pid算法的优缺点

❶ 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)。

❷ 1. 根据PI、PD、PID三种控制器的优缺点,说明各适用于什么场合

一、PI，PD，PID系统的适用范围，不同的控制策略适用于不同的控制系统，对于PID策略，用户也可仅使用其中一部分功能或所有参数来控制不同的系统，例如可以使用PD调节器来调节大滞后环节。

二、PI、PD、PID优缺点：

1、PI调节器，兼顾快速性，减小或消除静差（I调节器无调节静差）

2、PD调节器，调节偏差快速变化时使调解量在最短的时间内得到强化调节，有调节静差，适用于大滞后环节

3、PID调节器，兼顾PD调节器快速性，结合I调节器的无静差特点，达到比较高的调节质量，根据不同需求选用不同调节器，像电源中因为不能过压所以不会有D，都是PI调节器。

(2)pid算法的优缺点扩展阅读：

比例调节作用：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。

积分调节作用：使系统消除稳态误差,提高无误差度。因为有误差,积分调节就进行,直至无差,积分调节停止,积分调节输出一常值。积分作用的强弱取决于积分时间常数Ti,Ti越小,积分作用就越强。反之Ti大则积分作用弱,加入积分调节可使系统稳定性下降,动态响应变慢。积分作用常与另两种调节规律结合,组成PI调节器或PID调节器。

简单说来，PI控制器各校正环节的作用如下：

1．比例环节 即时成比例的反映控制系统的偏差信号，偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用，以减少偏差。通常随着值的加大，闭环系统的超调量加大，系统响应速度加快，但是当增加到一定程度，系统会变得不稳定。

2．积分环节 主要用于消除静差，提高系统的无差度（型别）。积分作用的强弱取决于积分常数，积分常数越大，积分作用越弱，反之越强。闭环系统的超调量越小，系统的响应速度变慢。

总的来说，在控制工程实践中，PI控制器主要是用来改善控制系统的稳态性能。

❸ 什么是PID控制算法

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)】

拓展资料:

PID=port ID，在STP（生成树协议）中，若在端口收到的BPDU中BID和path cost相同时，则比较PID来选择阻塞端口。数字电视复用系统名词 PID(Packet Identifier) 在数字电视复用系统中它的作用好比一份文件的文件名，我们可以称它为“标志码传输包” 。工程控制和数学物理方面 PID（比例积分微分）英文全称为Proportion Integration Differentiation，它是一个数学物理术语。PID由8位端口优先级加端口号组成，端口号占低位，默认端口号优先级128。

❹ PID算法的介绍

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、…）。

❺ 什么是数字pid位置控制算法和增量型控制算法试比较它们的优缺点

(1）增量型算法不需做累加，计算误差后产生的计算精度问题，对控制量的计算影响较小。位置型算法用到过去的误差的累加，容易产生较大的累加误差。
（2）增量型算法得出的是控制的增量，不会影响系统的工作。位置型算法的输出是控制量的全部输出，误动作影响大
两个的表达式都不同可以看看网络

❻ 增量式pid和位置式pid相比各有什么优缺点

位置PID和增量PID之间的差异是不同的输出，是否存在积分部分以及是否具有记忆功能。

1.输出不同：位置PID控制的输出与整个过去状态有关，并且使用了误差的累加值；而增量PID的输出仅与当前拍和前两拍的误差有关，因此位置PID控制的累积误差相对较大。

2．是否有积分部分：增量PID控制输出为控制量增量，没有积分功能，因此该方法适用于带有积分部分的对象，例如步进电机等。 ，但位置PID适用于执行没有积分部件的对象，例如电动液压伺服阀。

3．是否具有记忆功能：由于增量PID输出是控制量增量，因此，如果计算机出现故障，则故障影响较小，执行器本身具有记忆功能，该功能仍可保留且不会严重影响系统的工作，而位置输出直接对应于对象的输出，因此对系统影响较大。

(6)pid算法的优缺点扩展阅读：

增量PID的特点：计算中不需要累加。控制增量Δu（k）的确定仅与最后三个采样值有关，通过加权过程易于获得较好的控制效果。每次计算机仅输出控制增量，即与执行器位置相对应的变化量，因此机器在发生故障时影响范围很小，不会严重影响生产过程；手动－自动切换的影响很小。

位置PID特性：在积分环节中，对从时间0到当前时间的所有偏差进行积分，这是一种非递推式的全局积分。当前采样时间的输出与过去的每个时间相关，计算量很大，控制器的输出对应于执行器的实际位置。如果计算失败，则执行器的作用范围会发生很大变化。

❼ 简述PID控制的特点

1、其结构简单，鲁棒性和适应性较强；

2、其调节整定很少依赖于系统的具体模型；

3、各种高级控制在应用上还不完善；

4、大多数控制对象使用常规PID控制即可以满足实际的需要；

5、高级控制难以被企业技术人员掌握。

但由于实际对象通常具有非线性、时变不确定性、强干扰等特性，利用常规PID控制器难以达到理想的控制效果；在生产现场，由于参数整定方法的复杂性，传统PID控制器的参数是：通常是不好的设置和性能很差。这些因素限制了PID控制在复杂系统和高性能系统中的应用。

(7)pid算法的优缺点扩展阅读：

由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用时只需设置三个参数（KP、Ti和TD）。在很多情况下，不一定要三个单元都有，一个或两个单元都可以取，但比例控制单元是必不可少的。

因此，PID控制器的参数选取必须兼顾动态与静态性能指标要求，只有适当调整KP、Ki和KD参数，才能获得满意的控制性能。此外，还有基于增益优化的调整方法、基于总时间常数的调整方法、交叉两点法和ISTE最优整定法。

❽ 模糊pid控制的优点

优点：原理简单，使用方便，适应性强的特点。

缺点：制时精度低、抗干扰能力差等缺点。

PID模糊控制重要的任务是找出PID的三个参数与误差e和误差变化率ec之间的模糊关系，在运行中不断检测e和ec，根据确定的模糊控制规则来对三个参数进行在线调整,满足不同e和ec时对三个参数的不同要求。

存在2种的复杂温度控制器。一种方案是基于增加特殊性能的PID，另一种方案是模糊逻辑控制。

(8)pid算法的优缺点扩展阅读：

模糊控制的基本原理：

为了实现对直线电机运动的高精度控制，系统采用全闭环的控制策略，但在系统的速度环控制中，因为负载直接作用在电机而产生的扰动，如果仅采用 PID 控制，则很难满足系统的快速响应需求。

由于模糊控制技术具有适用范围广、对时变负载具有一定的鲁棒性的特点，而直线电机伺服控制系统又是一种要求要具有快速响应性并能够在极短时间内实现动态调节的系统，所以本文考虑在速度环设计了PID模糊控制器，利用模糊控制器对电机的速度进行控制，并同电流环和位置环的经典控制策略一起来实现对直线电机的精确控制。

❾ 使用大林和pid算法分别对温度控制系统进行控制各自有什么优缺点

Smith补偿与大林算法的比较
摘要:研究了两类用于时滞系统控制的方法,即包括自整定PID控制Smith预估控制和Dahlin算法在内的经典控制方法和包括模糊控制,神经网络控制和模糊神经网络拉制在内的智能控制方法,经过比较后认为经典控制结构简单,可靠性及实用性强,而智能控制则具有自适应性和坚固性好,抗干扰能力强的优势,因而将这两种控制方法结合起来是控制时滞系统有效实用的方法,具有很好的应用前景.
1引言
在工业生产过程中,具有时滞特性的控制对象是非常普遍的,例如造纸生产过程,精馏塔提馏级温度控制过程,火箭发动机燃烧室中的燃烧过程等都是典型的时滞系统.为解决纯滞后时间对系统控制性能带来的不利影响,许多学者在理论和实氏
上做了大量的研究工作,提出了很多行之有效的方法.本文主要介绍其中两类研究得比较多的控制方法,即最早在时滞系统控制中应用的几种经典控制方法和近年来受到广泛关注的智能控制方法.
2经典控制
所谓经典控制方法是指针对时滞系统控制问题提出并应用得最早的控制策略,主要包括自整定PID控制,Smith预估控制,大林算法这几种方法.这些方法虽然理论上比较简单,但在实际应用中却能收到很好的控制效果,因而在工业生产实践中获得了广泛的应用.
2.1自整定PID控制
PID控制器由于具有算法简单,鲁棒性好和可靠性高等特点,因而在实际控制系统设计中得到了广泛的运用,据统计PID控制是在工业过程控制中应用最为广泛的一种控制算法.PID控制的难点在于如何对控制参数进行整定,以求得到最佳控制
效果.较早用来整定PID控制器参数的方法有:Ziegler-Nichols动态特性法,Cohen-Coon响应曲线法,基于积分平方准则ISE的整定法等.但是这些方法只能在对象模型精确己知的情况下,
Cui,Kunfln Zhang,Yifei实现PID参数的离线整定,当被控对象特性发生变化时,就必须重新对系统进行模型辨识.为了能在对象特性发生变化时,自动对控制器参数进行在线调整,以适应新的工况,PID参数的自整定技术就应运而生了.目前用于自整定的方法比较多,如继电型自整定技术,基于过程特征参数的自整定技术,基于给定相位裕度和幅值裕度的SPAM法自整定技术,基于递推参数估计的自整定技术以及智能自整定技术等.总体来看这类自整定PID控制器对于(T为系统的惯性时间常数)的纯滞后对象控制是有效的,但对于大纯滞后对象,当时,按照上述方法整定的PID控制器则难以稳定.
2.2 Smith预估控制
Smith于1957年提出的预估控制算法,通过引入一个与被控对象相并联的纯滞后环节,使补偿后的被控对象的等效传递函数不包括纯滞后项,这样就可以用常规的控制方法(如PID或PI控制)对时滞系统进行控制.Smith预估控制方法虽然从理论
上解决了时滞系统的控制问题,但在实际应用中却还存在很大缺陷.Palmor提出Smith预估器存在这样两点不足:1.它要求有一个精确的过程模型,当模型发生变化时,控制质量将显着恶化;2.Smith预估器对实际对象的参数变化十分敏感,当参数变化较大时,闭环系统也会变得不稳定,甚至完全失效.Watanabe进一步指出Smith预估器的两个主要缺陷:1.系统对扰动的响应很差;2.若控制对象中包含的极点时,即使控制器中含有积分器,系统对扰动的稳态误差也不为零.另外Smith预估器还存在参数整定上的困难,这些缺陷严重制约了Smith预估器在实际系统中的应用.针对Smith预估器存在的不足,一些改进结构的Smith预估器就应运而生了.Hang C C等针对常规预估控制方案中要求受控对象的模型精确这一局限,在常规方案基础上,外加调节器组成副回路对系统进行动态修正,该方法的稳定性和
鲁棒性比原来的Smith预估系统要好,它对对象的模型精度要求明显地降低了.Watanabe提出的改进结构的Smith预估器采用了一个抑制扰动的动态补偿器M(s),通过配置M(s)的极点,能够获得较满意的扰动响应及对扰动稳态误差为零.对于Smith预估器的参数整定问题,张卫东等人提出了一种解析设计方法,并证明该控制器可以通过常规的PID控制器来实现,从而能根据给定的性能要求(超调或调节时间)来设计控制器参数.
2.3大林算法
大林算法是由美国IBM公司的Dahlin于1968年针对工业过程控制中的纯滞后特性而提出的一种控制算法.该算法的目标是设计一个合适的数字调节器D(z),使整个系统的闭环传递函数相当于一个带有纯滞后的一阶惯性环节,而且要求闭环系统的纯滞后时间等于被控对象的纯滞后时间.大林算法方法比较简单,只要能设计出合适的且可以物理实现的数字调节器D(z),就能够有效地克服纯滞后的不利影响,因而在工业生产中得到了广泛应用.但它的缺点是设计中存在振铃现象,且与Smith算法一样,需要一个准确的过程数字模型,当模型误差较大时,控制质量将大大恶化,甚至系统会变得不稳定.实际上已有文献证明,只要在Smith预估器中按给定公式设计调节器D伺,则Smith预估器与Dahlin算法是等价的,Dahlin算法可以看作是Smith预估器的一种特殊情况.

❿ 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