PID自适应控制学习与Matlab仿真
智能控制作业_模糊自适应PID控制
模糊自适应PID 控制的Matlab 仿真设计研究姓名：陈明学号：201208070103班级：智能1201一、 模糊控制思想、PID 控制理论简介：在工业生产过程中，许多被控对象受负荷变化或干扰因素很多基于模糊自适应控制理论, 设计了一种模糊自适应PID 控制器, 具体介绍了这种PID 控制器的控制特点及参数设计规则, 实现PID 控制器的在线自整定和自调整。
通过matlab 软件进行实例,仿真表明, , 提高控制系统实时性和抗干扰能力,易于实现．便于工程应用。
1.1 模糊控制的思想：应用模糊数学的基本理论和方法, 控制规则的条件、操作用模糊集来表示、并把这些模糊控制规则以及有关信息, 诸如PID 控制参数等作为知识存入计算机知识库, 然后计算机根据控制系统的实际情况(系统的输入, 输出) , 运用模糊推理。
1.2 PID 算法：u(t)=k p * e(t)+k i * ∫e(t)t 0dt +k d *de(t)dt= k p *e(t)+ k i *∑e i (t) + k d * e c (t)其中, u (t) 为控制器输出量, e(t) 为误差信号, e c (t)为误差变化率, k p , k i , k d 分别为比例系数、积分系数、微分数。
然而，课本中，为了简化实验难度，只是考虑了kp ，ki 参数的整定。
1.3 模糊PID 控制器的原理图：二、基于Matlab的模糊控制逻辑模块的设计关于模糊逻辑的设计，主要有隶属函数的编辑，参数的选型，模糊规则导入，生成三维图等观察。
2.1 模糊函数的编辑器的设定：打开matlab后，在命令窗口输入“fuzzy”，回车即可出现模糊函数编辑器，基本设置等。
基于课本的实验要求，我选的是二输入（e, e c）二输出（k p ,k i）。
需要注意的是，在命名输入输出函数的时候，下标字母需要借助下划线的编辑，即e_c 能够显示为e c。
2.2四个隶属函数的N, Z, P 函数设定：在隶属函数的设定中，N 选用的是基于trimf（三角形隶属函数） , Z是基于zmf（Z型隶属函数），P是基于smf（S型隶属函数）。
自适应模糊PID控制器的设计与仿真
自适应模糊PID控制器的设计与仿真自适应模糊PID控制器是一种结合了模糊控制和PID控制的自适应控制器，它能够在系统的不同工况下根据实际需求对PID参数进行自适应调整，从而使得系统具有更好的动态性能和稳定性。
本文将介绍自适应模糊PID控制器的设计思路和仿真过程。
1.设计思路1.1系统建模首先需要对待控制的系统进行建模，得到系统的数学模型。
这可以通过实验数据或者理论分析来完成。
一般情况下，系统的数学模型可以表示为：$G(s)=\frac{Y(s)}{U(s)}=\frac{K}{s(Ts+1)}$其中，K是系统的增益，T是系统的时间常数。
1.2设计模糊控制器接下来需要设计模糊控制器，包括模糊规则、模糊集和模糊运算等。
模糊控制器的输入是系统的误差和误差的变化率，输出是PID参数的调整量。
1.3设计PID控制器在模糊控制器的基础上，设计PID控制器。
PID控制器的输入是模糊控制器的输出，输出是控制信号。
1.4设计自适应机制引入自适应机制，根据系统的性能指标对PID参数进行自适应调整。
一般可以采用Lyapunov函数进行系统性能的分析和优化。
2.仿真过程在仿真中，可以使用常见的控制系统仿真软件，如MATLAB/Simulink 等。
具体的仿真过程如下：2.1设置仿真模型根据系统的数学模型，在仿真软件中设置仿真模型。
包括系统的输入、输出、误差计算、控制信号计算等。
2.2设置模糊控制器根据设计思路中的模糊控制器设计，设置模糊控制器的输入和输出，并设置模糊规则、模糊集和模糊运算等参数。
2.3设置PID控制器在模糊控制器的基础上，设置PID控制器的输入和输出，并设置PID参数的初始值。
2.4设置自适应机制设置自适应机制，根据系统的性能指标进行PID参数的自适应调整。
2.5运行仿真运行仿真，观察系统的响应特性和PID参数的变化情况。
根据仿真结果可以对设计进行调整和优化。
3.结果分析根据仿真结果，可以分析系统的稳定性、动态性能和鲁棒性等指标，并对设计进行调整和改进。
PID控制算法的MATLAB仿真研究
目录一、课程设计的目的和要求.............................................. - 3 -二、课程设计的基本内容及步骤 ..................................... - 3 -三、设计过程...................................................................... - 4 -四、小结............................................................................. - 11 - 参考资料................................................................................ - 11 -一、课程设计的目的和要求1．目的（1）通过本课程设计进一步巩固PID算法基本理论及数字控制器实现的认识和掌握，归纳和总结PID控制算法在实际运用中的一些特性。
（2）熟悉MATLAB语言及其在控制系统设计中的应用，提高学生设计控制系统程序的能力。
2．要求通过查阅资料，了解PID算法的研究现状和研究领域，充分理解设计内容对PID算法的基本原理与运用归纳和总结，并独立完成设计实验和总结报告。
二、课程设计的基本内容及步骤1．任务的提出采用带纯滞后的一阶惯性环节作为系统的被控对象模型，传递函数为G(s)= Ke−τd s，其中各参数分别为K=30,T f=630,τd=60。
对PID控制算法的仿1+T f s真研究可以从以下四个方面展开。
(1)PID控制器调节参数K p、K I、K D的整定。
PID参数的整定对控制系统能否得到较好的控制效果是至关重要的，PID参数的整定方法有很多种，可采用理论整定法（如ZN法）或者实验确定法（如扩充临界比例度、试凑法等），也可采用模糊自适应参数整定、遗传算法参数整定等新型的PID 参数整定方法。
模糊PID控制器设计及MATLAB仿真_李健
图 1 模糊 PID 控制结构图
PID 参 数 模 糊 自 整 定 是 先 找 出 PID 控 制 器 的 3 个 参 数 Kp、 Ki 和 Kd 与偏差 e 和偏差变化率 ec 之间的模糊关系， 在运行中 通过不断检测 e 和 ec，根据模糊控制规则来对 3 个参量进行在
线修改 ，以 满 足 不 同 e 和 ec 对 控 制 器 参 数 的 不 同 要 求 ，从 而 使
起较大的超调 。 微 分 系 数 Kd 影 响 系 统 的 动 态 特 性 ，Kd 越 大 ，越
能抑制偏差变化，但过大会延长调节时间，降低抗干扰能力。
根 据 参 数 Kp、Ki、Kd 对 系 统 输 出 特 性 的 影 响 情 况 ，可 归 纳 出 系统在被控过程中对于不同的偏差和偏差变化率 ， 参数 Kp、Ki、 Kd 的自整定原则：
摘要 将模糊控制器和 PID 控制器结合在一起，构造了一个模糊 PID 控制器，利用模糊推理的方法调整 PID 控制器的参数， 并利用 MATLAB 的 SUMLINK 工具箱，对系统进行仿真，仿真结果表明模糊 PID 控制器能使系统达到满意的控制效果。 关键词：PID 控制器，模糊控制，MATLAB，SIMULINK，系统仿真
1．3 模糊控制算法的确立
PID 参数的整定必须考虑到在不同时刻 3 个参数的作 用 以
及相互之间的互联关系。 模糊自整定 PID 是在 PID 算法的基础
上通过计算当前系统误差 e 和误差变化 ec，利用模糊规则 进 行
模糊推理，查询模糊矩阵表进行参数调整。 参数修正公式：
＇
Kp ＝Kp ＋（e，ec）p
被控对象具有良好的动、静态性能。
1．2 PID 控制器的确立
通常，PID 控制器的控制算式为：
基于MATLAB的自适应模糊PID控制系统计算机仿真
摘要： 在分析自适应模糊控制及 HIJ 参数变化对系统性能影响的基础上 K 提出在动态过程中对 HIJ 参数进行整定。 仿真研究表 明 K 控制质量得到了提高 。 关键词： 模糊 HIJ 控制； 自适应； 仿真 E19F1G； 中图分类号： 9HCB&$ B 文献标识码： 1
&
E19F1G 简介
E19F1G 软件于 &B?/ 年由美国的 E)82W",X7 公司推出 K 该软件使用简单、方便 。自 &BBC 年以来 K E)82W",X7 公司相继推出了 E19F1G /$ . 、 E19F1G /$ %、 E19F1GD$ %、 E19F1G <$ . 等版本。本文在 E19Z F1G<$ . 基础上 K 介绍如何利用 RIE4FI’[ 和 \4]]^ 工具箱构造某模糊控制系统的结构框图和进行仿真研 究的方法及步骤。 &$ & 模糊逻辑工具箱 模糊逻辑工具箱 @ 0+PP-#";3:8""#Q"_ A 提供了模糊逻辑控制器及系统设计的各种途径。工具箱提供了生成 和编辑模糊推理系统 @ \IR A 常用的工具函数 K 如 *6W037， )OO5),， )OOM0， )OO,+##6， 768037， W,386037 等 K 它包括了产
!"#$ %& ()*+),-
’"$ & %../
安徽工业大学学报 ($ "0 1*2+3 4*356,738- "0 96:2*"#";-
第 %& 卷 第 & 期 %../ 年 &月
神经网络PID 控制策略及其Matlab 仿真研究.
神经网络PID 控制策略及其Matlab 仿真研究赵娟平（沈阳化工学院，辽宁，沈阳 110142 ）摘要：本文讨论了神经网络PID 控制策略，利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定，并使用Matlab 软件进行了仿真研究。
仿真结果表明，神经网络PID 控制器参数调整简单，具有很高的精度和很强的适应性，可以获得满意的控制效果。
关键词：神经网络，BP 网络，PID ，参数整定，仿真中图分类号：TP183 文献标识码：ANeural Network PID control and its Matlab Simulation researchJuanPing Zhao（ShenYang institute of chemical industry, LiaoNing, ShenYang 110142 ）Abstract: This paper discusses the nerve network PID control strategy, makes use of the study ability of the nerve network to turning the PID control parameters, and proceeds the simulation research using matlab software. From the simulation results, it is can be shown that Neural Network PID controller have the higher accuracy and stronger adaptability, and can get satisfied control result.Key word: neural network, BP neural network, PID, parameter turning, simulation1．引言PID 控制由于其具有直观性好、实现简单、可靠性高以及强鲁棒性等优点，在工业控制中得到广泛的应用，尤其适用于建立了精确数学模型的确定性系统。
单神经元自适应 PID 控制器及其仿真研究论文
单神经元自适应 PID 控制器及其仿真研究摘要：随着科学技术的不断发展和进步，被控对象变得越来越复杂，传统的pid控制器对时变系统和非线性系统往往得不到较好的控制效果。
本文重点研究了单神经元自适应pid控制器，分析了学习规则，并对控制对象的跟踪特性做出了仿真研究。
仿真结果表明，这种控制器不但具有pid控制的优点而且还具有自适应特点，具有良好的控制性能。
关键词：单神经元；pid；自适应；仿真【中图分类号】g4201.单神经元自适应pid控制器单神经元作为构成神经网络的基本单位，具有自学习和自适应能力，而且结构简单易于计算。
而传统的pid控制器也具有结构简单、调整方便和参数整定与工程指标联系密切等特点。
若将这两者结合，则可以在一定程度上解决传统pid控制器不易在线实时整定参数、难于对一些复杂过程和参数慢时变系统进行有效控制的不足。
用神经元实现的自适应pid控制器的结构框图如图1-1所示：单神经元控制系统的结构如图1所示。
图中转换器的输入为设定值r（k）和输出y（k），转换器的输出为神经元学习所需要的状态量x1，x2，x3，k为神经元的比例系数。
神经元自适应控制器的控制算法为：单神经元的控制算法中的权系数wi（k）可以通过自学习功能进行自适应调整，单神经元自适应pid控制器正是通过对加权系数的调整来实现自适应、自学习功能的。
加权系数的调整可以采用不同的学习规则，从而构成不同的控制算法。
2、单神经元自适应pid控制器学习规则2.1 有监督hebb学习规则对于有监督的hebb学习规则由于加权系数wi（k）和神经元的输入、输出和输出偏差三者的相关函数有关，因此采用有监督hebb 学习算法时有（1-12）（1-13）根据无监督的hebb学习规则的推导，可以得到（1-14）同样为保证这种单神经元自适应控制学习算法的收敛性和鲁棒性，将其规范化处理后可得式（1-15）。
（1-15）（1-16）其中，，，（1-17），是输出误差信号，分别表示比例、积分、微分的学习速率。
基于MATLAB的自适应模糊PID控制系统计算机仿真
ＧＥＮＧ ｉ Ｒｕ （ ｉ ｇ ａｇＰ ｏｉｃ ｌ ｃｄｍｙｏ ｕ ｅｖ ｉｎａｄｈ印 啦 ＩｆｒＥｅｔ ｎ ｒｄ ｃ ， ａｂ ５００ Ｏ￣ａ Ｈｅｏ ｊ ｎ ｒｖ ｉ ａ ｅ ｆ ｐｒｉｏ ｎ ｌ ｌ ｉ ｎ ｎ ａＡ Ｓ ｓ ０Ｉｏ ｌ ｒ ｉ Ｐ ｏｕ ｔ Ｈ ｒｉ １０９ ， ｉ ） ｃｏ ｃ ｓ ｎ ｎ
１２ ＳＭＵ ＩＫ工具箱 ． Ｉ ＬＮ
１ ＭＡ Ｌ Ｂ 简 介 Ｔ
Ｍ ＴＡ Ａ Ｌ Ｂ软 件 于 １８ ９ ４年 由美 国 的 Ｍａ ｗ ｒｓ ｔ ｏｋ 公 ｈ
交 互式 的模 型 输 入 与仿 真环 境 ＳＭ ＬＮ ＩＵ ＩＫ工具 箱是 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ软件 的扩 展 ， 要用 于 动 态 系统 的仿 主 真 。它 的 ＷＩＤ ＷＳ中提供 了建 立 系统 模 型所 需 的 ＮＯ 大部分 类 型方块 。用户 只需用 鼠标器 选择 所需模块 在模 型窗 口上 “ 出” 型 （ 画 模 双击 任 何模 块 ， 即可 打开
收 稿 日期 ：２０ ｏ６—０ ０ ６— ７ 作 者 简 介 ：耿 瑞 （９ ８ ， ，０２年 毕业 于 黑 龙 江 大 学 电 子 工 程 学 １７ 一）男 ２０
Ａｂ ｔａ ｔ Ｂａ ｅ ｎ ｔｅ ａ ａｙ ｉ ｆ ｓ ｌ ａ ａ ｔ ｅ ｆ ｚｙ ｃ ｎｒ ｌａ ｄ ｔｅ ｉｆｕ ｎ ｅ ｏ Ｉ ｃ ｎｒ ｌｐ ｒｍｅｅ ｓｒ ｃ ： ｓ ｄ ｏ ｈ ｎ ｌｓｓ ｏ ｅｆ— ｄ ｐ ｉ ｕ ｚ ｏ ｔ ｖ ｏ ｎ ｈ ｎｌ ｅ ｃ ｆＰ Ｄ ｏ ｔｏ ａ ａ ｔｒ
ｒ ｓａ ｃ ｄ ｃ ｔ ｓｔａ ｉ ｍｅ ｏ ａ ｋ ｏ ｔ ｌｑ ａｉ ｍｐ ｖ ． ｅ ｅ ｒｈ ｉ ｉａｅ ｔ ｓ ｔ ｄ Ｃ ｍａ ｅ ｃ ｎ ｒ ｕ ｔ ｉ ｒ ｅ ｎ ｈ ｔ ｈ ｈ ｎ ｏ ｌ ｙ ｏ ｄ
- 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)。
PID自适应控制学习与Matlab仿真0 引言在P ID控制中，一个关键的问题便是P I D参数整定。
传统的方法是在获取对象数学模型的基础上，根据某一整定原则来确定PID参数。
然而实际的工业过程往往难以用简单的一阶或二阶系统来描述，且由于噪声、负载扰动等因素的干扰，还可以引起对象模型参数的变化甚至模型结构的政变。
这就要求在P I D 控制中。
不仅PID参数的整定不依赖于对象数学模型，而PID参数能在线阐整，以满足实时控制的要求。
1 自适应控制的概念及分类控制系统在设计和实现中普通存在着不确定性，主要表现在：①系统数学模型与实际系统间总是存在着差别，即所谓系统具有末建模的动态特性；②系统本身结构和参数是未知的或时变的；③作用在系统上的扰动往往是随机的，且不可量测；④系统运行中，控制对象的特性随时间或工作环境改变而变化，且变化规律往往难以事先知晓。
为了解决控制对象参数在大范围变化时，一般反馈控制、一般优控制和采用经典校正方法不能解决的控制问题。
参照在日常生活中生物能够遏过自觉调整本身参数改变自己的习性，以适应新的环境特性。
为此，提出自适应控制思想。
自适应控制的概念所谓自适应控制是指对于控制对象的动态信息了解得不够充分对周围环境变化尚掌握不够明确的情况下控制系统对控制器的参数进行积极的自动调节。
自适应控制方法应该做到：在系统远行中，依靠不断采集控制过程信息，确定被控对象的当前实际工作状态，优化性能准则，产生自适应控制规律，从而实时地调整控制器结构或参数，使系统始终自动地工作在最优或次最优的运行状态下。
作为较完善的自适应控制应该具有以下三方面功能：(1)系统本身可以不断地检测和处理理信息，了解系统当前状态。
(2)进行性能准则优化，产生自适应校制规律。
(3)调整可调环节(控制器)，使整个系统始终自动运行在最优或次最优工作状态。
自适应控制是现代控制的重要组成部分，它同一般反馈控制相比较有如下突出特点：(1) 一般反馈控制主要适用于确定性对象或事先确知的对象，而自适应控制主要研究不确定对象或事先难以确知的对象。
(2) 一般反馈控制具有强烈抗干扰能力，即它能够消除状态扰动引起的系统误差，而自适应控制因为有辨识对象和在线修改参数的能力，因而能消除状态扰动引起的系统误差，而且还能消除系统结构扰动引起的系统误差。
(3) 一般反馈控制系统的设计必须事先掌握描述系统特性的数学模型及其环境变化状况，而自适应控制系统设计则很少依赖数学模型全部，仅需要较少的验前知识，但必须设计一套自适应算法，因而将更多地依靠计算机技术实现。
(4) 自适应控制是更复杂的反馈控制，它在一般反调控制的基础上增加了自适应控制机构或辨识器，还附加一个可调系统。
自适应控制系统的基本结构与分类通常，自适应控制系统的基本结构有两种形式，即前馈自适应控制和反馈自适应控制。
1.2.1 前馈自适应控制结构前馈自适应控制亦称开环自适应控制，它借助对作用于过程信号的测量。
并通过自适应机构按照这些测量信号改变控制器的状态，从而达到改变系统特性的目的。
没有“内”闭环反馈信号而实现控制器参数是前馈自适应控制的突出特点。
图1 前馈自适应控制结构图这种结构类似于一般扰动的复合控制，所不同的是增添了自适应机构和可调控制器。
1950年，增益调度的前馈自适应控制方案被首次用于飞机。
在此，增益被设计为可观测信号的前置量，以描述运行状态，被计算参数以特性曲线表的形式存储在计算机中，以便同控制器参数适配来控制运行状态。
前馈自适应控制由于可预先知其过程状态和无须对可观测过程的输入和输出信号进行辨识。
因此能够快速反应过程变化是该结构方案的优点。
其缺点是，忽略了不可观测信号、干扰和意料之外的过程状态变化，且大量参数存储必须有许多操作，从而限制—厂该方法的使用。
1.2.2 反馈自适应控制结构如果过程品质变化不能直接由外过程信号测量确定，则可采用图中控制方案。
这是应用最广泛的自适应控制结构，其特点如下：(1) 过程特性或信号变化可借助测量各内控制回路信号进行观测。
(2) 除基本回路反馈外，自适应机构还将形成附加反馈级。
(3) 闭环信号流通道能产生非线性第二反馈级。
图2 反馈自适应控制结构1.2.3自适应控制系统的发展及应用自适应控制系统的设计始终围绕着解决给定对象(过程)下，寻求控制方案和控制器的合理结构与参数，并考虑控制器远行于包括工作点的整个工作范围。
对于确定性的控制对象常采用经典控制方案：开环控制、反馈控制、补偿控制和最优控制，控制器的结构和参数一般是固定的。
对于不确定性的控制对象由于经典控制方案不能圆满解决控制任务而迫使人们寻求新的控制方案，并出现了可调控制器。
控制器参数的自动调整最早出现于1940年，当时的自适应控制仅被定义为控制器所具有的按照过程动态和静态特性调整本身参数的能力。
在此期间，飞机自适应控制器的设计对自适应控制研究产生了巨大的影响。
早在20世纪50年代未，由于飞行控制的需要，美国麻省理工学院(MIT)的怀特克(whztaker)教授首先提出了飞机自动驾驶仪的模型参考自适应控制方案，称为MIT方案。
这时因现代控制理论向不成熟和计算机技术的限制。
1957年用自动驾驶仪试验时随着飞机失事而失败。
直到20世纪70年代，这一方法才重新兴起。
1960年至1970年间，控制理论(如状态空间和稳定性理论)得到了发展，从而为自适应控制设计提供了有效服务。
并注入了新技术(对偶控制、白适应控制递推方法及模型辨识与参数估计)。
1962年首次成功地实现了利用过程计算机进行直接数字式控制。
1963年罗马尼亚学者波被夫提出了超稳定性理论、随即法国学者兰道把这—理论引用到模型参考自适应控制中。
在1966年德国学者帖克斯(Park)提出了用李雅普诺夫第二法推导自适应算法，以保证自适应系统全局渐进稳定。
1973年由瑞典学者阿斯待罗姆和威特马克首先提出自校正调节器，并在造纸厂获得成功。
此后，自适应控制技术真正转入成功实用阶段。
1974年吉尔巴待和温斯顿(Gilbart and Wiston)利用模型参考自适应控制使一种光学跟踪望远镜精度提高了5倍以上，同年博里森和西丁(borrisom and Hedquist)在200kW的矿石破碎机中采用自校正控制，使产量提高约l0％，而且也改进了动态性能。
进入20世纪80年代后，随着数字机件性能价格比的迅速改善和微机脚用技术的个断提高、普及，自适应控制如鱼得水，更显示出了应用活力。
1982年第一台工业数字式自适应拉制器进入市场；1986年约有15个公司出售工业过程数字自校正装置或自适应控制器。
与此同时，自适应控制技术再度对航空、航天机器入、舰船驾驶以及现代武器系统产生了极大约吸引力，并获得了具体应用。
在航空方面，自适应控制首次成功地解决了高性能飞机的自适应自动驾驶仪问题。
除此，可借助鲁棒直接自适应控制重构故障后的飞行控制系统；利用飞行员自适应驾驶模型研究和预测新机飞行操纵品质，通过自适应控制技术实现空中飞行模拟和采用自校正控制技术设计飞机刹车防滑控制规律等。
在航天领城内，自适应控制为飞船姿态调节和跟踪、卫星跟踪望远镜安装和使用，以及空间环境模拟等必不可少的关键技术。
在高新技术密集的现代武器系统上，自适应控制是极其重要的一个方面。
以导弹武器系统为例，可以说所有类型的导弹(无论是一般导弹或是遥控导弹，近距小型导弹还是中远程战术导弹)的自动驾驶仪都实现了自适应体制，而对于反舰导弹来说，应用自适应控制技术尤其具有特殊价值和意义。
2 PID自适应控制PID控制是最早发展起来的控制策略之一。
由于其算法简单、鲁棒性好，参数容易调整和可靠性高，而被广泛用于工业量测系统及工业过程控制，尤其适用于确定性控制系统，对于自适应控制系统亦是理想的控制器选择对象。
近年来，出现了许多新型PID控制器，如参数自适应PID控制器，基于非参数模型的自适应PID控制器，是人们一直寻求PID控制器自动整定技术的结果，同时为自适应控制的实际应用开辟了新途径。
PID控制的原理和特点PID控制器问世至今已有近70年历史，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。
当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。
即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。
PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。
PID控制器是一种具有固定结构形式的线性控制器，其原理如图3所示。
图3 PID控制器结构比例控制（P）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。
它是按比例反应系统的偏差，系统一旦出现了偏差，比例调节立即产生调节作用用以减少偏差。
积分（I）控制使控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。
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。
积分作用的强弱取决与积分时间常数Ti。
加入积分调节可使系统稳定性下降，动态响应变慢。
微分（D）控制器使输出与输入误差信号的微分成正比关系。
在控制器中仅引入“比例”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，从而避免了被控量的严重超调。
微分作用反映系统偏差信号的变化率，具有预见性，能预见偏差变化的趋势，因此能产生超前的控制作用，在偏差还没有形成之前，已被微分调节作用消除。
PID控制器的参数整定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。
现在一般采用的是临界比例法。
利用该方法进行 PID控制器参数的整定步骤如下：(1) 首先预选择一个足够短的采样周期让系统工作；(2) 仅加入比例控制环节，直到系统对输入的阶跃响应出现临界振荡，记下这时的比例放大系数和临界振荡周期；(3) 在一定的控制度下通过公式计算得到PID控制器的参数。