PID自整定
pid自整定原理
pid自整定原理PID控制器是一种广泛应用于工业控制领域的控制器。
控制器的核心部分是PID控制器中的PID参数。
PID控制器的性能取决于PID参数的设定。
PID自整定原理指的是将PID参数自动调整为最优值的过程。
PID控制器是一种反馈控制系统，当被控对象输出变化时，反馈回控制器，控制器通过计算误差来调整输出信号，进而调整被控对象的状态。
PID控制器主要由比例项、积分项和微分项组成。
比例项对误差进行比例计算，积分项对误差进行积分，微分项对误差进行微分。
PID 控制器的定点控制时，通过调整PID参数来实现对被控对象单一点的控制。
PID自整定原理基本原理是：在某个位置(即控制对象)，通过特定算法对控制器进行参数配置，对该位置进行控制，测试输出结果，获得误差值，根据误差值调整控制器参数，再次进行控制，直到误差值达到最小值，调节器参数达到最优值，或者满足一定的控制要求。
这样可以实现PID参数自动优化。
PID自整定包括两种方法：在线自整定和离线自整定。
在线自整定是指在实时运行中优化PID参数。
其优点是更具实时性和实际性。
离线自整定是指在预测和模拟中优化PID参数。
这种方法更加安全可靠和可预测。
实际上，PID自整定并不是一成不变的过程，如过程变化，控制对象参数变化，PID自整定应重新进行。
这样也能为工程带来一定的便利。
在实际工程中，PID自整定的应用主要有两个方面：第一个方面是对稳态控制器的确保，即控制器在稳态下能够得到最小的误差。
第二个方面是实现动态控制器，即控制器动态响应能力提高。
通过PID自整定实现动态控制器能够加快系统的响应速度和稳定性。
综上所述，PID自整定原理是通过特定算法对控制器进行参数配置来实现对控制对象的无偏请求控制，使其输出误差达到最小值，调整控制器参数达到最优值的过程。
这种方法在控制工程中得到了广泛的应用。
pid参数自动整定方法
PID参数自动整定方法1. 简介PID（Proportional-Integral-Derivative）是一种常用的控制算法，广泛应用于工业自动化系统中。
PID控制器通过对控制对象的测量值与设定值之间的偏差进行分析，根据比例、积分和微分三个参数来调节输出信号，使得系统能够快速、准确地达到设定值。
PID参数的选择对于控制系统的性能至关重要。
传统的手动整定方法需要经验丰富的工程师进行调试，耗时耗力且容易出错。
因此，自动整定方法应运而生。
本文将介绍几种常见的PID参数自动整定方法，并对其原理和优缺点进行详细讲解。
2. 常见的PID参数自动整定方法2.1 Ziegler-Nichols 方法Ziegler-Nichols 方法是最早提出的一种PID参数整定方法。
该方法通过实验确定系统的临界增益和临界周期，并根据这些数据计算出合适的PID参数。
具体步骤如下：1.将比例增益（Kp）设置为零。
2.逐渐增加比例增益（Kp），直到系统出现持续振荡。
3.记录下持续振荡时的比例增益（Ku）和周期（Tu）。
4.根据以下公式计算PID参数：–比例参数（Kp）：0.6 * Ku–积分参数（Ki）：1.2 * Ku / Tu–微分参数（Kd）：0.075 * Ku * TuZiegler-Nichols 方法的优点是简单易行，只需要进行一次实验即可确定PID参数。
然而，该方法仅适用于具有明显反应时间和振荡特性的系统，对于非线性系统和快速响应系统效果较差。
2.2 Cohen-Coon 方法Cohen-Coon 方法是一种改进的PID参数整定方法，旨在提高对非线性系统和快速响应系统的适应性。
具体步骤如下：1.将比例增益（Kp）设置为零。
2.逐渐增加比例增益（Kp），直到系统出现持续振荡。
3.记录下持续振荡时的比例增益（Ku）和周期（Tu）。
4.根据以下公式计算PID参数：–比例参数（Kp）：0.9 * Ku–积分参数（Ki）：(1.2 * Ku) / (Tu * 2)–微分参数（Kd）：(3 * Ku) * Tu / 40Cohen-Coon 方法相对于Ziegler-Nichols 方法，在非线性系统和快速响应系统上表现更好。
pid参数自整定算法
pid参数自整定算法
PID（Proportional Integral Derivative）调节算法是一种自整定
算法，它利用反馈信息来实现系统稳定、高效的运行。
PID算法的关键之
处在于需要对系统进行三个反馈控制，它们分别为比例控制（Proportional）、积分控制（Integral）和微分控制（Derivative）。
比例控制的作用是根据反馈信息控制输出，即根据反馈信息的大小，
调节输出的大小。
比例控制的优点在于反应速度快，但是，受限于比例常数，它往往只能起到相对稳定的作用。
积分控制则是在比例控制的基础上，对反馈信息进行累积控制，即根
据反馈信号的累积值来控制输出，由此可以较好的解决比例控制不能解决
的最终稳定的问题。
积分控制的优点是能有效的抑制系统结构偏差的产生，但是也存在着一定的缺点，即受限于积分常数，也不能实现完全的稳定。
最后，微分控制是对反馈信号进行微分处理，即根据反馈信号的变化
率来控制输出，它可以缓和系统的抖动现象，其优点在于能快速响应输出
的变化，但是，它也有一定的缺点，即容易受到延时和介质滞后的影响。
PID自整定算法借助比例控制、积分控制和微分控制来实现系统的稳
定和高效运行。
PID参数自整定的方法及实现
PID参数自整定的方法及实现PID是一种常见的控制算法，其参数的正确调整对系统的稳定性和性能至关重要。
以下是几种常见的PID参数自整定方法及其实现。
1.经验法经验法是一种基于控制经验和试错法的PID参数整定方法。
通常，初始参数通过试错法手动调整，观察系统的响应，并根据响应结果进行进一步的调整。
这个过程会反复进行，直到达到所需的控制效果。
实现方法：-根据系统的特性和需求，选择初始参数。
-将初始参数应用到系统中，并记录系统的响应。
-根据响应结果，进行参数调整。
-不断重复上述步骤，直到达到所需的控制效果为止。
2. Ziegler-Nichols法Ziegler-Nichols法是一种常用的自整定方法，根据系统的响应特性，直接确定PID参数的初值。
实现方法：-将PID控制器的I和D参数设为0，并逐步增大P参数，观察系统的响应。
-当P参数达到临界值时，系统开始出现振荡。
-记录此时的P参数值，并根据振荡的周期和振幅计算出相应的PID 参数。
3.贝叶斯优化法贝叶斯优化法是一种基于概率模型的自整定方法，通过不断观察系统的响应和根据历史数据进行参数调整，以逐步优化PID参数。
实现方法：-根据系统的特性和需求，选择初始参数。
-将初始参数应用到系统中，并记录系统的响应。
-利用历史数据，建立系统响应模型。
-根据模型，计算参数的后验概率分布。
-根据概率分布，调整参数。
-不断重复上述步骤，直到达到所需的控制效果为止。
4.闭环步跃法闭环步跃法是一种通过系统的闭环响应来自整定PID参数的方法。
通过观察系统在单位步跃负载下的响应，确定PID参数的初值。
实现方法：-将PID控制器的I和D参数设为0，并逐步增大P参数，观察系统在单位步跃负载下的响应。
-记录此时的P参数值，并根据响应曲线的特性计算出相应的PID参数。
以上是几种常见的PID参数自整定方法及其实现。
根据具体的控制系统和需求，选择合适的方法可以有效提高系统的稳定性和性能。
同时，注意在实际应用中需要结合经验和试错进行进一步的调整，以达到最佳的控制效果。
PID自整定
PID参数的整定：1、可以在软件中进行自动整定；2、自动整定的PID参数可能对于系统来说不是最好的，就需要手动凭经验来进行整定。
P 参数过小，达到动态平衡的时间就会太长；P参数过大，就容易产生超调。
PID功能块在梯形图（程序）中应当注意的问题：1、最好采用PID向导生成PID功能块；2、我要说一个最简单的也是最容易被人忽视的问题，那就是：PID功能块的使能控制只能采用SM0.0或任何1个存储器的常开触点并联该存储器的常闭触点这样的永不断开的触点！笔者在以前的一个工程调试中就遇到这样的问题：PID功能块有时间动作正常，有时间动作不正常，而且不正常时发现PID功能块都没问题（PID参数正确、使能正确），就是没有输出。
最后查了好久，突然意识到可能是使能的问题——我在使能端串联了启动/停止控制的保持继电器，我把它改为SM0.0以后，一切正常！同时也明白了PID功能块有时间动作正常，有时间动作不正常的原因：有时在灌入程序后保持继电器处于动作的状态才不会出现问题，一旦停止了设备就会出现问题——PID功能块使能一旦断开，工作就不会正常！把这个给大家说说，以免出现同样失误。
下面是PID控制器参数整定的一般方法：PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心内容。
它是根据被控过程的特性确定PID控制器的比例系数、积分时间和微分时间的大小。
PID控制器参数整定的方法很多，概括起来有两大类：一是理论计算整定法。
它主要是依据系统的数学模型，经过理论计算确定控制器参数。
这种方法所得到的计算数据未必可以直接用，还必须通过工程实际进行调整和修改。
二是工程整定方法，它主要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行，且方法简单、易于掌握，在工程实际中被广泛采用。
PID控制器参数的工程整定方法，主要有临界比例法、反应曲线法和衰减法。
三种方法各有其特点，其共同点都是通过试验，然后按照工程经验公式对控制器参数进行整定。
但无论采用哪一种方法所得到的控制器参数，都需要在实际运行中进行最后调整与完善。
如何进行PID参数整定
如何进行PID参数整定PID参数整定是控制系统中重要的一环，合理的PID参数可以保证控制系统的稳定性和优化性能。
本文将介绍PID参数整定的基本原理和具体方法。
首先，我们需要了解什么是PID控制器。
PID控制器是一种常见的控制器，它通过比较输入信号与设定值的差异，并根据比例、积分和微分三个环节的调节来控制输出信号。
其中，比例项（P）根据误差大小直接调整输出，积分项（I）根据误差持续时间进行调整，微分项（D）根据误差变化率进行调整。
PID参数整定的目标是找到合适的比例系数（Kp）、积分时间（Ti）和微分时间（Td），使得系统输出能够快速、稳定地接近设定值。
下面介绍几种常用的PID参数整定方法：1. 经验法：经验法是PID参数整定最简单、最常用的方法之一、根据经验公式直接选择合适的参数。
例如，Ziegler-Nichols整定法使用开环试验的方法，根据系统的临界增益和临界周期选择PID参数；Chien-Hrones-Reswick方法通过测量系统的几个频率响应点来确定参数值。
这些方法简单易行，但对于一些复杂系统和非线性系统可能不适用。
2.负载干扰法：在实际系统中，负载干扰是常见的问题，可以通过负载干扰法进行PID参数整定。
方法是先稳定控制系统，然后增加一个固定幅度的干扰信号，观察系统的响应。
根据干扰信号和输出信号的关系，可以计算系统的传递函数，并使用系统辨识的方法得到合适的PID参数。
3. 自整定法：自整定法是通过控制器内部算法自动调整参数。
常见的自整定方法有Ziegler-Nichols自整定法和Lambda自整定法。
这些方法通过实时监测系统响应，通过适当的算法调整PID参数。
自整定法可以根据实际系统的特点自动调整参数，但要求控制系统有较好的可调节性和稳定性。
4.优化算法法：优化算法法利用数学优化技术，通过寻找最优的PID 参数组合来优化控制系统的性能。
常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法等。
这些算法具有全局的能力，能够找到系统性能最好的PID参数，但计算复杂度较高，需要较高的计算能力。
PID参数自整定经验法
PID参数自整定经验法PID（比例、积分、微分）控制器是一种常用的控制器，用于调节控制系统的输出。
PID参数的调整是控制系统设计中一个关键的步骤。
自整定经验法是一种常用的方法，可以用来进行PID参数的调整。
自整定经验法基于实际的控制过程，通过观察系统的输出和输入反馈信号，逐步调整PID参数，使得系统的响应更加稳定和快速。
下面将详细介绍自整定经验法的步骤和注意事项。
第一步是调整比例增益（Proportional Gain）参数。
比例增益参数控制输出与输入的比例关系，其作用是根据误差的大小来调整输出。
一般情况下，增大比例增益可以增加系统的响应速度，但是过大的比例增益会引起系统的震荡。
因此，我们首先将比例增益调到一个较大的值，观察系统的响应情况，如震荡则减小比例增益。
第二步是调整积分时间（Integral Time）参数。
积分时间参数控制输出与输入之间的积分关系，其作用是根据误差的时间积累来调整输出。
通常情况下，增大积分时间可以减小系统的稳态误差，但是过大的积分时间会引起系统的过冲和震荡。
因此，我们将积分时间调到一个适当的值，观察系统的响应情况，如过冲和震荡则减小积分时间。
第三步是调整微分时间（Derivative Time）参数。
微分时间参数控制输出与输入之间的微分关系，其作用是根据误差的变化率来调整输出。
增大微分时间可以提高系统的稳定性，减小过冲和震荡，但是过大的微分时间会引起系统的振荡。
因此，我们将微分时间调到一个适当的值，观察系统的响应情况，如振荡则减小微分时间。
在调整PID参数时，需要注意以下几点：1.在每次调整参数后，观察系统的响应情况，如过冲、震荡和振荡等，根据情况适当调整参数的大小。
注意不要一次性调整过大，以免引起系统不稳定。
2.建立一个适当的实验环境，使得系统的输入和输出能够准确的反映实际的控制过程。
例如，在调整温度控制系统的PID参数时，可以通过改变加热器的功率来控制温度的变化，并观察温度传感器的输出。
pid自整定方法
pid自整定方法PID自整定方法是指通过一些特定的方法和技巧来调整PID控制器的参数，使得控制系统能够更加稳定和准确地响应系统的变化。
1.初始参数设定：首先，需要对PID控制器的初始参数进行设定。
一般来说，可以使用经验法则进行初步估计，比如将比例增益设为1、积分时间常数设为系统时间常数的10倍、微分时间常数设为系统时间常数的1/10倍。
这些参数只是一个初始值，后续还需要根据实际情况进行调整。
2.稳定工作点设定：在进行PID控制参数调整之前，需要先确定一个稳定的工作点。
这可通过手动控制或其他方法实现。
在该稳定工作点下，系统输出和输入的变化都很小，可以近似为恒定值。
3.步进信号测试：在稳定工作点下，给系统一个较小的步进信号，观察系统的响应过程。
记录系统的超调量、调整时间和稳态误差等参数。
4.参数计算：根据系统的响应特性，可以使用一些专业的参数计算方法来估计PID控制器的参数。
比如，可以使用所谓的“临界模型法”来计算控制器的比例增益、积分时间常数和微分时间常数。
5. 参数调整：根据步骤4中计算得到的参数估计值，进行参数调整。
一种常用的方法是采用经验法则进行调整，比如Ziegler-Nichols方法。
该方法通过改变比例增益、积分时间常数和微分时间常数，观察系统的响应特性，来找到最佳的参数组合。
6.仿真和测试：使用调整后的参数进行仿真或实际系统测试，观察系统的响应特性。
如果系统仍然有较大的超调量、调整时间太长或稳态误差过大等问题，可以再次进行参数调整，直到达到需求的控制性能。
总结起来，PID自整定方法包括初始参数设定、稳定工作点设定、步进信号测试、参数计算、参数调整、仿真和测试等步骤。
通过这些方法和步骤，可以使得PID控制器更加准确和稳定地响应系统的变化，提高控制性能。
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背景
实际系统千差万别，又有滞后、非线性等因素，使PID参数的整定有一定的难度，致使许多PID控制器没能整定的很好，这样的系统自然无法工作在令人满意的状态，为此人们提出了自整定PID控制器，将过程动态性能的确定和PID控制器参数的计算方法结合起来就可实现PID控制器的自整定。
定义
自整定的含义是控制器的参数可根据用户的需要自动整定，不再需要人为干预，只需用户发送一个命令来启动自整定过程。
该技术是为了解决PID参数整定困难这个问题而产生的。
将受控对象特性的确定和PID控制器参数的计算方法结合起来就可实现PID控制器的自整定。
目前自整定PID控制器可以分为两大类：基于模型的方法和基于规则的方法。
国际上已经出现许多商业产品,如Foxboro EXACT (760/761)，它采用阶跃响应分析和模式识别技术再加上启发式规则进行参数调整；Alfa Laval Automation ECA400控制器，它采用继电反馈和基于模型的整定方法；Honeywell UDC6000控制器，它采用阶跃响应分析和一个规则库来调整参数；Yokogawa SLPC-181/281，它采用阶跃响应分析和基于模型的整定方法。
还有一些自整定软件包,如Intelligent Tuner，它是Fisher-Rosemount公司用在分散控制系统中的一个软件包；Looptune，它是Honeywell公司DCS系统TDC3000 中的整定软件包；DCS Tuner，它是ABB Master系统中整定控制器的一个软件包。
1.基于模型的自整定方法
基于模型的自整定方法需要对模型进行辨识。
参数模型辨识方法首先将过程假定为一种模型结构，再确定模型的参数。
如果模型结构也无法完全确定，则需要使用一些结构辨识方法首先确定模型结构(如模型的阶次)。
参数模型辨识使用的方法有最小二乘法、梯度法、极大似然法。
非参数模型辨识方法通过简单的调节试验获得过程的阶跃响应或频率响应曲线，再由响应曲线的特征辨识过程的非参数模型。
继电反馈方法是一种基于非参数模型辨识的自整定方法，通过在过程输出至其输入的反馈回路中连入继电器以近似确定极限点，并获得模型信息。
基于继电反馈方法有众多的扩展和改进方法。
新加坡学者Hang和Sin提出了基于互相关度的自整定方法[7]，利用二进制伪随机序列的输入与过程输出间的互相关度来识别最大增益和相位，并应用于RZN整定公式，其主要优点是可以应用于噪声很强的环境。
并通过自制的过程仿真器对基于这种方法的自整定调节器和两种典型的商用自整定调节器进行了性能比较。
基于频率响应的方法也是一类常用的参数整定方法。
利用幅值裕度和相角裕度整定PID 参数能使系统具有良好的控制性能和鲁棒性能。
基于内模原理(IMC)的整定方法需要整定的参数只有一个(滤波器参数)，该参数直接与闭环系统的响应速度和鲁棒性相关。
对于含有时滞的过程，可以直接采用一阶Taylor近似处理，也可以用一阶Pade近似时滞项来进行处理。
2.基于规则的自整定方法
基于规则的自整定方法无需获得过程模型，整定的规则类似有经验的操作者的手动整定。
基于规则的自整定过程与基于模型的方法一样，使用阶跃响应、设定值响应或负载扰动等信息，观测被控过程的特性，若被控量偏离设定值，则基于规则整定控制器参数。
为获得一个基于规则的自整定过程，需要对响应特性进行量化。
通常使用的量是描述控制系统稳定性的超调量和衰减比，以及用来描述控制回路响应速度的时间常数和振荡频率。
获得决定不同控制器参数应该减少或增加的相应的规则比较容易，但确定相应的量较困难。
因此，基于规则的整定方法更适于连续自适应控制。
与基于模型的整定方法相比，基于规则的整定方法对于处理负载扰动和处理设定值变化的方法相同，而前者比较适用于设定值变化的情况。
一种基于模式识别的PID参数自整定方法试图避开过程模型问题，使用闭环系统响应波形上的一组足以表征过程特性而数目又尽可能少的特征量作为“状态变量”，以此为依据设计通用的自整定方法。
在整定过程中，过程连接一个PID控制器，观察过程的阶跃响应及扰动变化，基于响应曲线调整控制器参数。
该方法的优点在于应用简单，它不需要用户设定模型阶次等先验信息，甚至不需要预校正测试就能自动地整定。
其主要缺点是需要大量的启发式规则，从而造成设计上的复杂性。
另外，该方法对于系统存在正弦干扰、非最小相位动态特性及多变量交叉祸合的情况性能较差。
一种基于频域辨识的基于规则的自整定方法的优点在于:其整定过程不必中断正常的闭环控制，并可使用频域辨识技术从闭环系统获得的数据中估计出过程的开环频率响应。
除了几乎没有任何动态特性先验知识的情形外，该方法不必进行继电整定或开环阶跃响应整定。
该方法使用周期性激励，应用频率响应估计以获得闭环内的相对高的信噪比。
辨识易于自动
执行，且计算量适当[8]。
自整定过程包括三个部分：
l 过程扰动的产生
l 扰动响应的评估
l 控制器参数的计算
这同经验丰富的操作人员在手动整定PID控制器时使用的步骤是一样的。
过程必须以某种方式产生扰动，如给过程对象输入阶跃、脉冲或正弦信号，以便确定过程的动态特性。
扰动响应的评估包括过程模型或响应的简单特性的确定。
在分析和设计控制系统时，灵敏度的考虑常常是一个重要的方面。
基于灵敏度的控制器设计方法已有许多学者提出，最有代表性的是最近Astrom等提出的方法，它适用于任何被控对象，控制效果可以达到预期目的。
但它的缺点是需要过程对象精确的数学模型，而实际中精确模型的获得往往是很困难的，因而阻碍了它在实际中的应用，特别是在自整定控制器中的应用。
这些方法主要是基于对象模型已定，或将对象模型认为是固定不变的情况加以考虑的，难以适应复杂过程的控制，也很男实现参数的在线调整。
为解决这个为题，很多智能PID整定方法被提出来，将智能控制技术与PID控制算法相结合，就会得到智能PID参数整定方法，解决参数的在线整定问题。