你搞懂PID控制原理沒?PID控制器有哪些優(yōu)缺點?

在早期的控制系統(tǒng)中，PID控制也是唯一的自動控制方式。由此可見，PID是多么的重要。為增進大家對PID的認識，本文將對PID控制原理、PID的優(yōu)缺點以及PID的發(fā)展予以介紹。如果你對PID具有興趣，不妨和小編一起繼續(xù)往下閱讀哦。

一、PID控制原理

PID控制器通過測量系統(tǒng)的實際輸出值與期望輸出值之間的誤差，利用比例、積分和微分三個參數(shù)計算控制量，以調(diào)節(jié)系統(tǒng)的輸入量，使輸出值盡可能接近期望值。具體來說，P項用來補償誤差大小，I項用來補償誤差持續(xù)時間，D項用來補償誤差變化率，三者的綜合調(diào)節(jié)可以使系統(tǒng)快速穩(wěn)定地達到期望狀態(tài)，并且具有較好的魯棒性和自適應(yīng)能力。

PID控制的基本原理是通過測量控制系統(tǒng)的實際輸出與期望輸出之間的誤差，并根據(jù)比例、積分和微分三個參數(shù)計算控制量，調(diào)整系統(tǒng)的輸入，使輸出盡可能接近期望值。

具體來說，PID控制器的三個控制項分別是比例項(P項)、積分項(I項)和微分項(D項)。

比例項(P項)：通過將誤差與一個比例常數(shù)相乘，得到一個控制量，該控制量與誤差成正比。P項的作用是使控制量與誤差呈線性關(guān)系，比例常數(shù)的大小決定了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性。

積分項(I項)：通過將誤差與一個積分常數(shù)相乘，得到一個控制量，該控制量與誤差積分之和成正比。I項的作用是消除誤差的持久性，防止系統(tǒng)處于穩(wěn)態(tài)誤差狀態(tài)。

微分項(D項)：通過將誤差與一個微分常數(shù)相乘，得到一個控制量，該控制量與誤差的變化率成正比。D項的作用是消除誤差的瞬時變化，增強系統(tǒng)的穩(wěn)定性和控制精度。

三個項的綜合作用，可以根據(jù)誤差大小、持久性和變化率，快速、準確地調(diào)節(jié)系統(tǒng)的輸入，使輸出值穩(wěn)定地達到期望狀態(tài)。PID控制器通常會根據(jù)具體的應(yīng)用情況和系統(tǒng)要求，對三個項的比例、積分和微分常數(shù)進行調(diào)整，以達到最優(yōu)的控制效果。

PID控制器廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)控制、自動化系統(tǒng)和機器人等領(lǐng)域，例如溫度控制、壓力控制、位置控制等。

二、 PID的優(yōu)缺點

由PID原理介紹及當前應(yīng)用情況可知，PID算法具有原理簡單，且易于實現(xiàn)，適用面廣，控制參數(shù)相互獨立，參數(shù)的選定比較簡單等優(yōu)點，這也是工業(yè)廣泛采用PID控器的原因。并且有人已在理論上證明，對于過程控制的典型對象——“一階滯后+純滯后”與“二階滯后+純滯后”的控制對象，PID控制器是一種最優(yōu)控制。

盡管PID控制器有諸多的優(yōu)點，但是它也具有天然的缺陷——P、I、D三者之間是線性組合關(guān)系，導(dǎo)致系統(tǒng)總是會出現(xiàn)“超調(diào)”、“震蕩”等問題，而現(xiàn)有的數(shù)學(xué)工具還是不足以支撐我們找到一個“通解”。體現(xiàn)在實際的應(yīng)用中，由于被控過程往往機理復(fù)雜，具有高度非線性、時變不確定性和純滯后等特點，特別是在噪聲、負載擾動等因素的影響下，過程參數(shù)甚至模型結(jié)構(gòu)均會隨時間和工作環(huán)境的變化而變化，最終導(dǎo)致系統(tǒng)無法滿足控制需求。

2002年美國的一次統(tǒng)計報告中指出，目前美國有超過11600個具有PID控制器結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)器，然而只有1/3的PID控制器在實際應(yīng)用中取得了令人滿意的控制效果，2/3的PID控制系統(tǒng)的控制性能達不到用戶所期望的要求。

三、 PID的發(fā)展

在實際應(yīng)用中，人們通過對PID控制結(jié)構(gòu)的一些改進來提高控制性能，如對積分環(huán)節(jié)的改進，得到積分分離PID控制算法、遇限削弱積分PID控制算法等;對微分環(huán)節(jié)的改進，得到不完全微分PID控制算法、微分先行PID控制算法、帶死區(qū)的PID控制算法等。他們在不同程度上克服了傳統(tǒng)PID的缺點。如積分分離算法克服了積分飽和，可以顯著降低系統(tǒng)的超調(diào)，縮短過渡時間。

因此，如何成功的把PID性控制器用于復(fù)雜對象的控制上，如何在理論上對各類模型(如模糊模型、小波模型、非參數(shù)預(yù)測模型及其它人工智能模型等)的工作機理進行更深的認識，使得PID控制器的設(shè)計方法更趨于結(jié)構(gòu)化，從而構(gòu)造出更快、更正確的自適應(yīng)機制，進而構(gòu)造出更有效地智能自適應(yīng)PID控制器。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展和傳感器集成化程度的提高，智能PID控制將是未來發(fā)展方向。

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