pid控制算法公式

㈠ 位置式pid控制算法

数字PID位置型控制算式如下：
u(k)=Kp[
e(k)
+??e(i)T/T??
+
Td(
e(k)-e(k)
)/T
]
Kp为比例增益，T为采样周期，T??为积分时间常数，Td为微分时间常数，k采样序号，??为累加器（i从0到k），由于该控制算法提供了执行机构的位置u(k)，如阀门的开度，所以被成为数字PID位置型控制算法。

㈡ 位置式pid控制算法

数字PID位置型控制算式如下： u(k)=Kp[ e(k) +�0�5e(i)T/T�0�3 + Td( e(k)-e(k) )/T ]
Kp为比例增益，T为采样周期，T�0�3为积分时间常数，Td为微分时间常数，k采样序号，�0�5为累加器（i从0到k），由于该控制算法提供了执行机构的位置u(k)，如阀门的开度，所以被成为数字PID位置型控制算法。

㈢ 请教温控PID增量型算法公式

南京星德机械提供：增量式PID控制算法

当执行机构需要的不是控制量的绝对值，而是控制量的增量（例如去驱

动步进电动机）时，需要用PID的“增量算法”。

㈣ 一文搞懂PID控制算法

PID算法是工业应用中最广泛算法之一，在闭环系统的控制中，可自动对控制系统进行准确且迅速的校正。PID算法已经有100多年历史，在四轴飞行器，平衡小车、汽车定速巡航、温度控制器等场景均有应用。

之前做过循迹车项目，简单循迹摇摆幅度较大，效果如下所示：

PID算法优化后，循迹稳定性能较大提升，效果如下所示：

PID算法：就是“比例（proportional）、积分（integral）、微分（derivative）”，是一种常见的“保持稳定”控制算法。

常规的模拟PID控制系统原理框图如下所示：

因此可以得出e(t)和u(t)的关系：

其中：

Kp：比例增益，是调适参数；

Ki：积分增益，也是调适参数；

Kd：微分增益，也是调适参数；

e：误差=设定值（SP）- 回授值（PV）；

t：目前时间。

数学公式可能比较枯燥，通过以下例子，了解PID算法的应用。

例如，使用控制器使一锅水的温度保持在50℃，小于50℃就让它加热，大于50度就断电不就行了？

没错，在要求不高的情况下，确实可以这么干，如果换一种说法，你就知道问题出在哪里了。

如果控制对象是一辆汽车呢？要是希望汽车的车速保持在50km/h不动，这种方法就存在问题了。

设想一下，假如汽车的定速巡航电脑在某一时间测到车速是45km/h，它立刻命令发动机：加速！

结果，发动机那边突然来了个100%全油门，嗡的一下汽车急加速到了60km/h，这时电脑又发出命令：刹车！结果乘客吐......

所以，在大多数场合中，用“开关量”来控制一个物理量就显得比较简单粗暴了，有时候是无法保持稳定的，因为单片机、传感器不是无限快的，采集、控制需要时间。

而且，控制对象具有惯性，比如将热水控制器拔掉，它的“余热”即热惯性可能还会使水温继续升高一小会。

此时就需要使用PID控制算法了。

接着咱再来详细了解PID控制算法的三个最基本的参数：Kp比例增益、Ki积分增益、Kd微分增益。

1、Kp比例增益

Kp比例控制考虑当前误差，误差值和一个正值的常数Kp（表示比例）相乘。需要控制的量，比如水温，有它现在的 当前值 ，也有我们期望的 目标值 。

当两者差距不大时，就让加热器“轻轻地”加热一下。

要是因为某些原因，温度降低了很多，就让加热器“稍稍用力”加热一下。

要是当前温度比目标温度低得多，就让加热器“开足马力”加热，尽快让水温到达目标附近。

这就是P的作用，跟开关控制方法相比，是不是“温文尔雅”了很多。

实际写程序时，就让偏差（目标减去当前）与调节装置的“调节力度”，建立一个一次函数的关系，就可以实现最基本的“比例”控制了~

Kp越大，调节作用越激进，Kp调小会让调节作用更保守。

若你正在制作一个平衡车，有了P的作用，你会发现，平衡车在平衡角度附近来回“狂抖”，比较难稳住。

2、Kd微分增益

Kd微分控制考虑将来误差，计算误差的一阶导，并和一个正值的常数Kd相乘。

有了P的作用，不难发现，只有P好像不能让平衡车站起来，水温也控制得晃晃悠悠，好像整个系统不是特别稳定，总是在“抖动”。

设想有一个弹簧：现在在平衡位置上，拉它一下，然后松手，这时它会震荡起来，因为阻力很小，它可能会震荡很长时间，才会重新停在平衡位置。

请想象一下：要是把上图所示的系统浸没在水里，同样拉它一下 ：这种情况下，重新停在平衡位置的时间就短得多。

此时需要一个控制作用，让被控制的物理量的“变化速度”趋于0，即类似于“阻尼”的作用。

因为，当比较接近目标时，P的控制作用就比较小了，越接近目标，P的作用越温柔，有很多内在的或者外部的因素，使控制量发生小范围的摆动。

D的作用就是让物理量的速度趋于0，只要什么时候，这个量具有了速度，D就向相反的方向用力，尽力刹住这个变化。

Kd参数越大，向速度相反方向刹车的力道就越强，如果是平衡小车，加上P和D两种控制作用，如果参数调节合适，它应该可以站起来了。

3、Ki积分增益

Ki积分控制考虑过去误差，将误差值过去一段时间和（误差和）乘以一个正值的常数Ki。

还是以热水为例，假如有个人把加热装置带到了非常冷的地方，开始烧水了，需要烧到50℃。

在P的作用下，水温慢慢升高，直到升高到45℃时，他发现了一个不好的事情：天气太冷，水散热的速度，和P控制的加热的速度相等了。

这可怎么办？

P兄这样想：我和目标已经很近了，只需要轻轻加热就可以了。

D兄这样想：加热和散热相等，温度没有波动，我好像不用调整什么。

于是，水温永远地停留在45℃，永远到不了50℃。

根据常识，我们知道，应该进一步增加加热的功率，可是增加多少该如何计算呢？

前辈科学家们想到的方法是真的巧妙，设置一个积分量，只要偏差存在，就不断地对偏差进行积分（累加），并反应在调节力度上。

这样一来，即使45℃和50℃相差不是太大，但是随着时间的推移，只要没达到目标温度，这个积分量就不断增加，系统就会慢慢意识到：还没有到达目标温度，该增加功率啦！

到了目标温度后，假设温度没有波动，积分值就不会再变动，这时，加热功率仍然等于散热功率，但是，温度是稳稳的50℃。

Ki的值越大，积分时乘的系数就越大，积分效果越明显，所以，I的作用就是，减小静态情况下的误差，让受控物理量尽可能接近目标值。

I在使用时还有个问题：需要设定积分限制，防止在刚开始加热时，就把积分量积得太大，难以控制。

PID算法的参数调试是指通过调整控制参数（比例增益、积分增益/时间、微分增益/时间） 让系统达到最佳的控制效果 。

调试中稳定性（不会有发散性的震荡）是首要条件，此外，不同系统有不同的行为，不同的应用其需求也不同，而且这些需求还可能会互相冲突。

PID算法只有三个参数，在原理上容易说明，但PID算法参数调试是一个困难的工作，因为要符合一些特别的判据，而且PID控制有其限制存在。

1、稳定性

若PID算法控制器的参数未挑选妥当，其控制器输出可能是不稳定的，也就是其输出发散，过程中可能有震荡，也可能没有震荡，且其输出只受饱和或是机械损坏等原因所限制。不稳定一般是因为过大增益造成，特别是针对延迟时间很长的系统。

2、最佳性能

PID控制器的最佳性能可能和针对过程变化或是设定值变化有关，也会随应用而不同。

两个基本的需求是调整能力（regulation，干扰拒绝，使系统维持在设定值）及命令追随 （设定值变化下，控制器输出追随设定值的反应速度）。有关命令追随的一些判据包括有上升时间及整定时间。有些应用可能因为安全考量，不允许输出超过设定值，也有些应用要求在到达设定值过程中的能量可以最小化。

3、各调试方法对比

4、调整PID参数对系统的影响

㈤ 什么是“PID算法”

“PID算法”在过程控制中，按偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）进行控制的PID控制器（亦称PID调节器）是应用最为广泛的一种自动控制器。

它具有原理简单，易于实现，适用面广，控制参数相互独立，参数的选定比较简单等优点；而且在理论上可以证明，对于过程控制的典型对象──“一阶滞后+纯滞后”与“二阶滞后+纯滞后”的控制对象，PID控制器是一种最优控制。

PID调节规律是连续系统动态品质校正的一种有效方法，它的参数整定方式简便，结构改变灵活（PI、PD、…）。

控制点包含三种比较简单的PID控制算法，分别是：增量式算法，位置式算法，微分先行。 这三种PID算法虽然简单，但各有特点，基本上能满足一般控制的大多数要求。

PID增量式算法

离散化公式：

△u(k)= u(k)- u(k-1)

△u(k)=Kp[e(k)-e(k-1)]+Kie(k)+Kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]

进一步可以改写成

△u(k)=Ae(k)-Be(k-1)+Ce(k-2)。

㈥ PID的计算公式

PID的增量型公式：

PID=Uk+KP*【E(k)-E(k-1)】+KI*E(k)+KD*【E(k)-2E(k-1)+E(k-2)】

PID算法具体分两种：一种是位置式的 ，一种是增量式的。

位置式PID的输出与过去的所有状态有关，计算时要对e（每一次的控制误差）进行累加，这个计算量非常大，而明显没有必要。而且小车的PID控制器的输出并不是绝对数值，而是一个△，代表增多少，减多少。换句话说，通过增量PID算法，每次输出是PWM要增加多少或者减小多少，而不是PWM的实际值。所以明白增量式PID就行了。

PID控制原理：

本系统通过摆杆（辊）反馈的位置信号实现同步控制。收线控制采用实时计算的实际卷径值，通过卷径的变化修正PID前馈量，可以使整个系统准确、稳定运行。

PID系统特点：

1、主驱动电机速度可以通过电位器来控制，把S350设置为SVC开环矢量控制，将模拟输出端子FM设定为运行频率，从而给定收卷用变频器的主速度。

2、收卷用S350变频器的主速度来自放卷（主驱动）的模拟输出端口。摆杆电位器模拟量

信号通过CI通道作为PID的反馈量。S350的频率源采用主频率Ⅵ和辅助频率源PID叠加的方式。通过调整运行过程PID参数，可以获得稳定的收放卷效果。

3、本系统启用逻辑控制和卷径计算功能，能使系统在任意卷径下平稳启动，同时两组PID参数可确保生产全程摆杆控制效果稳定。

㈦ 什么是“PID算法”

pid是工业控制上的一种控制算法，其中p表示比例，i表示积分，d表示微分。以温度控制的pid程序为例：
p（比例）表示在温度设定值上下多少度的范围内做比例动作，当温度越高，功率越小，温度越低，功率就越大，功率到底为多大，就看温度偏差值和比例区间的大小按反比关系计算。
i（积分）也是一种比例，是温度偏差值的累积值与设定的一个值之间的反比关系，但要注意何时将温度偏差值的累积值清零。积分就好像当温度比设定值低很多而你有觉得温度升的慢的时候就使劲的加大功率一样。
d（微分）是温度变化快慢跟功率的比值，即当你觉得温度上升的太快时，就降低功率，一阻止温度上升过快，反之当温度下降太快时，就加大功率以阻止温度下降太快一样。
给我邮箱我可以给你发一份pid温度控制程序。

㈧ PID整定的口诀是什么

PID参数整定口诀：

参数整定找最佳，从小到大顺序查

先是比例后积分，最后再把微分加

曲线振荡很频繁，比例度盘要放大

曲线漂浮绕大湾，比例度盘往小扳

曲线偏离回复慢，积分时间往下降

曲线波动周期长，积分时间再加长

曲线振荡频率快，先把微分降下来

动差大来波动慢，微分时间应加长

理想曲线两个波，前高后低四比一

一看二调多分析，调节质量不会低

(8)pid控制算法公式扩展阅读：

还有另一首简化版的口诀：

参数整定寻最佳，从大到小顺次查。

先是比例后积分，最后再把微分加。

曲线振荡很频繁，比例度盘要放大。

曲线漂浮绕大弯，比例度盘往小扳。

曲线偏离回复慢，积分时间往下降。

曲线波动周期长，积分时间再加长。

理想曲线两个波，调节过程高质量。

这是一首用经验法进行PID参数工程整定的口诀，该口诀流传至今已有几十年了！其最早出现在1973年11月出版的《化工自动化》一书中。

上面的口诀大多是以该口诀作为蓝本进行了补充和改编而来的。

如:“ 曲线振荡频率快，先把微分降下来，动差大来波动慢。微分时间应加长。”还有的加了:“ 理想曲线两个波，前高后低4比1，一看二调多分析，调节质量不会低。”等等。

㈨ pid控制的数学表达式

PID控制器的输出为：误差乘比例系数Kp+Ki*误差积分+Kd*误差微分。

Kp*e + Ki*∫edt + Kd*（de/dt） （式中的t为时间，即对时间积分、微分）

上式为三项求和。

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

(9)pid控制算法公式扩展阅读：

PID调节(PID regulating)经典控制理论中控制系统的一种基本调节方式.是具有比例、积分和微分作用的一种线性调节规律.PID调节的作用是将给定值r与被控变量的实际量测值y的偏差。

比例调节作用：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。比例作用大，可以加快调节，减少误差，但是过大的比例，使系统的稳定性下降，甚至造成系统的不稳定。