(人工智能)浅谈工业自动化控制系统中的智能控制
工业智能化系统中的智能控制技术
工业智能化系统中的智能控制技术随着科技的不断发展，传统的制造业正在向数字化和智能化方向转型。
而智能化的核心就在于智能控制技术。
工业智能化系统中的智能控制技术不仅可以提高生产效率，还可以有效地节省成本，提升产品质量和可靠性。
下面将从智能控制技术的应用、技术分类、优势和发展趋势四个方面来进行阐述。
一、应用工业智能化是未来的发展方向，而智能控制技术则是工业智能化的关键技术之一。
在现代工业中，智能控制技术的应用越来越广泛，如在机器人、自动化生产线、智能车间、自动化物流系统、智能交通、智能医疗等领域都有着广泛应用。
以工业机器人为例，智能控制技术可以使机器人具有自主学习能力，从而可以根据不同的情况适应不同的工作场景，并在不断的学习过程中改善自身性能。
而在物流系统中，智能控制技术可以通过自动化机器人或者无人机来完成货物的搬运和运输，大大提高了物流速度和效率。
二、技术分类智能控制技术可以根据其特点和功能进行分类。
现在智能控制技术主要有以下几种分类：1、机器视觉技术机器视觉技术是指可以通过硬件设备和算法实现对图像和视频的处理，从而实现对机器人和其他智能设备的视觉控制。
2、语音控制技术语音控制技术是指可以通过语音识别技术实现与机器人、智能手机等设备的交互，从而实现语音控制。
3、生物识别技术生物识别技术是指通过生物特征信息（如指纹、面部识别等）来实现个体的身份识别和控制。
4、人工智能技术人工智能是通过计算机和程序来模拟人类大脑的智能处理过程，从而实现对机器人和其他智能设备的控制。
5、数据分析技术数据分析技术是指通过对大量数据的分析和处理来实现智能控制。
三、优势工业智能化系统中的智能控制技术有着广泛的优势，具体如下：1、提高生产效率智能控制技术可以使智能设备实现自动化和智能化的生产，从而大大提高生产效率。
2、节约成本智能设备可以自主修复，从而降低了维护成本。
3、提高产品质量和可靠性智能控制技术可以有效地监测和预测机器故障和生产问题，从而提高产品的质量和可靠性。
工业自动化中的智能控制
工业自动化中的智能控制随着科技的发展，工业自动化已经成为现代化制造业的必要条件。
而智能控制作为工业自动化的核心技术之一，为实现制造过程的高效、稳定、精确控制提供了支撑。
一、智能控制的概念及特点智能控制是利用智能技术，如人工智能、机器学习等对机器控制系统进行探测、分析、判断和决策的方法。
智能控制优点是可以应对复杂的控制环境，提高控制系统的性能和效率，减少了人力成本和人为失误的可能性。
二、智能控制在工业自动化中的应用(一) 机器人智能控制传统工业自动化中，机器人常常只能简单重复性工作，现在借助智能控制技术，机器人可以实现更加精准的控制和灵活的动作。
如移动机器人，它可以通过激光雷达感知并感应环境，进行障碍物识别，实现更加智能的运动控制。
(二) 物联网智能控制智能传感器、智能控制器和云平台相互连接形成的物联网平台，可以收集机械设备的远程信息、数据，实现信息共享和实时监测。
物联网云平台可以运用大数据分析来促进生产数据优化，自发匹配能源计划等等。
(三) 人工智能自动化控制汽车制造等行业中的检测工艺是一项非常重要的工作，而借助于人工智能控制技术，可以更加智能化的检测机器设备健康状况，提高生产过程的效率、质量，减少产品缺陷率。
利用深度学习技术例如卷积神经网络，人工智能可以在生产和质量管控中自适应学习的能力，提高工业自动化中的精度和效率。
三、智能控制的未来发展方向智能控制在工业自动化发展过程中迅速被各行各业所采用。
未来，智能控制技术还将根据生产环境和发展趋势不断演化，其中主要发展趋势如下：(一) 智能控制算法更加智能化。
现在的智能控制在算法上仍然存在提升空间，通过深度学习、增强学习等先进算法可以让机器在不断学习和掌握新知识的同时，提高自身判断和决策的准确性和速度。
(二) 掌握更多产业知识，带来更多的行业应用。
随着智能控制技术的不断进步，懂得智能控制技术和行业知识可以更好地推进各行各业中的创新，如通过传感器和智能设备的协同作用，实现更加高效的能源利用管理。
工业自动化中的智能控制技术及其应用
工业自动化中的智能控制技术及其应用工业自动化是现代制造业中技术发展的一个重要方向。
随着信息技术的快速发展和工业智能化的提高，智能控制技术在工业自动化中的应用越来越广泛。
本文将探讨智能控制技术在工业自动化中的应用及其优势。
一、智能控制技术在工业自动化中的应用工业自动化中智能控制技术的应用可以分为以下几个方面：1、智能传感器智能传感器是智能控制技术中的重要组成部分，其通过使用现代传感技术和智能计算技术来确定系统状态，实现对工业生产过程的控制。
智能传感器可以通过传感器网络与其他设备进行信息交换，从而实现对整个生产系统的控制。
2、智能控制器智能控制器是智能控制技术中的核心部分，其通过使用现代计算机技术和智能控制算法来实现对生产系统的精确控制。
智能控制器可以对生产过程中的各种参数进行监控，从而及时采取控制措施，保证生产过程始终稳定。
3、智能机器人智能机器人是智能控制技术在工业自动化中的重要应用领域之一。
智能机器人可以完成一系列复杂的生产工艺，并可以根据生产过程中的变化进行自主决策。
智能机器人可以单独操作，也可以与其他设备配合完成生产任务。
4、智能监控系统智能监控系统是智能控制技术在工业自动化中的另一重要应用领域。
智能监控系统能够对各系统参数进行实时监测，并在出现异常时自动报警。
同时，智能监控系统还可以通过数据分析和处理，提供生产过程的优化建议。
二、智能控制技术在工业自动化中的优势1、提高生产效率智能控制技术可以通过实时监测和反馈，及时调整生产流程和参数，从而提高生产效率。
智能控制技术还可以通过数据分析和处理，发现和消除生产过程中的瓶颈，提高生产效率和产品质量。
2、降低生产成本智能控制技术可以提高设备的智能化程度，减少人力成本和维护费用。
同时，智能控制技术可以降低工业生产中的物料和能源的浪费，实现资源的最大利用，从而降低生产成本。
3、提高生产安全性智能控制技术可以对生产过程中的危险因素进行实时监测和控制，及时发现和处理隐患，避免生产事故的发生，从而提高生产安全性。
工业自动化中的智能控制技术
工业自动化中的智能控制技术近年来，随着工业智能化的不断发展，智能控制技术在工业生产中的应用越来越广泛。
工业自动化中的智能控制技术，指的是通过计算机和相关硬件设备对工业生产过程进行智能化控制和管理，实现自动化、智能化生产。
智能控制技术在工业生产中的作用是不可忽视的。
一方面，它可以实现对生产过程的精细化控制和优化管理，提高生产效率和产品质量；另一方面，它可以减少人为操作的介入，降低生产成本和生产风险。
在制造业中普及应用，也可以加快产业创新、推动技术升级。
目前，工业自动化中的智能控制技术主要包括以下几个方面：一、传感器技术传感器是一种能够将物理量转换为电信号或数字信号的器件。
在工业自动化中，传感器可以实现对生产过程、物料流动等多方面信息的智能感知。
传感器不仅可以实现实时数据采集，还能对数据进行分析和处理，为后续的控制系统提供基础数据。
二、物联网技术物联网技术是指通过无线通信和互联网技术，将各种设备和物体连接起来，形成物理世界和数字世界的融合。
在工业自动化中，物联网技术可以实现对生产过程、设备状态等多方面信息的无缝监控和管理。
物联网技术还可以实现对设备的远程控制和维护，提高生产效率和设备利用率。
三、机器视觉技术机器视觉技术是一种通过摄像机和图像处理算法，实现对物体的图像识别和分析的技术。
在工业自动化中，机器视觉技术可以实现对生产过程中商品的检测和分类，提高生产效率和产品质量。
机器视觉技术还可以实现对设备的自动感知和自动导航，降低人工操作的成本和风险。
四、人工智能技术人工智能技术是一种模拟人类智能思维和行为的技术。
在工业自动化中，人工智能技术可以实现自主决策、自主学习和自主优化的生产过程。
人工智能技术可以实现对生产过程的智能预测和动态调整，提高生产效率和产品质量。
人工智能技术还可以实现对设备状态的无缝监控和管理，提高工作效率和设备利用率。
综上所述，工业自动化中的智能控制技术正在引领制造业的新一轮变革。
随着新技术的不断涌现，工业智能化的程度将进一步提高，为制造业的可持续发展提供坚实的技术支持和智力支持。
人工智能在工业自动化控制系统的应用研究
人工智能在工业自动化控制系统的应用研究摘要：随着科技的飞速发展，人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用。
工业自动化控制系统作为现代工业生产的重要组成部分，其智能化程度直接影响着整个生产过程的效率和稳定性。
本文主要探讨了人工智能在工业自动化控制系统中的应用及其对工业发展的影响，并对未来发展趋势进行了展望。
关键词：人工智能；工业自动化；控制系统；应用研究引言工业自动化控制系统是通过对生产过程中的各种参数进行实时监测、分析与调节，实现自动化生产的目标。
随着我国工业的快速发展，提高生产效率、降低能耗和保障生产安全成为亟待解决的问题。
近年来，人工智能技术的不断成熟为工业自动化控制系统提供了新的解决方案。
本文将从人工智能技术在工业自动化控制系统中的应用、优势及挑战等方面展开论述。
1.人工智能技术在工业自动化控制系统中的应用1.1 故障诊断与预测在工业自动化控制系统中，故障诊断与预测是关键环节。
人工智能技术通过分析历史数据，挖掘潜在规律，有助于实现对设备故障的预测和诊断。
通过构建故障诊断模型，人工智能技术可以对实时数据进行监测和分析。
在模型训练过程中，系统会自动学习数据中的特征，从而识别出正常运行与故障状态之间的差异。
一旦发现异常信号，故障诊断模型便能及时预警，提示维修人员采取相应措施。
利用人工智能技术进行故障预测，可以降低生产风险，提高设备运行稳定性。
通过实时监测和预测设备状态，企业可以提前发现潜在问题，进行有针对性的维护，避免突发故障造成的生产损失。
此外，人工智能技术还能为企业节省维修成本。
通过故障诊断模型，企业可以合理安排维修计划，避免不必要的设备停机等待维修[1]。
同时，针对性地对易损部件进行更换，降低设备故障率，从而降低总体维修成本。
1.2 优化控制策略人工智能技术在工业自动化控制系统中可应用于优化控制策略。
通过遗传算法、粒子群优化算法等优化算法，实现对控制参数的自动调整，提高控制系统的性能。
人工智能技术能实时监测系统运行状态，分析控制策略的性能指标，如误差、响应速度等。
工业自动化中的智能控制系统设计与实现
工业自动化中的智能控制系统设计与实现工业自动化是一种以技术手段来实现工业生产过程的自动化控制和管理的方法。
在现代工业生产中，智能控制系统的设计与实现变得越来越重要，它可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量等方面发挥重要作用。
本文将探讨工业自动化中智能控制系统的设计与实现，包括系统架构、关键技术以及应用案例等方面。
在工业生产的自动化控制系统中，智能控制系统是一种通过采集、处理和分析大量数据来实现工艺过程的控制和优化的系统。
它主要由传感器、执行器、控制器和监控系统等组成，可以实时监测和控制生产过程中的各种参数，并根据实时数据和预设的算法进行决策和控制。
智能控制系统的设计与实现需要解决以下几个关键问题：首先，系统架构的设计是智能控制系统开发的基础。
智能控制系统一般采用分层的架构，包括数据采集层、数据处理层、决策层和执行层。
数据采集层负责采集生产过程中的各种参数和信号，数据处理层对采集的数据进行处理和分析，决策层负责根据分析结果做出决策，执行层通过执行器来实现控制和调节。
合理的系统架构可以提高系统的可靠性和稳定性，提高生产效率和产品质量。
其次，关键技术的应用是智能控制系统实现的关键。
智能控制系统需要应用一系列的关键技术，如传感技术、信号处理技术、数据分析和建模技术、算法和决策技术等。
传感技术可以实时采集各种参数和信号，信号处理技术可以对采集的数据进行滤波和去噪处理，数据分析和建模技术可以将数据转化为可用的信息，并建立数学模型对生产过程进行描述，算法和决策技术可以根据模型和数据进行决策和控制。
这些关键技术的应用可以提高系统的智能化水平和性能。
最后，应用案例的分析和总结可以帮助我们了解智能控制系统的实际应用效果和优势。
在不同的工业领域，智能控制系统都有着广泛的应用。
例如，在制造业中，智能控制系统可以实现生产线的自动化控制和优化，提高生产效率和降低成本；在能源行业中，智能控制系统可以对能源消耗进行监控和管理，实现节能减排的目标；在交通运输领域，智能控制系统可以实现交通流量的优化调度，减少交通拥堵和事故发生。
论智能控制在工业自动化过程控制中的应用
论智能控制在工业自动化过程控制中的应用
智能控制是指利用人工智能和机器学习等技术来进行控制和优化的一种方式。
在工业自动化过程控制中，智能控制技术可以应用于各个层面，包括传感和测量、控制策略、系统优化等。
下面将以某个工业自动化过程为例，来探讨智能控制在工业自动化过程控制中的应用。
在传感和测量方面，智能控制可以通过使用高精度的传感器和仪器来获取更准确的数据。
传感器可以利用机器学习算法来提取有用的信息并进行分析，从而更好地控制工业过程。
在温度控制方面，智能传感器可以实时监测温度变化，并将数据反馈到智能控制系统中，系统可以根据实时数据来进行控制策略的调整，以实现更精确的温度控制。
在系统优化方面，智能控制可以通过对系统进行建模和仿真来进行优化。
智能控制系统可以利用机器学习算法来分析系统的动态特性，并根据分析结果提出优化措施。
在能源管理方面，智能控制系统可以分析能源消耗的模式，并提出相应的节能建议，从而实现工业过程的优化和节能。
智能控制在工业自动化过程控制中的应用非常广泛。
它可以提供更精确的传感和测量数据，设计更优化的控制策略，并对系统进行模型和仿真来实现系统的优化和节能。
智能控制技术的应用将使工业自动化过程更加智能化、高效化和可持续发展。
工业自动化控制系统中人工智能的实践思考
工业自动化控制系统中人工智能的实践思考工业自动化控制系统是一种通过运用控制工程、计算机科学和电子技术等综合技术手段，实现对工业生产过程的自动化控制的系统。
而人工智能是一种模拟人的思维和行为的智能技术，可以提高工业自动化控制系统的智能化程度。
本文将探讨在工业自动化控制系统中人工智能的实践思考。
人工智能可以为工业自动化控制系统带来更加智能化的控制策略。
传统的工业自动化控制系统往往是基于规则和经验建立的，无法适应复杂多变的生产环境。
而人工智能技术，如深度学习和神经网络等，可以通过大量数据的学习和分析，建立更加准确和智能的控制模型。
这样，工业自动化控制系统可以更好地适应各种生产环境和变化，提高生产效率和质量。
人工智能可以为工业自动化控制系统带来更加智能化的优化算法。
在工业生产中，往往需要寻找最优的工艺参数，以实现最佳的生产效果。
传统的优化算法往往只能找到局部最优解，难以找到全局最优解。
而人工智能技术可以通过模拟人的思维和学习能力，应用进化算法和遗传算法等智能优化方法，找到更加准确和全局最优的解。
这样可以提高工业自动化控制系统的生产效率和降低生产成本。
人工智能可以为工业自动化控制系统带来更加智能化的故障诊断和维修。
在工业生产中，设备的故障和维修是常见的情况，传统的方法往往需要人工排查和修复，耗时耗力。
而人工智能技术可以通过对大量故障案例的学习和分析，建立故障预测和诊断模型，实现对设备故障的自动诊断和预警。
这样可以提高故障的及时处理和维修效率，减少生产停机时间。
在工业自动化控制系统中应用人工智能技术可以带来诸多优势和改进，提高生产效率和质量。
人工智能技术的应用也面临一些挑战，如数据的收集和处理、算法的设计和优化等。
在实际应用中，需要综合考虑各种因素，并不断改进和优化人工智能技术的应用，以实现工业自动化控制系统的更加智能化。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（人工智能）浅谈工业自动化控制系统中的智能控制浅谈工业自动化控制系统中的智能控制——郝庆超于自动化（automation）不断完善和发展的今天，自动化水平已经成为衡量企业现代化水平的壹个重要标准，而自动化的壹个重要分支——工业自动化，更是生产型企业提高生产效率，稳定产品质量的重要手段。
我国的自动化发展历程也经历了以“观测”为主的第壹阶段，以“观测”且“人为反应”的第二阶段，已经逐渐进入到“自动测量自动反应”的第三阶段。
这些进步，同时需要控制理论和实践的完善，智能控制（intelligentcontrols）作为现代控制理论基础上发展起来的新型控制理论，已经广泛应用于各个自动化领域，全自动洗衣机就是典型的智能控制自动化的例子。
壹个控制系统包括控制器（controller）、传感器（sensor）、变送器（transmitter）、执行机构（finalcontrollingelement）、输入输出接口（I/0interface）五部分组成。
控制器的输出经过输出接口、执行机构，加到被控系统上；控制系统的被控量，经过传感器，变送器，通过输入接口送到控制器，这样完成了壹次正常的运算控制操作。
按照自动控制有无针对对象来划分，自动控制可分为“开环控制”和“闭环控制”。
区分“开环控制”和“闭环控制”最直接的办法是见是否有最终对象的反馈，当然这个反馈不是人为直观观察的。
例如向壹个容器里加水，有水位测量设备，水位到达设定的高度，水龙头自动关断，这就是“闭环控制”；如需人为的见水是否到了设定的高度，而去人为的关水龙头，这就是“开环控制”。
当然，智能控制，目标是不需要人为干预，所以，我们能够简单的认为“开环控制”是人为干预控制，不能完全体现智能控制的特点，所以于这里不去深究它。
“闭环控制”按照执行机构的不同，可分为“状态闭环控制”和“调节闭环控制”。
区分“状态闭环控制”和“调节闭环控制”的办法是见对执行机构的作用方式，如上例中，如果水龙头是开关俩位的，于水位到达设定的高度，自动关断水龙头，则此为“状态闭环控制”；如果水龙头是可调节的，根据水位高度的不同，调节水龙头开度的大小，通过加水量的不同，让水位保持平衡，此为“调节闭环控制”。
目前工业自动化控制中，“状态闭环控制”多用于保护类控制，例如汽机的ETS，锅炉的MFT，化工的ESD，水泵保护等等。
其优点是反应比较快，控制器本身不需要复杂的计算，通过逻辑运算基本能够实现；其缺点是壹旦收到的反馈信号为假信号，则按照假信号进行动作，工程上多称之为“误动”。
由于动作迅速（壹般是以“毫秒”为单位进行计算），所以壹旦误动产生，无法于执行之前或之中做出人为反应处理，只能事后补救，而壹些重要的保护壹旦产生误动，其影响和损失均是比较大的。
针对这个问题，根据现场“状态闭环控制”的重要性和损失性，需要将反馈信号进行品质判断处理，判断出信号的真实性，如果是假信号，则保持原信号不变，不触发执行机构工作，避免误动。
而且几乎所有的“状态闭环控制”均有是否允许执行的开关，即联锁按钮。
联锁按钮可根据实际情况，屏蔽控制内容，这样就能够部分的对其进行提前控制，把误动的可能性减到最低。
“调节闭环控制”相对“状态闭环控制”要复杂壹些，需要控制器进行复杂的运算，计算出输出的结果给执行机构，执行机构进而调节被调节对象。
从时间上来讲，“调节闭环控制”是不间断的时时进行计算和输出，其周期决定于控制器的运算周期。
“调节闭环控制”需要人为或通过系统计算给定壹个被控制对象的理想的状态数值（给定值setvalue，简写为S），控制器会比较实际的被控制对象的数值（测量值practicalvalue，简写P）和给定值之间的偏差，且计算出输出到执行机构的值（输出值outputvalue，简写O）给执行机构，执行机构变化，使测量值改变，控制器再次比较测量值和给定值的偏差（以下简称偏差），进行下壹循环的计算且输出。
“调节闭环控制”壹般常用的控制方式是“比例积分微分控制”即“PID控制”或“PID调节”。
PID控制器就是根据偏差，利用比例（proportional）、积分（integration）、微分（differentiation）计算出控制量进行控制的。
PID控制器问世至今已有近几十年的历史，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壹。
很多盘装仪表控制器就具备很好的带有记忆功能的PID控制功能。
“调节闭环控制”对控制系统中各个环节设备性能的要求比较高，如对执行机构，要求执行机构的线性度要高，不能是越阶式执行。
同时，“调节闭环控制”因为是时时调节控制，所以对执行机构的机械部分磨损比较大，部分的影响执行机构的寿命。
于“调节闭环控制”中，对控制系统的各个部分的工作状态也有所要求，同例如执行机构，“调节闭环控制”要求执行机构是工作状态是于“线性区域”工作，而不是死区。
所谓死区（deadzone），又称仪表不灵敏区，是指输入量的变化不致引起该仪表输出量有任何可察觉的变化的有限区间。
例如壹个执行机构，接收4~20mA线性信号，输出动作是0~100%的机械力，那么当输入的信号是4.0005mA的时候，执行机构是不动作的，此时4.0005mA 是处于执行机构的死区内。
阀门是最典型的执行机构，阀门的工作特性曲线图（如图01）表示出了阀门死区和工作线性区的特点。
图中Y轴代表的是阀门输出的机械动作，即实际开度；X轴代表接受到的执行命令大小，即要求开度。
由图可知，阀门于关闭时刚开始接收到开信号时阀门无实际动作，这段区域即是死区，然后于接受到壹定的信号值后，阀门开始大幅度动作，然后进入到壹个相对平缓的直线运行区域，这段相对平缓的直线即线性区（linearzone）。
然后再经过大幅度动作区，死区，到底满开度。
关闭亦然。
实际中，很多阀门于实际中是不可能完全达到0%和100%开度的，也就是说0%开度阀门壹定或多或少有壹些流量，而100%开度也不可能是0阻力流动的。
了解了“调节闭环控制”的执行机构特点，之后进行调节，方法多为PID调节。
而PID 调节有很多计算方法，实际应用却多用“试凑法”，即先通过经验预设壹组PID参数值，再根据实际效果调节参数值，达到预期的目的。
所以实际中主要调节什么参数，如何去调节PID 参数，是最直接需要掌握的内容。
首先要知道所调试的调节系统的作用方式，即正作用仍是反作用。
如果被调节对象的测量值大于给定值，则增大执行机构输出值，此为正作用。
反之为反作用。
同壹个容器，即有进水阀，也有排水阀，被调节对象是水位，那么如水位高于期望值，需减小进水阀的开度，进水阀为反作用；需增大排水阀开度，排水阀为正作用。
正反作用是PID调节的基础，是执行机构的方向问题，找对了方向，才有可能向好的调节效果上发展。
其次要了解的，就是P、I、D的含义了。
比例、积分、微分于PID调节的作用。
比例（P）控制是壹种最简单、最基础的控制方式。
其控制器的输出和偏差信号成比例关系。
比例控制的输出曲线如图02所示，其输出是壹条始于原点的直线，而直线的斜率是由比例增益确定的。
调节的壹方面，测量值和给定值无限接近，即偏差值很小越好，从而满足调节的精度：另壹方面，调节需要具有壹定的幅度，以保证调节的灵敏度。
解决这壹矛盾的方法就是事先将偏差信号进行放大。
比例增益就是用来设置差值信号的放大系数的。
笼统的讲比例增益就是放大倍数。
壹般于初次调试时，比例增益可按中间偏大值预置．待设备运转时再按实际情况细调。
而系统当仅有比例控制时系统输出存于稳态误差，其测量值曲线的表现是等幅振荡。
积分（I）控制对比例控制有强烈的制约效应。
对壹个自动控制系统，如果于进入稳态后存于稳态误差，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，于控制器中必须引入“积分”。
随着时间的增加，积分作用会增大。
这样，即便偏差很小，积分也会随着时间的增加而加大，它反向推动控制器的输出，使稳态误差减小，直到等于零。
积分曲线如图03所示，其作用方式是只要有偏差，，且且偏差于允许偏差范围只外，积分就会起作用，反作用拉动比例增幅。
反之如果无偏差或者偏差于允许范围内，积分作用消失。
调节积分的参数是积分时间，由比例控制可知，比例增益越大，由于惯性导致“超调”，然后反过来调整，再次超调，形成振荡。
引入积分的效果是，使经过比例增益放大后的差值信号于积分时间内逐渐增大，从而减缓其变化速度，防止振荡。
但积分时间太长，又会当反馈信号急剧变化时，被控物理量难以迅速恢复。
因此，积分时间的取值和拖动系统的时间常数有关：拖动系统的时间常数和积分时间是成正比的。
微分（D）控制是于调节系统于进行比例控制和积分控制之前进行的超前控制，采用微分控制的主要原因是控制系统中有滞后性。
系统于比例控制之后，被控物理量值未及时的变化，而是比例控制超调的时候开始变化，此时积分作用已不能对比例进行很好的反拉动作用，比例因为惯性于达到理想输出时向反方向移动，无限制振动。
这样就需要微分提前控制，微分控制曲线如图04，微分作用是于比例控制之前，提前输出作用于被控对象，抵消滞后时间，而后比例控制和积分控制起作用，从而避免了被控量的严重超调。
微分根据差值信号变化的速率，提前给出壹个相应的调节动作，从而缩短了调节时间，克服因积分时间过长而使恢复滞后的缺陷。
微分控制参数主要是微分时间，微分时间的取值也和拖动系统的时间常数有关，拖动系统的时间常数和微分时间也是成正比关系。
PID控制是比例、积分、微分结合作用控制，目前比较常见的是PI控制和PID控制，根据实际的被控对象不同，选择的控制组合方式也不同，但目的曲线是相同的，如图05所示，图中Y轴代表测量值及给定刻度。
X轴代表时间，给定值是固定的，所以是壹条平行于X轴的直线，理论上，我们希望的曲线，是被控量直接向给定量靠近，进而重合，如曲线“理想状态下的被调节对象测量值曲线”，但实际中且不能实现，客观上比较理想的是图中“调节较好的被调节对象测量值曲线”，被控量围绕给定量振荡几个周期后，靠近给定量。
实际中，被控量和给定量是不可能完全重合，存于动态的偏差。
至于是否能稳定，或者经过几个周期才平稳，要取决于参数的设置，各个控制环节的性能，仍有外扰。