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在這篇文章中，小編將對(duì)PID控制器的相關(guān)內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進(jìn)對(duì)它的了解程度，和小編一起來(lái)閱讀以下內(nèi)容吧。

一、PID控制器微分作用

微分作用主要是用來(lái)克服被控對(duì)象的滯后，常用于溫度控制系統(tǒng)。除采用微分作用外，在使用控制系統(tǒng)時(shí)要注意測(cè)量傳送的滯后問(wèn)題，如溫度測(cè)量元件的選擇和安裝位置等。在常規(guī)PID控制器中，微分作用的輸出變化與微分時(shí)間和偏差變化的速度成比例，而與偏差的大小無(wú)關(guān)，偏差變化的速度越大，微分時(shí)間越長(zhǎng)，則微分作用的輸出變化越大。但如果微分作用過(guò)強(qiáng)，則可能由于變化太快而由其自身引起振蕩，使控制器輸出中產(chǎn)生明顯的“尖峰”或“突跳”。

為了避免這一擾動(dòng)，在PID調(diào)節(jié)器和DCS中可使用微分先行PID運(yùn)算規(guī)律，即只對(duì)測(cè)量值PV進(jìn)行微分，當(dāng)人工改變控制器的給定值SP時(shí)，不會(huì)造成控制器輸出的突變，避免了改變SP的瞬間給控制系統(tǒng)帶來(lái)的擾動(dòng)。如TDC-3000，則在常規(guī)PID算法中增加一個(gè)軟開(kāi)關(guān)，組態(tài)時(shí)供用戶選擇控制器對(duì)偏差、還是測(cè)量值進(jìn)行微分。

當(dāng)輸入階躍信號(hào)后，微分器一開(kāi)始輸出的最大變化值與微分作用消失后的輸出變化的比值就是微分放大倍數(shù)Kd，即微分增益，微分増益的單位是時(shí)間，設(shè)置微分時(shí)間(或者微分增益)為零會(huì)取消微分的功能。為便于記住比例、積分、微分三個(gè)作用，特抄錄三個(gè)順口溜供大家參考。

二、 PID的優(yōu)缺點(diǎn)

由PID原理介紹及當(dāng)前應(yīng)用情況可知，PID算法具有原理簡(jiǎn)單，且易于實(shí)現(xiàn)，適用面廣，控制參數(shù)相互獨(dú)立，參數(shù)的選定比較簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，這也是工業(yè)廣泛采用PID控器的原因。并且有人已在理論上證明，對(duì)于過(guò)程控制的典型對(duì)象——“一階滯后+純滯后”與“二階滯后+純滯后”的控制對(duì)象，PID控制器是一種最優(yōu)控制。

盡管PID控制器有諸多的優(yōu)點(diǎn)，但是它也具有天然的缺陷——P、I、D三者之間是線性組合關(guān)系，導(dǎo)致系統(tǒng)總是會(huì)出現(xiàn)“超調(diào)”、“震蕩”等問(wèn)題，而現(xiàn)有的數(shù)學(xué)工具還是不足以支撐我們找到一個(gè)“通解”。體現(xiàn)在實(shí)際的應(yīng)用中，由于被控過(guò)程往往機(jī)理復(fù)雜，具有高度非線性、時(shí)變不確定性和純滯后等特點(diǎn)，特別是在噪聲、負(fù)載擾動(dòng)等因素的影響下，過(guò)程參數(shù)甚至模型結(jié)構(gòu)均會(huì)隨時(shí)間和工作環(huán)境的變化而變化，最終導(dǎo)致系統(tǒng)無(wú)法滿足控制需求。

2002年美國(guó)的一次統(tǒng)計(jì)報(bào)告中指出，目前美國(guó)有超過(guò)11600個(gè)具有PID控制器結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)器，然而只有1/3的PID控制器在實(shí)際應(yīng)用中取得了令人滿意的控制效果，2/3的PID控制系統(tǒng)的控制性能達(dá)不到用戶所期望的要求。

三、PID的發(fā)展

在實(shí)際應(yīng)用中，人們通過(guò)對(duì)PID控制結(jié)構(gòu)的一些改進(jìn)來(lái)提高控制性能，如對(duì)積分環(huán)節(jié)的改進(jìn)，得到積分分離PID控制算法、遇限削弱積分PID控制算法等;對(duì)微分環(huán)節(jié)的改進(jìn)，得到不完全微分PID控制算法、微分先行PID控制算法、帶死區(qū)的PID控制算法等。他們?cè)诓煌潭壬峡朔藗鹘y(tǒng)PID的缺點(diǎn)。如積分分離算法克服了積分飽和，可以顯著降低系統(tǒng)的超調(diào)，縮短過(guò)渡時(shí)間。

因此，如何成功的把PID性控制器用于復(fù)雜對(duì)象的控制上，如何在理論上對(duì)各類(lèi)模型(如模糊模型、小波模型、非參數(shù)預(yù)測(cè)模型及其它人工智能模型等)的工作機(jī)理進(jìn)行更深的認(rèn)識(shí)，使得PID控制器的設(shè)計(jì)方法更趨于結(jié)構(gòu)化，從而構(gòu)造出更快、更正確的自適應(yīng)機(jī)制，進(jìn)而構(gòu)造出更有效地智能自適應(yīng)PID控制器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和傳感器集成化程度的提高，智能PID控制將是未來(lái)發(fā)展方向。

以上所有內(nèi)容便是小編此次為大家?guī)?lái)的所有介紹，如果你想了解更多有關(guān)它的內(nèi)容，不妨在我們網(wǎng)站或者百度、google進(jìn)行探索哦。