PID控制器的案例
連續模塊之PID控制器（PID Controller）
B、Transfer Fcn選擇
打開Transfer Fcn對控制對象進行設計。
如上所示，Numerator coefficient為傳函分子，Denominator coefficient為傳函分母，設計分子為[1]，分母為[1 1 1]。
C、PID參數介紹
打開PID Controller。其默認模式為Controller：PID，時間為連續時間控制。Kp=1，Ki=1，Kd=0。
點擊Run運行仿真，圖如下，其中黃色線為原始信號y=sin(t)，粉紅色線為經過PID控制后，傳入傳函T即被控對象后的輸出信號y1。
由圖可知道沒有調節參數的PID控制效果極差。
D、PID參數優化
對PID控制器三個參數進行設計，這個過程需要多次帶值調試，最終選擇Kp=22，Ki=1，Kd=3仿真結果較為良好。
如下圖所示可以看到原始信號y與經過傳函T后的輸出信號y1波形保持一直良好，不過存在時滯，y1滯后一定相位角。
E、PID控制類型選擇
由Controller可知PID控制器存在五種模式：PID，PI，PD，P，I。注意沒有單獨的D微分控制器。
選擇PI控制模式，取Kp=22，Ki=1，如下所示。
系統PID Controller圖標變為如下。
系統仿真結果見下圖。
展開 PID控制器 - 控制設計入門
# 發布年份：2021 課程時長：2小時 課程大小：264.5MB 視頻格式：MP4 ## 課程學習內容 課程結合基礎控制理論，講解自主編寫控制程序的相關知識。主要學習通用控制專業術語、軟件環境下PID控制器的設計方法，以及不同場景與問題下PID
Dymola+Abaqus | PID水溫控制器案例詳解
建模思路
這是一個流體-熱-邏輯控制三者耦合問題，建模思路如下：
流體流動與內部傳熱用Abaqus/CFD求解器進行模擬；
電熱絲和溫度傳感器的發熱或自身傳熱用Abaqus/Standard求解器進行模擬；
流體-結構之間的傳熱通過SIMULIA Co-simulation Engine (CSE)進行共軛傳熱（Conjugate heat transfer，CHT）模擬；
PID邏輯控制部分先通過Dymola的FMI 2.0協議輸出用于調節水溫的*.fmu文件，再利用CSE和Abaqus/Standard求解器進行通信完成協同仿真。
水溫控制器系統模型數據傳遞關系
Dymola搭建的PID控制器如下圖所示，它會讀取Standard中溫度傳感器傳來的當前溫度并計算與目標溫度之間的誤差，經過PID算法決定電熱絲的發熱功率的大小，以達到使出口處水溫升高并維持在50℃的目的。
Dymola PID控制模型
3. 仿真結果
流體-熱-邏輯控制仿真結果表明，大約經過15s，水溫控制器即可將出口處的水溫升高并維持在50℃不變。
展開 基于AMESim的汽車斜齒輪對接觸載荷軸承損失仿真分析
通過在仿真模型中加入PID控制器實現了對傳動軸的轉速閉環控制。進行了傳動軸變速運動仿真模擬試驗，得到了PID控制器跟蹤曲線與性能，齒輪對上由于齒輪接觸力產生的軸向與徑向力通過傳動軸傳遞至軸承上的力變化曲線。結果表明，PID控制器達到了較高精度的速度效果，得到了符合實際運動情況的軸承力變化曲線，為汽車齒輪對接觸載荷軸承損失仿真研究提供了參考。
文章來源：汽車實用技術
看完老電氣師傅的故事，你就明白PID控制原理了！
這樣，即便誤差很小，積分項也會隨著時間的增加而加大，它推動控制器的輸出增大使穩態誤差進一步減小，直到等于零。因此，比例+積分（PI）控制器，可以使系統在進入穩態后無穩態誤差。
3、PID 微分控制，就是人的眼睛看著杯里水量和刻度的距離，當差距很大的時候，就用水壺大水量得倒水，當人看到水量快要接近刻度的時候，就減少水壺的得出水量，慢慢的逼近刻度，直到停留在杯中的刻度。如果最后能精確停在刻度的位置，就是無靜差控制；如果停在刻度附近，就是有靜差控制。
說明：在微分控制D中，控制器的輸出與輸入誤差信號的微分（即誤差的變化率）成正比關系。
在工程實際中，應用最為廣泛的調節器控制規律為比例、積分、微分控制，簡稱PID控制，又稱PID調節。PID控制器問世至今已有近70年歷史，它以其結構簡單、穩定性好、工作可靠、調整方便而成為工業控制的主要技術之一。當被控對象的結構和參數不能完全掌握，或得不到精確的數學模型時，控制理論的其它技術難以采用時，系統控制器的結構和參數必須依靠經驗和現場調試來確定，這時應用PID控制技術最為方便。即當我們不完全了解一個系統和被控對象﹐或不能通過有效的測量手段來獲得系統參數時，最適合用PID控制技術。PID控制，實際中也有PI和PD控制。PID控制器就是根據系統的誤差，利用比例、積分、微分計算出控制量進行控制的。
比例（P）控制
比例控制是一種最簡單的控制方式。其控制器的輸出與輸入誤差信號成比例關系。當僅有比例控制時系統輸出存在穩態誤差（Steady-state error）。
積分（I）控制
在積分控制中，控制器的輸出與輸入誤差信號的積分成正比關系。對一個自動控制系統，如果在進入穩態后存在穩態誤差，則稱這個控制系統是有穩態誤差的或簡稱有差系統（System with Steady-state Error）。
展開 故事+動圖，讓PID知識通俗易懂！
在工程實際中，應用最為廣泛的調節器控制規律為比例、積分、微分控制，簡稱PID控制，又稱PID調節。PID控制器問世至今已有近70年歷史，它以其結構簡單、穩定性好、工作可靠、調整方便而成為工業控制的主要技術之一。當被控對象的結構和參數不能完全掌握，或得不到精確的數學模型時，控制理論的其它技術難以采用時，系統控制器的結構和參數必須依靠經驗和現場調試來確定，這時應用PID控制技術最為方便。即當我們不完全了解一個系統和被控對象﹐或不能通過有效的測量手段來獲得系統參數時，最適合用PID控制技術。PID控制，實際中也有PI和PD控制。PID控制器就是根據系統的誤差，利用比例、積分、微分計算出控制量進行控制的。
比例（P）控制
比例控制是一種最簡單的控制方式。其控制器的輸出與輸入誤差信號成比例關系。當僅有比例控制時系統輸出存在穩態誤差（Steady-state error）。
積分（I）控制
在積分控制中，控制器的輸出與輸入誤差信號的積分成正比關系。對一個自動控制系統，如果在進入穩態后存在穩態誤差，則稱這個控制系統是有穩態誤差的或簡稱有差系統（System with Steady-state Error）。為了消除穩態誤差，在控制器中必須引入“積分項”。積分項對誤差取決于時間的積分，隨著時間的增加，積分項會增大。這樣，即便誤差很小，積分項也會隨著時間的增加而加大，它推動控制器的輸出增大使穩態誤差進一步減小，直到等于零。因此，比例+積分(PI)控制器，可以使系統在進入穩態后無穩態誤差。
微分（D）控制
在微分控制中，控制器的輸出與輸入誤差信號的微分（即誤差的變化率）成正比關系。自動控制系統在克服誤差的調節過程中可能會出現振蕩甚至失穩。其原因是由于存在有較大慣性組件（環節）或有滯后(delay)組件，具有抑制誤差的作用，其變化總是落后于誤差的變化。
展開 基于Adams的磁流變阻尼器虛擬樣機仿真研究
來自機械與建筑科學學院（SMBS）的學生正在研究一個應用程序，該應用程序使用磁流變（MR）阻尼器控制半主動座椅懸架系統振動。該項目采用PID控制器和新設計的磁流變液阻尼器對座椅半主動懸架系統進行性能分析。汽車懸架可分為三類，即被動、主動和半主動懸架系統。該項目小組旨在建立一個半主動座椅懸架，能在保持高頻的高性能外，減少低頻率上的振動傳遞。因此半主動系統采用了如磁流變（MR）和電流變（ER）等流體。這些流體中懸浮著微米大小的鐵顆粒。當電壓施加到流體上時，鐵顆粒在外部磁場中對齊，并改變流體的剛度。
事實上，建造和測試座椅懸架系統的物理實驗是極其麻煩和昂貴的。如何建立座椅懸架系統的數學模型是一項挑戰。懸架系統受到兩個關鍵的路面激勵（即隨機輸入）。利用控制方程在仿真模型中建立四分之一半主動懸架系統的數學模型。如下示意圖描述了座椅的多自由度模型。另外學生們發現可以通過應用控制器達到所需的效果，為此他們也使用了比例積分微分（PID）控制器，幫助控制阻尼力和路面力之間的誤差，并在半主動系統中使用了磁流變阻尼器來降低振動。
Adams及其全面的部件、關節和力庫意味著學生能夠以圖形方式建立機械系統模型，而不需要學生為機械設計編寫復雜的運動方程。
反之他們可以在圖形化編程環境中模擬具有全運動行為的設計，用動畫將結果可視化，并使用Adams后處理進行繪圖。該圖詳細介紹了學生使用控制器和減振器研究受控自適應懸架的方法。速度和加速度只能在垂直位移下計算。
這些變量顯示了汽車的性能指標和可以通過仿真加以改進的參數。
成果
汽車設計當中，座椅在確保乘客舒適性方面發揮著重要作用，特別是在長途駕駛時。如今大多數制造商更多關注座椅的靜態舒適性，而對動態舒適性關注有限。韋洛爾大學的這個學生項目幫助我們進一步了解動態舒適性的重要性。
展開 船舶轉向控制系統設計及仿真研究
本次論證中所使用的船舶原型為一艘大型油輪，其主要參數進過查閱資料可以得到如下：
總噸位 222000t 船長 290m 船寬 48.2m
吃水深度 18.5m 航速 15.5kn
船舶操縱性參數：K'=2.80 T '=5.30
由上述的推導及參數的確定可以得到所選油船最終的傳遞函數為：
3 船舶PID運動控制仿真
在進行整個系統的程序流程圖搭建之前，我們先要確定系統的原理。在整個系統中輸入量r(t)采用的是給定的階躍信號，而中間的比例、積分、微分環節，我們采取的是Matlab自帶的PID控制器。而圖中的過程對象，在本次設計的實例之中采用的是在前文中已經經過計算得出的船舶模型傳遞函數，其輸出值則和給定一起連接在一個示波器上，通過對示波器的觀察就可以得到整個系統的控制效果。
在Matlab中創建一個新的m文件，再打開Simulink控件庫，把需要的控件逐個拖拽到m文件內，再進行控件間的連接。連接好了以后，我們可以得到如圖1所示的程序流程圖：
圖1 PID控制程序流程圖
對于整個PID的控制系統最為關鍵的是對PID控制器內部三個參數的設定。而對于參數的設定是有一定技巧和規則的。
PID的參數是更具被控制的對象的慣量來確定的。當被控制的量為大慣量時，一般P可以再10以上，I為3-10之間，D為1左右。而當被控制的對象為小慣量時，一般只是使用PI控制，P為1-10之間，I為0.1-1之間，而D等于零。這些參數的具體指責需要在現場進行調試時才能修正到較好的數值從而得到最佳的控制效果。
而參數的具體操作過程可以有以下幾種具體的操作流程。
展開 電機仿真系列-基于模糊PID的直流電機Simulink模型
直流電動機具有啟動轉矩大、控制性能優等特點。目前直流電機多采用傳統的PID控制，PID控制是最早發展起來的控制策略之一。由于其具有算法簡單、魯棒性好和可靠性高等優點，被廣泛應用于工業過程控制中。但PID控制適合于可建立精確數學模型的確定性控制系統。但實際的工業過程控制系統中存在很多非線性或時變的不確定因素，使得PID控制器的參數整定過程繁瑣。控制效果也因此而受影響。近些年來。隨著現代控制理論、智能控制和計算機技術的飛速發展。出現了很多新型的控制系統。模糊控制就是其中之一。本期帶來基于模糊PID的直流電機Simulink模型的搭建。
1、模糊控制
模糊控制作為目前最具實際意義的智能控制方法之一，以模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎。實現一步模糊控制算法的過程：獲取被控制量的精確值。將此量與給定值比較得到誤差信號，一般選誤差信號作為模糊控制器的一個輸入量。把誤差信號的精確量進行模糊化變成模糊量。誤差的模糊量可用相應的模糊語言表示，得到誤差的模糊語言集合的一個子集（一個模糊矢量），再由誤差和模糊控制規則（模糊算子）根據推理的合成規則進行模糊決策，得到模糊控制量。
2、基于模糊控制的轉速調節器設計
直流電機控制系統中，外環轉速調節器采用模糊PID控制器．內環電流調節器依然采用傳統PID控制器。從理論上講．模糊控制器的維數越高。控制越精密。但是維數越高。模糊控制規則變得過于復雜，控制算法的實現相當困難。這是目前廣泛應用二維模糊控制器的原因所在。
模糊控制輸出量確定的過程：
①確定輸入與輸出變量的模糊子集和論域及其隸屬度：
②設計模糊推理關系，確定模糊控制規則，以明確模糊關系矩陣：
③模糊決策，確定輸出量在其論域上的模糊矢量：
④模糊判決，即將控制量去模糊化，得到確定的輸出變量。進而得到相應的控制表。
展開 一文讀懂：無人機飛控三大算法
那我下一個時間段再計算的時候這個權重就要起作用了，傳感器的值和數學模型的值會帶著權重放在數學公式里得到最優值。
然后我們再把這個最優值與傳感器和數學模型的值進行對比，再看一下哪個值與最優值接近，如果還是傳感器的值比較接近，我們還是會通過公式生成一個權重，交給下個時間段的計算使用。
通過不斷重復這樣的計算，我們就可以得到一個相對較優的值，這就是卡爾曼濾波算法的大概過程。
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飛行控制PID算法
PID控制器是一種線性控制器，它主要根據給定值和實際輸出值構成控制偏差，然后利用偏差給出合理的控制量。
目前，人們通過科學研究獲得了諸多具有優異控制效果的算法和理論，但在工程應用領域，基于經典PID的控制算法仍然是最簡單、最有效的控制方案。
PID控制器是一種線性控制器，它主要根據給定值和實際輸出值構成控制偏差，然后利用偏差給出合理的控制量。
目前主流的幾款開源飛控中，無一例外的都是采用PID控制算法來實現無人機的姿態和軌跡控制。
PID里的P是Proportion的首字線，是比例的意思，I是Integral的首字線，是積分的意思，D是Differential的首字母，是微分的意思。
那么PID控制器算法能解決什么問題呢？
以多旋翼為例，在沒有控制系統的情況下，直接用信號驅動電機帶動螺旋槳旋轉產生控制力，會出現動態響應太快，或者太慢，或者控制過沖或者不足的現象，多旋翼根本無法順利完成起飛和懸停動作。
展開 Amesim控制模塊之PID控制
PID控制
當今的閉環自動控制技術都是基于反饋的概念以減少不確定性。反饋理論的要素包括三個部分：測量、比較和執行。測量關鍵的是被控變量的實際值，與期望值相比較，用這個偏差來糾正系統的響應，執行調節控制。在工程實際中，應用最為廣泛的調節器控制規律為比例、積分、微分控制，簡稱PID控制，又稱PID調節。
PID控制器（比例-積分-微分控制器）是一個在工業控制應用中常見的反饋回路部件，由比例單元P、積分單元I和微分單元D組成。PID控制的基礎是比例控制；積分控制可消除穩態誤差，但可能增加超調；微分控制可加快大慣性系統響應速度以及減弱超調趨勢。
PID控制器就是根據系統的誤差，利用比例、積分、微分計算出控制量進行控制的。
比例P控制
比例控制是一種最簡單的控制方式。其控制器的輸出與輸入誤差信號成比例關系。當僅有比例控制時系統輸出存在穩態誤差。
積分I控制
在積分控制中，控制器的輸出與輸入誤差信號的積分成正比關系。對一個自動控制系統，如果在進入穩態后存在穩態誤差，則稱這個控制系統是有穩態誤差的或簡稱有差系統。為了消除穩態誤差，在控制器中必須引入“積分項”。積分項對誤差取決于時間的積分，隨著時間的增加，積分項會增大。這樣，即便誤差很小，積分項也會隨著時間的增加而加大，它推動控制器的輸出增大使穩態誤差進一步減小，直到等于零。因此，比例+積分（PI）控制器，可以使系統在進入穩態后無穩態誤差。
微分D控制
在微分控制中，控制器的輸出與輸入誤差信號的微分（即誤差的變化率）成正比關系。自動控制系統在克服誤差的調節過程中可能會出現振蕩甚至失穩。其原因是由于存在有較大慣性組件（環節）或有滯后（delay）組件，具有抑制誤差的作用，其變化總是落后于誤差的變化。
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這是我見過最通俗易懂的PID整定理論！（轉自液壓傳動與控制）
在實際工程中，應用最為廣泛的調節器控制規律為比例、積分、微分控制，簡稱PID控制，又稱PID調節。
PID控制器問世至今以其結構簡單、穩定性好、工作可靠、調整方便而成為工業控制的主要技術之一。
當被控對象的結構和參數不能完全掌握，或得不到精確的數學模型時，控制理論的其它技術難以采用時，系統控制器的結構和參數必須依靠經驗和現場調試來確定，這時應用PID控制技術最為方便。即當我們不完全了解一個系統和被控對象，或不能通過有效的測量手段來獲得系統參數時，最適合用PID控制技術。
PID控制，實際中也有PI和PD控制。PID控制器就是根據系統的誤差，利用比例、 積分、微分計算出控制量進行控制的。PID控制器的參數整定是控制系統設計的核心內容！
如果你從來沒有接觸過PID，看完這篇文章你就會明白PID控制到底是怎么回事了！
1.假設我們面對的系統是一個簡單的水箱液位，要從空箱開始注水達到某個高度，而你能控制的變量就是注水籠頭的開關大小。這個簡單的數學模型就是：dx=u。
對于這個系統，我們只需要一個比例環節u=kpe就能將其控制住。
此時，kp的大小代表了水龍頭的粗細（即出水量大小對液位誤差的敏感程度，假設水龍頭開度與誤差正比關系），越粗調的越快，也就是所謂的"增大比例系數一般會加快系統響應"。如下圖：
2.假設這個水箱不僅僅是裝水的容器了，還需要持續穩定的給用戶供水。這個系統的數學模型就需要增加一項：dx=u-c，這里的c是個正的常數。
我們發現如果控制器只有一個比例環節，那么當系統穩定，也就是dx=0的時候，恰好e=c/kp，在系統穩定時不為0，液位離我們想要的高度總是差那么一點，這也就是所謂的穩態誤差，或者叫靜差。
展開 無人船路徑跟隨控制方法綜述
USV路徑跟隨控制中還需要獲取控制對象的狀態參數，包括系統狀態和干擾。主要獲取方式有卡爾曼濾波觀測器和滑模觀測器等，以及將干擾當作一種狀態參數的擴張狀態觀測器（extended state observer，ESO）。文獻[3]對觀測器作了較詳細的介紹。
在控制器設計中，主要基于PID、滑模變結構、反步法以及最優控制理論設計控制器，實現航向或路徑點的跟蹤。
USV路徑跟隨控制問題，需要同時考慮導航、觀測和控制器3個部分。導航確定控制目標期望值，觀測確定控制目標狀態值，控制器確定控制指令輸出值[4]。為提高USV路徑跟隨控制的精度、穩定性和實時性，國內外學者綜合上述3個部分，提出了控制方法，積累了大量的研究成果。筆者將分析幾種主要的控制算法對模型不確定性和風浪流干擾問題的處理方法。
1.1 基于PID控制
作為較早應用于USV路徑跟隨控制的算法，PID控制器結構簡單、經濟性好且有較高的控制精度。但當存在風、浪、流等外界干擾時，PID控制器的應變能力不足、控制穩定性下降。設計PID參數自整定的自適應控制器能有效提高PID抗干擾能力。目前主要有2類方式用于處理風、浪、流干擾以及模型不確定問題。①通過建立包含不確定項和干擾項的船舶航向誤差控制系統的狀態方程，設計魯棒PID控制率，此類算法依賴于建立精確的系統模型。②充分利用人工智能算法在復雜非線性系統領域的優勢，提出了許多高效的智能PID控制算法。文獻[5]利用遺傳算法（genetic algorithm，GA）的全局尋優能力在線整定PID參數，實現自適應PID控制。此控制器存在參數尋優時間長的問題，在實船中應用的實時性難以保證。通過設計尋優過程中的交叉和變異算子，可以縮短尋優過程，提高算法實時性[6]。
展開 Simulink&車輛巡航控制 (2) -PID控制設計
在控制系統工程的實踐中經常遇到執行器的限制，因此，在提出新的控制器時必須始終考慮所需的控制動作。在這種情況下，這個問題的解決方案是選擇一個較低的比例增益Kp，這將提供一個合理的上升時間，并添加一個積分控制器來消除穩態誤差。
5.PI 控制
這個帶有 PI 控制器的巡航控制系統的閉環傳遞函數 (C = Kp + Ki/s) 是：
向系統添加積分控制器可消除穩態誤差。 現在，讓 Kp 等于 600 和 Ki 等于 1，看看響應會發生什么。 將您的 m 文件更改為以下內容。
Kp = 600;
Ki = 1;
C = pid(Kp,Ki);
T = feedback(C*P_cruise,1);
step(r*T,t)
axis([0 20 0 10])
現在調整比例增益 Kp 和積分增益 Ki，以獲得所需的響應。當調整積分增益 Ki 時，建議從較小的值開始，因為較大的 Ki 會使響應不穩定。 當 Kp 等于 800 且 Ki等于 40 時，階躍響應將如下所示：
Kp = 800;
Ki = 40;
C = pid(Kp,Ki);
T = feedback(C*P_cruise,1);
step(r*T,t)
axis([0 20 0 10])
6.PID 控制
對于這個特定的例子，不需要實現微分控制器來獲得所需的輸出。 但是，您可能希望了解如何使用 PID 控制以供將來參考。 這個帶有 PID 控制器的巡航控制系統的閉環傳遞函數 (C = Kp + Ki/s + Kds) 是：
令 Kp等于1，Ki等于1，Kd等于 1，然后在新的 m 文件中輸入以下命令。
展開 西門子200系列/1200/1500 PLC、博途、WINCC、觸摸屏等問答錦集
PID控制器被添加后，要靠PID_Compact指令塊控制，其中工藝對象數據塊中的sRet.i_Mode參數用于設置控制器運行方式，共有如下5種模式：
0 := Inactive（未激活）
1 :Start Up整定方式
2 :Tuning in Run整定方式
3 := Automatic Mode自動模式
4 := Manual Mode手動模式
PID控制器未使能自整定，則sRet.i_Mode默認值為0，控制器處于未激活模式，需要手動給sRet.i_Mode參數賦值，如將3寫入參數中，PID控制器處于自動模式。
28. 為什么通信數據區在輸入指針形式的絕對地址時不允許輸入？
答：通信數據區 “DATA” 在輸入指針形式的地址時，雖然輸入地址格式完全正確，但仍會出現紅色 “P#DB3.DBX0.0 BYTE 100”，表示地址錯誤而不允許輸入。這是因為在創建通信數據區 DB 塊時選擇了“Symbolic access only(僅符號尋址）”，只能用符號尋址方式訪問這個DB塊。只要在創建DB塊時，不勾選“Symbolic access only(僅符號尋址）”，就可以正常輸入指針形式的絕對地址了。
29. 為何在使用TCP協議通信時，通信接收區的數據會錯位？
答:如果通信數據區與接收數據區的長度不一致，則會導致接收區的數據錯位。
30. S7-1200PLC最多支持多少個Get/put連接？
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