PID控制算法控制算法
离散控制系统中的PID控制算法
离散控制系统中的PID控制算法离散控制系统中的PID（Proportional-Integral-Derivative）控制算法是一种常用的控制算法，用于调整系统输出与设定值之间的误差，从而实现系统的稳定和精确性。
PID控制算法通过比较当前输出值和设定值，并根据比例、积分和微分三项参数的调节来计算控制器的输出，以达到最优控制效果。
一、PID控制算法的基本原理PID控制算法通过以下三个环节实现对离散控制系统的控制：1. 比例（P）环节：比例环节根据误差的大小，按比例调整控制器的输出。
它的作用是在误差较大时，加大控制器的输出，加速系统的响应速度。
比例系数越大，系统的响应越敏感，但也容易引起过冲和振荡；反之，比例系数越小，系统的响应越迟缓。
2. 积分（I）环节：积分环节根据误差的累积量，对控制器的输出进行修正。
它的作用是消除系统存在的稳态误差，使得输出逐渐接近设定值。
积分系数越大，系统对稳态误差的修正越快，但也容易引起过冲和振荡；反之，积分系数越小，系统对稳态误差的修正越慢。
3. 微分（D）环节：微分环节根据误差的变化率，对控制器的输出进行调整。
它的作用是减小系统对突变干扰的响应，提高系统的稳定性。
微分系数越大，系统对突变干扰的响应越快，但也容易引起过冲和振荡；反之，微分系数越小，系统对突变干扰的响应越慢。
二、PID控制算法的实际应用PID控制算法广泛应用于各种离散控制系统中，例如自动调节系统、温度控制系统、机器人控制系统等。
以下是PID控制算法在温度控制系统中的应用实例：1. 设置目标温度首先，需要设置目标温度作为设定值。
2. 读取当前温度值通过传感器等装置，实时读取当前温度值。
3. 计算误差将目标温度与当前温度值进行比较，得到误差值。
4. 计算PID输出根据比例、积分和微分的系数，计算出PID控制器的输出值。
5. 控制温度将PID控制器的输出值作为控制信号，通过执行机构（如加热元件）调节系统，使得温度逐渐接近目标温度。
位置式PID控制算法和增量式PID控制算法
位置式PID控制算法和增量式PID控制算法1.位置式PID控制算法：u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt其中，u(t)为控制量，Kp为比例增益，Ki为积分增益，Kd为微分增益，e(t)为偏差即系统输出值与期望值的差值，∫e(t)dt为偏差的积分，de(t)/dt为偏差的微分。
-简单易懂：位置式PID控制算法的计算公式直接描述了控制量与偏差之间的关系，容易理解和实现。
-稳定性好：位置式PID控制算法通过不断修正控制量的大小，能够使系统快速、准确地达到期望值，具有较好的稳定性和控制精度。
-适用范围广：位置式PID控制算法适用于各种控制系统，包括线性系统和非线性系统。
2.增量式PID控制算法：增量式PID控制算法是相对于位置式PID控制算法而言的，它的基本原理是通过计算当前偏差和上一次偏差之间的差异来决定修正控制量的大小，从而达到系统稳定的状态。
增量式PID控制算法的计算公式如下：u(t)=u(t-1)+Kp*[e(t)-e(t-1)]+Ki*e(t)+Kd*[e(t)-2*e(t-1)+e(t-2)]其中，u(t)为控制量，Kp为比例增益，Ki为积分增益，Kd为微分增益，e(t)为当前的偏差，e(t-1)为上一次的偏差，e(t-2)为上两次的偏差。
增量式PID控制算法的特点：-相对稳定性好：增量式PID控制算法通过计算偏差的变化速率，能够更快地修正控制量的大小，对系统的稳定性有着较大的改善。
-抗积分饱和：增量式PID控制算法在积分项的计算中，使用了当前的偏差，而非历史的偏差，减小了积分饱和的影响。
-操作舒适性好：增量式PID控制算法的输出量是控制量的增量，对控制对象的操作更加平稳，减少了骤变和震荡。
综上所述，位置式PID控制算法和增量式PID控制算法各有其优势，应根据具体的系统需求和控制目标选择使用。
一般来说，位置式PID控制算法适用于对控制精度要求较高的系统，而增量式PID控制算法则适用于要求操作平稳度较高的系统。
电机控制pid算法
电机控制pid算法电机控制PID算法引言：PID（Proportional-Integral-Derivative）算法是一种常用的控制算法，广泛应用于电机控制领域。
本文将详细介绍PID算法的原理和应用，并探讨其在电机控制中的作用和优势。
一、PID算法原理1. 比例控制（P）：比例控制是一种基本的反馈控制方法，其输出与误差成正比。
在电机控制中，比例控制可用于调整电机的速度或位置。
通过设置适当的比例增益，可以实现快速响应和准确控制。
2. 积分控制（I）：积分控制用于消除静态误差，通过对误差进行积分来修正系统偏差。
在电机控制中，积分控制可用于消除电机运行过程中的误差，提高控制精度和稳定性。
3. 微分控制（D）：微分控制用于抑制系统的超调和振荡，通过对误差的变化率进行微分来提前预测系统的响应。
在电机控制中，微分控制可用于提高系统的动态响应，减小系统的超调和振荡。
二、PID算法应用1. 电机速度控制：PID算法可用于电机的速度控制，通过测量电机的转速与设定值之间的误差，并根据比例、积分和微分系数对误差进行调整，控制电机的输出电压或电流，从而实现精确的速度控制。
2. 电机位置控制：PID算法也可用于电机的位置控制，通过测量电机的位置与设定值之间的误差，并根据比例、积分和微分系数对误差进行调整，控制电机的输出电压或电流，从而实现精确的位置控制。
3. 电机力矩控制：PID算法还可用于电机的力矩控制，通过测量电机的输出力矩与设定值之间的误差，并根据比例、积分和微分系数对误差进行调整，控制电机的输出电压或电流，从而实现精确的力矩控制。
三、PID算法的优势1. 简单易实现：PID算法是一种简单易实现的控制算法，只需调节比例、积分和微分系数即可实现对电机的控制。
算法结构简单，计算量小，适用于实时控制系统。
2. 鲁棒性强：PID算法具有较好的鲁棒性，能够适应不同的工作环境和负载变化。
通过合理调节PID参数，可以使电机控制系统具有较好的稳定性和鲁棒性。
pid电机控制算法
PID电机控制算法简介PID（比例-积分-微分）控制算法是一种常用的反馈控制算法，被广泛应用于电机控制领域。
PID控制器根据测量值与设定值之间的误差，通过调整输出信号来实现对电机的精确控制。
本文将详细介绍PID电机控制算法的原理、参数调节方法以及应用场景。
原理PID控制器基于三个主要参数：比例增益（Proportional Gain），积分时间（Integral Time）和微分时间（Derivative Time）。
它通过计算误差的比例项、积分项和微分项来产生输出信号。
比例项比例项根据误差的大小进行线性放大，用于快速响应系统中小幅度的误差。
比例增益决定了输出信号相对于误差的放大倍数。
较大的比例增益会导致系统响应过冲或震荡，而较小的增益则可能导致系统响应过慢。
积分项积分项考虑到误差累积效应，用于消除稳态误差。
它将历史上所有误差累加并乘以积分时间，以产生一个补偿信号。
积分项可以消除系统的静态误差，但过大的积分时间可能导致系统响应过度调整或不稳定。
微分项微分项根据误差的变化率来预测未来的误差趋势，并产生相应的补偿信号。
微分时间决定了对误差变化率的响应速度。
微分项可以提高系统的稳定性和抗干扰能力，但过大的微分时间可能导致系统对噪声敏感。
输出信号PID控制器将比例项、积分项和微分项加权求和，得到最终的输出信号。
输出信号经过放大、限幅等处理后作为电机控制器的输入，从而实现对电机转速、位置等参数的精确控制。
参数调节方法PID控制器中的三个参数需要根据具体应用场景进行调节，以获得最佳控制效果。
手动调节法手动调节法是一种常用且直观的方法。
通过逐步增大或减小比例增益、积分时间和微分时间，观察系统响应特性，并根据实际需求进行调整。
这种方法需要经验和反复试验，效率较低，但可以获得较好的控制效果。
Ziegler-Nichols方法Ziegler-Nichols方法是一种经验性的自整定方法，适用于一些标准的系统模型。
它通过系统响应曲线的形状来确定合适的参数。
控制系统中PID控制算法的详解
控制系统中PID控制算法的详解在控制系统中，PID控制算法是最常见和经典的控制算法之一。
PID控制算法可以通过对反馈信号进行处理，使得控制系统能够实现稳定、精确的控制输出。
本文将详细介绍PID控制算法的原理、参数调节方法和优化方式。
一、PID控制算法的原理PID控制算法是由三个基本部分组成的：比例控制器、积分控制器和微分控制器。
这三个部分的输入都是反馈信号，并根据不同的算法进行处理，最终输出控制信号，使得系统的输出能够与期望的控制量保持一致。
A. 比例控制器比例控制器是PID控制算法的第一部分，其输入是反馈信号和期望控制量之间的差值，也就是误差信号e。
比例控制器将误差信号与一个比例系数Kp相乘，得到一个控制信号u1，公式如下：u1=Kp*e其中，Kp是比例系数，通过调节Kp的大小，可以改变反馈信号对控制输出的影响程度。
当Kp增大时，控制输出也会随之增大，反之亦然。
B. 积分控制器积分控制器是PID控制算法的第二部分，其输入是误差信号的累积量，也就是控制系统过去一定时间内的误差总和。
积分控制器将误差信号的累积量与一个积分系数Ki相乘，得到一个控制信号u2，公式如下：u2=Ki*∫e dt其中，Ki是积分系数，通过调节Ki的大小，可以改变误差信号积分对控制输出的影响程度。
当Ki增大时，误差信号积分的影响也会增强，控制输出也会随之增大，反之亦然。
C. 微分控制器微分控制器是PID控制算法的第三部分，其输入是误差信号的变化率，也就是控制系统当前误差与上一个采样时间的误差之差，用微分运算符表示为de/dt。
微分控制器将de/dt与一个微分系数Kd相乘，得到一个控制信号u3，公式如下：u3=Kd*de/dt其中，Kd是微分系数，通过调节Kd的大小，可以改变误差信号变化率对控制输出的影响程度。
当Kd增大时，误差信号的变化率的影响也会增强，控制输出也会随之增大，反之亦然。
综合上述三个控制部分可以得到一个PID控制输出信号u，公式如下：u=u1+u2+u3二、PID控制算法的参数调节PID控制算法的实际应用中，需要对其参数进行调节，以达到控制系统稳定、精确的控制输出。
PID控制算法
PID控制原理和特点工程实际中，应用最为广泛调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。
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主要技术之一。
当被控对象结构和参数不能完全掌握，或不到精确数学模型时，控制理论其它技术难以采用时，系统控制器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﹐或不能有效测量手段来获系统参数时，最适合用PID控制技术。
PID控制，实际中也有PI和PD控制。
PID控制器就是系统误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制。
1、比例控制（P）：比例控制是最常用的控制手段之一，比方说我们控制一个加热器的恒温100度，当开始加热时，离目标温度相差比较远，这时我们通常会加大加热，使温度快速上升，当温度超过100度时，我们则关闭输出，通常我们会使用这样一个函数：e(t) = SP – y(t)u(t) = e(t) * PSP——设定值e(t)——误差值y(t)——反馈值u(t)——输出值P——比例系数滞后性不是很大的控制对象使用比例控制方式就可以满足控制要求，但很多被控对象中因为有滞后性。
也就是如果设定温度是200度，当采用比例方式控制时，如果P选择比较大，则会出现当温度达到200度输出为0后，温度仍然会止不住的向上爬升，比方说升至230度，当温度超过200度太多后又开始回落，尽管这时输出开始出力加热，但温度仍然会向下跌落一定的温度才会止跌回升，比方说降至170度，最后整个系统会稳定在一定的范围内进行振荡。
如果这个振荡的幅度是允许的比方说家用电器的控制，那则可以选用比例控制。
2、比例积分控制（PI）：积分的存在是针对比例控制要不就是有差值要不就是振荡的这种特点提出的改进，它常与比例一块进行控制，也就是PI控制。
其公式有很多种，但大多差别不大，标准公式如下：u(t) = Kp*e(t) + Ki*∑e(t) + u0u(t)——输出Kp——比例放大系数Ki——积分放大系数e(t)——误差u0——控制量基准值（基础偏差）大家可以看到积分项是一个历史误差的累积值，如果光用比例控制时，我们知道要不就是达不到设定值要不就是振荡，在使用了积分项后就可以解决达不到设定值的静态误差问题，比方说一个控制中使用了PI控制后，如果存在静态误差，输出始终达不到设定值，这时积分项的误差累积值会越来越大，这个累积值乘上Ki后会在输出的比重中越占越多，使输出u(t)越来越大，最终达到消除静态误差的目的。
电气工程中的自动化控制算法
电气工程中的自动化控制算法自动化控制算法在电气工程中扮演着重要的角色，它们能够有效地控制和管理各种电气系统。
本文将介绍几种常见的自动化控制算法，包括PID控制、模糊控制和神经网络控制，并探讨它们在电气工程中的应用。
一、PID控制算法PID（Proportional-Integral-Derivative）控制算法是最常用的自动化控制算法之一。
它通过测量偏差值、积分误差和差分误差来调整输出信号，从而实现系统的稳定控制。
PID控制算法的数学模型如下：u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt其中，u(t)是输出信号，e(t)是偏差值，Kp、Ki和Kd分别是比例、积分和微分系数。
PID控制算法广泛应用于电气工程领域，例如电机控制、温度控制和压力控制。
它通过调节输出信号的权重，使系统能够迅速响应变化并保持稳定。
二、模糊控制算法模糊控制算法基于模糊逻辑理论，它能够处理模糊输入和模糊输出。
相比于传统的二值逻辑，模糊逻辑允许更加灵活的推理和决策。
模糊控制算法的核心是模糊推理系统，它由模糊集合、模糊规则和模糊推理机制组成。
通过模糊集合的隶属度函数和模糊规则的匹配度，模糊推理系统可以根据输入信息生成相应的模糊输出。
在电气工程中，模糊控制算法被广泛应用于电力系统、电网优化和风力发电等领域。
它能够适应复杂的环境和非线性的系统，并具有较强的鲁棒性和鲁棒性。
三、神经网络控制算法神经网络控制算法是一种基于神经网络模型的自动化控制算法。
它通过训练神经网络来学习和逼近系统的输入和输出之间的映射关系，从而实现控制目标。
神经网络控制算法的基本思想是将控制问题转化为模式识别问题。
通过调节神经网络的连接权重和阈值，神经网络可以逼近复杂的控制系统，并具有良好的泛化能力。
在电气工程中，神经网络控制算法被广泛应用于电力系统、智能电网和能源管理等领域。
它能够处理大规模和高复杂度的电气系统，并具有较强的自适应能力和鲁棒性。
通俗易懂的PID控制算法讲解
最优控制旨在寻找一种最优的控制策 略，使得系统性能达到最优。与PID 控制相比，最优控制具有更高的性能 指标和更好的全局优化能力。然而， 最优控制的实现需要精确的数学模型 和大量的计算资源，且对系统参数变 化较为敏感。
05
PID控制算法的应用实例
工业自动化领域的应用
要点一
温度控制
在工业生产过程中，PID控制算法被 广泛应用于温度控制系统中，如熔炼 炉、热处理炉等设备的温度控制。通 过实时采集温度数据，与设定值进行 比较，PID控制器能够自动调节加热 元件的功率，使温度稳定在设定值附 近。
该传递函数描述了PID控制器在频域中的特性，可用于分析系统的稳定性、动态性能和 稳态精度等。
通过调整Kp、Ki和Kd三个参数，可以实现对系统性能的优化。在实际应用中，常采用 试凑法、经验法或优化算法等方法来确定PID参数。
03
PID控制算法的参数整定
参数整定的意义
提高系统性能
通过调整PID控制器的参数，可以优化系统 的动态响应和稳态精度，从而提高系统的整 体性能。
适应不同应用场景
不同的被控对象和不同的应用场景需要不同的PID 参数配置，参数整定可以使PID控制器适应各种应 用场景。
保证系统稳定性
合理的参数配置可以保证系统的稳定性，避 免系统出现振荡或失控等不稳定现象。
参数整定的方法
试凑法
根据经验或实验数据，逐步调整 PID控制器的参数，观察系统的响 应情况，直到满足性能指标要求 。
PID控制算法由比例（P）、积分（I） 和微分（D）三个部分组成，每个部 分都有不同的作用，通过调整三个部 分的参数可以实现对系统的精确控制 。
PID控制算法的应用领域
01
02
03
- 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)。
第五章 PID控制算法控制算法5.1 PID控制原理与程序流程5.1.1过程控制的基本概念过程控制――对生产过程的某一或某些物理参数进行的自动控制。
一、模拟控制系统图5-1-1 基本模拟反馈控制回路被控量的值由传感器或变送器来检测，这个值与给定值进行比较，得到偏差，模拟调节器依一定控制规律使操作变量变化，以使偏差趋近于零，其输出通过执行器作用于过程。
控制规律用对应的模拟硬件来实现，控制规律的修改需要更换模拟硬件。
二、微机过程控制系统图5-1-2 微机过程控制系统基本框图以微型计算机作为控制器。
控制规律的实现，是通过软件来完成的。
改变控制规律，只要改变相应的程序即可。
三、数字控制系统DDC图5-1-3 DDC系统构成框图DDC(Direct Digital Congtrol)系统是计算机用于过程控制的最典型的一种系统。
微型计算机通过过程输入通道对一个或多个物理量进行检测，并根据确定的控制规律(算法)进行计算，通过输出通道直接去控制执行机构，使各被控量达到预定的要求。
由于计算机的决策直接作用于过程，故称为直接数字控制。
DDC系统也是计算机在工业应用中最普遍的一种形式。
5.1.2 模拟PID 调节器一、模拟PID 控制系统组成图5－1－4 模拟PID 控制系统原理框图 二、模拟PID 调节器的微分方程和传输函数 PID 调节器是一种线性调节器，它将给定值r(t)与实际输出值c(t)的偏差的比例(P)、积分(I)、微分(D)通过线性组合构成控制量，对控制对象进行控制。
1、PID 调节器的微分方程 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡++=⎰tDIP dt t de T dt t e T t e K t u 0)()(1)()( 式中 )()()(t c t r t e -= 2、PID 调节器的传输函数⎥⎦⎤⎢⎣⎡++==S T S T K S E S U S D D I P 11)()()(三、PID 调节器各校正环节的作用1、比例环节：即时成比例地反应控制系统的偏差信号e(t)，偏差一旦产生，调节器立即产生控制作用以减小偏差。
2、积分环节：主要用于消除静差，提高系统的无差度。
积分作用的强弱取决于积分时间常数TI ，TI 越大，积分作用越弱，反之则越强。
3、微分环节：能反应偏差信号的变化趋势(变化速率)，并能在偏差信号的值变得太大之前，在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统的动作速度，减小调节时间。
5.1.3 数字PID 控制器一、模拟PID 控制规律的离散化模拟形式离散化形式)()()(t c t r t e -= )()()(n c n r n e -=dT t de )( Tn e n e )1()(--⎰tdt t e 0)(∑∑===ni n i i e T T i e 0)()(二、数字PID 控制器的差分方程[]00)()()()1()()()()(u n u n u n u u n e n e T T i e T T n e K n u D I P ni D I P +++=+⎭⎬⎫⎩⎨⎧--++=∑= 式中 )()(n e K n u P P = 称为比例项∑==ni IPI i e T TK n u 0)()( 称为积分项[])1()()(--=n e n e TT K n u DPD 称为微分项 三、常用的控制方式1、P 控制 0)()(u n u n u P +=2、PI 控制 0)()()(u n u n u n u I P ++=3、PD 控制 0)()()(u n u n u n u D P ++=4、PID 控制 0)()()()(u n u n u n u n u D I P +++=四、PID 算法的两种类型1、位置型控制――例如图5－1－5调节阀控制[]00)1()()()()(u n e n e T T i e T Tn e K n u ni DI P +⎭⎬⎫⎩⎨⎧--++=∑= 2、增量型控制――例如图5－1－6步进电机控制[][])2()1(2)()()1()()1()()(-+--++--=--=∆n e n e n e TT K n e T TK n e n e K n u n u n u D P I PP【例5—1】设有一温度控制系统，温度测量范围是0～600℃，温度采用PID 控制，控制指标为450±2℃。
已知比例系数4=P K ,积分时间s T I 60=，微分时间s T D 5=，采样周期s T 5=。
当测量值448)(=n c ，449)1(=-n c ，442)2(=-n c 时，计算增量输出)(n u ∆。
若1860)1(=-n u ，计算第n 次阀位输出)(n u 。
解：将题中给出的参数代入有关公式计算得316054=⨯==I PI T T K K ，125154=⨯==T T K K D P D ， 由题知，给定值450=r ，将题中给出的测量值代入公式（5－1－4）计算得2448450)()(=-=-=n c r n e 1449450)1()1(=-=--=-n c r n e 2452450)2()2(-=-=--=-n c r n e代入公式（5－1－16）计算得[]19)2(12212231)12(4)(-≈-+⨯-⨯+⨯+-⨯=∆n u代入公式（5－1－19）计算得1841)19(1860)()1()(≈-+=∆+-=n u n u n u5.1.4 PID 算法的程序流程一、增量型PID 算法的程序流程 1、 增量型PID 算法的算式)2()1()()(210-+-+=∆n e a n e a n e a n u式中)1(0T T T T K a DI P ++=，)21(1T T K a D P +-=，TT K a D P -=2 2、增量型PID 算法的程序流程――图5－1－7（程序清单见教材）二、位置型PID 算法的程序流程 1、位置型的递推形式)2()1()()1()()1()(210-+-++-=∆+-=n e a n e a n e a n u n u n u n u 2、位置型PID 算法的程序流程――图5－1－9只需在增量型PID 算法的程序流程基础上增加一次加运算Δu(n)+u(n-1)=u(n)和 更新u(n-1)即可。
三、对控制量的限制1、控制算法总是受到一定运算字长的限制2、执行机构的实际位置不允许超过上(或下)极限⎪⎩⎪⎨⎧=maxmin)()(u n u u n u max max min min )()()(u n u u n u u u n u ><<≤5.2 标准PID 算法的改进5.2.1微分项的改进一、不完全微分型PID 控制算法1、不完全微分型PID 算法传递函数⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=1111)(S K TS T S T K S G D D D I P C图5－2－1 不完全微分型PID 算法传递函数框图 2、完全微分和不完全微分作用的区别图5-2-2 完全微分和不完全微分作用的区别 3、不完全微分型PID 算法的差分方程 [][])1()()1()()1()(--++--++-=n u n e T K T T n e n e T K T T n u n u D DDDDD D D[])1()()()(--+=∆n u n u K n u T TK n u D D P D IP4、不完全微分型PID 算法的程序流程――图5－2－3 二、微分先行和输入滤波1、 微分先行微分先行是把对偏差的微分改为对被控量的微分，这样，在给定值变化时，不会 产生输出的大幅度变化。
而且由于被控量一般不会突变，即使给定值已发生改变， 被控量也是缓慢变化的，从而不致引起微分项的突变。
微分项的输出增量为 [])1()()(-∆-∆=∆n c n c TT K n u DP D 2、 输入滤波输入滤波就是在计算微分项时，不是直接应用当前时刻的误差e(n)，而是采用滤 波值e(n)，即用过去和当前四个采样时刻的误差的平均值，再通过加权求和形式 近似构成微分项[])3()2(3)1(3)(6)(-----+=n e n e n e n e TT K n u DP D [])4()3(2)2(6)1(2)(6)(-+-+---+=∆n e n e n e n e n e TT K n u DP D5.2.2积分项的改进一、抗积分饱和积分作用虽能消除控制系统的静差，但它也有一个副作用，即会引起积分饱和。
在偏差始终存在的情况下，造成积分过量。
当偏差方向改变后，需经过一段时间后，输出u(n)才脱离饱和区。
这样就造成调节滞后，使系统出现明显的超调，恶化调节品质。
这种由积分项引起的过积分作用称为积分饱和现象。
克服积分饱和的方法： 1、积分限幅法积分限幅法的基本思想是当积分项输出达到输出限幅值时，即停止积分项的计算，这时积分项的输出取上一时刻的积分值。
其算法流程如图5-2-4所示。
2、积分分离法积分分离法的基本思想是在偏差大时不进行积分，仅当偏差的绝对值小于一预定的门限值ε时才进行积分累积。
这样既防止了偏差大时有过大的控制量，也避免了过积分现象。
其算法流程如图5-2-5。
图5-2-4积分限幅法程序流程 5-2-5积分分离法程序流程 3、变速积分法变速积分法的基本思想是在偏差较大时积分慢一些，而在偏差较小时积分快一些，以尽快消除静差。
即用)(n e '代替积分项中的)(n e)())(()(n e n e f n e ='⎪⎩⎪⎨⎧-=0)())((An e A n e f A n e A n e ><)()( 式中 A 为一预定的偏差限。
二、消除积分不灵敏区1、积分不灵敏区产生的原因 )()(n e T TK n u IPI =∆ 当计算机的运行字长较短，采样周期T 也短，而积分时间T I 又较长时，)(n u I ∆)容易出现小于字长的精度而丢数，此积分作用消失，这就称为积分不灵敏区。
【例5—2】某温度控制系统的温度量程为0至1275℃，A/D 转换为8位，并采用8位字长定点运算。
已知1=P K ，s T 1=，s T I 10=，试计算，当温差达到多少℃时，才会有积分作用？解：因为当1)(<∆n u I 时计算机就作为“零”将此数丢掉，控制器就没有积分作用。
将1=P K ，s T 1=，s T I 10=代入公式计算得)()(1011)()(n e n e n e T T K n u I PI =⨯⨯==∆ 而0至1275℃对应的A/D 转换数据为0～255，温差T ∆对应的偏差数字为 T n e ∆⨯=1275255)( 令上式大于1，解得C T50>∆。