浅谈工业自动化控制系统中的智能控制
智能控制系统的设计与实现：探讨智能控制系统的设计原则、方法和应用前景
智能控制系统的设计与实现：探讨智能控制系统的设计原则、方法和应用前景引言智能控制系统作为现代工业自动化领域的重要领域，已经在许多行业和领域中得到广泛应用。
智能控制系统可以根据环境和任务的变化，实时地采集、分析和处理数据，并根据实际情况做出相应的决策和调整。
它的设计与实现涉及到许多关键问题，包括设计原则、设计方法和应用前景等。
本文将深入探讨智能控制系统的设计与实现，以期为相关领域的学习者和研究者提供一些参考和指导。
设计原则设计智能控制系统时，需要遵循一些基本的设计原则，以确保系统的性能和可靠性。
以下是几个重要的设计原则：1. 系统稳定性智能控制系统的首要目标是确保系统的稳定性。
系统应该能够实时地监测环境和任务的变化，并根据这些变化做出相应的调整和决策，以保持系统的稳定。
2. 兼容性和可扩展性智能控制系统应该具有兼容性和可扩展性。
系统应该能够与其他设备和系统进行有效的通信和协作，以实现更高级别的自动化和智能化。
此外，系统应该能够很容易地扩展和升级，以满足不断变化的需求。
智能控制系统应该具有高效和优化的特性。
系统应该能够有效地利用资源，最大限度地提高系统的性能和效率。
这包括通过优化算法和技术，减少冗余操作和资源浪费，以提高系统的响应速度和处理能力。
4. 安全性和可靠性智能控制系统必须具备高度的安全性和可靠性。
系统应该能够对外部干扰、攻击和故障做出及时的响应和处理，以确保系统的正常运行和数据的安全。
设计方法设计智能控制系统的方法多种多样，根据具体的应用场景和需求而定。
以下是一些常见的设计方法：1. 基于规则的控制基于规则的控制是一种常见的设计方法，它将专家的知识和经验以规则的形式编码到系统中。
系统根据这些规则进行推理和判断，并做出相应的决策。
这种方法比较直观和易于理解，但在应对复杂和多变的环境情况时效果有限。
2. 基于模型的控制基于模型的控制是一种将系统的动态模型用于控制目标的方法。
系统通过建立数学模型来描述系统的行为和特性，并根据模型进行控制和优化。
自动化控制和智能控制的相互关系
自动化控制和智能控制的相互关系自动化控制和智能控制是现代工业控制领域中两个重要的概念。
它们之间存在着相互关系，相辅相成，共同推动了工业自动化的发展。
本文将从各自的定义、特点和应用领域等方面详细介绍自动化控制和智能控制的相互关系。
我们来看看自动化控制的概念。
自动化控制是指利用各种控制设备和技术手段，对生产过程中的各种参数进行监测和调节，实现对生产过程的自动化管理和控制。
自动化控制的主要特点是具有高效性、稳定性和可靠性。
它能够实现对生产过程的精确控制，提高生产效率和产品质量，降低人力成本和资源浪费。
而智能控制是自动化控制的一种进阶形式，它是利用先进的计算机技术和人工智能算法，使控制系统具备学习、推理、决策和优化能力的一种控制方式。
智能控制系统能够根据外部环境的变化和内部反馈信息，灵活地调整控制策略和参数，以达到最佳控制效果。
智能控制的主要特点是具有自适应性、高度智能化和灵活性。
它能够根据不同的控制任务和环境条件，自主地选择最优的控制策略，适应不同的工作场景和要求。
自动化控制和智能控制之间存在着密切的相互关系。
首先，智能控制是自动化控制的一种升级和拓展，它在自动化控制的基础上加入了人工智能和计算机技术，使控制系统具备了更高的智能化水平和自适应能力。
智能控制可以看作是自动化控制的进一步发展，是自动化控制技术向智能化方向的延伸。
自动化控制为智能控制提供了基础和支撑。
自动化控制是智能控制的前提和基础，只有在实现了自动化的基础上，才能进一步引入智能控制技术。
自动化控制通过各种传感器和执行器，实现对生产过程中的参数进行监测和调节，为智能控制系统提供了必要的数据和反馈信息。
只有在自动化控制的基础上，智能控制系统才能准确地感知和理解外部环境的变化，进而做出相应的决策和调整。
自动化控制和智能控制在应用领域上也存在一定的差异。
自动化控制主要应用于工业生产领域，如汽车制造、电子设备制造、化工生产等。
它通过自动化设备和控制系统，实现对生产过程的自动化管理和控制，提高生产效率和产品质量。
新型智能控制算法在工业自动化中的应用研究
新型智能控制算法在工业自动化中的应用研究随着信息技术和工业自动化的不断发展，越来越多的企业开始关注自动化控制技术的应用，以提高生产效率和产品质量。
而其中较为重要的一种技术是智能控制算法。
本文将重点探讨新型智能控制算法在工业自动化中的应用研究。
一、智能控制算法的发展历程智能控制算法可以说是自动化技术的中核部分。
早期的控制算法主要是针对模型已知、固定的系统进行的，缺乏自适应性。
后来，PID控制算法的出现，使得自适应控制迈出了第一步。
但是，仍然存在一些问题，如对非线性系统的控制效果不尽如人意。
1990年代初期，神经网络控制、模糊控制和遗传算法等新型智能控制算法相继提出。
这些算法在控制非线性系统、优化控制等方面取得了较好的效果，引起了广泛的研究关注。
近年来，基于深度学习的智能控制算法逐渐兴起。
这类算法的特点是需要大量的数据和计算资源，但是能够针对庞大而复杂的系统进行控制。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择适合的算法。
二、新型智能控制算法在工业自动化中的应用研究1.神经网络控制算法的应用神经网络控制算法主要是通过建立典型的神经网络结构，自适应地训练网络的权值和偏置，实现对非线性系统的控制。
神经网络具有自适应性和非线性映射功能，适用于复杂的工业自动化控制。
例如，在化工生产中，采用神经网络控制算法，能够对反应釜中的温度、压力、物料流量等参数进行联合控制，实现反应过程的精确控制，提高反应产物的收率和质量。
2.模糊控制算法的应用模糊控制算法是一种基于模糊理论的控制方式，其主要特点是语言化建立控制规则和知识库，不需要对系统进行精确建模即可实现控制。
模糊控制适用于系统模型不确定或模型难以精确建立的情况。
例如，在锅炉控制中，存在许多不确定因素，如燃烧过程的氧含量、煤质的变化等。
采用模糊控制算法，可以通过建立简单的控制规则，实现锅炉温度、压力等参数的平稳控制。
3.基于深度学习的智能控制算法的应用近年来，基于深度学习的智能控制算法得到了广泛的研究与应用。
智能控制方法
智能控制方法智能控制方法是指利用计算机技术和人工智能技术，对各种控制系统进行智能化设计和优化，以实现自动化、智能化、高效化的控制过程。
智能控制方法已经广泛应用于各个领域，如工业自动化、交通运输、医疗卫生、环境保护等。
本文将从智能控制方法的基本原理、应用领域和未来发展趋势等方面进行探讨。
智能控制方法的基本原理是将传感器、执行器、控制器和计算机等技术相结合，通过对系统的实时监测和分析，实现对系统的自动化控制。
智能控制方法主要包括以下几个方面：1.传感器技术：传感器是智能控制方法的重要组成部分，它能够将物理量转换成电信号，实现对系统的实时监测和数据采集。
2.执行器技术：执行器是智能控制方法的另一个重要组成部分，它能够将电信号转换成机械运动，实现对系统的自动化控制。
3.控制器技术：控制器是智能控制方法的核心部分，它能够对传感器采集的数据进行处理和分析，实现对系统的自动化控制。
4.计算机技术：计算机技术是智能控制方法的基础，它能够对控制器进行编程和优化，实现对系统的智能化控制。
二、智能控制方法的应用领域智能控制方法已经广泛应用于各个领域，如工业自动化、交通运输、医疗卫生、环境保护等。
下面将分别介绍智能控制方法在这些领域的应用情况。
1.工业自动化：智能控制方法在工业自动化领域的应用非常广泛，如自动化生产线、机器人控制、智能仓储等。
智能控制方法能够实现对生产过程的自动化控制，提高生产效率和产品质量。
2.交通运输：智能控制方法在交通运输领域的应用也非常广泛，如智能交通信号控制、智能公交车调度、智能驾驶等。
智能控制方法能够实现对交通流量的自动化控制，提高交通效率和安全性。
3.医疗卫生：智能控制方法在医疗卫生领域的应用也越来越多，如智能医疗设备、智能医疗信息系统、智能健康管理等。
智能控制方法能够实现对医疗过程的自动化控制，提高医疗效率和服务质量。
4.环境保护：智能控制方法在环境保护领域的应用也越来越广泛，如智能环境监测、智能污水处理、智能垃圾分类等。
工业自动化中的智能调试与自适应控制技术
结合智能调试和自适应控制技术可以优化设备运行状态，降低能源消耗，降低生产成本。
降低能耗
能源行业
在能源行业中，智能调试与自适应控制技术可以应用于风力发电、火力发电、核能发电等领域的自适应控制和优化。
制造业
在制造业中，智能调试与自适应控制技术可以应用于自动化生产线、机器人、数控机床等设备的控制和调试。
技术成熟度
随着工业自动化系统的智能化程度提高，数据安全与隐私保护问题也日益突出，需要加强数据安全防护措施。
数据安全与隐私保护
智能调试与自适应控制技术的应用涉及多个领域和学科，需要加强跨领域协同合作，共同推动技术发展。
跨领域协同
建立数据安全标准与规范
制定和完善数据安全标准与规范，加强数据安全防护措施，保障工业自动化系统的安全稳定运行。
工业自动化在制造业、电力、化工等领域广泛应用，对于提高产品质量、降低能耗、保障生产安全等方面具有重要意义。
智能调试技术
总结词
智能调试是一种基于人工智能和机器学习的调试技术，具有自动化、智能化、高效化的特点。
详细描述
智能调试技术是利用人工智能和机器学习的原理，对工业自动化系统进行故障诊断、预测和维护的一种技术。它能够自动识别和解决系统中的故障，提高系统的可靠性和稳定性，降低维护成本，提高生产效率。
总结词
自适应控制技术
总结词
自适应控制技术是一种能够自动调整自身参数和行为的控制方法，以适应被控对象特性的变化，实现最优控制效果。
详细描述
自适应控制技术是一种先进的控制方法，它能够根据被控对象的动态特性和环境变化，自动调整自身的控制参数和控制策略，以实现最优的控制效果。它具有适应性、自学习和自调整的特点，能够有效地处理被控对象的时变、非线性和不确定性问题。
智能控制与自动化技术
智能控制与自动化技术第一章智能控制技术智能控制技术是指使用计算机、控制器等智能设备对生产过程进行自动控制和监控的一种技术。
通过智能控制技术，可以实现生产过程的智能化、自动化和集成化管理，提高生产效率和产品质量，降低成本和能源消耗。
常见的智能控制技术包括PLC控制、人机界面、可编程控制器、趋势分析等。
1.1 PLC控制PLC控制是指通过可编程逻辑控制器（PLC）对生产过程进行自动控制和监控的一种技术。
PLC控制系统具有可靠性高、性能稳定、易于维护等特点。
该技术可以应用于各种工业自动化场合，包括工业生产控制、流水线控制、通信控制、环境监控等。
PLC控制系统通常由中央处理器、输入输出模块和编程器组成。
1.2 人机界面人机界面是指通过计算机显示屏、触摸屏等设备实现人机交互的一种技术。
通过人机界面技术，操作人员可以直观地了解生产过程运行状态，进行生产调度、参数设置等操作。
人机界面常用的功能包括实时显示生产过程、报警信息提示、参数设置、数据采集等。
1.3 可编程控制器可编程控制器（PLC）是一种集计算机、控制器、输入输出设备、通讯设备于一体的工业控制设备。
可编程控制器主要应用于工业生产自动化控制、综合楼宇自动化、交通信号控制、石化精细化工、环境保护与节能等领域。
可编程控制器的特点在于可以通过编程方式来控制、监控系统运行，极大地提高了系统开发的效率，同时也非常方便系统调试、扩展、升级。
1.4 趋势分析趋势分析是指通过对生产过程中数据的统计、分析等操作，来预知生产过程可能出现的问题，以便及时采取措施避免损失的一种技术方法。
趋势分析主要依赖于数据采集、统计分析和预测分析等技术。
通过趋势分析，能够较为准确地预测生产过程中可能出现的异常情况，以便及时采取措施避免造成损失。
第二章自动化技术自动化技术是指通过自动控制系统来实现产品制造、生产过程管理、设备调节等工业控制的一种技术方法。
自动化技术的主要目的在于提高生产效率、保证产品质量、降低能源消耗和成本等方面。
工业自动化中的人工智能控制系统设计案例
工业自动化中的人工智能控制系统设计案例随着科技的迅猛发展，人工智能作为一种前沿的技术应用已经逐渐渗透到各个领域中。
在工业自动化领域，人工智能控制系统的设计案例也越来越多。
本文将以传统制造业中的汽车生产线为例，探讨人工智能在工业自动化中的应用以及相关的控制系统设计。
汽车生产线作为典型的工业自动化应用，包含了多个工序的协同作业，并且要求在高效、准确和灵活的条件下进行生产。
通过引入人工智能控制系统，可以有效提高生产效率和质量，降低人力成本，实现自动化生产过程的优化和调控。
首先，人工智能控制系统在汽车生产线中可以用于机器人的自动化控制。
机器人是现代制造业中的重要组成部分，它们可以在生产线上进行各种复杂操作，如焊接、搬运、组装等。
传统的机器人控制系统通过对编程和设定参数来实现操作的模拟，但是随着工艺和需求变得更加复杂，传统的控制系统无法满足这些需求。
人工智能控制系统可以通过机器学习和深度学习的方法，让机器人在不停运作的同时，通过感知环境、分析数据和学习经验，实现更加智能的控制和操作。
例如，通过视觉传感器和图像识别算法，机器人可以识别不同型号的汽车零部件，并自动抓取和组装，极大地提高了生产效率和精准度。
其次，人工智能控制系统在汽车生产线的质量控制方面也起到了重要作用。
传统的质量控制方法通常是通过设置传感器和检测装置，对产品进行抽样检测。
这种方法虽然能够保证产品的质量，但是出现问题时通常需要停产进行调整，效率低下且缺乏灵活性。
而借助人工智能技术，可以构建基于大数据和机器学习的质量控制模型。
通过对生产过程中产生的海量数据进行实时监测和分析，可以及时识别出潜在的质量问题，并提前预警。
同时，人工智能控制系统还可以自动调整生产参数，在不降低质量的情况下提高生产效率。
例如，通过对传感器数据的实时分析和比对，系统可以根据生产情况和产品要求，自动调整机器人的速度、力度和精确度，保证每个环节的质量。
此外，人工智能控制系统还可以实现生产计划的智能优化。
自动化控制系统中的计算机控制技术
自动化控制系统中的计算机控制技术自动化控制系统是现代工业和生产中不可或缺的一部分。
计算机控制技术作为自动化控制系统的核心，起着至关重要的作用。
本文将讨论自动化控制系统中的计算机控制技术的应用及其相关的重要概念和方法。
一、概述自动化控制系统是一种通过计算机技术实现对生产和工艺过程进行监控和管理的系统。
它的核心是计算机控制技术，通过对输入信号进行处理和分析，输出控制信号，实现对被控对象的控制和调节。
二、计算机控制技术的工作原理计算机控制技术主要依靠计算机的处理能力、存储能力和算法来实现对控制系统的控制。
它通过采集被控对象的输入信号，经过模数转换和数据处理，得到输出的控制信号，实现对被控对象的控制。
三、计算机控制技术的应用领域计算机控制技术广泛应用于各个领域，包括工业生产、交通运输、农业、医疗、环保等。
在工业生产中，计算机控制技术可以实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和质量。
在交通运输中，计算机控制技术可以实现交通信号的智能控制和车辆调度。
在农业中，计算机控制技术可以实现农业机械的自动化操作和监测。
在医疗中，计算机控制技术可以实现医疗设备的智能控制和患者监测。
在环保中，计算机控制技术可以实现对污染源的监控和治理。
四、计算机控制技术的重要概念和方法1. 控制算法：控制算法是计算机控制技术的核心，它通过对输入信号进行分析和处理，得出对被控对象进行控制的策略和方法。
2. 反馈控制：反馈控制是一种通过对输出信号进行采集和分析，再根据与期望值的差异进行调节的控制方法。
反馈控制可以实现对系统稳定性和精度的控制。
3. PID控制：PID控制是一种常用的控制算法，它通过对误差、积分和微分信号的处理，实现对被控对象的控制。
PID控制具有简单、可靠、易调节等优点，在工业控制中得到广泛应用。
4. 模糊控制：模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它通过对输入信号进行模糊化和模糊规则的匹配，实现对系统的控制。
模糊控制适用于那些难以建立准确数学模型的系统。
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浅谈工业自动化控制系统中的智能控制——郝庆超在自动化（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一个重要标准，而自动化的一个重要分支——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”为主的第一阶段，以“观测”并“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（intelligent controls）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。
一个控制系统包括控制器（controller）、传感器（sensor）、变送器（transmitter）、执行机构（final controlling element）、输入输出接口（I/0 interface）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，这样完成了一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”最直接的办法是看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。
例如向一个容器里加水，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”；如需人为的看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，我们可以简单的认为“开环控制”是人为干预控制，不能完全体现智能控制的特点，所以在这里不去深究它。
“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”的办法是看对执行机构的作用方式，如上例中，如果水龙头是开关两位的，在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，通过逻辑运算基本可以实现；其缺点是一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（一般是以“毫秒”为单位进行计算），所以一旦误动产生，无法在执行之前或之中做出人为反应处理，只能事后补救，而一些重要的保护一旦产生误动，其影响和损失都是比较大的。
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”都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，这样就可以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”要复杂一些，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一个被控制对象的理想的状态数值（给定值set value，简写为S），控制器会比较实际的被控制对象的数值（测量值practical value，简写P）与给定值之间的偏差，并计算出输出到执行机构的值（输出值output value，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与给定值的偏差（以下简称偏差），进行下一循环的计算并输出。
“调节闭环控制”一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一。
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。
在“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在“线性区域”工作，而不是死区。
所谓死区（dead zone），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。
例如一个执行机构，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）表示出了阀门死区与工作线性区的特点。
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，阀门在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，然后在接受到一定的信号值后，阀门开始大幅度动作，然后进入到一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（linear zone）。
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，很多阀门在实际中是不可能完全达到0%和100%开度的，也就是说0%开度阀门一定或多或少有一些流量，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”，即先通过经验预设一组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，即正作用还是反作用。
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。
同一个容器，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、微分在PID调节的作用。
比例（P）控制是一种最简单、最基础的控制方式。
其控制器的输出与偏差信号成比例关系。
比例控制的输出曲线如图02所示，其输出是一条始于原点的直线，而直线的斜率是由比例增益确定的。
调节的一方面，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：另一方面，调节需要具有一定的幅度，以保证调节的灵敏度。
解决这一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。
一般在初次调试时，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在稳态误差，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。
为了消除稳态误差，在控制器中必须引入“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，，并且偏差在允许偏差范围只外，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在允许范围内，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在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，积分时间的取值与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）控制是在调节系统在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。
系统在比例控制之后，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，比例因为惯性在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，微分作用是在比例控制之前，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，提前给出一个相应的调节动作，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，微分时间的取值也与拖动系统的时间常数有关，拖动系统的时间常数与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，所以是一条平行于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”，但实际中并不能实现，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，存在动态的偏差。
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，还有外扰。