汇编PID逼近式

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PID算法

0
数字PID控制算法
数值逼近的方法：用求和代替积分、用差分代替微分，使模拟PID离散化为差分方程
1 u KP e TI
de u0 0 edt TD dt
t

T uk K P [ek TI
位置式控制算法
t
o
e(t )dt T e j
j 0
k
计算机控制算法
控制概述
目的方式工程法计算机仿真闭环比例积分微分双环(串级) PID参数整定采样周期选择指标对象
手段结论
连续化设计方法
(模拟化设计方法)
数字PID算法数字PID算法改进
离散化设计方法
(直接设计法)
最少拍有波纹控制器设计最少拍无波纹控制器设计
大林(Dahlin)算法
PID整定的理论方法通过调整PID的三个参数KP、TI、TD ，将系统的闭环特征根分布在 s 域的左半平面的某一特定域内，以保证系统具有足够的稳定裕度并满足给定的性能指标只有被控对象的数学模型足够精确时，才能把特征根精确地配置在期望的位置上，而大多数实际系统一般无法得到系统的精确模型，因此理论设计的极点配置往往与实际系统不能精确匹配
有更大阻尼的算法：
ei 2ei 1 ei 2 用 ( yi 2 yi 1 yi 2 ) 代替，即：
T TD ui K P yi yi 1 ei ( yi 2 yi 1 yi 2 ) TI T
带死区的PID控制
消除由于频繁动作所引起的振荡
采样周期的选择
从香农（Shannon）采样定理看，系统采样频率的下限为 fs = 2fmax 从控制系统的随动和抗干扰的性能来看，要求采样周期短些从微机的工作量和每个调节回路的计算来看，一般要求采样周期大些从计算机的精度看，过短的采样周期是不合适的实际选择采样周期时，必须综合考虑 — 采用周期要比对象的时间常数小得多，否则采样信号无法反映瞬变过程 — 采用周期应远小于对象的扰动信号的周期 — 考虑执行器的响应速度 — 当系统纯滞后占主导地位时，应按纯滞后大小选取，并尽可能使纯滞后时间接近或等于采样周期的整数倍 — 考虑对象所要求的控制质量，精度越高，采样周期越短

PID参数意义与调整

PID参数意义与调整PID（比例-积分-微分）控制是一种广泛应用于工业控制系统中的常见控制算法。

在PID控制中，调节器根据实时测量值与设定值之间的误差来计算输出信号，并将其送入执行器中，从而使系统的输出变量尽可能接近设定值。

PID控制器中的三个参数分别为比例（P）、积分（I）和微分（D），它们分别用来调整系统的响应速度、稳定性和抗干扰性。

比例参数（P）用于根据当前误差的大小来决定相应的输出信号。

较大的P值会使输出更敏感，但也可能导致系统的稳定性降低，或者引起过冲和振荡。

较小的P值则可能导致系统的响应过慢。

积分参数（I）用于处理系统中的积累误差，即长期偏离设定值的情况。

较大的I值会使系统对积累误差的处理更加敏感，但也可能导致系统的稳定性受到影响，或者引起过冲和振荡。

较小的I值则可能导致系统对积累误差的处理不够灵敏。

微分参数（D）用于根据当前误差的变化率来决定相应的输出信号。

较大的D值会使系统对变化率的响应更加敏感，但也可能导致系统的稳定性降低，或者引起过冲和振荡。

较小的D值则可能导致系统对变化率的响应不够灵敏。

试错法是最常用的调参方法之一，它通过不断调整PID参数，并观察系统的响应，来逐步逼近最佳的参数组合。

该方法需要经验和实践，可能需要多次实验和调整才能找到最佳参数。

经验公式法是基于经验公式来估计PID参数的初始值，然后通过试错法进行进一步的调整。

常用的经验公式包括Ziegler-Nichols法和Chien-Hrones-Reswick法等。

这些公式基于系统的动态响应特性来推导参数的初始值，然后再根据实际情况进行微调。

数学优化法是一种通过数学优化算法来寻找最佳PID参数的方法。

这些算法可以根据系统的数学模型和控制目标，通过迭代计算来找到最佳的参数组合。

常用的数学优化算法包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等。

无论采用哪种调参方法，都需要根据具体的系统和控制要求来选择合适的参数范围。

一般来说，参数的调整应该从小范围开始，逐步逼近最佳值。

机器人控制系统中的PID调参方法

机器人控制系统中的PID调参方法在机器人控制系统中，PID调参是一项重要的技术，它可以有效地提高机器人控制系统的稳定性、响应速度和精度。

PID调参是通过调整比例、积分和微分三个参数来实现系统控制的优化。

本文将介绍机器人控制系统中常用的PID调参方法。

一、传统PID调参方法1. Ziegler-Nichols 调参法Ziegler-Nichols调参法是一种经典的PID调参方法，它通过实时观察系统响应的时间和振荡特性来确定比例增益、积分时间和微分时间。

具体步骤如下：- 将比例增益（Kp）设为零，逐渐增加至系统发生振荡的临界值，此时记录振荡周期（Tu）；- 根据振荡周期计算出积分时间（Ti=Tu/1.2）和微分时间（Td=Tu/2）；- 将比例增益、积分时间和微分时间应用到系统中。

2. Chien-Hrones-Reswick 调参法Chien-Hrones-Reswick调参法是另一种常用的PID调参方法，它通过在线实验来确定比例增益、积分时间和微分时间。

具体步骤如下：- 曲线跟踪法：根据系统要求，使输入信号跟踪一条事先给定的参考曲线；- 渐变下降法：从初始的PID参数开始，逐渐降低目标曲线和实际曲线之间的误差；- 系统响应分析法：根据实验得到的系统响应曲线，调整PID参数，使系统响应更加稳定。

二、优化PID调参方法除传统的PID调参方法外，还有一些优化的PID调参方法能够更加精确地调节PID参数，提高机器人控制系统的性能。

1. 科勒曼参数优化法科勒曼参数优化法是一种基于模型的优化方法，它通过建立机器人控制系统的数学模型，并结合目标响应要求，利用优化算法自动搜索最优的PID参数。

该方法可以减少人工试错的时间和成本，提高调参的精确度。

2. 二次逼近法二次逼近法是一种通过系统的频率响应实现PID参数优化的方法。

它通过对机器人控制系统进行频率分析，获得频率特性参数，然后利用二次逼近法求解PID参数的最优值。

PID的应用和使用以及如何调整

参数调整策略
在调整过程中，可以采用试凑法、经验法或仿真法等方法，根据系统响应情况逐步调整参数。同时，要注意观察系统输出波形，确保系统稳定且满足性能指标要求。
避免过度调整导致系统失稳
逐步调整
在调整PID参数时，应遵循逐步调整的原则，避免一次性调整过大导致系统失稳。每次调整后，都应观察系统响应情况，确保系统稳定后再进行下一步调整。
抗干扰措施
为了提高系统的抗干扰能力，可以采用滤波、陷波等方法对输入信号进行处理，消除或减小干扰信号的影响。同时，也可以采用鲁棒控制等方法提高系统的鲁棒性。
实时监测和记录数据以便优化
实时监测
在PID控制器运行过程中，应实时监测系统的输入输出数据、误差信号等关键信息，以便及时发现并解决问题。
06
总结：提高PID控制器应用水平，满足复杂工业需求
Chapter
回顾本次课程重点内容
PID控制器基本原理
比例、积分、微分控制作用及其相互关系。
01
02
PID控制器应用实例
03
温度控制、压力控制、流量控制等典型工业过程的PID控制实现。
04
PID参数整定方法
试凑法、经验法、临界比例度法等，以及参数整定的注意事项。
系统达到稳态后，期望值与实际输出值之间的误差，衡量了系统的准确性。
上升时间超调量
调节时间稳态误差
系统响应从稳态值的10%上升到 90%所需的时间，反映了系统的快速性。
系统响应从扰动发生到重新达到稳态值所需的时间，反映了系统的调节能力。
常见问题诊断及解决方案
问题1
01
系统响应过慢
解决方案
限制参数范围
为了防止参数调整过度，可以设定参数的上限和下限，确保参数在合理范围内变化。同时，也可以采用参数自适应等方法，使参数能够自动适应系统变化。

PID控制经典

比例、积分、微分作用
比例作用
快速响应误差，减小稳态误差。
积分作用
主要用于消除静差，提高系统的无差度。
微分作用
在信号变化之前有预见性，能预见偏差变化的趋势，产生超前的控制作用，在偏差还没有形成之前，已被微分调节作用消除。
控制性能评价指标
80%
稳定性
系统受到扰动后其运动能保持在有限边界的区域内或回复到原平衡状态的性能。
PID控制经典
目
CONTENCT
录
• PID控制基本原理 • 经典PID控制算法 • PID参数整定方法 • PID控制应用实例 • PID控制性能优化策略 • PID控制发展趋势与挑战
01
PID控制基本原理
PID控制器结构
01
比例环节（P）
成比例地反映控制系统的偏差信号e(t)，偏差一旦产生，控制器立即产
基于状态空间的PID控制
通过建立被控对象的状态空间模型，将PID控制器与状态反馈控制器相结合，实现系统的最优控制。
06
PID控制发展趋势与挑战
深度学习在PID控制中的应用
01
利用深度学习优化 PID参数
通过训练神经网络来预测最优的 PID参数，提高控制系统的性能。
02
基于深度学习的自适应PID控制
多变量PID控制算法
研究多变量PID控制算法，如多输入多输出（ MIMO）PID控制算法，实现对多变量系统的有效控制。
基于现代控制理论的PID 控制策略
将现代控制理论（如最优控制、鲁棒控制等）与PID控制相结合，提高多变量系统的控制性能。
非线性系统PID控制方法
非线性PID控制算法
研究非线性PID控制算法，如基于神经网络、模糊逻辑等的非线性PID控制器设计方法。

PID算法的两种表达形式及各自的特点

2、PID 算法的两种表达形式及各自的特点。

答：①位置型算式：u(n)=Kp{e(n)+T/Ti ∑(n,i=0)e(j)+Td/T[e(n)-e(n-1)]}特点：计算机实现位置式算式不够方便，其D/A 转换器具有零阶保持器的作用。

②增量型算式： △u (n)=Kp{[e(n)-e(n-1)]+T/Tie(n)+Td/T[e(n)-2e (n-1)+e(n-2)]} u(n)=u(n-1)+△u(n)特点：釆用增量型算式计算u(n)的优点是编程简单，历史数据可以递推使用，占用存储单元少，运算速度快，但它仅仅是计算方法上的改进，并没有改变位置算式的本质。

3、PID 参数的自整定方法有哪些？答：①模型参数法：即在线辩识被控对象的模型参数，再利用这些模型参数来自整定PID 控制器的参数；②特征参数法：即抽取被控对象的某些技术参数，以其为依据自动整定PID 控制参数；③专家整定：即模仿人工自整定参数的推理决策过程，自动整定PID 控制参数。

3-1、简述用特征参数法进行PID 参数自整定的思路。

答：所谓特征参数法就是抽取控制对象的某些特征参数，以其为依据自动整定PID 控制参数，下面以釆用具有滞环的继电器非线性反馈控制系统为例说明，系统框图如下：首先通过人工控制使系统进入稳定工况，然后将整定开关S 接通T ，获得极限环，使被按量y 出现临界等幅振带。

其振带幅值勤a ，振荡周期即为临界周期Tu ，临界增益为Ku=4d /∏a ，一旦获得Tu 和Ku ，再查表即可得到PID 控制器的整定参数，最后整定开关S 接通A ，使PID 控制器投入正常运行。

3-2、简述用专家整定法进行PID 参数自整定的思路。

答：所谓专家整定法就是模仿人工整定参数的推理，决策过程，自整定PID 控制参数，其系系列整定规则，再对实时釆集的被控系统信息进行分析判断，然后自动选择某个整定规则，并将被控对象的响应曲线与控制目标曲线比较，反复调整比较直到满足控制目标为止。

PID控制原理及编程方法

PID控制原理及编程方法PID控制是一种常见的控制算法，用于调节系统输出与期望输入之间的偏差。

PID控制的原理是根据当前的误差、误差变化率和误差累积值来调整系统输出，从而使系统输出逐渐接近期望输入。

PID控制具有简单易实现、调节性能良好的特点，被广泛应用于各种自动控制系统中。

比例项是根据当前误差的大小来调整系统输出，比例增益参数Kp决定了比例项的权重。

当误差较大时，比例项的影响较大，系统输出会迅速调整；当误差较小时，比例项的影响较小。

积分项是根据误差累积值来调整系统输出，积分增益参数Ki决定了积分项的权重。

积分项可以弥补比例项无法完全消除的稳态误差，使系统更加准确地跟踪期望输入。

微分项是根据误差变化率来调整系统输出，微分增益参数Kd决定了微分项的权重。

微分项可以抑制系统的震荡和超调，使系统响应更加平滑。

u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt其中，u(t)为系统输出，e(t)为当前误差，de(t)/dt为误差变化率。

离散PID控制适用于基于采样的离散系统，通常在嵌入式系统中应用较多。

离散PID控制的基本步骤如下：1.初始化PID参数：设置比例增益Kp、积分增益Ki和微分增益Kd的初值，以及误差累积值和上一次误差的初值。

2.读取当前输入和期望输入。

3.计算当前误差：e(t)=期望输入-当前输入。

4. 计算比例项：Proportional = Kp * e(t)。

5. 计算积分项：Integral = Ki * ∑e(t)dt。

其中，∑e(t)dt是误差累积值，可以通过将当前误差加到上一次误差累积值上来计算。

6. 计算微分项：Derivative = Kd * (e(t) - 上一次误差)。

7. 计算PID输出：u(t) = Proportional + Integral + Derivative。

8.将PID输出作为系统控制信号。

9.更新上一次误差和误差累积值。

pid控制原理

pid控制原理PID控制概述1.PID控制的原理和特点:在工程实践中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。

PID控制器问世至今已有近70年历史，它以结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。

当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其他技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。

即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最合适用PID控制技术。

PID控制，实际中也有PI和PD控制。

PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。

二、控制算法2.1 控制器公式连续时间PID控制系统如下图所示。

图中D(s)为控制器。

在PID控制系统中，D(s)完成PID控制规律，称为PID控制器。

PID控制器是一种线性控制器，用输出量y(t)和给定量r(t)之间的误差时间函数e(t)=r(t)-y(t)的比例、积分、微分的线性组合，构成控制量u(t)，称为比例(Proportional)、积分(Integrating)、微分(Differentiation)控制，简称PID控制。

实际应用中，可以根据受控对象的特性和控制的性能要求，灵活地采用不同的控制组合，构成:u(t),Ke(t)比例(P)控制器: (3-1)Pt1u(t),K[e(t)，e(,)d,]比例+积分(PI)控制器: (3-2),0TI比例+积分+微分(PID)控制器:tdet1() (3-3)utKetedT(),[()，(,),，]PD,0TdtI式中，K——比例放大系数;T——积分时间;T——微分时间 pID2.2 位置式PID控制算法:在电子数字计算机直接数字控制系统中，PID控制器是通过计算机PID控制算法程序实现的。

计算机直接数字控制系统大多数是采样-数据控制系统。

PID控制算法

PID （Proportional Integral Differential ）控制是比例、积分、微分控制的简称。

在自动控制领域中，PID 控制是历史最久、生命力最强的基本控制方式。

PID 控制器的原理是根据系统的被调量实测值与设定值之间的偏差，利用偏差的比例、积分、微分三个环节的不同组合计算出对广义被控对象的控制量。

图1是常规PID 控制系统的原理图。

其中虚线框内的部分是PID 控制器，其输入为设定值)(t r 与被调量实测值)(t y 构成的控制偏差信号)(t e :)(t e =)(t r -)(t y (1)其输出为该偏差信号的比例、积分、微分的线性组合，也即PID 控制律：])()(1)([)(0⎰++=tDIP dtt de T dt t e T t e K t u (2)式中，P K 为比例系数；D T 为积分时间常数；D T 为微分时间常数。

根据被控对象动态特性和控制要求的不同，式(2)中还可以只包含比例和积分的PI 调节或者只包含比例微分的PD 调节。

下面主要讨论PID 控制的特点及其对控制过程的影响、数字PID 控制策略的实现和改进，以及数字PID 控制系统的设计和控制参数的整定等问题。

1．PID 控制规律的特点（1）比例控制器比例控制器是最简单的控制器，其控制规律为0)()(u t e K t u P += (3)式中，Kp 为比例系数；0u 为控制量的初值，也就是在启动控制系统时的控制量。

图2所示是比例控制器对单位阶跃输入的阶跃响应。

由图2可以看到，比例控制器对于偏差是及时反应的，偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用使被控量朝着减小偏差的方向变化，控制作用的强弱取决于比例系数Kp 。

图2 比例控制器的阶跃响应比例控制器虽然简单快速，但对于具有自平衡性（即系统阶跃响应终值为一有限值）的被控对象存在静差。

加大比例系数Kp 虽然可以减小静差，但当Kp 过大时，动态性能会变差，会引起被控量振荡，甚至导致闭环系统不稳定。

史上最全的PID算法教程从建模到实际应用

适应系统的不确定性。
03
基于神经网络的自适应PID控制
利用神经网络的自学习和自适应能力，根据系统输入输出数据自动调整
PID参数。
性能评估指标选择
误差性能指标
包括系统稳态误差、超调量、调节时间等，用于评估系统的稳态和动态性能。
鲁棒性能指标
包括系统对参数变化、外部扰动等不确定因素的鲁棒性，用于评估系统的稳定性和可靠性。
。
临界比例度法
通过使系统产生衰减振荡，然后根据衰减比和振荡周期来确定 PID参数。
衰减曲线法
根据系统的开环响应曲线，通过计算得到PID参数。
启发式搜索算法应用
遗传算法
通过模拟生物进化过程中的自然选择和遗传机制，寻找全局最优解。
粒子群优化算法
通过模拟鸟群觅食行为，将问题的解空间类比为鸟群的飞行空间，通过个体之间的信息共享和协作来寻找最优解。
在电力系统中，PID控制器用于调节发电机组的输出功率和电压，以维持电力系统的稳定供电。
3
机械制造自动化
PID算法在机械制造领域的应用包括位置控制、速度控制和力控制等，提高机械设备的加工精度和效率。
航空航天领域PID技术挑战
高精度导航与控制
航空航天领域对导航和控制系统的精度要求极高，PID算法需要针对特定任务进行优化和改进，以满足高精度控制的需求。
随着计算机技术的发展，数字PID控制器逐渐取代了模拟PID控制器，实现了更加精确和灵活的控制。
基本原理及数学模型
01
PID控制器的基本原理是根据系统误差，利用比例、积分、微分三个环节进行运算，得到控制量并输出给被控对象。
02
数学模型可以表示为：u(t) = Kp*e(t) + Ki*∫e(t)dt + Kd*de(t)/dt，其中u(t)为控制量，e(t)为误差信号，Kp、Ki、Kd分别为比例、积分、微分系数。

汇编语言实现PID运算

汇编语言实现PID运算//汇编语言实现PID运算，一阶二阶系统控制（含注释） //---------------------------------堆栈段--------------------------------- STACKS SEGMENTSTACKDW 128 DUP(?) //注意这里只有128个字节 STACKS ENDS//---------------------------------数据段--------------------------------- DATAS SEGMENT //1.乘数运算数据存储区MUL1 DW ? //存放被乘数 MUL2 DW ?//存放乘数SHIFTTIME1 DB ? //存放乘积需要向左移位的次数（若结果按照被乘数的小数位，此值大小为乘数小数位数）PRODUCT DD ? //存放最终乘积 DIV1 DW ?//存放被除数 DIV2 DW ? //存放除数SHIFTTIME2 DB ? //存放商和余数需要向右移位的次数（此值大小为除数小数位数）QUOTIENT DW ? //存放商（包含后四位的小数） REMAINDERDW ? //存放余数DIV1DOT DW ? //小数部分移位后的值作为被除数，暂存值QUOTIENTDOT DW ? //存放小数部分相除的商，暂存值REMAINDERDOT DW ? //存放小数部分相除的余数，暂存值ERROR2 DB 'DIV2=0，ERROR!',0AH,'$' //除0错误SQUARE_TIME DW ? //开平方迭代次数SQUARE1 DW ? //需要进行开方运算的变量SHIFTTIME3 DB 0 //开方运算右移次数，为被开方数小数位数值的一半SQUARE2 DW ? //开方运算的值DISPLAYWORD DW ? //用于显示的字,做测试用 //取绝对值存储区ABSNUM DW ? //被转换的数ABSVAL DW ? //数转换完成后的数 //2.PID参数数据区PV DW ? //被控量，可以提前给定一个量 SV DW0010H //设定值，需要给定 UN DW ? //控制量UNOV DW ? //若UN值溢出，高字部分放在UN2中 EN1DW ? //前一控制周期（n-1）时刻偏差量 EN2 DW ? //后一控制周期n时刻偏差量 ENPRO DD ? //存放比例项ENINT1 DW ? //累积偏差量 ENINT DD ?//存放积分项 ENDIFF DD ? //用于微分项ENSUM DD ? //存放三项的和 //(1)PID 1 理想微分PID控制开环阶跃响应KP1 DW 00A0H //比例系数 TI1 DW 0020H//积分时间常数 TD1 DW 0020H //微分时间常数 KD1DW 0H //微分系数 TC1 DW 0008H //控制周期 //(2)PID 2 实际微分PID控制开环阶跃响应KP2 DW 0010H //比例系数 TI2 DW 0020HTD2 DW 0020H KD2 DW 0020H 8000HTC2 DW 0008H UD0 DD ? UD1DD ? UD DD ? //(3)PID 3 闭环系统PID控制开环阶跃SV1 DW 0100H KP DW ? TIDW ? TD DW ? KD DW ?8000HTC3 DW 0008H INTSEP DB ? 认为0INTSEPVAL DW ? //主调节器的PID参数//一阶系统PID的参数KP3 DW 0070H TI3 DW 0050H TD3 DW0001H KD3 DW 0001H 8000HUN1 DW ? EN11 DW ? UD11DW ? //副调节器的PID参数KP4 DW 0050H TI4 DW 0050H TD4 DW0000H KD4 DW 0050H 8000H//积分时间常数 //微分时间常数//微分系数 KP和KD的乘积不超过 //控制周期//微分项前一状态值Ud(n-1) //存放微分项后一状态值Ud(n) //存放暂时的值//闭环串级系统的设定值 //比例系数 //积分时间常数 //微分时间常数//微分系数 KP和KD的乘积不超过 //控制周期//积分分离是否开启，为1则开，为0则关，默 //积分分离值 //比例系数 //积分时间常数 //微分时间常数//微分系数 KP和KD的乘积不超过 //主控制器的输出//主调节器存储上一时刻误差 //存放上一时刻微分输出 //比例系数 //积分时间常数 //微分时间常数//微分系数 KP和KD的乘积不超过UN2 DW ? //副控制器的输出EN21 DW ? // //副调节器存储上一时刻误差 UD21DW ? //存放上一时刻微分输出 //3.被控对象数据存储区KG DW ? //控制对象的增益 TG DW ? //控制对象的时间常数 //(1)一阶惯性环节K1 DW 0010H //增益，按照KP的小数格式，最后四位为小数位T1 DW 0020H //惯性时间常数，最后四位为小数 PV2DW ? //一阶系统的输出 TC DW 0008H //控制周期//(2)二阶惯性环节，与一阶一起构成二阶系统,K1，T1，K2，T2四个系数K2 DW 0010H //增益，按照KP的小数格式，最后四位为小数位T2 DW 0020H //惯性时间常数，最后四位为小数 PV1DW ? //二阶系统的输出PV3 DW ? //二阶系统中两个一阶系统之间的输出值DATAS ENDS//----------------------------------代码段--------------------------------- CODES SEGMENTASSUME CS:CODES,DS:DATAS START: MOV AX,DATAS //初始化MOV DS,AX//PID1 理想微分开环阶跃响应MOV CX,200 //PID计算次数 MOV PV,0000H //开环阶跃效应，第一周期输入为0，故PV设置为SV的值CALL PIDINT LOOP1://MOV BX,WORD PTR ENPRO+2 //MOV DISPLAYWORD,BX //CALL DISPLAYS//MOV BX,WORD PTR ENPRO //MOV DISPLAYWORD,BX //CALL DISPLAYS//MOV AX,WORD PTR ENINT+2 //MOV DISPLAYWORD,AX //CALL DISPLAYS//MOV AX,WORD PTR ENINT //MOV DISPLAYWORD,AX//CALL DISPLAYS//MOV BX,WORD PTR ENDIFF+2//MOV DISPLAYWORD,BX //CALL DISPLAYS//MOV BX,WORD PTR ENDIFF //MOV DISPLAYWORD,BX //CALL DISPLAYS//MOV INTSEP,0 //开启积分分离 //MOVINTSEPVAL,0008H CALL PIDG1 MOV AX,PV2MOV DISPLAYWORD,AXCALL DISPLAYS //显示被控量PV的值 //CALL PIDG1 //MOV AX,PV2//MOV DISPLAYWORD,AX //CALL DISPLAYSMOV DL,0AH MOV AH,02H INT 21H //CALL PID2//MOV PV,0H //从第二个周期开始PV值设为0，用于阶跃响应DEC CX JNZ LOOP1//用于测试乘法部分//MOV MUL1,1000H //MOV MUL2,0030H//MOV SHIFTTIME1,4 //CALL MULTIPLICATION//MOV AX,WORD PTR PRODUCT //MOV BX,WORD PTRPRODUCT+2 //MOV DISPLAYWORD,BX //CALLDISPLAYS//MOV DISPLAYWORD,AX //CALL DISPLAYS //用于测试除法部分//MOV DIV1,0078H //为被除数和除数赋值 //MOVDIV2,0050H //MOV SHIFTTIME2,4 //CALLDIVISION//MOV AX,TC1 //调用乘法，获得Td除以Tc乘以Kp//MOV DIV1,AX //MOV AX,TI1//MOV DIV2,AX//MOV SHIFTTIME2,4 //左移4位，按照Td的小数格式形成结果//CALL DIVISION//MOV AX,QUOTIENT//MOV DISPLAYWORD,AX //查看商的值 //CALLDISPLAYS//MOV AX,REMAINDER//MOV DISPLAYWORD,AX //用于测试，查看余数的值//CALL // MOV //MOV //MOV //MOV //MOV //CALL //MOV //MOV //MOV //MOV //CALL //MOV //MOV //MOV //MOV //MOV //CALL //MOV //MOV //CALL //测试开平方部分//MOV //MOV //CALL//MOV //MOV //CALL //测试数值转换部分：//MOV //MOV //CALL//MOV //MOV DISPLAYSAX,TC1 //调用除法和乘法，获得Tc除以Ti乘以Kp DIV1,AX AX,TI1DIV2,AXSHIFTTIME2,4 DIVISIONAX,QUOTIENT //左移4位，按照Tc的小数格式形成结果 MUL2,AX MUL1,1000H SHIFTTIME1,4 MULTIPLICATIONAX,WORD PTR PRODUCT MUL1,AX AX,KP1 MUL2,AXSHIFTTIME1,4 MULTIPLICATIONAX,WORD PTR PRODUCT DISPLAYWORD,AX DISPLAYS SQUARE_TIME,10 //迭代次数为100次 SQUARE1,14H //被开放数为19 SQUAREAX,SQUARE2DISPLAYWORD, AX DISPLAYS AX,8011H ABSNUM,AX ABSOLUTE AX,ABSVALDISPLAYWORD,AX感谢您的阅读，祝您生活愉快。

PID控制算法、改进与应用REV

微机控制就是用软件实现D（s）算式，这样输入的信号必须经过 A/D转换器对e（t）进行采样得到e*（t），然后经过保持器H（s）将此离散信号变换成近似e（t）的信号eh（t），才能加到D（s）上去。为此，用D（z）近似D（s）求Z变换表达式时，不能简单地只将D（s）进行变换，而应包括H（s）在内
2

u (k ) 2u (k 1) u (k 2) T2
用差分变化法推导惯性环节 D( s ) 由 D( s )
1 的差分方程 T1 s 1
U (S ) 1 有 (T1 s 1)U (s) E ( s) E ( S ) T1 s 1
化成微分方程： T1
du(t ) u (t ) e(t ) dt
PID控制算法、改进与应用
PID控制器之所以经久不衰，主要是因为它有以下优点： 1. 技术成熟 2. 易被人们熟悉和掌握 3. 不需要建立数学模型 4. 控制效果好
PID控制算法、改进与应用
1 PID控制及作用 PID调节器是一种线性调节器，这种调节器是将设定值r（t）与输出值c（t）进行比较构成控制偏差 e（t）＝r（t）－c（t）将其按比例、积分、微分运算后，并通过线性组合构成控制量，如图所示，所以简称为P（比例）、I（积分）、D（微分）调节器。
e 用泰勒级数展开为 T 和 T T T2 2 T T2 2 e 2 1 s s e 2 1 s s 2 8 2 8
若近似只取前两项代入式（6-11)，则得
T 2 s s 1 2 Ts 2 T z T 2 2 Ts 1 s s 1 2 T 1
因为 z
1
e
Ts
上式变为
1 e Ts D( z ) Z [ D( s )] Z[ H (s) D(s)] s

很全面！PID相关知识点汇总

很全面！PID相关知识点汇总PID的数学模型在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一，是当之无愧的万能算法，如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程，对于一般的研发人员来讲，应该是足够应对一般研发问题了，而难能可贵的是，在很多控制算法当中，PID控制算法又是最简单，最能体现反馈思想的控制算法，可谓经典中的经典。

经典的未必是复杂的，经典的东西常常是简单的，而且是最简单的。

PID算法的一般形式：PID算法通过误差信号控制被控量，而控制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。

这里我们规定（在t时刻）：1.输入量为2.输出量为3.偏差量为PID算法的数字离散化假设采样间隔为T，则在第K个T时刻：偏差= 积分环节用加和的形式表示，即微分环节用斜率的形式表示，即PID算法离散化后的式子：则可表示成为：其中式中：比例参数：控制器的输出与输入偏差值成比例关系。

系统一旦出现偏差，比例调节立即产生调节作用以减少偏差。

特点：过程简单快速、比例作用大，可以加快调节，减小误差；但是使系统稳定性下降，造成不稳定，有余差。

积分参数：积分环节主要是用来消除静差，所谓静差，就是系统稳定后输出值和设定值之间的差值，积分环节实际上就是偏差累计的过程，把累计的误差加到原有系统上以抵消系统造成的静差。

微分参数：微分信号则反应了偏差信号的变化规律，或者说是变化趋势，根据偏差信号的变化趋势来进行超前调节，从而增加了系统的快速性。

PID的基本离散表示形式如上。

目前的这种表述形式属于位置型PID，另外一种表述方式为增量式PID，由上述表达式可以轻易得到：那么：上式就是离散化PID的增量式表示方式，由公式可以看出，增量式的表达结果和最近三次的偏差有关，这样就大大提高了系统的稳定性。

需要注意的是最终的输出结果应该为：输出量 = + 增量调节值目的PID 的重要性应该无需多说了,这个控制领域的应用最广泛的算法了.本篇文章的目的是希望通过一个例子展示算法过程,并解释以下概念：(1)简单描述何为PID, 为何需要PID,PID 能达到什么作用。

pid的原理和应用

PID的原理和应用1. PID控制器的概述PID控制器是一种常用的反馈控制器，它通过对控制对象的错误信号进行测量、比较和调整，使控制对象的输出结果逼近预期值，从而实现控制的目的。

PID控制器由三个部分组成，即比例（P）、积分（I）和微分（D）。

2. PID控制器的原理PID控制器的工作原理是根据控制对象的误差信号，分别通过P、I、D三个部分进行控制，然后将它们的输出结果相加得到最终的控制量。

2.1 比例控制（P）比例控制部分根据当前误差的大小，产生与误差成正比的控制量。

比例控制的作用是通过将误差放大，增加控制对象的响应速度，使其快速逼近预期值。

然而，纯粹的比例控制可能会引起超调或震荡现象。

2.2 积分控制（I）积分控制部分根据误差的累积情况，产生一个与误差积分成正比的控制量。

积分控制的作用是消除系统的稳态误差，使系统的输出能够准确地达到预期值。

但是，过多的积分作用会导致系统的响应速度变慢。

2.3 微分控制（D）微分控制部分根据当前误差的变化率，产生一个与误差变化率成正比的控制量。

微分控制的作用是抑制系统的超调和减小调节过程中的震荡现象，使系统的输出结果更加平滑稳定。

然而，微分作用对于噪声的敏感性较高，过高的微分作用可能会引起系统的不稳定。

3. PID控制器的应用PID控制器广泛应用于工业控制系统和自动化领域。

下面列举几个常见的应用场景：3.1 温度控制PID控制器在温度控制中常常被使用。

例如，温度控制器可通过测量当前温度与设定温度之间的差异，调整加热或制冷元件的输出来控制温度。

通过合理设置PID控制器的参数，可以实现快速响应和稳定的温度控制。

3.2 速度控制PID控制器也被广泛用于机械设备的速度控制。

例如，电机的转速控制可以通过测量电机转速与目标转速之间的误差，通过控制驱动信号的大小和频率来调整电机的转速，实现精确的速度控制。

3.3 液位控制在水处理系统以及化工领域，PID控制器常用于液位的控制。

PID的原理及作用

PID的原理及作用PID，全称为Proportional-Integral-Derivative，即比例-积分-微分控制器，是一种常用的反馈控制算法。

它基于对被控对象系统的测量信号与设定值之间的差值进行计算和处理，以调节输出控制量，使其逼近设定值。

PID控制算法结合了比例控制、积分控制和微分控制这三种控制方式，通过不同比例的调节，使系统对不同频率的干扰和变化表现出适应性。

PID控制器的核心原理是根据误差信号的大小，对控制量进行调整。

它根据误差信号进行比例、积分和微分三个方面的处理，从而使输出控制量逼近设定值，最终实现对被控对象的控制。

具体来说，PID控制器的三个组成部分的作用如下：1.比例控制：比例控制是根据误差信号的大小决定控制量的增加或减少。

比例控制器通过设置一个比例增益参数Kp，将误差信号乘以该参数，得到输出的比例调节量。

比例控制的作用是加快系统的响应速度，减小超调量，但可能会造成系统不稳定。

2.积分控制：积分控制是根据误差信号的累积量决定控制量的调整。

积分控制器通过设置一个积分增益参数Ki，将误差信号的积分乘以该参数，得到输出的积分调节量。

积分控制的作用是消除稳态误差，使系统更为稳定，但可能会引入超调和震荡。

3.微分控制：微分控制是根据误差信号的变化率决定控制量的调节速度。

微分控制器通过设置一个微分增益参数Kd，将误差信号的微分乘以该参数，得到输出的微分调节量。

微分控制的作用是减小系统的超调量，提高系统的抗干扰能力，但可能会引入噪声和震荡。

PID控制器根据比例、积分和微分的作用进行综合调节，以使控制量逼近设定值，并且能够在变化的工作环境中保持稳定性。

具体调节方法是根据系统的动态特性和需求进行调整参数Kp、Ki和Kd的值，从而实现在不同情况下的最佳控制效果。

PID控制器的作用主要有以下几个方面：1.稳定性控制：PID控制器能够稳定系统，消除稳态误差，使系统在设定值附近波动，并保持稳定状态。

PID算法简介

u (k )
u (k )
e(k 2) e(k 1) e(k 1) e(k )
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电气与自动化工程学院
根据增量型算法也可得到位置型算法这种方法解决了内存的问题。位置型算法的流程图？
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电气与自动化工程学院
4. 实际微分PID控制
单纯地数字PID控制(理想微分PID控制)的实际效果并不理想，特别是在干扰作用下执行机构常常动作频繁，计算的控制输出甚至会超过执行机构的上下限。但使用模拟控制器却没有上述现象，主要原因是因为模拟电路本身特性的限制，模拟控制器无法实现理想的微分控制项( Td s)，而是一种称为实际微分的近似实现。为了保持模拟控制器良好的控制效果，在数字PID控制中也常常采用实际微分的算法，其实质是模仿模拟控制器在理想算法的基础上增加一个对微分作用的低通滤波环节(通常为一阶惯性环节)。
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图4.7 各种控制规律对控制性能的影响
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基本数字PID控制算法
由于计算机控制系统是采样控制，只能根据采样时刻的偏差值计算控制量，因此PID控制规律的实现必须用数值逼近的方法。当采样周期相当短时，用求和代替积分，用后向差分代替微分，这样就可以化连续的PID控制为数字PID控制。

t 0
k
e(t )dt ≈ Te( j )
j 0
de(t ) e(k ) e(k 1) ≈ dt T
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可得数字PID位置型控制算式：
T u ( k ) K p e( k ) TI e(k ) e(k 1) e( j ) TD T j 0

PID算法及改进

微分系数对系统性能的影响
总结词
微分系数用于控制系统的动态特性，它决定了系统对误差变化的响应速度。
详细描述
微分系数越大，系统对误差变化的响应越快，但过大的微分系数可能导致系统对噪声的敏感性增加。
PID参数的整定方法
总结词
PID参数的整定方法有很多种，包括试凑法、临界比例法、经验法等。
详细描述
试凑法是通过不断尝试不同的参数组合，观察系统的响应特性，从而找到最佳的参数组合。临界比例法是通过调整比例系数，观察系统的响应特性，找到使系统稳定的临界点。经验法是根据经验设定参数，然后根据实际运行情况进行调整。
总结词
比例系数是PID控制算法中最重要的参数，它决定了系统对设定值和实际值之间误差的响应速度。
详细描述
比例系数越大，系统对误差的响应越快，但过大的比例系数可能导致系统在设定值附近震荡。
积分系数对系统性能的影响
总结词
积分系数主要用于消除系统的稳态误差，它决定了系统误差的积分时间。
详细描述
增加积分系数可以加快系统消除误差的速度，但过大的积分系数可能导致系统超调量增大。
PID算法根据系统当前的误差信号和过去的误差信号来调整系统的输出。
积分系数用于调整系统误差的积分量，影响系统消除静态误差的能力。
比例系数用于调整系统输出的增益，影响系统对误差的敏感度。
微分系数用于调整系统误差的变化率，影响系统对误差变化的响应速度。
02
PID算法的参数整定
比例系数对系统性能的影响
03
PID算法的改进
积分分离PID算法
总结词
积分分离PID算法是一种改进的PID控制算法，通过动态调整积分项的权重，以避免积分饱和问题。

精确控制如何调整PID参数以实现最佳性能

精确控制如何调整PID参数以实现最佳性能在控制系统中，PID（比例-积分-微分）是一种常用的反馈控制算法，被广泛应用于工业、自动化、机器人等领域。

通过调整PID参数，可以实现系统的稳定性和动态响应性能的优化。

本文将介绍如何精确控制以调整PID参数以实现最佳性能。

一、什么是PID控制PID控制是一种基于反馈的控制算法，它通过测量反馈信号和设定值之间的差异，通过比例控制、积分控制和微分控制来调整输出信号，实现系统控制过程。

其中，比例控制根据差值大小调整输出信号；积分控制根据差值的积分值调整输出信号；微分控制根据差值的变化率调整输出信号。

通过合理调整PID参数，可以使系统达到稳定状态并具备较好的动态响应性能。

二、PID参数调整方法1. 经验法经验法是PID参数调整的一种快速方法，根据经验公式来设定PID参数。

常用的经验公式有 Ziegler-Nichols 方法和 Chien-Hrones-Reswick方法。

这些方法通过试错的方式逐渐调整参数，直到满足性能要求。

然而，经验法容易导致过调和不足的问题，因此在实际应用中需要进一步优化参数。

2. 系统辨识法系统辨识法是通过对系统进行试验和建模来确定PID参数。

首先，对系统施加不同的输入信号，记录输出响应，并对这些数据进行分析和建模。

常用的建模方法有传递函数法和状态空间法。

然后，通过优化算法，根据模型参数得出最佳的PID参数。

3. 自整定法自整定法是一种自适应控制方法，它通过在线辨识和优化算法来实时调整PID参数。

其中，最常用的自整定方法是基于遗传算法的自整定法和基于模糊逻辑的自整定法。

这些方法通过实时监测和分析系统的动态响应，不断调整PID参数以实现最佳性能。

三、精确控制调整PID参数的关键点1. 初始参数设定在开始调整PID参数之前，需要根据系统的特性和性能要求设定初始参数。

一般来说，比例参数与系统的灵敏度和响应速度有关，积分参数与系统的静态误差有关，微分参数与系统的动态响应有关。