机器人控制
机器人控制技术
机器人控制技术1. 简介机器人控制技术是指通过编程和算法手段，实现对机器人动作和行为的控制。
机器人控制技术是机器人领域中的核心技术之一，它决定了机器人能否高效地执行任务和与人类进行有效的交互。
随着科技的发展，机器人控制技术也在不断发展和创新，为机器人的应用赋予了更多的可能性。
2. 机器人控制技术的分类2.1 运动控制技术运动控制技术是机器人控制技术中的一项重要内容。
它涉及到机器人的轨迹规划、速度控制、姿态调整等方面的技术。
通过运动控制技术，机器人可以实现精确的运动控制，完成各种任务，如抓取、搬运、装配等。
2.2 感知与识别技术感知与识别技术是机器人控制技术中的另一个重要方向。
机器人需要通过各种传感器获取环境信息，并对其进行识别和理解。
感知与识别技术包括计算机视觉、语音识别、物体识别等技术，它们能够帮助机器人更好地感知和理解周围环境，从而做出相应的控制和决策。
2.3 智能决策与规划技术智能决策与规划技术是机器人控制技术中的高级技术。
它涉及到机器人对于复杂环境的分析和决策。
通过智能决策与规划技术，机器人可以进行路径规划、任务分配、决策制定等活动，实现自主感知和决策能力，提高机器人的智能水平。
3. 常用的机器人控制技术3.1 PID控制PID控制是一种常用的机器人运动控制技术。
它通过测量机器人当前状态和目标状态的差异，采用比例、积分和微分三个控制量来调整机器人的运动。
PID控制在机器人的轨迹跟踪和位置控制中具有广泛的应用。
3.2 自适应控制自适应控制是一种能够根据机器人自身和环境的变化来调整控制策略的技术。
自适应控制可以根据机器人当前的状态和环境条件，自动调节机器人的控制参数，以适应不同的工作环境和要求。
3.3 强化学习强化学习是一种通过机器人与环境的交互来学习合适的控制策略的技术。
机器人根据环境的反馈信号，调整自身的行为，以获得最大的回报。
强化学习可以使机器人在没有人工编程的情况下，自主学习和优化控制策略。
工业机器人4大控制方法
工业机器人4大控制方法
一、工业机器人的控制方法
工业机器人是一种高度自动化的机械装置，它的发展过程中，机器人的控制方法也不断改进，工业机器人控制方法一般分为四种： 1、外部控制
外部控制指机器人由其他系统或外部设备提供控制信号，来实现机器人的运动控制。
它是机器人控制的最简单的一种方法，但是它的功能受到外部系统的限制，并且运算速度慢。
2、数字控制
数字控制是根据数字信号给出的机器人运动控制系统，是利用微机或数字系统控制机器的运行。
它具有功能灵活、运算速度快、控制精度高的特点，是为数不多的工业机器人控制方法。
3、模拟控制
模拟控制方法是指利用模拟设备的信号给出机器人运动控制系统，它可以实现复杂的运动控制，但是它的精度和速度受模拟信号的限制，不能满足高精度和高速度的要求。
4、智能控制
智能控制是将计算机技术、模式识别技术、智能技术和工业机器人控制技术等有机结合在一起的一种新型机器人控制方法，它具有功能强大、可靠性高、自动性高的特点，有望替代传统控制方法，成为未来工业机器人控制的主流。
二、结论
工业机器人控制方法一般分为外部控制、数字控制、模拟控制和智能控制四种。
在机器人的发展历程中，控制方法的不断优化，以及智能技术的发展，许多新型的控制方法也逐步出现，如智能控制方法等，它们将为下一代工业机器人控制带来无穷的可能性。
机器人控制原理
机器人控制原理机器人控制原理是指通过对机器人的各种部件进行控制，使得机器人能够按照人类设定的程序或者指令来执行各种任务。
机器人控制原理是机器人技术中的核心内容之一，它直接关系到机器人的运动、感知、决策等方面，是机器人能否完成任务的关键。
首先，机器人控制原理涉及到机器人的运动控制。
机器人的运动控制包括轨迹规划、运动学和动力学控制。
轨迹规划是指确定机器人在空间中的路径，使得机器人能够按照规划的路径进行运动。
运动学和动力学控制则是指根据机器人的结构和动力学特性，设计相应的控制算法，实现机器人的运动控制。
这些控制原理保证了机器人能够按照人类设定的路径和速度进行运动，从而完成各种任务。
其次，机器人控制原理还涉及到机器人的感知和定位。
机器人的感知和定位是指机器人通过各种传感器获取周围环境的信息，并根据这些信息确定自身的位置和姿态。
感知和定位是机器人能否准确地感知周围环境，做出正确的决策的基础。
在机器人控制原理中，需要设计相应的感知和定位算法，使得机器人能够准确地感知周围环境，并确定自身的位置和姿态。
此外，机器人控制原理还包括机器人的决策和路径规划。
机器人的决策和路径规划是指机器人根据感知到的环境信息，做出相应的决策，并规划出最优的路径来完成任务。
在机器人控制原理中，需要设计相应的决策和路径规划算法，使得机器人能够根据周围环境的变化，灵活地做出决策，并规划出最优的路径来完成任务。
总的来说，机器人控制原理是机器人能否按照人类的要求来完成各种任务的基础。
它涉及到机器人的运动控制、感知和定位、决策和路径规划等方面，是机器人技术中的核心内容之一。
只有深入理解和应用机器人控制原理，才能够设计出性能优良、功能强大的机器人系统，为人类社会的发展和进步做出更大的贡献。
机器人的智能控制方式总结
机器人的智能控制方式总结随着科技的飞速发展，机器人已经渗透到我们生活的各个领域，从工业生产到家庭服务，从医疗手术到探索未知，它们在改变我们的生活方式，也推动着社会的发展。
这些机器人的行为和表现，在很大程度上取决于其背后的智能控制方式。
本文将总结一些主流的机器人智能控制方式。
1、预设程序控制预设程序控制是最常见的机器人控制方式之一。
这种方式下，程序员通过编写特定的程序来定义机器人的行为。
机器人接收到特定的输入后，会按照预设的程序做出相应的反应。
这种方式的优点是简单、易操作，适合于对机器人行为需求明确，环境变化不大的情况。
2、传感器控制传感器控制是一种依赖于传感器数据的控制方式。
机器人通过传感器接收外界环境的信息，并据此调整自身的行为。
这种方式下，机器人的行为可以根据环境的变化而变化，具有更高的灵活性和适应性。
广泛应用于环境复杂或动态变化的场合。
3、深度学习控制深度学习控制是一种新兴的机器人控制方式。
它通过让机器人学习大量的数据和案例，使其具备自我学习和自我优化的能力。
这种方式下，机器人可以通过自我学习来适应新的环境，解决复杂的问题，具有极高的智能性和自主性。
4、混合控制混合控制是一种结合了以上几种控制方式的综合控制方式。
它通过结合多种控制方式，发挥各自的优势，使机器人能够在复杂和动态的环境中表现出更好的性能。
混合控制方式是未来机器人控制的一个重要发展方向。
总结来说，机器人的智能控制方式多种多样，每一种都有其独特的优势和适用场景。
随着科技的进步，我们期待看到更多的创新和控制方式的出现，推动机器人技术的不断进步。
随着科技的不断发展，机器人技术已经深入到各个领域，为我们的生活和工作带来了巨大的便利。
安川机器人（Yaskawa）作为世界知名的机器人制造商，其产品广泛应用于自动化生产线、装配、焊接、搬运等领域。
其中，远程控制功能在许多应用场景中发挥了重要的作用。
本文将着重对安川机器人远程控制功能在机器人端的应用进行总结。
控制机器人的方法
控制机器人的方法
有多种方法可以控制机器人，以下是其中一些常见的方法：
1. 遥控器：使用无线遥控器或手持设备发送指令，远程控制机器人的运动和操作。
2. 编程控制：使用编程语言编写代码，通过控制机器人的主控板或控制系统来实现对机器人的控制。
3. 自动化控制：通过传感器和反馈系统来实现自动控制，机器人能够根据环境的变化自主调整行为。
4. 视觉控制：使用摄像头或其他传感器来获取图像信息，然后通过图像处理和计算机视觉算法来识别并控制机器人的行动。
5. 语音控制：通过语音识别技术，将语音命令转化为机器能够理解的指令，从而控制机器人的行为。
6. 手势控制：使用摄像头或其他传感器来捕捉用户的手势动作，通过手势识别算法将手势转化为机器人的指令。
7. 脑机接口控制：利用脑波传感器或其他生理传感器来读取用户的思维或生理
信号，将其转化为机器人的指令，实现通过思维来控制机器人的行为。
这些方法可以单独或结合使用，具体选择和应用取决于机器人的功能和应用场景。
机器人的控制分类及具体流程
机器人的控制分类及具体流程机器人技术的发展已经取得了长足的进步，机器人已经逐渐成为我们生活中的一部分。
机器人的控制分类及具体流程是实现机器人功能的关键。
本文将对机器人的控制分类以及具体流程进行探讨和阐述。
一、机器人的控制分类根据控制方法的不同，机器人的控制可以分为以下几类。
1. 手动控制手动控制是指通过人工的方式对机器人进行操作和控制。
这种方式要求操作者具备一定的技能和经验，通过操纵机器人的控制面板或者遥控器来控制机器人的运动和动作。
手动控制适用于一些简单的、重复性高的任务，但在复杂环境下可能存在控制精度不高以及操作者疲劳等问题。
2. 机器人控制系统机器人控制系统是指通过计算机技术和软件编程来实现对机器人的控制。
这种控制方式可以实现对机器人的自主操作和精确控制，通过编程可以让机器人执行各种任务。
机器人控制系统可以根据具体需求进行开发和定制，适用于各种不同的任务和环境。
3. 传感器控制传感器控制是指通过机器人上的各种传感器对环境信息进行感知，然后根据感知结果进行控制。
机器人通过传感器获取环境数据，通过算法对数据进行处理和分析，从而实现对机器人的控制。
传感器控制可以使机器人更加智能化和自适应，在各种复杂环境下都能够做出适应性的响应。
二、具体控制流程机器人的具体控制流程通常包括以下几个步骤。
1. 识别目标机器人首先需要通过传感器对周围环境进行扫描和感知，获取相关的目标信息。
通过图像识别、声音识别等技术，机器人可以对目标进行准确的辨识和定位。
2. 制定任务在识别目标之后，机器人需要根据目标的具体情况制定相应的任务。
任务可以是移动到目标位置、拾取物体、进行测量等。
机器人控制系统会根据任务要求生成相应的控制指令。
3. 运动规划机器人在执行任务之前需要进行运动规划，即确定自己的运动轨迹和路径。
运动规划通常需要考虑到机器人的动力学模型、环境障碍物以及路径规划算法等因素。
4. 控制执行在确定好运动规划之后，机器人开始执行控制指令，并进行相应的运动操作。
简述常见工业机器人的控制方式
简述常见工业机器人的控制方式常见工业机器人的控制方式工业机器人是一种用于自动化生产的机械设备，广泛应用于制造业的各个领域。
它们以各种不同的方式进行控制，以便执行特定的任务。
本文将对常见的工业机器人控制方式进行简要介绍。
1. 数字控制（NC）数字控制是通过预先编程的数值指令来控制机器人运动和操作的方式。
这些指令通常以G代码的形式输入到控制器中，控制器会相应地调整机器人的动作。
由于数值指令可以准确描述机器人的运动轨迹和速度，因此数字控制方式在需要高精度和可重复性的任务中广泛应用，如雕刻、铣削和点焊等。
2. 编程控制编程控制是一种通过编写特定程序来指导机器人操作的方式。
与数字控制不同，编程控制可以实现更复杂、多样化的任务。
程序可以包括条件判断、循环控制和逻辑运算等，从而使机器人能够根据实际情况做出灵活的决策和动作。
编程控制适用于需要灵活性和智能性的任务，如装配、拾取和搬运等。
3. 传感器反馈控制传感器反馈控制是一种基于传感器信号来调整机器人动作的方式。
通过安装各种类型的传感器，如视觉传感器、力传感器和位置传感器等，机器人可以实时获取周围环境的信息，并根据反馈信号进行相应的调整。
例如，当机器人进行装配任务时，视觉传感器可以帮助机器人精确定位零件的位置，力传感器可以检测装配过程中的力度，从而实现精确的装配操作。
4. 自适应控制自适应控制是一种可以根据环境变化和任务要求自动调整机器人控制参数的方式。
通过使用先进的算法和学习技术，自适应控制可以让机器人具备自我学习和自我优化的能力。
例如，当机器人执行一个需要精细控制的任务时，自适应控制可以根据实时反馈信号自动调整机器人的控制算法和参数，以达到更好的控制效果。
综上所述，常见的工业机器人控制方式包括数字控制、编程控制、传感器反馈控制和自适应控制。
不同的控制方式适用于不同类型的任务，可以根据具体需求选择合适的控制方式。
随着科技的进步和机器人技术的不断发展，相信未来还会出现更多创新的机器人控制方式，为自动化生产带来更多可能性。
工业机器人的常用控制方法
工业机器人的常用控制方法1.点位控制（P点控制）：点位控制是指工业机器人按照特定的坐标点来实现移动和定位。
通过设定机器人末端执行器的坐标位置，控制机器人按照预定的路径和速度进行运动，从而完成特定的工作任务。
这种方法适用于需要定点装配、螺栓拧紧等操作。
2.路径控制（P-L控制）：路径控制是指控制机器人按照预定的路径进行运动。
通过设定机器人末端执行器沿着规定的轨迹进行运动，控制机器人的速度、加速度和方向，从而实现复杂的操作任务，如焊接、喷涂等。
3.力/力矩控制（F/T控制）：力/力矩控制是指通过工业机器人末端执行器上的力/力矩传感器测量和控制机器人对物体的力和力矩。
通过测量末端执行器施加的力和力矩，并根据设定的控制策略，控制机器人的力和位置，以适应不同工件的要求。
这种方法适用于需要完成精密装配、操作敏感物体等任务。
4.视觉导引控制：视觉导引控制是指通过摄像机等视觉传感器获取工作环境的信息，并将这些信息输入到控制系统中。
通过图像处理和模式匹配等算法，控制机器人末端执行器的运动和操作，从而实现精确的视觉引导和检测。
这种方法适用于需要进行精确定位、识别和检测的任务，如物体搬运、自动装配等。
5.轨迹规划和插补控制：轨迹规划和插补控制是指通过规划机器人末端执行器的运动轨迹和插补点，实现工业机器人的运动和操作。
通过控制机器人的速度、加速度和运动方向，确保机器人的运动平滑和准确。
这种方法适用于需要复杂路径和运动规划的操作，如铣削、抛光等。
6.无线遥控：无线遥控是指通过无线通信技术，将操作指令传输到工业机器人控制系统，实现对机器人的遥控和操作。
操作人员可以通过操纵杆、手柄等设备，远程操控机器人进行各种操作。
这种方法适用于需要在远离机器人的位置进行操作的场合，如危险环境、高温环境等。
除了以上常用的控制方法外，工业机器人还可以通过其他技术和方法进行控制，如自适应控制、学习控制、力控制等。
这些控制方法的选择取决于具体的应用需求和操作要求，能够提高机器人的操作效率、准确性和安全性，实现自动化生产的目标。
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摘要为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。
作为计算机系统中的关键技术，计算机控制技术包括范围十分广泛，从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。
既包括实现控制所需的各种硬件系统，又包括各种软件系统。
最早的机器人采用顺序控制方式，随着计算机的发展，机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能，并采用示教再现的控制方式。
随着信息技术和控制技术的发展，以及机器人应用范围的扩大，机器人控制技术正朝着智能化的方向发展，出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。
多种技术的发展将促进智能机器人的实现。
当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。
反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。
测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。
这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。
PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。
PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。
它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti和Td）即可。
在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。
第1章绪论1.1 机器人控制系统机器人控制系统是机器人的大脑，是决定机器人功能和性能的主要因素。
工业机器人控制技术的主要任务就是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等。
具有编程简单、软件菜单操作、友好的人机交互界面、在线操作提示和使用方便等特点。
1.2 机器人控制的关键技术关键技术包括：(1)开放性模块化的控制系统体系结构：采用分布式CPU计算机结构，分为机器人控制器(RC)，运动控制器(MC)，光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。
机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。
机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、数字I/O、传感器处理等功能，而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。
(2)模块化层次化的控制器软件系统：软件系统建立在基于开源的实时多任务操作系统Linux 上，采用分层和模块化结构设计，以实现软件系统的开放性。
整个控制器软件系统分为三个层次：硬件驱动层、核心层和应用层。
三个层次分别面对不同的功能需求，对应不同层次的开发，系统中各个层次内部由若干个功能相对对立的模块组成，这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。
(3)机器人的故障诊断与安全维护技术：通过各种信息，对机器人故障进行诊断，并进行相应维护，是保证机器人安全性的关键技术。
(4)网络化机器人控制器技术：目前机器人的应用工程由单台机器人工作站向机器人生产线发展，机器人控制器的联网技术变得越来越重要。
控制器上具有串口、现场总线及以太网的联网功能。
可用于机器人控制器之间和机器人控制器同上位机的通讯，便于对机器人生产线进行监控、诊断和管理。
第2章机器人PID控制2.1 PID控制器的组成PID控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。
其输入e (t)与输出u (t)的关系为u(t)=Kp(e((t)+1/TI∫e(t)dt+TD*de(t)/dt)式中积分的上下限分别是0和t，因此它的传递函数为：G(s)=U(s)/E(s)=kp(1+1/(TI*s)+TD*s)；其中Kp为比例系数；TI为积分时间常数；TD为微分时间常数。
它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti和Td）即可。
在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。
首先，PID应用范围广。
虽然很多工业过程是非线性或时变的，但通过对其简化可以变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，这样PID就可控制了。
其次，PID参数较易整定。
也就是，PID参数Kp，Ti和Td可以根据过程的动态特性及时整定。
如果过程的动态特性变化，例如可能由负载的变化引起系统动态特性变化，PID参数就可以重新整定。
2.2 PID控制器的研究现状虽然有这些缺点，PID控制器是最简单的有时却是最好的控制器。
目前工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。
同时，控制理论的发展也经历了古典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。
智能控制的典型实例是模糊全自动洗衣机等。
自动控制系统可分为开环控制系统和闭环控制系统。
一个控制系统包括控制器、传感器、变送器、执行机构、输入输出接口。
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。
不同的控制系统，其传感器、变送器、执行机构是不一样的。
比如压力控制系统要采用压力传感器。
电加热控制系统的传感器是温度传感器。
目前，PID控制及其控制器或智能PID控制器（仪表）已经很多，产品已在工程实际中得到了广泛的应用，有各种各样的PID控制器产品，各大公司均开发了具有PID参数自整定功能的智能调节器，其中PID控制器参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。
2.3 PID控制器的不足在一些情况下针对特定的系统设计的PID控制器控制得很好，但它们仍存在一些问题需要解决：如果自整定要以模型为基础，为了PID参数的重新整定在线寻找和保持好过程模型是较难的。
闭环工作时，要求在过程中插入一个测试信号。
这个方法会引起扰动，所以基于模型的PID参数自整定在工业应用不是太好。
如果自整定是基于控制律的，经常难以把由负载干扰引起的影响和过程动态特性变化引起的影响区分开来，因此受到干扰的影响控制器会产生超调，产生一个不必要的自适应转换。
另外，由于基于控制律的系统没有成熟的稳定性分析方法，参数整定可靠与否存在很多问题。
因此，许多自身整定参数的PID控制器经常工作在自动整定模式而不是连续的自身整定模式。
自动整定通常是指根据开环状态确定的简单过程模型自动计算PID参数。
PID在控制非线性、时变、耦合及参数和结构不确定的复杂过程时，工作地不是太好。
最重要的是，如果PID控制器不能控制复杂过程，无论怎么调参数都没用。
第3章PID控制的原理和特点3.1 PID控制的原理在工程实际中，应用最为广泛的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，实际中也有PI和PD控制。
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。
比例（P）控制比例控制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。
当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。
积分（I）控制在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。
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项。
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。
因此，比例+积分(PI)控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。
微分（D）控制在微分控制中，控制器的输出与输入误差信号的微分（即误差的变化率）成正比关系。
自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。
其原因是由于存在有较大惯性环节或有滞后组件，具有抑制误差的作用，其变化总是落后于误差的变化。
解决的办法是使抑制误差的作用的变化超前，即在误差接近零时，抑制误差的作用就应该是零。
这就是说，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，这样，具有比例+微分的控制器，就能够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严重超调。
所以对有较大惯性或滞后的被控对象，比例+微分(PD)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。
3.2 PID控制的特点在PID 控制中，积分控制的特点是：只要还有余差（即残余的控制偏差）存在，积分控制就按部就班地逐渐增加控制作用，直到余差消失。
所以积分的效果比较缓慢，除特殊情况外，作为基本控制作用，缓不救急。
微分控制的特点是：尽管实际测量值还比设定值低，但其快速上扬的冲势需要及早加以抑制，否则，等到实际值超过设定值再作反应就晚了，这就是微分控制施展身手的地方了。
作为基本控制使用，微分控制只看趋势，不看具体数值所在，所以最理想的情况也就是把实际值稳定下来，但稳定在什么地方就要看你的运气了，所以微分控制也不能作为基本控制作用。
比例控制没有这些问题，比例控制的反应快，稳定性好，是最基本的控制作用，是“皮”，积分、微分控制是对比例控制起增强作用的，极少单独使用，所以是”毛”。
在实际使用中比例和积分一般一起使用，比例承担主要的控制作用，积分帮助消除余差。
微分只有在被控对象反应迟缓，需要在开始有所反应时，及早补偿，才予以采用。
只用比例和微分的情况很少见。
第4章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。