A. 單片機中的PID演算法是什麼意思啊，有什麼用途呢謝謝！
pid就是比例積分微分演算法
B. 使用大林和pid演算法分別對溫度控制系統進行控制各自有什麼優缺點
Smith補償與大林演算法的比較
摘要:研究了兩類用於時滯系統控制的方法,即包括自整定PID控制Smith預估控制和Dahlin演算法在內的經典控制方法和包括模糊控制,神經網路控制和模糊神經網路拉制在內的智能控制方法,經過比較後認為經典控制結構簡單,可靠性及實用性強,而智能控制則具有自適應性和堅固性好,抗干擾能力強的優勢,因而將這兩種控制方法結合起來是控制時滯系統有效實用的方法,具有很好的應用前景.
1引言
在工業生產過程中,具有時滯特性的控制對象是非常普遍的,例如造紙生產過程,精餾塔提餾級溫度控制過程,火箭發動機燃燒室中的燃燒過程等都是典型的時滯系統.為解決純滯後時間對系統控制性能帶來的不利影響,許多學者在理論和實氏
上做了大量的研究工作,提出了很多行之有效的方法.本文主要介紹其中兩類研究得比較多的控制方法,即最早在時滯系統控制中應用的幾種經典控制方法和近年來受到廣泛關注的智能控制方法.
2經典控制
所謂經典控制方法是指針對時滯系統控制問題提出並應用得最早的控制策略,主要包括自整定PID控制,Smith預估控制,大林演算法這幾種方法.這些方法雖然理論上比較簡單,但在實際應用中卻能收到很好的控制效果,因而在工業生產實踐中獲得了廣泛的應用.
2.1自整定PID控制
PID控制器由於具有演算法簡單,魯棒性好和可靠性高等特點,因而在實際控制系統設計中得到了廣泛的運用,據統計PID控制是在工業過程式控制制中應用最為廣泛的一種控制演算法.PID控制的難點在於如何對控制參數進行整定,以求得到最佳控制
效果.較早用來整定PID控制器參數的方法有:Ziegler-Nichols動態特性法,Cohen-Coon響應曲線法,基於積分平方准則ISE的整定法等.但是這些方法只能在對象模型精確己知的情況下,
Cui,Kunfln Zhang,Yifei實現PID參數的離線整定,當被控對象特性發生變化時,就必須重新對系統進行模型辨識.為了能在對象特性發生變化時,自動對控制器參數進行在線調整,以適應新的工況,PID參數的自整定技術就應運而生了.目前用於自整定的方法比較多,如繼電型自整定技術,基於過程特徵參數的自整定技術,基於給定相位裕度和幅值裕度的SPAM法自整定技術,基於遞推參數估計的自整定技術以及智能自整定技術等.總體來看這類自整定PID控制器對於(T為系統的慣性時間常數)的純滯後對象控制是有效的,但對於大純滯後對象,當時,按照上述方法整定的PID控制器則難以穩定.
2.2 Smith預估控制
Smith於1957年提出的預估控制演算法,通過引入一個與被控對象相並聯的純滯後環節,使補償後的被控對象的等效傳遞函數不包括純滯後項,這樣就可以用常規的控制方法(如PID或PI控制)對時滯系統進行控制.Smith預估控制方法雖然從理論
上解決了時滯系統的控制問題,但在實際應用中卻還存在很大缺陷.Palmor提出Smith預估器存在這樣兩點不足:1.它要求有一個精確的過程模型,當模型發生變化時,控制質量將顯著惡化;2.Smith預估器對實際對象的參數變化十分敏感,當參數變化較大時,閉環系統也會變得不穩定,甚至完全失效.Watanabe進一步指出Smith預估器的兩個主要缺陷:1.系統對擾動的響應很差;2.若控制對象中包含的極點時,即使控制器中含有積分器,系統對擾動的穩態誤差也不為零.另外Smith預估器還存在參數整定上的困難,這些缺陷嚴重製約了Smith預估器在實際系統中的應用.針對Smith預估器存在的不足,一些改進結構的Smith預估器就應運而生了.Hang C C等針對常規預估控制方案中要求受控對象的模型精確這一局限,在常規方案基礎上,外加調節器組成副迴路對系統進行動態修正,該方法的穩定性和
魯棒性比原來的Smith預估系統要好,它對對象的模型精度要求明顯地降低了.Watanabe提出的改進結構的Smith預估器採用了一個抑制擾動的動態補償器M(s),通過配置M(s)的極點,能夠獲得較滿意的擾動響應及對擾動穩態誤差為零.對於Smith預估器的參數整定問題,張衛東等人提出了一種解析設計方法,並證明該控制器可以通過常規的PID控制器來實現,從而能根據給定的性能要求(超調或調節時間)來設計控制器參數.
2.3大林演算法
大林演算法是由美國IBM公司的Dahlin於1968年針對工業過程式控制制中的純滯後特性而提出的一種控制演算法.該演算法的目標是設計一個合適的數字調節器D(z),使整個系統的閉環傳遞函數相當於一個帶有純滯後的一階慣性環節,而且要求閉環系統的純滯後時間等於被控對象的純滯後時間.大林演算法方法比較簡單,只要能設計出合適的且可以物理實現的數字調節器D(z),就能夠有效地克服純滯後的不利影響,因而在工業生產中得到了廣泛應用.但它的缺點是設計中存在振鈴現象,且與Smith演算法一樣,需要一個准確的過程數字模型,當模型誤差較大時,控制質量將大大惡化,甚至系統會變得不穩定.實際上已有文獻證明,只要在Smith預估器中按給定公式設計調節器D伺,則Smith預估器與Dahlin演算法是等價的,Dahlin演算法可以看作是Smith預估器的一種特殊情況.
C. 一文搞懂PID控制演算法
PID演算法是工業應用中最廣泛演算法之一，在閉環系統的控制中，可自動對控制系統進行准確且迅速的校正。PID演算法已經有100多年歷史，在四軸飛行器，平衡小車、汽車定速巡航、溫度控制器等場景均有應用。
之前做過循跡車項目，簡單循跡搖擺幅度較大，效果如下所示：
PID演算法優化後，循跡穩定性能較大提升，效果如下所示：
PID演算法：就是「比例（proportional）、積分（integral）、微分（derivative）」，是一種常見的「保持穩定」控制演算法。
常規的模擬PID控制系統原理框圖如下所示：
因此可以得出e(t)和u(t)的關系：
其中：
Kp：比例增益，是調適參數；
Ki：積分增益，也是調適參數；
Kd：微分增益，也是調適參數；
e：誤差=設定值（SP）- 回授值（PV）；
t：目前時間。
數學公式可能比較枯燥，通過以下例子，了解PID演算法的應用。
例如，使用控制器使一鍋水的溫度保持在50℃，小於50℃就讓它加熱，大於50度就斷電不就行了？
沒錯，在要求不高的情況下，確實可以這么干，如果換一種說法，你就知道問題出在哪裡了。
如果控制對象是一輛汽車呢？要是希望汽車的車速保持在50km/h不動，這種方法就存在問題了。
設想一下，假如汽車的定速巡航電腦在某一時間測到車速是45km/h，它立刻命令發動機：加速！
結果，發動機那邊突然來了個100%全油門，嗡的一下汽車急加速到了60km/h，這時電腦又發出命令：剎車！結果乘客吐......
所以，在大多數場合中，用「開關量」來控制一個物理量就顯得比較簡單粗暴了，有時候是無法保持穩定的，因為單片機、感測器不是無限快的，採集、控制需要時間。
而且，控制對象具有慣性，比如將熱水控制器拔掉，它的「余熱」即熱慣性可能還會使水溫繼續升高一小會。
此時就需要使用PID控制演算法了。
接著咱再來詳細了解PID控制演算法的三個最基本的參數：Kp比例增益、Ki積分增益、Kd微分增益。
1、Kp比例增益
Kp比例控制考慮當前誤差，誤差值和一個正值的常數Kp（表示比例）相乘。需要控制的量，比如水溫，有它現在的 當前值 ，也有我們期望的 目標值 。
當兩者差距不大時，就讓加熱器「輕輕地」加熱一下。
要是因為某些原因，溫度降低了很多，就讓加熱器「稍稍用力」加熱一下。
要是當前溫度比目標溫度低得多，就讓加熱器「開足馬力」加熱，盡快讓水溫到達目標附近。
這就是P的作用，跟開關控制方法相比，是不是「溫文爾雅」了很多。
實際寫程序時，就讓偏差（目標減去當前）與調節裝置的「調節力度」，建立一個一次函數的關系，就可以實現最基本的「比例」控制了~
Kp越大，調節作用越激進，Kp調小會讓調節作用更保守。
若你正在製作一個平衡車，有了P的作用，你會發現，平衡車在平衡角度附近來回「狂抖」，比較難穩住。
2、Kd微分增益
Kd微分控制考慮將來誤差，計算誤差的一階導，並和一個正值的常數Kd相乘。
有了P的作用，不難發現，只有P好像不能讓平衡車站起來，水溫也控製得晃晃悠悠，好像整個系統不是特別穩定，總是在「抖動」。
設想有一個彈簧：現在在平衡位置上，拉它一下，然後鬆手，這時它會震盪起來，因為阻力很小，它可能會震盪很長時間，才會重新停在平衡位置。
請想像一下：要是把上圖所示的系統浸沒在水裡，同樣拉它一下 ：這種情況下，重新停在平衡位置的時間就短得多。
此時需要一個控製作用，讓被控制的物理量的「變化速度」趨於0，即類似於「阻尼」的作用。
因為，當比較接近目標時，P的控製作用就比較小了，越接近目標，P的作用越溫柔，有很多內在的或者外部的因素，使控制量發生小范圍的擺動。
D的作用就是讓物理量的速度趨於0，只要什麼時候，這個量具有了速度，D就向相反的方向用力，盡力剎住這個變化。
Kd參數越大，向速度相反方向剎車的力道就越強，如果是平衡小車，加上P和D兩種控製作用，如果參數調節合適，它應該可以站起來了。
3、Ki積分增益
Ki積分控制考慮過去誤差，將誤差值過去一段時間和（誤差和）乘以一個正值的常數Ki。
還是以熱水為例，假如有個人把加熱裝置帶到了非常冷的地方，開始燒水了，需要燒到50℃。
在P的作用下，水溫慢慢升高，直到升高到45℃時，他發現了一個不好的事情：天氣太冷，水散熱的速度，和P控制的加熱的速度相等了。
這可怎麼辦？
P兄這樣想：我和目標已經很近了，只需要輕輕加熱就可以了。
D兄這樣想：加熱和散熱相等，溫度沒有波動，我好像不用調整什麼。
於是，水溫永遠地停留在45℃，永遠到不了50℃。
根據常識，我們知道，應該進一步增加加熱的功率，可是增加多少該如何計算呢？
前輩科學家們想到的方法是真的巧妙，設置一個積分量，只要偏差存在，就不斷地對偏差進行積分（累加），並反應在調節力度上。
這樣一來，即使45℃和50℃相差不是太大，但是隨著時間的推移，只要沒達到目標溫度，這個積分量就不斷增加，系統就會慢慢意識到：還沒有到達目標溫度，該增加功率啦！
到了目標溫度後，假設溫度沒有波動，積分值就不會再變動，這時，加熱功率仍然等於散熱功率，但是，溫度是穩穩的50℃。
Ki的值越大，積分時乘的系數就越大，積分效果越明顯，所以，I的作用就是，減小靜態情況下的誤差，讓受控物理量盡可能接近目標值。
I在使用時還有個問題：需要設定積分限制，防止在剛開始加熱時，就把積分量積得太大，難以控制。
PID演算法的參數調試是指通過調整控制參數（比例增益、積分增益/時間、微分增益/時間） 讓系統達到最佳的控制效果 。
調試中穩定性（不會有發散性的震盪）是首要條件，此外，不同系統有不同的行為，不同的應用其需求也不同，而且這些需求還可能會互相沖突。
PID演算法只有三個參數，在原理上容易說明，但PID演算法參數調試是一個困難的工作，因為要符合一些特別的判據，而且PID控制有其限制存在。
1、穩定性
若PID演算法控制器的參數未挑選妥當，其控制器輸出可能是不穩定的，也就是其輸出發散，過程中可能有震盪，也可能沒有震盪，且其輸出只受飽和或是機械損壞等原因所限制。不穩定一般是因為過大增益造成，特別是針對延遲時間很長的系統。
2、最佳性能
PID控制器的最佳性能可能和針對過程變化或是設定值變化有關，也會隨應用而不同。
兩個基本的需求是調整能力（regulation，干擾拒絕，使系統維持在設定值）及命令追隨 （設定值變化下，控制器輸出追隨設定值的反應速度）。有關命令追隨的一些判據包括有上升時間及整定時間。有些應用可能因為安全考量，不允許輸出超過設定值，也有些應用要求在到達設定值過程中的能量可以最小化。
3、各調試方法對比
4、調整PID參數對系統的影響
D. PID 如何用在那些方面應用！
PID如何用：
1、PID參數自整定控制儀可選擇外給定（或閥位）控制功能。可取代伺服放大器直接驅動執行機構（如閥門等）。可實現自動/手動無擾動切換。手動切換至自動時，採用逼近法計算，以實現手動/自動的平穩切換。
2、PID參數自整定控制儀可隨意改變儀表的輸入信號類型。採用最新無跳線技術，只需設定儀表內部參數，即可將儀表從一種輸入信號改為另一種輸入信號。
3、PID參數自整定控制儀可選擇帶有一路模擬量控制輸出（或開關量控制輸出、繼電器和可控硅正轉、反轉控制）及一路模擬量變送輸出，可適用於各種測量控制場合。
應用方面：
1、利用PID控制實現的壓力、溫度、流量、液位控制器；
2、能實現PID控制功能的可編程控制器(PLC）；
3、還有可實現PID控制的PC系統；
4、可編程式控制制器（PLC) 是利用其閉環控制模塊來實現PID控制。
(4)非線性pid控制演算法的應用前景擴展閱讀：
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迴路部件，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。
