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温度的PID 控制一．温度检测部分首先要OK. 二、PID 调节作用 PID 控制时域的公式))()(1)(()(⎰++=dtt de Td t e Ti t e Kp t y 分解开来：(1) 比例调节器y(t) = Kp * e(t)e(k) 为当前的温差（设定值与检测值的插值） y(k) 为当前输出的控制信号(需要转化为PWM 形式)# 输出与输入偏差成正比。
只要偏差出现，就能及时地产生与之成比例的调节作用，使被控量朝着减小偏差的方向变化，具有调节及时的特点。
但是， Kp 过大会导致动态品质变坏，甚至使系统不稳定。
比例调节器的特性曲线. (2) 积分调节器y(t) = Ki * ∫(e(t))dt Ki = Kp/Ti Ti 为积分时间#TI 是积分时间常数，它表示积分速度的大小，Ti 越大，积分速度越慢，积分作用越弱。
只要偏差不为零就会产生对应的控制量并依此影响被控量。
增大Ti 会减小积分作用，即减慢消除静差的过程，减小超调，提高稳定性。
(3) 微分调节器y(t) = Kd*d(e(t))/dt Kd = Kp*Td Td 为微分时间#微分分量对偏差的任何变化都会产生控制作用，以调整系统输出，阻止偏差变化。
偏差变化越快，则产生的阻止作用越大。
从分析看出，微分作用的特点是：加入微分调节将有助于减小超调量，克服震荡，使系统趋于稳定。
他加快了系统的动作速度，减小调整的时间，从而改善了系统的动态性能。
三．PID 算法：由时域的公式离散化后可得如下公式：y(k) = y(k-1)+(Kp+Ki+Kd)*e(k)-(Kp +2*Kd)*e(k-1) + Kd*e(k-2)y(k) 为当前输出的控制信号(需要转化为PWM形式)y(k-1)为前一次输出的控制信号e(k) 为当前的温差（设定值与检测值的插值）e(k-1) 为一次前的温差e(k-2) 为二次前的温差Kp 为比例系数Ki = Kp*T/Ti T为采样周期Kd = Kp*Td/T四．PID参数整定（确定Kp,Ts,Ti,Td）：温度控制适合衰减曲线法，需要根据多次采样的数据画出响应曲线。
PID控制算法（PID控制原理与程序流程）⼀、PID控制原理与程序流程(⼀)过程控制的基本概念过程控制――对⽣产过程的某⼀或某些物理参数进⾏的⾃动控制。
1、模拟控制系统图5-1-1 基本模拟反馈控制回路被控量的值由传感器或变送器来检测，这个值与给定值进⾏⽐较，得到偏差，模拟调节器依⼀定控制规律使操作变量变化，以使偏差趋近于零，其输出通过执⾏器作⽤于过程。
控制规律⽤对应的模拟硬件来实现，控制规律的修改需要更换模拟硬件。
2、微机过程控制系统图5-1-2 微机过程控制系统基本框图以微型计算机作为控制器。
控制规律的实现，是通过软件来完成的。
改变控制规律，只要改变相应的程序即可。
3、数字控制系统DDC图5-1-3 DDC系统构成框图DDC(Direct Digital Congtrol)系统是计算机⽤于过程控制的最典型的⼀种系统。
微型计算机通过过程输⼊通道对⼀个或多个物理量进⾏检测，并根据确定的控制规律(算法)进⾏计算，通过输出通道直接去控制执⾏机构，使各被控量达到预定的要求。
由于计算机的决策直接作⽤于过程，故称为直接数字控制。
DDC系统也是计算机在⼯业应⽤中最普遍的⼀种形式。
(⼆)模拟PID调节器1、模拟PID控制系统组成图5－1－4 模拟PID控制系统原理框图2、模拟PID调节器的微分⽅程和传输函数PID调节器是⼀种线性调节器，它将给定值r(t)与实际输出值c(t)的偏差的⽐例(P)、积分(I)、微分(D)通过线性组合构成控制量，对控制对象进⾏控制。
a、PID调节器的微分⽅程式中b、PID调节器的传输函数a、⽐例环节：即时成⽐例地反应控制系统的偏差信号e(t)，偏差⼀旦产⽣，调节器⽴即产⽣控制作⽤以减⼩偏差。
b、积分环节：主要⽤于消除静差，提⾼系统的⽆差度。
积分作⽤的强弱取决于积分时间常数TI，TI越⼤，积分作⽤越弱，反之则越强。
c、微分环节：能反应偏差信号的变化趋势(变化速率)，并能在偏差信号的值变得太⼤之前，在系统中引⼊⼀个有效的早期修正信号，从⽽加快系统的动作速度，减⼩调节时间。
第四章控制算法与策略按偏差的比例、积分和微分进行控制的控制器（简称为PID控制器、也称PID 调节器），是过程控制系统中技术成熟、应用最为广泛的一种控制器。
它的算法简单，参数少，易于调整，并已经派生出各种改进算法。
特别在工业过程控制中，有些控制对象的精确数学模型难以建立，系统的参数不容易确定，运用控制理论分析综合要耗费很大代价，却不能得到预期的效果。
所以人们往往采用PID控制器，根据经验进行在线整定，一般都可以达到控制要求。
随着计算机特别是微机技术的发展，PID控制算法已能用微机简单实现。
由于软件系统的灵活性，PID算法可以得到修正而更加完善［14］。
在本章中，将着重介绍基于数字PID控制算法的系统的控制策略。
4.1采用周期T的选择采样周期T在微机控制系统中是一个重要参数，它的选取应保证系统采样不失真的要求，而又受到系统硬件性能的限制。
采样定理给出了采样频率的下限，据此采样频率应满足，①'2①，其中①是原来信号的最高频率。
从控制性能Smm来考虑，采样频率应尽可能的高，但采样频率越高，对微机的运行速度要求越高，存储容量要求越大，微机的工作时间和工作量随之增加。
另外，当采样频率提高到一定程度后，对系统性能的改善已不明显［14］。
因此采样频率即采样周期的选择必须综合考虑下列诸因素：（1）作用于系统的扰动信号频率。
扰动频率越高，则采样频率也越高，即采样周期越小。
（2）对象的动态特性。
采样周期应比对象的时间参数小得多，否则采样信号无法反映瞬变过程。
（3）执行器的响应速度。
如果执行器的响应速度比较缓慢，那么过短的采样周期和控制周期将失去意义。
（4）对象的精度要求。
在计算机速度允许的情况下，采样周期越短，系统调节的品质越好。
(5)测量控制回路数。
如果控制回路数多，计算量大，则采样周期T越长,否则越小。
(6)控制算法的类型。
当采用PID算式时，积分作用和微分作用与采样周期T的选择有关。
选择采样周期T太小，将使微分积分作用不明显。
PID控制算法介绍与实现一、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i(t)2.输出量为o(t)3.偏差量为err(t)=i(t)− o(t)u(t)=k p(err(t)+1T i.∫err(t)d t+T D d err(t)d t)二、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err(k)=i(k) - o(k)积分环节用加和的形式表示，即err(k) + err(k+1) + …微分环节用斜率的形式表示，即[err(k)- err(k−1)]/T; PID算法离散化后的式子：u(k)=k p(err(k)+TT i.∑err(j)+T DT(err(k)−err(k−1)))则u(k)可表示成为：u(k)=k p(err(k)+k i∑err(j)+k d(err(k)−err(k−1)))其中式中：比例参数k p：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k i：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k d：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。
带控制点工艺流程图pidPID控制是一种广泛应用于工业自动控制系统中的控制方法。
PID是三个英文单词Proportional、Integral、Derivative的缩写，即比例、积分、微分。
PID控制根据被控制系统的反馈信号与设定值之间的差异，通过计算出的控制量来调节被控制系统的输出，使其达到设定值，从而实现闭环控制。
下面介绍一个PID控制在工艺流程中的应用。
首先，控制点的工艺流程如下：1. 传感器：采集被控参数的实际值，并将其发送给控制器。
2. 控制器：根据设定值和传感器反馈的实际值，计算出相应的控制量。
3. 执行器：根据控制量的大小来调节被控设备的输出。
具体的PID控制步骤如下：步骤一：设定值的设定操作员根据实际需求，设置被控参数的设定值，即期望被控参数的值。
例如，设定恒温槽的温度为40摄氏度。
步骤二：传感器采集被控参数的实际值传感器实时采集被控参数的实际值，例如恒温槽的实际温度，并将实际值发送到控制器。
步骤三：控制器计算出控制量控制器根据设定值和传感器反馈的实际值，利用PID算法计算出相应的控制量。
PID算法是根据被控参数与设定值之间的差异来决定控制量的大小的。
其中，比例项（P项）根据被控参数与设定值之间的差异，直接计算出一个比例系数；积分项（I项）计算过去一段时间内差异的累积，用于调节系统的静态误差；微分项（D项）则用于抑制系统的超调和振荡。
通过PID算法计算，控制器可以得到相应的控制量，例如调节恒温槽的加热功率。
步骤四：执行器调节被控设备的输出执行器根据控制量的大小来调节被控设备的输出。
例如，在恒温槽的控制中，执行器可以根据控制量的大小，调节加热器的功率，以控制恒温槽的温度。
步骤五：反馈被控参数的实际值执行器改变被控设备的输出后，被控参数的实际值会相应地发生变化。
传感器实时采集被控参数的新的实际值，并将其发送给控制器，以更新反馈信息。
步骤六：循环运行PID控制上述步骤会循环运行，控制器根据持续更新的实际值和设定值，计算出新的控制量，执行器调节被控设备的输出，从而实现对被控参数的精确控制。
1,PID是一个闭环控制算法。
因此要实现PID算法，必须在硬件上具有闭环控制，就是得有反馈。
比如控制一个电机的转速，就得有一个测量转速的传感器，并将结果反馈到控制路线上,下面也将以转速控制为例。
2,PID是比例(P）、积分(I)、微分(D）控制算法。
但并不是必须同时具备这三种算法,也可以是PD，PI，甚至只有P算法控制。
我以前对于闭环控制的一个最朴素的想法就只有P控制，将当前结果反馈回来,再与目标相减，为正的话，就减速，为负的话就加速。
现在知道这只是最简单的闭环控制算法。
3，比例(P）、积分（I)、微分（D)控制算法各有作用：
比例，反应系统的基本（当前）偏差e（t），系数大，可以加快调节，减小误差,但过大的比例使系统稳定性下降，甚至造成系统不稳定；
积分，反应系统的累计偏差，使系统消除稳态误差,提高无差度，因为有误差，积分调节就进行，直至无误差;
微分，反映系统偏差信号的变化率e（t)-e（t-1)，具有预见性，能预见偏差变化的趋势,产生超前的控制作用,在偏差还没有形成之前,已被微分调节作用消除，因此可以改善系统的动态性能。
但是微分对噪声干扰有放大作用，加强微分对系统抗干扰不利。
积分和微分都不能单独起作用，必须与比例控制配合。
4，控制器的P,I，D项选择。
下面将常用的各种控制规律的控制特点简单归纳一下：
1、比例控制规律P:采用P控制规律能较快地克服扰动的影响,它的作用于输出值较快，但不能很好稳定在一个理想的数值，不良的结果是虽较能有效的克服扰动的影响,但有余差出现。
它适用于控制通道滞后较小、负荷变化不大、控制要求不高、被控参数允许在一定范围内有余差的场合。
如：金彪公用工程部下设的水泵房冷、热水池水位控制；油泵房中间油罐油位控制等.
2、比例积分控制规律（PI):在工程中比例积分控制规律是应用最广泛的一种控制规律.积分能在比例的基础上消除余差，它适用于控制通道滞后较小、负荷变化不大、被控参数不允许有余差的场合。
如：在主线窑头重油换向室中F1401到F1419号枪的重油流量控制系统；油泵房供油管流量控制系统；退火窑各区温度调节系统等。
3、比例微分控制规律(PD）：微分具有超前作用,对于具有容量滞后的控制通道，引入微分参与控制，在微分项设置得当的情况下，对于提高系统的动态性能指标,有着显著效果。
因此,对于控制通道的时间常数或容量滞后较大的场合,为了提高系统的稳定性，减小动态偏差等可选用比例微分控制规律。
如：加热型温度控制、成分控制。
需要说明一点，对于那些纯滞后较大的区域里,微分项是无能为力，而在测量信号有噪声或周期性振动的系统，则也不宜采用微分控制.如:大窑玻璃液位的控制。
4、例积分微分控制规律（PID）：PID控制规律是一种较理想的控制规律，它在比例的基础上引入积分,可以消除余差，再加入微分作用，又能提高系统的稳定性。
它适用于控制通道时间常数或容量滞后较大、控制要求较高的场合。
如温度控制、成分控制等。
鉴于D规律的作用，我们还必须了解时间滞后的概念，时间滞后包括容量滞后与纯滞后。
其中容量滞后通常又包括：测量滞后和传送滞后。
测量滞后是检测元件在检测时需要建立一种平衡，如热电偶、热电阻、压力等响应较慢产生的一种滞后。
而传送滞后则是在传感器、变送器、执行机构等设备产生的一种控制滞后。
纯滞后是相对与测量滞后的，在工业上，大多的纯滞后是由于物料传输所致，如：大窑玻璃液位，在投料机动作到核子液位仪检测需要很长的一段时间.
总之，控制规律的选用要根据过程特性和工艺要求来选取，决不是说PID控制规律在任何情况下都具有较好的控制性能，不分场合都采用是不明智的。
如果这样做，只会给其它工作增加复杂性，并给参数整定带来困难。
当采用PID控制器还达不到工艺要求，则需要考虑其它的控制方案。
如串级控制、前馈控制、大滞后控制等。
5，公式:
数值pid的计算：
6，问题.Kp,Ti，Td三个参数的设定是PID控制算法的关键问题.一般说来编程时只能设定他们的大概数值，并在系统运行时通过反复调试来确定最佳值。
因此调试阶段程序须得能随时修改和记忆这三个参数。
7，参数的自整定.在某些应用场合,比如通用仪表行业，系统的工作对象是不确定的，不同的
对象就得采用不同的参数值，没法为用户设定参数,就引入参数自整定的概念。
实质就是在首次使用时，通过N次测量为新的工作对象寻找一套参数,并记忆下来作为以后工作的依据。
8，pid算法流程图：
取采样转换值
取设定初值
将NX和初值转化
成双字节整数
计算e(k)=ui(k)-ur
计算△Pp(k)=Kp×(e(k)-e(k-1)计算△pi(k)=Ki*e(k) 计算△Pd(k)=Kd*[e(k)-2*e(k-1)+e(k-2)] 计算△P(k)=△Pp(k)+△Pi(k)+△Pd(k)
P(k)=△P(k)+P(k-1)
e(k-2)←e(k-1)
e(k-1)←e(k)
返回。
