pid参数整定方法及其优缺点(pid整定详细步骤)

先来看一段描述：

PID控制器（Proportion Integration Differentiation）

俗称比例-积分-微分控制器，分别由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。一般来说，通过调整这三个单元的增益Kp，Ki和Kd来确定PID控制特性。其实PID控制器是一类控制器，而其实控制器有很多种，比如：P控制器，PI控制器，PD控制器等。

▲PID控制示意图

具体的传递函数就是三项加起来：PID(s) = Kp + Ki/s+ sKd

比例项就是误差与比例参数的乘积，积分项就是过去一段时间内积累的误差和。微分项是未来一段时间误差的变化。

看到这里很多工友就已经脑袋晕了，别慌，继续看下去你就明白了。

PID控制器主要适用于基本上线性，且动态特性不随时间变化的系统。然而，PID控制器的厉害就在于它就是一个公式打天下，即只要用按公式计算，就能知道执行机构的具体动作，并且把受控系统控制在想要的位置。看到这里，大家应该产生了一个新疑问，那么控制里讲的受控系统和执行器是指什么呢？

受控系统就是我们要控制的对象，当左侧手按弹簧的时候，当手松开，弹簧还能维持到一个固定的高度不变，这个过程是自稳定过程（不带积分特性的过程对象），属于自稳定受控系统。

而右侧如果用手去按一个橡皮泥，把手松开，橡皮泥软在桌面上恢复不了原来的高度，这个过程是一个非自稳定过程（带积分特性的过程对象），属于非自稳定受控系统。

▲赛跑问题PID控制流程图

▲执行周期设定过小

所以大家看出来了，要想完成好比赛，我们需要对阿喀琉斯的加速能力有很充分的了解。他虽是古希腊英雄，但一定不是神。这就和我们玩游戏需要看一下英雄的能力面板一样，而提升能力需要不同模式的打怪升级，每次升级之后，还需要再去Check下英雄的能力值是如何提升的。

我们用两张图表，来看一下，当对阿喀琉斯下达命令之后，他会有什么样的执行能力，下边两张图示中，第一张图表中的横轴代表时间，纵轴代表对阿喀琉斯的指令。第二张图表是同一个时间范围内，阿喀琉斯的实际动作情况。

如果控制器具有PID结构，则积分作用时间的设置和微分作用时间的设置通常会相互结合。比率TI/TD介于4和5之间，这对于大多数受控系统都是最优的。

对于PI和PID控制器，如果大部分情况下选择的积分作用时间TI过短，则会发生控制振荡。如果积分作用时间过长，则会降低干扰的稳定速度。因此，不要希望进行第一次参数设置后，控制回路工作状态就能达到“最优”状态。经验表明，当系统处于Tu / Tg > 0.3 “难以控制”状态时，进行调整是很必要的。

那么除了经验参数，有没有办法让控制器自动寻找PID参数呢?当然也有，西门子S7-1200和S7-1500系列PLC都支持PID自调节功能。

只要连接好受控系统输出的执行机构，做好设定值和反馈值的连接，就可以开始做自动寻找参数的过程了。寻找参数可以分为预调节和精确调节。

预调节功能可确定对输出值跳变的过程响应，并搜索拐点。根据受控系统的最大上升速率与时间计算PID参数。可在执行预调节后再执行精确调节时获得最佳PID参数。

▲PID预调节的七个阶段图

▲PID预调节的具体过程图

▲PID精确调节的阶段图

▲PID预调节的具体过程图

如果很多情况下不能具备连接现场实际设备来做PID参数自整定，也可以用一个功能块通过PLC程序仿真一下执行机构，将仿真的执行机构执行的效果连同PID控制块进行离线的参数自整定，当然这样做出来的参数只是为了验证逻辑和学习控制器，到真实的项目应用还需要重新做自整定的。

具体仿真过程需借助西门子博图软件的“PID_Compact”块和“LSim”仿真库，图为 S7-1500 实现一个闭环控制系统。PC 站用于将控制回路可视化，PG 用于组态。

▲离线仿真PID过程对象模拟

▲离线仿真PID过程对象模拟

大家可能会好奇自控原理在生活里的应用是什么？水壶烧水自动断电，冰箱压缩机的启停等、马桶的自动冲水、变频空调，都源自自控原理最简单的PID控制，其实现实中，我们虽然都在使用反馈的思想，就比如人们常说的和面，怎么能知道面和水的比例是多少呢，就靠手来感觉，面多了加水，水多了加面。这种系统就是非自调节的受控系统，如果掌握不好度水会一直加下去。又不能把多加的水抽出来，所以只能下次积累点经验，这次的不调节范围放大，水多就水多点吧也不加面了。用结果指导下次的动作但很难找到完全的合适的受控系统。

PID原理是清楚了，至于什么情况用什么PID模型，还是查表，我们家用的水壶烧水控制的物理量是温度，看上面表格推荐PD是非常适用，为什么呢？因为目前咱们的温度检测点比较慢，水都已经到设定温度了，检测的温度还没到，或者水壶都已经断电了，温度还在上升，这都是滞后造成的。

总体说来，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。但是，PID也不是全能的哦。很重要的一点是因为, PID控制器主要适用于基本上线性，且动态特性不随时间变化的系统，但是对复杂非线性系统和复杂信号追踪，还是有局限性的。

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