PID通俗的见解
PID算法通俗讲解
PID算法通俗讲解PID算法是控制系统中常用的一种反馈控制算法，它主要由比例项（P），积分项（I）和微分项（D）三部分组成，即PID。
它的作用是通过对系统输出和设定值之间的偏差进行计算，产生一个控制量来调节系统的输入，使系统能够快速、准确地响应设定值，并实现稳定控制。
首先，我们来了解PID算法的三个部分。
P项（比例项）是最简单和最直观的部分，它与偏差成比例。
偏差是设定值与实际值之间的差异，P项根据偏差的大小来产生控制量。
当偏差越大时，P项产生的控制量也越大，从而加大系统输入，以快速减小偏差。
但是P项的缺点是当系统接近设定值时，偏差减小，P项产生的控制量也随之减小，导致系统响应变慢，甚至产生超调。
I项（积分项）用来修正偏差的累积量。
它与偏差的积分有关，可以修正P项产生的超调问题。
当系统存在稳态误差时，I项可以通过积分来累积偏差，产生一个持续增加的控制量，以减小稳态误差。
然而，如果I项过大，会导致系统产生过度调节，甚至引起系统不稳定。
D项（微分项）用来修正系统的动态响应。
它与偏差的变化率有关，可以预测系统的未来偏差变化，并产生一个相应的控制量来改变系统的响应速度。
当系统在达到设定值时，D项可以减小超调量，缩短系统的响应时间，提高系统的稳态性能。
然而，D项的缺点是它对噪声和干扰非常敏感，可能引起控制系统不稳定。
综上所述，PID算法的基本思想是通过将比例、积分和微分三个部分综合起来来实现对系统的控制，以期望系统的输出能够快速、准确地达到设定值，并保持在设定值附近稳定。
PID算法的关键是如何确定三个部分的权重系数，即调参问题。
一般来说，根据具体的控制对象和控制要求，可以采用经验法、试验法、模型法等方法来进行调参。
调参过程需要不断尝试和优化，以找到适合系统的最佳参数组合，从而实现最佳的控制效果。
总结起来，PID算法是一种常用的控制算法，通过比例、积分和微分三个部分的组合，对系统的输出和设定值之间的偏差进行计算，并产生一个控制量来调节系统的输入，以实现快速、准确响应设定值并保持稳定。
pid通俗讲解 -回复
pid通俗讲解-回复PID（Proportional-Integral-Derivative）是一种常用的控制算法，广泛应用于工业自动化、机器人、电子设备等领域。
本文将以中括号内的内容为主题，详细解释PID控制算法的原理、应用和优势。
一、PID控制算法原理PID控制算法是一种基于反馈原理的控制算法，其主要目的是根据系统的实际输出与期望输出之间的差异，调整控制器的输出，使系统的输出尽可能接近期望输出。
1.1 比例作用（Proportional）比例作用是PID控制算法中最基本的作用。
它根据系统输出与期望输出之差的大小，乘以一个比例系数Kp，并作为控制器的输出。
比例作用的作用是使系统的输出与期望输出之间的差距越小，但可能会引起系统的震荡和超调。
1.2 积分作用（Integral）积分作用是PID控制算法中的一种修正作用。
它根据系统输出与期望输出之差的积分值，乘以一个积分系数Ki，并作为控制器的输出。
积分作用的作用是消除系统输出与期望输出之间的持续偏差，使系统的稳定性得到提高。
1.3 微分作用（Derivative）微分作用是PID控制算法中的一种预测作用。
它根据系统输出与期望输出之差的变化率，乘以一个微分系数Kd，并作为控制器的输出。
微分作用的作用是预测系统输出与期望输出之间的差距，以便提前调整控制器的输出，提高系统的响应速度和稳定性。
二、PID控制算法应用PID控制算法在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用案例：2.1 工业自动化在工业自动化领域，PID控制器常被用来控制温度、压力、流量等参数。
例如，在化工生产中，PID控制器可以根据实际温度与设定温度之间的差异，控制加热或冷却设备的输出，从而使系统保持在期望的温度范围内。
2.2 机器人在机器人领域，PID控制算法可以用来控制机器人的运动轨迹和姿态。
通过根据实际位置与期望位置之间的差异，调整机器人的驱动器的输出，实现精确的运动控制和目标定位。
PID算法通俗讲解
PID算法通俗讲解PID算法是一种用于反馈控制系统的自动控制算法，它能根据系统当前的反馈信号与设定值之间的差异，来调整控制系统的输出信号，使得系统能够更好地接近设定值。
PID算法是目前使用最广泛的自动控制算法之一，它在工业生产、自动驾驶、机器人等领域得到了广泛的应用。
比例项（Proportional Control）比例项是PID算法最基本的一个部分。
它根据当前的偏差（设定值与实际值之差）的大小，决定调整输出信号的幅度。
如果偏差很大，那么比例项就会增加输出信号的幅度，使得系统能够更快地接近设定值。
但是如果偏差过大，比例项会增加的太大，可能导致系统出现超调，即超过设定值。
因此，比例项不能独立作用，还需要结合其他参数来实现最优的控制效果。
积分项（Integral Control）积分项用来消除系统的稳定偏差。
如果比例项无法完全消除偏差，那么积分项会根据偏差的时间积累情况，逐渐适应并调整输出信号的幅度。
如果偏差时间持续较长，积分项会逐渐增加输出信号的幅度，使得系统能够更好地靠近设定值。
但是如果偏差时间过长，积分项可能会造成系统超调或者震荡的情况，因此也需要其他参数的协同作用。
微分项（Derivative Control）微分项用来预测系统的未来变化趋势。
它通过观察偏差随时间的变化率，来调整输出信号的变化速度。
如果偏差随时间的变化率很大，那么微分项会增大输出信号的变化速度，以期快速地接近设定值。
但是如果偏差随时间的变化率波动很大，微分项可能会造成输出信号的剧烈变化，导致系统不稳定。
因此，微分项的作用也需要与其他参数相互协调。
比例、积分和微分项在PID算法中起着不同的作用，它们相互协同工作，通过不断地监测系统的反馈信号与设定值之间的差异，并调整输出信号的幅度和变化速度，来实现系统的稳定控制。
1.设置比例项、积分项和微分项的参数值。
这些参数值的选择会直接影响系统的控制效果，需要根据实际情况进行调整。
2.读取当前的反馈信号和设定值，计算偏差值。
如何通俗地解释PID参数整定？
如何通俗地解释PID参数整定？PID参数整定作为自动调节系统的重要一环，关键体现在整定二字。
在自动专业衡量PID整定水平，一是会不会投自动、二是会不会整定参数。
PID参数整定过程表面看貌似很难挺复杂，但只要方法正确苦下功夫，观察分析再总结，由浅入深是能学会如何投好简单的自动。
想复杂自动投好，了解PID最基本最本质的原理，其次就是多学习多跟运行人员交流。
PID参数整定中PID是什么？有什么作用？PID参数整定中的P指比例度，作用消除扰动。
I指积分，作用消除余差。
D指微分，改进控制性能，也可以理解为超前控制。
对于前两者P、I越大且强度越弱，反之越强。
或者D越小强度越弱，反之越强。
PID参数整定过程中，影响控制性能的因素。
现场仪表传感器测量精度及速度，MV（设定值）变量精度及速度，控制器数据处理精度，被控对象及扰动特性，MV与PV组合合不合理，最后是PID参数。
这些因素没有得到适当解决，再怎么投自动，PID参数整定很难达到较理想状态。
观察曲线并收集曲线，在单回路控制。
设定值，是比较判断依据。
被调量波动曲线，PID输出曲线。
复杂回路控制，如串级控制回路。
在单回路控制基础上还要副调节的被调量曲线及PID输出。
PID参数整定，看看整定口诀！上面的口诀只有不断实践去演练总结，才能正真体会其中奥秘。
从自动专业书籍可了解到，整定参数方法有理论计算跟经验凑试法两种，由于前者计算量大对初学者和数学底子薄弱人难度较大，计算效果还要不断修正，因此实际应用中很少用理论计算法。
于是经验凑试法成为工业自动化控制中PID参数整定主要方法。
经验凑试法是简单调节系统应用最广泛的整定方法，通过参数预先设置和反复凑试来实现。
列举四类被调参数的一般调节范围。
这不是唯一的，在实际情况中，被调参数也可能超出此范围。
最终所整定的系统，它的调节效果应该是被调量波动小且平稳，扰动过来后其被调量的波动程较明显的两个波峰或波谷，前高后低。
调节系统整定，不容易看到周期，也就是曲线没有明显的周期特征，这样的话说明PID参数整定相当不错！。
PID理解
很多同学都不清楚PID是个什么东西，因为很多不是自动化的学生。
他们开口就要资料，要程序。
这是明显的学习方法不对，起码，首先，你要理解PID是个什么东西。
本文以通俗的理解，以小车纵向控制举例说明PID的一些理解。
首先，为什么要做PID？由于外界原因，小车的实际速度有时不稳定，这是其一，要让小车以最快的时间达达到既定的目标速度，这是其二。
速度控制系统是闭环，才能满足整个系统的稳定要求，必竟速度是系统参数之一，这是其三.小车调速肯定不是线性的，外界因素那么多，没人能证明是线性的。
如果是线性的，直接用P就可以了。
比如在PWM=60%时，速度是2M/S，那么你要它3M/S，就把PWM提高到90%。
因为90/60=3/2，这样一来太完美了。
完美是不可能的。
那么不是线性的，要怎么怎么控制PWM使速度达到即定的速度呢？即要快，又要准，又要狠。
（即快准狠）系统这个速度的调整过程就必须通过某个算法调整，一般PID就是这个所用的算法。
可能你会想到，如果通过编码器测得现在的速度是2.0m/s,要达到2.3m/s的速度，那么我把pwm增大一点不就行了吗？是的，增大pwm多少呢？必须要通过算法，因为PWM和速度是个什么关系，对于整个系统来说，谁也不知道。
要一点一点的试，加个1%,不够，再加1%还是不够，那么第三次你还会加1%吗？很有可能就加2%了。
通过PID三个参数得到一个表达式：△PWM=a *△V1+b *△V2+c *△V3,a b c是通过PID的那个长长的公式展开，然后约简后的数字，△V1 ，△V2 ，△V3 此前第一次调整后的速度差,第二次调整后的速度差,第三次。
一句话，PID要使当前速度达到目标速度最快，需要建立如何调整pwm和速度之间的关系。
输入输出是什么：输入就是前次速度，前前次速度，前前前次速度。
输出就是你的PWM应该增加或减小多少。
PID实际编程的过程的，要注意的东西还是有几点的。
PID这东西可以做得很深。
pid的简单理解
pid的简单理解PID是Proportional-Integral-Derivative的缩写，即比例-积分-微分控制。
它是一种常用的控制算法，广泛应用于工业自动化领域。
PID控制器通过对被控对象的测量值与设定值之间的误差进行计算，并根据比例项、积分项和微分项的权重对控制量进行调整，以使误差最小化，从而实现对被控对象的精确控制。
在PID控制器中，比例项（P项）是根据误差的大小来调整控制量的，比例项越大，控制量的变化就越大。
积分项（I项）是根据误差的累积值来调整控制量的，积分项可以消除稳态误差，提高系统的稳定性。
微分项（D项）是根据误差的变化率来调整控制量的，微分项可以预测误差的变化趋势，从而提高系统的响应速度和稳定性。
PID控制器的工作原理可以简单描述为以下几个步骤：1. 测量被控对象的实际值；2. 计算误差，即设定值与实际值之间的差异；3. 根据比例项、积分项和微分项的权重，计算控制量的调整值；4. 将调整值与当前控制量相加，得到新的控制量；5. 将新的控制量发送给被控对象，使其实际值逐渐趋近于设定值。
比例项的作用是根据误差的大小来调整控制量的变化幅度，当误差较大时，控制量的变化幅度也会较大，从而快速减小误差。
积分项的作用是根据误差的累积值来调整控制量的变化幅度，当误差存在较长时间时，积分项会逐渐增大，以消除稳态误差。
微分项的作用是根据误差的变化率来调整控制量的变化幅度，当误差的变化速度较大时，微分项会增大，以提高系统的响应速度和稳定性。
在实际应用中，PID控制器的参数调节是一个重要的环节。
通过合理地调节比例项、积分项和微分项的权重，可以使系统达到更好的控制效果。
比例项较大时，系统的响应速度会较快，但可能会引起超调现象；积分项较大时，系统的稳态误差会减小，但可能会引起震荡现象；微分项较大时，系统的稳定性会增强，但可能会引起超调现象。
因此，在实际应用中需要根据被控对象的特性和控制要求来选择合适的参数。
PID算法的通俗讲解及调节口诀
PID算法的通俗讲解及调节口诀1.什么是PID算法？2.PID算法的原理是什么？a. 比例（Proportional）部分：以实际输出与期望输出之间的差异作为反馈信号，经过比例放大得到控制信号。
比例增益的调节使得系统的控制速度和稳定性发生变化，过高的增益会导致系统震荡，过低的增益会导致系统响应过慢。
b. 积分（Integral）部分：通过累积实际误差，使得系统趋向于无差异的目标状态。
积分的作用是修正比例控制存在的稳态误差，以便实现更精确的控制。
积分时间常数的调节影响系统的稳态误差消除速度，过高的积分时间常数会导致系统震荡，过低的积分时间常数会导致系统稳态误差过大。
c. 微分（Derivative）部分：通过对实际误差的变化率进行测量，以预测未来的误差变化趋势，从而提前作出调整。
微分的作用是抑制系统的瞬态波动和减小系统的超调量。
微分时间常数的调节影响系统的抗扰性能，过高的微分时间常数会导致系统抗扰性能下降，过低的微分时间常数会导致系统对测量噪声过于敏感。
3.PID算法的调节口诀：a.比例增益的初始值应该选择为一个较小的值，然后逐步增大，直到系统出现震荡，再略微减小一些。
b.积分时间常数的初始值应该选择为较大的值，然后逐步减小，直到系统消除稳态误差为止。
c.微分时间常数的初始值可以选择为较小的值，然后根据实际情况进行调整。
d.如果系统存在较大的惯性，可以增大比例增益来加快系统的响应速度，但要注意避免过大的增益导致系统失稳。
e.调节过程中应注意避免相邻参数间的交叉调节，即先调整完一个参数再调整另一个参数。
f.进行参数调节时应尽量使用小的步长，以免过大的调节导致系统振荡或失稳。
g.进行参数调节时应注意观察系统的动态响应，并根据实际情况进行适当调整，直到达到期望的控制效果。
4.总结：PID算法是一种常用的控制算法，通过比较实际输出与期望输出之间的差异，并根据比例、积分和微分三个部分产生控制信号，实现系统的稳定控制。
PID算法通俗讲解
PID算法通俗讲解PID（Proportional-Integral-Derivative）是一种经典的反馈控制算法，常用于自动调节系统中，使系统达到稳定状态。
PID算法是根据系统的反馈信号和设定值之间的差异来调整输出信号的方法。
以下是对PID 算法的通俗讲解：PID算法的工作原理可以类比为我们掌握自行车的平衡。
当我们骑自行车时，我们会根据自行车的倾斜程度来做出相应的调整，以保持平衡。
这个过程中，我们考虑的因素有三个：倾斜程度、倾斜速度和累积误差。
PID算法也是根据这三个因素来调整系统的输出信号。
首先，我们来看P（Proportional）部分，它是根据当前的误差大小来调整输出的。
在自行车示例中，P部分就相当于我们根据自行车倾斜程度来调整方向盘的力度。
如果自行车倾斜得越厉害，我们就要施加更大的力度来纠正。
同样地，如果系统当前的误差很大，P部分也会调整输出信号的幅度来减小误差。
接下来是I（Integral）部分，它是根据累积误差来调整输出的。
在自行车示例中，I部分就相当于我们根据之前的倾斜程度的累积来调整方向盘的力度。
如果我们在之前的几个时刻都没有纠正倾斜，那么倾斜程度的累积会越来越大，我们就要施加更大的力度来纠正。
同样地，如果系统之前的误差一直没有被减小，I部分会调整输出信号的幅度来减小误差。
最后是D（Derivative）部分，它是根据误差的变化速度来调整输出的。
在自行车示例中，D部分就相当于我们根据自行车倾斜速度的变化来调整方向盘的力度。
如果自行车倾斜速度越大，我们就需要施加更大的力度来减小速度。
同样地，如果系统的误差变化得很快，D部分会调整输出信号的幅度来减小误差。
在PID算法中，P、I、D这三个部分的调节系数决定了它们对输出的贡献程度。
合理地设置这些参数可以使得PID算法更好地收敛到稳定值。
通常，我们会通过试-and-error的方法来不断调整这些参数，直到达到满意的控制效果。
总结一下，PID算法是根据当前误差、累积误差和误差变化速度来调整输出信号的算法。
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什么是PID—一种通俗易懂的讲解
最近从网上看到了一种对PID的解释，比较通俗易懂，也好记住，经过自己的整理后说明如下。
控制模型：你控制一个人让他以PID控制的方式走110步后停下。
（1）P比例控制，就是让他走110步，他按照一定的步伐走到一百零几步（如108步）或100多步（如112步）就停了。
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，就是他按照一定的步伐走到112步然后回头接着走，走到108步位置时，然后又回头向110步位置走。
在110步位置处来回晃几次，最后停在110步的位置。
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）PD微分控制，就是他按照一定的步伐走到一百零几步后，再慢慢地向110步的位置靠近，如果最后能精确停在110步的位置，就是无静差控制；如果停在110步附近（如109步或111步位置），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+微分D（PD）控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。