分时间看到几个问采样周期的帖子,临时想了这么个故事。
微分的比喻一点牵强,不过能帮助理解就行了,呵呵,入门级的,如能帮助新手理解下PID,于愿足矣。
故事中小明的试验是一步步独立做,但实际加水工具、漏斗口径、溢水孔的大小同时都会影响加水的速度,水位超调量的大小,做了后面的实验后,往往还要修改改前面实验的结果。
二、控制模型:人以PID控制的方式用水壶往水杯里倒印有刻度的半杯水后停下;设定值:水杯的半杯刻度;实际值:水杯的实际水量;输出值:水壶的倒处数量和水杯舀出水量;测量传感器:人的眼睛执行对象:人正执行:倒水反执行:舀水1、P 比例控制,就是人看到水杯里水量没有达到水杯的半杯刻度,就按照一定水量从水壶里王水杯里倒水或者水杯的水量多过刻度,就以一定水量从水杯里舀水出来,这个一个动作可能会造成不到半杯或者多了半杯就停下来。
说明:P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)。
2、PI 积分控制,就是按照一定水量往水杯里倒,如果发现杯里的水量没有刻度就一直倒,后来发现水量超过了半杯,就从杯里往外面舀水,然后反复不够就倒水,多了就舀水,直到水量达到刻度。
说明:在积分I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。
3、PID 微分控制,就是人的眼睛看着杯里水量和刻度的距离,当差距很大的时候,就用水壶大水量得倒水,当人看到水量快要接近刻度的时候,就减少水壶的得出水量,慢慢的逼近刻度,直到停留在杯中的刻度。
如果最后能精确停在刻度的位置,就是无静差控制;如果停在刻度附近,就是有静差控制。
说明:在微分控制D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P”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P+积分I+微分D(PID)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。
三、看了《PID的故事》,引发了我这样一个思考:小时候,我学习骑自行车的经历至今都使我记忆犹新。
60年代初,那时候没有现在这样的各种各样的小自行车,都是28"的大杠,什么‘永久’‘飞鸽’牌等等,而且,一般的家庭有个自行车就像现在的家庭拥有一部私家轿车差不多。
借了同学爸爸的一部,在学校操场上就和同学两个人自学了起来,没有教练!可想而知,(因为个子比较矮)摔了不少跟头,车子也伤痕累累,屁股下都磨破了。
也许我不是很聪明?但是我又不认为自己是个笨学生,因为我的每门功课都在95分以上。
为什么学个自行车就这么难呢?此事过后,我就在思考:自己学骑车的过程无疑是比较差的,这样学习肯定是不可取的。
假如今后要我教别人骑自行车,我应该如何在自己痛苦经历的基础上总结?能否以最简单的方法并以最快的速度教会别人?一般教人骑车的都会这样教导:“眼睛往前看,不要看前轮。
腰不要扭!身子要坐正,”等等。
可是学骑车的人这时身临其境,紧张的是无法掌控自己的!不是吗?其实,无论学什么,学习方法很重要,教人学习的方法更重要!一个好的老师往往能影响学生的一生!复杂与简单,往往在一念之间。
于是我总结出了学自行车的十字口诀:“车身往哪倒,龙头往哪拐!”只要一拐,车身就正了。
坐上自行车,脑子里就想着这十个字,简单吧!至于其他要求,如:“眼睛往前看,不要看前轮。
腰不要扭!身子要坐正,等等”,随便你,没有任何规定和要求。
经验告诉我,再不聪明的人不出半小时,保证让你学会骑车上路。
不信你试试!一块上学,一块工作。
为什么有人成功了?而我却离成功还有一段不小的距离?正确的学习方法你掌握住了吗在工程实际中,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。
PID控制器问世至今已有近70年历史,它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。
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(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。
在PID参数进行整定时如果能够有理论的方法确定PID参数当然是最理想的方法,但是在实际的应用中,更多的是通过凑试法来确定PID的参数。
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。
增大积分时间I有利于减小超调,减小振荡,使系统的稳定性增加,但是系统静差消除时间变长。
增大微分时间D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,但系统对扰动的抑制能力减弱。
在凑试时,可参考以上参数对系统控制过程的影响趋势,对参数调整实行先比例、后积分,再微分的整定步骤。
PID控制原理:1、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。
2、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。
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。
3、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)或有滞后组件,具有抑制误差的作用,其变化总是落后于误差的变化。