pid控制温度的算法

❶ 温控仪pid怎样设置，或者是怎样计算的

温控仪的温度控制采用PID算法，一般自整定调节PID参数，如果温控效果不理想，可以手动微调。

❷ 怎样用PID算法控制温度

2、可预置恒温箱温度，烘干过程恒温控制，温度控制误差小于±2℃。 3、预置时显示设定温度，恒温时显示实时温度，采用PID控制算法显示精确到0.1℃。 4、

❸ 单片机用PID控制可控硅，让电烤箱温度恒定的算法请教高手！

pid位置式算法，在温度比设定温度低x度时，用pd，当比设定温度低x度以内，用pid。
可控硅部分，硬件用BTA26或者BT139（看加热器件的功率了），采用过零检测来确定过零点，用单片机的外部中断配合tmer，来控制开关时间。在pd和pid阶段，pid参数可能要用2套参数，自己实验吧，还有，你可以看一下，Ziegler-Nichols参数整定法。
另：
OURAVR上也有个酷贴，很详细的，你可以参考一下，网址再下面：
http://www.ourdev.cn/bbs/bbs_content.jsp?bbs_sn=936512&bbs_page_no=1&search_mode=1&search_text=pid&bbs_id=1000

❹ 温控仪pid怎样设置，或者是怎样计算的。

系统功率越大，热容量越小。

p1值越小。p2越小，积分作用越明显。

rt越小，响应越快。

对于多数系统,调整rt、P1参数即可获得满意的效果。

对于多数系统,P1的取值范围在千位数,P2的取值范围在百位数，rt的取值范围在十位数或百位数， 一般可先取P1=2000，P2=200，rt=100进行试验，然后根据输出百分比来调整。

在调整参数时,调整范围应先从大到小。若出现2.1现象可把P1由2000调为1000,把rt由100调为200,如果调整后的控制效果如2.2，则说明P1的取值在1000-2000之间，rt取值在100-200之间。逐渐减小调整范围，即可得到理想的参数。

由于仪表采用的是模糊PID控制算法，输出百分比的变化是振荡式的，因此观察输出百分比的变化趋势应以总体趋势为准。输出百分比变化时的振荡幅度大小主要是由P1决定的，P1越大，振荡的幅度越大。

❺ pid控制温度选择哪个公式

用来控制蒸汽薄膜阀动作来控制温度的，而且一般表都有pid 自诊定，表自身能计算出适合的pid 值。我的经验是，p值最重要，一般p值越小，控制的动作反应越快，I 值和D 值只是帮助控制的效果更好。
和你说下在我们设备的一个经验值里，P＝3，I＝60，D＝90，希望对你有所帮助。很多的控制也都是慢慢试验出来的pid 值。因为各种应用场合千差万别，不好根据公式计算出pid 值。
以下摘自网络：
PID控制方式的具体流程是计算误差和温度的变化速度进行PID计算，先以P参数和误差计算出基础输出量，在根据误差的累积值和I参数计算出修正量，最终找出控制点和温度设定点之间的平衡状态，最后在通过温度的变化速率与D参数控制温度的变化速度以防止温度的剧烈变化。进行整定时先进行P调节，使I和D作用无效，观察温度变化曲线，若变化曲线多次出现波形则应该放大比例（P）参数，若变化曲线非常平缓，则应该缩小比例（P）参数。比例（P）参数设定好后，设定积分（I）参数，积分（I）正好与P参数相反，曲线平缓则需要放大积分（I），出现多次波形则需要缩小积分（I）。比例（P）和积分（I）都设定好以后设定微分（D）参数，微分（D）参数与比例（P）参数的设定方法是一样的。

❻ 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

❼ 怎样用PID算法控制温度

没有一种控制算法比PID调节规律更有效、更方便的了。现在一些时髦点的调节器基本源自PID。甚至可以这样说：PID调节器是其它控制调节算法的妈。
为什么PID应用如此广泛、又长久不衰？
因为PID解决了自动控制理论所要解决的最基本问题，既系统的稳定性、快速性和准确性。调节PID的参数，可实现在系统稳定的前提下，兼顾系统的带载能力和抗扰能力，同时，在PID调节器中引入积分项，系统增加了一个零积点，使之成为一阶或一阶以上的系统

❽ 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。