预测PID控制算法的基本原理及研究现状
预测PID 控制算法的基本原理及研究现状
预测PID 控制算法的基本原理及研究现状预测PID 控制算法的基本原理及研究现状关键词：模型预测控制预测PID 控制算法在现今全球竞争日益激烈的市场环境下，通过先进控制获取经济效益来提高企业竞争力，已成为一种趋势。
据有关文献报道(薛美盛等， 2002)，各种不同石油化工装置实施先进控制后，其每年净增效益如表1 所示。
虽然各公司所报出的年效益有所不同，但其数据出入不大，而实施先进控制所需成本只占其产生效益的很小一部分比例。
国外发达国家经验表明(孙德敏等， 2003)：采用先进控制理论和过程优化将增加30%的投资，但可提高产品层次和质量，降低能源和原材料消耗，从而增加85%的效益，如图1 所示。
投资70%的资金购置DCS，换来的是15%的经济效益；再增加30%的投资，可以换来85%的经济效益。
其中增加的8%用于传统的先进控制(TAC)，得到的经济效益是8%；增加的13%用于预测控制(DMC)，得到的经济效益为37%；增加的9%用于在线闭环优化(CLRTO)，换来的经济效益是40%！因此，实施先进控制与优化是不用投资的技术改造。
然而，控制理论本身也面临着一些问题和困难，需要不断改进和提高。
尽管大量新的控制算法不断涌现，但常规的PID 及改进的PID 控制算法仍广泛应用于工业控制领域。
一些先进控制算法专用性强、适应性差、鲁棒性能差、算法复杂、实施和维护成本高，这些都限制了它们的推广和发展。
据日本控制技术委员会(SICE)对110 家企业和150 位控制工程师调查显示(Huruo, 1998)，近20 年来，工业界迫切需要解决的控制难题分别是：大滞后、强耦合、时变、严重干扰以及非线性对象的控制，这些问题始终都没有得到切实有效的解决。
部分先进控制理论理论性太强，实际应用需做大量的改进和简化，使先进控制具备鲁棒性是当前重要的发展方向。
在先进控制技术中，最有应用前途的是模型预测控制，该技术经历了4 代发展，已非常完善和成熟了。
控制工程中的PID控制算法研究
控制工程中的PID控制算法研究一、引言PID控制算法是工业领域应用最广泛的控制算法之一。
它是一种基于误差反馈的控制算法，可以在工业、电子、航空航天、机械等众多领域得到广泛应用。
在控制系统中，PID控制器可以快速、准确地控制系统的输出，实现系统的自动化控制，并可以有效地抑制系统的过程变化和干扰。
本文将从PID控制算法的定义、原理、控制器结构、设计方法和优化算法等方面对PID控制算法进行分析和研究，以期为控制工程领域工程师提供一些有价值的参考。
二、PID控制算法的定义PID控制算法是一种反馈控制算法，它利用误差信号对控制器进行调整，以达到控制系统的目标。
PID控制器能快速响应系统的变化，并能稳定地抑制系统中的变化和噪声。
PID控制算法的名称源自它的三个控制参数：比例（P），积分（I）和微分（D）。
这三个控制参数确定了控制器的特性，使其能够快速响应系统的变化，并能稳定地控制输出。
三、PID控制器结构一个典型的PID控制器结构包括：误差检测器、比例环节、积分环节和微分环节。
误差检测器的作用是检测控制系统的误差，比例环节通过调整比例系数来改变输出变化的速度，积分环节通过积分误差来平衡系统的稳态误差，微分环节通过微分误差来抑制系统的超调现象。
四、PID控制算法的原理PID控制算法原理基于反馈控制理论。
PID控制器通过测量输出变量和目标变量之间的误差信号，并通过一系列算法来调整输出变量，以使错误信号趋于零。
这种反馈机制能够快速响应系统的变化，并能通过调整控制器的比例、积分和微分参数来达到稳态控制。
五、PID控制算法的优化方法常见的PID控制算法优化方法包括：增益调整方法、频率响应方法、自适应控制方法和模糊控制方法。
增益调整方法是一种简单的方法，它通过调整比例、积分和微分系数来改变控制器性能。
增益调整方法易于实现，但容易引起振荡和不稳定的控制。
频率响应方法是一种基于系统频率响应的方法，它可以更好地预测和控制系统中的变化和干扰。
pid算法的原理和算法
pid算法的原理和算法【最新版】目录1.PID 算法的概念和组成2.PID 算法的工作原理3.PID 算法的应用范围和优势4.PID 算法的参数调整方法5.PID 算法的发展和展望正文一、PID 算法的概念和组成PID 算法，即比例 - 积分 - 微分算法，是一种在自动控制领域中应用最为广泛的调节器控制规律。
它主要由比例控制、积分控制和微分控制三个部分组成，简称为 PID 控制。
PID 控制器问世至今已有近 70 年历史，以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便等优点，成为工业控制主要技术之一。
二、PID 算法的工作原理PID 算法的工作原理主要基于对被控对象的偏差（实际值与期望值之间的差值）进行控制。
比例控制根据偏差的大小调整控制量，积分控制则根据偏差的累积值调整控制量，微分控制则根据偏差的变化速度调整控制量。
这三种控制方式相互结合，可以有效地提高控制系统的稳定性和响应速度。
三、PID 算法的应用范围和优势PID 算法在工程实际中应用广泛，尤其适用于那些结构和参数不能完全掌握或无法得到精确数学模型的对象。
当控制理论的其他技术难以采用时，PID 算法可以依靠经验和现场调试来确定控制器的结构和参数。
此外，PID 算法具有结构简单、参数相互独立、选定方便等优点，可以有效地提高控制系统的性能。
四、PID 算法的参数调整方法PID 算法的参数调整方法有很多，例如试凑法、临界比例度法、扩充临界比例度法等。
这些方法都可以在一定程度上提高控制系统的性能，但需要根据具体的实际情况选择合适的方法。
五、PID 算法的发展和展望随着科学技术的不断发展，PID 算法也在不断地完善和提高。
未来的发展趋势主要包括进一步提高 PID 算法的性能，例如通过引入智能优化算法、神经网络等技术；另一方面，则是将 PID 算法应用于更广泛的领域，如机器人控制、自动驾驶等。
综上所述，PID 算法作为一种经典的自动控制算法，在工程实际中具有广泛的应用和优越的性能。
智能控制系统中的PID算法应用研究
智能控制系统中的PID算法应用研究随着科技的发展，人们对智能控制的需求越来越高，而PID算法作为自动控制的核心技术，已经得到广泛的应用。
PID算法具有简单、易于实现、参数调节方便等优势，不仅广泛应用于工业、交通等领域的自动化控制系统中，而且在智能家居、机器人等领域也有很大的应用前景。
本文将围绕智能控制系统中的PID算法应用展开探讨，包括PID算法的基本原理、在智能控制系统中的应用以及PID算法的优化方法等。
一、PID算法的基本原理PID算法是一种控制算法，可以根据被控对象的输出与期望值的误差来调节控制对象的输出值，从而实现对被控对象的控制。
PID算法的英文全称为Proportional-Integral-Derivative algorithm，即比例、积分、微分控制算法。
1.比例控制（P控制）比例控制是根据被控对象的输出与期望值的误差的大小，按照比例关系来调节控制对象的输出值。
比例系数越大，输出量对误差的响应就越强，但是过大的比例系数会使系统产生超调现象。
2.积分控制（I控制）积分控制是根据误差历史的积分对控制对象的输出值进行修正。
当被控对象的输出值与期望值存在较小但持续的误差时，积分控制可以减小这种误差。
3.微分控制（D控制）微分控制是根据误差的变化率来对控制对象的输出值进行修正。
微分控制可以提高系统的稳定性，抑制误差的瞬时波动。
二、PID算法在智能控制系统中的应用PID算法是一种通用的控制算法，可以应用于各种智能控制系统中。
下面介绍几个具体应用场景。
1.智能家居在智能家居中，PID算法可以用于对温度、湿度等环境参数的控制。
以智能温度控制为例，通过从传感器读取当前温度值，与设定的温度值进行比较得到误差值，再根据PID控制算法来调整智能家居系统中的控制设备，如空调、风扇等，以实现室内温度的自动调节。
2.机器人在机器人中，PID控制算法可以用于控制机器人的运动。
以无人驾驶车辆为例，通过PID控制算法来计算车辆转向角度和速度，使车辆沿着预设路径行驶，避免碰撞、偏离路线等意外情况的发生。
智能PID控制的发展现状及应用展望
智能PID控制的发展现状及应用展望智能PID控制（Proportional-Integral-Derivative control）是一种常见的控制算法，广泛应用于工业自动化领域中。
它通过测量控制系统的误差来调整输出，使系统的实际值尽可能接近期望值。
随着科技的不断进步和发展，智能PID控制在控制领域也得到了广泛的应用和发展，为工业生产和自动化领域带来了诸多益处。
本文将从智能PID控制的发展现状和未来应用展望两方面进行探讨。
1.传统PID控制的局限性传统的PID控制算法是通过比例、积分和微分三项参数来调节控制系统的输出，但是在实际应用中，传统PID控制算法存在许多局限性。
传统PID控制算法对于非线性和时变系统的控制效果不佳，不适用于复杂的工业生产系统。
传统PID控制无法满足对控制精度和稳定性的要求，容易受到外部扰动的影响。
2.智能PID控制的发展趋势随着人工智能和大数据技术的不断发展，智能PID控制算法应运而生，成为控制领域的新宠。
智能PID控制算法采用了模糊逻辑、遗传算法、神经网络等先进技术，可以更好地适应非线性和时变系统，提高了控制系统的鲁棒性和鲁棒性。
适应性，同时提高了控制系统的稳定性和精度，在实际工业生产中具有广阔的应用前景。
3.智能PID控制的应用领域智能PID控制在工业自动化控制、机器人控制、电力系统控制、交通运输系统控制等领域都得到了广泛的应用。
在工业自动化控制中，智能PID控制算法可以实现对生产过程的精准控制，提高生产效率和产品质量。
在机器人控制领域，智能PID控制可实现对机器人动作的精确控制，提高了机器人的灵活性和适应性。
在电力系统控制中，智能PID控制可以实现对电力负载的平稳控制，提高了电力系统的稳定性和安全性。
二、智能PID控制的未来应用展望1.智能PID控制在工业4.0中的应用随着工业4.0的到来，智能PID控制将会得到更广泛的应用。
在智能制造和工业网络化的背景下，智能PID控制可以实现对生产过程的智能化控制和管理，提高了生产效率和产品质量，有助于企业实现智能制造的转型升级。
智能控制系统中的PID算法优化研究
智能控制系统中的PID算法优化研究随着科技的发展和电子技术的普及，智能控制系统已经成为现代工业生产和自动化领域中的必备技术之一。
智能控制系统可以通过对各种物理量进行观测、分析和控制，实现工业生产中的自动化、高效化和精细化。
在智能控制系统中，PID控制算法是最基本、最常用的控制算法之一。
然而，传统的PID算法存在一些局限性，如精度不高、响应速度慢等，为了克服这些问题，人们开始研究和优化PID算法。
一、PID算法的基本原理PID算法是一种基于反馈原理的控制算法，它通过对被控对象的输出值和目标值之间的误差进行调整，使得输出值更加接近于目标值，从而实现对被控对象的精确控制。
PID算法由比例、积分和微分三个环节组成，分别代表反馈误差、积累误差和变化误差三种控制方式。
比例控制通过反馈误差调整输出值，积分控制通过积累误差调整输出值，微分控制通过变化误差调整输出值。
这三种控制方式可以根据不同的需要进行比例、积分和微分的权衡和组合。
二、PID算法的应用PID算法广泛应用于各种控制系统中，包括电子、机械、自动化、化工、冶金、机床等领域。
PID算法是一种通用的控制算法，可以对各种复杂系统进行精确的控制。
例如，在机床控制系统中，PID算法可以通过对刀具深度、主轴转速、进给速度等参数进行精确控制，实现高效、精细的加工。
在化工领域，PID算法可以通过对反应温度、流量、压力等参数进行精确控制，实现高效、安全的生产。
三、PID算法的局限性传统的PID算法存在一些局限性，如精度不高、响应速度慢等。
这些问题在很大程度上制约了PID算法的应用范围和效果。
例如，在某些高速的控制系统中，传统的PID算法往往难以满足响应速度和精度要求。
在此背景下，人们开始研究和优化PID算法。
四、PID算法的优化为了优化PID算法，人们从多个角度进行研究，包括传统PID算法的改进、新型PID算法的研发以及辅助控制算法的引入等。
其中，改进传统PID算法是最为常见的一种优化方式。
PID控制算法的研究
PID控制算法的研究摘要：PID控制器是一种闭环控制系统，由于它形式简单固定，在很宽的操作范围内都能保持较好的鲁棒性，同时工程技术人员能够用简单直接的方式来调节系统，所以在工业控制领域得到了应用。
本文从PID控制原理，PID四种控制算法的分析与研究，PID控制系统的参数整定，PID控制技术的应用四个方面阐述了PID控制算法的研究。
关键字：PID控制器；算法；研究一、PID控制原理PID控制，也称作PID调节，它对被控对象进行控制的被控量是将给定值与反馈值之间的偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）通过线性组合组成的。
PID控制技术虽然已经问世70余年了，在实际的现场控制工程中，PID控制器的应用还是最为广泛的控制器。
常规的模拟PID控制系统的数学方程为：u(t)=Kp*e(t)+Ki∫0te(t)dt+Kd de(t)/ dt 其中Ki=Kp*1/Ti，Kd =Kp*Td。
比例部分的数学表达式：Kp* e(t)在模拟PID控制器中，比例部分的作用是使控制系统对偏差快速作出反应。
一旦产生偏差，控制器立刻作出反应，使被控对象的偏差变小。
由比例控制的数学表达式可以看出，控制器调节偏差的能力与比例系数Kp密切相关，比例系数Kp越大，则调节能力越强，控制系统的稳态偏差也就越小。
通过积分的数学表达式可以得知，只要系统存在偏差，那么它的控制作用就会逐渐加强。
当偏差为零的时候，积分项的数值是常数，这时系统的控制作用也是一个常量，也就消除了系统的稳态误差。
引入积分控制能够消除稳态误差，但是这也是系统的响应速度变慢了,所以要根据控制现场的实际需要来确实积分系数Ti。
如果系统对反应时间要求比较高，就选用较小的积分系数Ti，反之，如果系统在稳定性方面的要求较高，则积分系数Ti就要选择偏大一些。
根据微分环节的数学表达式:Kp=Td de(t)/d(t)可以看出微分控制的作用取决于微分常数Td。
Td越大，微分控制作用越强，即更能有效的抑制偏差的变化，Td越小，抑制偏差的作用也就越弱。
pid温度控制总结与展望
PID温度控制总结与展望引言PID（Proportional-Integral-Derivative）是一种常用的控制算法，广泛应用于温度控制领域。
本文将对PID温度控制技术进行总结和展望，从原理、应用、优化等方面进行深入探讨。
原理解析1. 比例控制比例控制是PID控制算法的基本组成部分，根据控制对象的误差来计算输出信号。
输出信号与误差成正比，即误差越大，输出信号越大。
然而，比例控制容易产生超调和稳态误差。
2. 积分控制积分控制通过累积误差的方法，消除稳态误差。
其输出信号正比于误差的累积值，可以提高控制系统的响应速度和稳定性。
但是积分控制容易导致超调和振荡现象。
3. 微分控制微分控制通过测量误差变化率来调整输出信号，可以提高系统对于变化率的响应能力。
微分控制可以减小超调和提高稳定性，但是会引入噪声对系统造成影响。
应用案例1. 温度控制PID温度控制广泛应用于工业生产中，例如炉温控制、某些化学反应中的温度控制等。
通过对温度传感器信号的采集和PID控制算法的运算，可以实现对温度的精确控制。
2. 飞行器控制在飞行器的姿态控制中，PID控制算法被广泛应用。
通过对姿态传感器信号的采集和PID控制算法的运算，可以实现对飞行器的稳定性和敏捷性控制。
3. 机器人控制机器人的轨迹控制、抓取控制等都离不开PID控制算法的应用。
通过对传感器信号的采集和PID控制算法的运算，可以实现对机器人运动的精确控制。
4. 温室控制在温室的温度和湿度控制中，PID控制算法可以确保植物的生长环境处于最适宜的状态。
通过对传感器信号的采集和PID控制算法的运算，可以实现对温室环境的精确控制。
优化方法1. 参数整定PID控制中的参数整定是一个重要而复杂的问题。
常用的整定方法包括经验法、试控制法和优化算法等。
根据实际应用的需求和系统特性，选择合适的整定方法，可以提高控制系统的性能和稳定性。
2. 自适应控制自适应控制是一种根据系统响应动态调整PID参数的方法。
智能PID控制的发展现状及应用展望
智能PID控制的发展现状及应用展望【摘要】智能PID控制是一种在工业控制领域应用广泛的控制技术。
本文首先介绍了智能PID控制的重要性和定义，然后简要概述了智能PID控制技术的发展历程以及其基本原理。
接着分析了智能PID控制在工业控制中的应用，并展望了该技术的发展趋势和在自动化领域的前景。
总结部分强调了智能PID控制技术的重要性，并探讨了其应用前景和发展趋势。
通过本文的阐述，读者可以更全面地了解智能PID控制技术在工业控制中的重要性和潜在价值，为相关领域的研究和实践提供借鉴。
【关键词】智能PID控制，发展现状，应用展望，重要性，定义，技术，历程，基本原理，工业控制，发展趋势，自动化领域，前景展望，结论。
1. 引言1.1 智能PID控制的重要性智能PID控制在现代工业控制中扮演着重要的角色，其重要性主要体现在以下几个方面：1. 提高系统稳定性和精度：PID控制器通过不断地调整控制参数，使得系统能够更快地响应外部干扰，变化更加平稳，从而提高系统的稳定性和精度。
2. 降低成本和提高效率：智能PID控制可以根据系统的实时情况进行调节，使得系统运行更加高效，减少了资源的浪费，降低了生产成本。
3. 适应性强：智能PID控制器可以根据系统的实时变化进行自适应调整，无需人工干预，自动适应环境变化，提高了系统的适应性和鲁棒性。
4. 扩展性好：智能PID控制器可以根据系统需求进行扩展和改进，实现多种控制策略的组合，应对不同的控制问题，提高了系统的灵活性。
智能PID控制在工业控制中的重要性不言而喻，它已经成为现代工业自动化控制系统的核心技术之一，对于提高生产效率、降低成本、改善产品质量具有非常重要的意义。
1.2 智能PID控制的定义智能PID控制是一种基于比例、积分和微分的控制算法，通过对系统的反馈进行连续调节，以实现系统的稳定性和性能优化。
PID控制器根据系统的偏差（即期望值与实际值之间的差异）来调整输出信号，使系统的输出尽可能接近期望值。
控制系统中PID控制算法的详解
控制系统中PID控制算法的详解在控制系统中，PID控制算法是最常见和经典的控制算法之一。
PID控制算法可以通过对反馈信号进行处理，使得控制系统能够实现稳定、精确的控制输出。
本文将详细介绍PID控制算法的原理、参数调节方法和优化方式。
一、PID控制算法的原理PID控制算法是由三个基本部分组成的：比例控制器、积分控制器和微分控制器。
这三个部分的输入都是反馈信号，并根据不同的算法进行处理，最终输出控制信号，使得系统的输出能够与期望的控制量保持一致。
A. 比例控制器比例控制器是PID控制算法的第一部分，其输入是反馈信号和期望控制量之间的差值，也就是误差信号e。
比例控制器将误差信号与一个比例系数Kp相乘，得到一个控制信号u1，公式如下：u1=Kp*e其中，Kp是比例系数，通过调节Kp的大小，可以改变反馈信号对控制输出的影响程度。
当Kp增大时，控制输出也会随之增大，反之亦然。
B. 积分控制器积分控制器是PID控制算法的第二部分，其输入是误差信号的累积量，也就是控制系统过去一定时间内的误差总和。
积分控制器将误差信号的累积量与一个积分系数Ki相乘，得到一个控制信号u2，公式如下：u2=Ki*∫e dt其中，Ki是积分系数，通过调节Ki的大小，可以改变误差信号积分对控制输出的影响程度。
当Ki增大时，误差信号积分的影响也会增强，控制输出也会随之增大，反之亦然。
C. 微分控制器微分控制器是PID控制算法的第三部分，其输入是误差信号的变化率，也就是控制系统当前误差与上一个采样时间的误差之差，用微分运算符表示为de/dt。
微分控制器将de/dt与一个微分系数Kd相乘，得到一个控制信号u3，公式如下：u3=Kd*de/dt其中，Kd是微分系数，通过调节Kd的大小，可以改变误差信号变化率对控制输出的影响程度。
当Kd增大时，误差信号的变化率的影响也会增强，控制输出也会随之增大，反之亦然。
综合上述三个控制部分可以得到一个PID控制输出信号u，公式如下：u=u1+u2+u3二、PID控制算法的参数调节PID控制算法的实际应用中，需要对其参数进行调节，以达到控制系统稳定、精确的控制输出。
PID控制算法的基本原理及研究现状
PID控制算法的基本原理及研究现状PID控制算法是一种经典的控制算法，它是通过比较被控对象的实际输出与期望输出，计算出控制量的调节量，以使实际输出尽可能接近期望输出的一种自动控制方法。
PID控制算法的基本原理是通过比例项（P 项）、积分项（I项）和微分项（D项）对误差进行调节，从而实现对被控对象的精确控制。
P项（比例项）是根据误差的大小来调节控制量的变化速度，它的作用是使控制量与误差成正比。
当误差较大时，P项会增大控制量的变化速度，从而加快被控对象的响应速度；当误差较小时，P项会减小控制量的变化速度，以防止被控对象的过冲现象。
I项（积分项）是根据误差的历史累积值来调节控制量的变化速度，它的作用是使控制量与误差的累积值成正比。
当误差存在较大的偏差时，I项会增加控制量的变化速度，从而减小偏差；当误差逐渐减小时，I项会减小控制量的变化速度，以避免对被控对象的过冲影响。
D项（微分项）是根据误差的变化速度来调节控制量的变化速度，它的作用是使控制量与误差的变化速度成正比。
当误差的变化速度较大时，D项会增大控制量的变化速度，以快速响应误差的变化；当误差的变化速度逐渐减小时，D项会减小控制量的变化速度，以平稳控制被控对象。
1.参数整定：PID控制算法的性能与其参数的选择密切相关。
目前，主要有经验法、试验法、优化法等方法用于PID参数整定。
经验法是基于经验公式或经验规则进行参数选择；试验法是通过对被控对象进行实际试验，根据试验结果来确定参数；优化法是利用数学优化方法，如遗传算法、粒子群算法等，通过对目标函数进行优化，寻找最优参数。
2.自适应PID控制：传统的PID控制算法的参数是固定的，无法适应被控对象工作状态的变化。
自适应PID控制算法在传统PID控制算法的基础上引入了自适应调节机制，根据被控对象的工作状态实时调整PID参数，以提高控制性能。
3.基于模型的PID控制：传统的PID控制算法是基于被控对象的实际输出进行调节，对于复杂的非线性系统或时变系统，控制性能可能较差。
PID算法基本原理及整定实现方法
PID算法基本原理及整定实现方法PID（比例-积分-微分）控制算法是一种用于控制系统的基本控制方法，广泛应用于工业控制领域。
PID控制算法的基本原理是通过计算控制器的输出值与目标值之间的偏差，使用比例、积分和微分三个部分的权重调节来调整控制器的输出，从而使得控制系统的输出尽可能接近目标值。
本文将详细介绍PID控制算法的基本原理以及整定实现方法。
一、PID控制算法基本原理1.比例部分（P部分）：比例部分按照输入信号与目标值之间的差异进行调节，输出与误差成正比。
当输入信号与目标值之间的差异很大时，比例部分对整体控制量的调整起到主导作用。
它的作用是根据误差的大小来调整控制器的输出，但是仅仅依靠比例控制往往会导致系统的震荡或者超调。
2.积分部分（I部分）：积分部分根据控制器输出的误差累计之和进行调节，用来消除系统的稳态误差。
积分控制主要用于对系统的稳态误差的恢复，通过累积误差来调整控制器的输出，使得系统能够在稳态下达到目标值。
3.微分部分（D部分）：微分部分根据误差的变化率进行调节，用来预测系统的未来行为，抑制系统的超调和振荡。
微分控制是对系统的瞬时响应进行补偿，通过预测系统的未来行为来调整控制器的输出。
二、PID控制参数整定方法PID控制器的参数整定是指根据实际系统的特性和需求确定合适的比例、积分和微分部分的权重，以使得控制系统能够在期望的响应速度、稳定性和稳态误差下工作。
常用的PID控制参数整定方法有如下几种。
1. Ziegler-Nichols方法：该方法通过系统的临界响应特性来确定PID控制器的参数。
首先将PID控制器的积分和微分时间设为零，逐渐增大比例增益，使得系统产生临界振荡，然后通过测量振荡的周期和振幅来计算出合适的参数。
2. Chien-Hrones-Reswick方法：该方法是一种改进的Ziegler-Nichols方法，通过调整PID控制器的参数和系统的时间常数之间的关系来确定合适的参数。
基于模型预测控制的自适应PID控制技术研究
基于模型预测控制的自适应PID控制技术研究自适应PID控制技术是一种常见的控制技术，它结合了PID控制技术和模型预测控制技术的优点，可以在实际应用中取得较好的控制效果。
本文将对基于模型预测控制的自适应PID控制技术进行研究和探讨。
一、PID控制技术的基本原理PID控制技术是现代控制技术中最常用的一种控制方法。
PID控制器由比例（P）、积分（I）和微分（D）三部分组成。
P部分控制器将被控量与设定值之间的差称为误差，然后将误差乘以一个比例系数Kp，作为输出控制信号的一部分。
I 部分控制器将误差的积分作为输出控制信号的一部分，可以消除误差的稳态误差。
D部分控制器将误差的微分作为输出控制信号的一部分，可以加速响应速度，并减小超调量。
PID控制技术应用广泛，但是存在对模型的要求高、易受扰动影响等问题。
二、模型预测控制技术的基本原理模型预测控制技术是一种基于数学模型预测未来系统运行状态的方法，从而得到更好的控制效果。
模型预测控制技术可分为线性模型预测控制和非线性模型预测控制。
其中，线性模型预测控制是一种基于最小二乘法的控制技术，可以通过历史输入输出数据得到系统的线性模型，并据此计算最优控制输入序列。
非线性模型预测控制则通过多项式拟合等方法得到系统的非线性模型，并据此计算最优控制输入序列。
三、自适应PID控制技术的基本原理自适应PID控制技术结合了PID控制技术和模型预测控制技术的优点，可以克服PID控制技术对模型的要求高、易受扰动影响等问题。
自适应PID控制技术的基本原理是通过模型预测控制技术得到未来系统的状态，根据未来状态调整PID控制器的参数，以保证控制系统能够稳定运行。
具体来说，自适应PID控制技术可以通过以下方法进行实现：1.通过数据采集和分析，得到系统的数学模型；2.根据模型预测控制技术，预测系统未来的状态；3.根据未来状态调整PID控制器的参数；4.持续监测并调整PID控制器的参数，以保证系统的控制效果。
pid国内外研究现状
pid国内外研究现状PID控制器是一种常见的自动控制系统，它通过对被控对象的输出进行反馈调节，使其达到期望值。
本文将从国内外两个方面介绍PID控制器的研究现状。
一、国内研究现状1. PID控制器的基本原理PID控制器是一种经典的反馈控制算法，它由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分组成。
其中，比例部分根据误差大小进行调节；积分部分根据误差累积量进行调节；微分部分根据误差变化率进行调节。
三个部分的输出值相加得到最终的控制量。
2. PID控制器在工业中的应用PID控制器广泛应用于工业生产中，如温度、压力、流量等过程变量的自动调节。
在电力系统中，PID控制器可用于发电机和输电线路等设备的自动调节；在化工生产中，可用于反应釜和蒸馏塔等设备的自动调节。
3. PID参数整定方法PID参数整定方法包括试错法、Ziegler-Nichols法、Chien-Hrones-Reswick法等。
试错法是一种经验性方法，需要经过多次试验才能得到较为准确的参数；Ziegler-Nichols法则是一种基于系统阻尼比和周期的经验公式，适用于单变量系统；Chien-Hrones-Reswick法则是一种基于频率响应的方法，适用于多变量系统。
二、国外研究现状1. PID控制器的发展历程PID控制器最早由美国工程师Nicholas Minorsky在1922年提出，但当时还没有数字化技术支持。
随着计算机技术的发展，PID控制器得到了广泛应用，并出现了各种改进算法，如模糊PID、自适应PID 等。
2. PID控制器在自动驾驶中的应用近年来，随着自动驾驶技术的兴起，PID控制器也开始被广泛应用于汽车、飞行器等交通工具中。
例如，在汽车自动驾驶中，PID控制器可用于保持车辆在车道内行驶；在飞行器自动导航中，PID控制器可用于保持飞机在预定高度、速度和航向上飞行。
3. PID参数整定方法国外学者提出了许多新颖的PID参数整定方法。
例如，基于人工智能的方法，如神经网络、遗传算法等，可以自动化地获得最佳PID参数；基于模型预测的方法，则可以根据系统动态特性进行在线参数调整。
工业控制中的PID控制算法研究
工业控制中的PID控制算法研究工业控制是一个综合性很强的领域，它主要是指对工业生产过程中的物理、化学、电子等各种参数进行监测、调节和控制。
其中，PID控制算法是工业控制中最为常用的一种控制算法。
PID控制算法的由来PID控制算法是目前工业控制过程中最常用的一种控制算法之一，它的名字来自于三个英文单词：Proportional、Integral、Derivative，翻译成中文就是比例、积分、微分。
先进强大的PID控制算法，其基本原理是通过对物理参数的测量值与期望控制值之间的偏差进行连续的反复比较，然后对其进行动态的调整，以达到精准控制的目的。
PID控制算法的应用范围主要应用于那些需要高精度控制的场合，例如：工厂生产线上控制机器的运行速度、温度、湿度等参数，机器人、自动化设备和汽车行驶过程中的传感器控制等。
这些场合都需要通过PID控制算法进行实时的监测和调整。
PID控制算法的实现方式目前，PID控制算法的实现方式主要有两种，一种是硬件实现，即通过集成电路、模拟电路等内部组件来实现；另一种是软件实现，即通过编写各种控制程序来实现。
PID控制算法的优缺点PID控制算法有以下优点：1. 能够及时、准确地调整参数，实现快速、稳定的控制。
2. 在实际应用过程中，具有相对简单、易于调试的特点。
3. 在各种复杂控制系统中有很好的适应性。
但PID控制算法的缺点也十分明显，主要表现在以下几个方面：1. PID控制算法对调节器的性能要求很高。
2. 在一些特殊情况下，PID控制算法可能出现不稳定的现象。
3. PID控制算法无法对过程进行全面、精确的模型预测。
PID控制算法的发展趋势随着科技的发展，PID控制算法也在不断地发展和改进。
目前，PID控制算法在工业控制领域中的应用范围正在不断地扩大，并且取得了广泛的成功。
未来，在不断研究、改进和创新的基础上，PID控制算法将会有更加广泛的应用和更加理论化的解释。
结论PID控制算法是工业控制过程中最为常用的一种控制算法，它的应用范围非常广泛，而且具有许多优点，如：调节精度高、简单易懂、适应性强等。
工业控制中基于PID控制算法的研究与应用
工业控制中基于PID控制算法的研究与应用工业自动化是现代工业中最重要的技术之一，工业控制作为自动化技术的核心之一，为现代工业的高效运行提供了重要保障。
PID控制算法是工业控制中最为常见的一种控制算法，被广泛应用于各种工业过程中。
本文将从PID控制算法的定义、基本原理以及应用等方面对其进行研究和探讨。
一、PID控制算法的定义和分类PID控制算法是一种通过测量误差来修正过程控制中控制器输出的算法，由比例、积分和微分三个控制部分构成。
其中，比例部分产生输出的大小与误差成比例，积分部分累加误差并产生输出，微分部分产生输出以抵消误差变化的趋势。
PID控制算法的主要应用领域包括温度、压力、流量和液位等过程控制系统。
根据PID控制算法的控制模式和调节方式，可以将其分为两类：自动PID控制和手动PID控制。
自动PID控制是指根据被控对象的变化自动计算调节参数，调整控制器工作状态的PID控制方式。
手动PID控制是指人工设置PID控制器的比例、积分和微分参数，调整控制器工作状态的PID控制方式。
二、PID控制算法的基本原理PID控制算法要实现控制目标，必须确定好比例系数、积分时间和微分时间等参数。
PID控制算法的基本原理是通过对误差信号进行控制，使得被控对象输出值趋近于所要求的目标。
三个控制部分分别对误差信号进行响应，产生输出信号，根据PID控制算法的基本原理，当误差越小时，控制器产生的输出就会越小；反之则会越大。
当误差为零时，输出信号将稳定在设定的值。
比例控制部分的控制效果主要取决于比例系数的大小。
积分控制部分的控制效果主要取决于积分时间。
当发生持续性的误差时，积分控制器将累加误差并在很短的时间内达到稳态，进而产生输出。
微分控制部分的控制效果主要取决于微分时间，它可以用来抑制误差变化的趋势。
三、PID控制算法的应用PID控制算法在许多不同的工业自动化领域中均得到了广泛应用。
例如，在工业加热系统中，PID控制器可以通过计算加热器的电压，来控制温度；在流量控制系统中，PID控制器可以监测管道内的液体流量，并根据控制参数调整流量控制阀以控制流量；在压力控制系统中，PID控制器可以监测管道内的压力，并根据控制参数调整压力控制器以控制压力；在机器人控制领域中，PID控制器可以根据控制参数和输入信号实现复杂的动作控制，如平移和旋转等。
PID控制算法的基本原理及研究现状
PID控制算法的基本原理及研究现状PID控制算法是一种常用的自动控制算法，其原理基于对系统的反馈信息进行比较，并根据比较结果调整控制器的输出，以达到系统可控性和稳定性的目标。
PID控制算法的研究现状主要涉及其优化方法、鲁棒性和自适应控制等方面。
PID控制算法的基本原理是根据系统的反馈信号与设定值之间的误差，计算出一个控制量作为系统控制器的输出。
PID控制器根据误差的大小和变化率来产生不同的控制量，以实现对系统的控制。
其中，P代表比例控制，I代表积分控制，D代表微分控制。
比例控制通过将误差放大得到控制增益，用于响应系统的动态变化。
当误差增大时，控制增益也相应增大，增强了系统的稳定性。
然而，由于比例控制只考虑了误差的大小而忽略了误差的变化趋势，所以在系统动态变化较快时很难达到预期效果。
积分控制通过积分累加误差，用于调整系统的静态特性，消除稳态误差。
积分控制器可以将系统的输出与设定值之间的平均误差保持在零附近，但会导致系统响应速度变慢，甚至导致系统不稳定。
微分控制通过测量误差的变化率，用于对系统的动态特性进行调整。
微分控制器可以提高系统的响应速度，并减小系统的超调量，但在系统存在噪声干扰时容易导致控制器的输出不稳定。
1.优化方法：传统的PID控制算法中的参数选择通常是通过试错法来确定的，效果依赖于经验和运气。
近年来，有研究者提出了一些优化方法，如遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等，用于自动求解PID控制器的最优参数，以提高控制系统的性能。
2.鲁棒性：PID控制算法的性能对系统的参数变化和外部干扰非常敏感。
为了提高PID控制器的鲁棒性，研究者提出了一些鲁棒控制策略，如基于鲁棒优化的PID控制器和H∞控制等，用于解决系统参数变化和外部干扰引起的控制性能下降问题。
3.自适应控制：PID控制算法的参数通常是固定的，难以适应系统的变化。
为了解决这个问题，研究者提出了自适应PID控制算法，通过根据系统的状态和参数调整PID控制器的参数，实现对系统动态特性的自适应调整。
控制算法的基本原理及研究现状
预测PID控制算法的基本原理及研究现状邵惠鹤任正云邵惠鹤先生，上海交通大学自动化系教授；任正云先生，博士。
关键词：模型预测控制预测PID控制算法在现今全球竞争日益激烈的市场环境下，通过先进控制获取经济效益来提高企业竞争力，已成为一种趋势。
据有关文献报道(薛美盛等， 2002)，各种不同石油化工装置实施先进控制后，其每年净增效益如表1所示。
虽然各公司所报出的年效益有所不同，但其数据出入不大，而实施先进控制所需成本只占其产生效益的很小一部分比例。
国外发达国家经验表明(孙德敏等， 2003)：采用先进控制理论和过程优化将增加30%的投资，但可提高产品层次和质量，降低能源和原材料消耗，从而增加85%的效益，如图1所示。
投资70%的资金购置DCS，换来的是15%的经济效益；再增加30%的投资，可以换来85%的经济效益。
其中增加的8%用于传统的先进控制(TAC)，得到的经济效益是8%；增加的13%用于预测控制(DMC)，得到的经济效益为37%；增加的9%用于在线闭环优化(CLRTO)，换来的经济效益是40%！因此，实施先进控制与优化是不用投资的技术改造。
然而，控制理论本身也面临着一些问题和困难，需要不断改进和提高。
尽管大量新的控制算法不断涌现，但常规的PID及改进的PID控制算法仍广泛应用于工业控制领域。
一些先进控制算法专用性强、适应性差、鲁棒性能差、算法复杂、实施和维护成本高，这些都限制了它们的推广和发展。
据日本控制技术委员会(SICE)对110家企业和150位控制工程师调查显示(Huruo, 1998)，近20年来，工业界迫切需要解决的控制难题分别是：大滞后、强耦合、时变、严重干扰以及非线性对象的控制，这些问题始终都没有得到切实有效的解决。
部分先进控制理论理论性太强，实际应用需做大量的改进和简化，使先进控制具备鲁棒性是当前重要的发展方向。
在先进控制技术中，最有应用前途的是模型预测控制，该技术经历了4代发展，已非常完善和成熟了。
pid国内外研究现状
PID国内外研究现状1. 研究目标本报告旨在深入探讨PID（Proportional-Integral-Derivative）控制算法在国内外的研究现状。
通过对PID控制算法的发展历程、应用领域、改进方法以及存在的问题进行综述和分析，以期为PID控制算法的进一步发展提供参考和指导。
2. 研究方法本次研究采用文献综述和分析的方法，通过收集、整理和分析国内外相关文献，总结PID控制算法的发展趋势和应用情况。
3. 发现3.1 发展历程PID控制算法作为一种经典的反馈控制算法，在过去几十年里得到了广泛的应用和研究。
早在1940年代，Ziegler和Nichols就提出了经典的Z-N调节器设计方法，为PID控制算法奠定了基础。
随后，人们对PID算法进行了深入研究，并提出了多种改进方法。
例如，Chien-Hrones-Reswick（CHR）方法可以提高系统响应速度；Lambda调节器可以改善系统稳态性能等。
3.2 应用领域PID控制算法在各个领域都有广泛的应用。
在工业控制中，PID控制器常用于温度、压力、流量等过程变量的控制。
在机器人领域，PID控制算法可以实现机器人的位置、速度和力控制。
在电力系统中，PID控制器被用于发电机调速系统和无功补偿等方面。
3.3 改进方法尽管PID控制算法具有简单、易于实现的优点，但也存在一些问题，如超调、稳态误差等。
为了克服这些问题，研究者们提出了多种改进方法。
其中一种常见的改进方法是基于模型的PID控制算法（Model-Based PID Control）。
该方法通过建立系统数学模型，并利用模型进行参数整定和校正，可以提高系统的性能。
另外，自适应PID控制算法（Adaptive PID Control）也是一种常见的改进方法。
该方法可以根据系统动态特性自动调整PID参数，以适应不同工况下的要求。
3.4 研究结论通过对国内外相关文献的综述和分析，我们得出以下结论：•PID控制算法作为一种经典且简单的控制算法，在各个领域都有广泛的应用。
PID控制算法的基本原理及研究现状
PID控制算法的基本原理及研究现状PID控制算法是一种常用的控制算法，它是Proportional (比例)、Integral (积分)、Derivative (微分)三个控制部分的组合，通过调节这三个部分的权重和参数，来控制被控制对象的输出。
PID控制算法的基本原理是根据误差信号进行调整，使得误差信号趋近于零，从而实现对被控制对象的稳定控制。
具体来说，PID控制算法根据当前的误差信号e(t)和历史误差信号的累积和∑e(t)以及误差信号的变化率de(t)/dt来计算输出控制量u(t)。
其中，比例部分将误差信号与比例系数Kp相乘，积分部分将误差信号与积分时间Ti相乘并累加，微分部分将误差信号的变化率与微分时间Td相乘，并将三个部分的输出进行加权求和得到最终控制量。
PID控制算法的关键是设置合适的参数和权重。
常用的调参方法有试错法、经验公式法、优化算法等。
试错法是迭代调整参数，观察输出结果，根据结果进行调整，直到满足控制要求为止。
经验公式法基于一些经验公式，根据被控制对象的特性和性能要求，选择合适的参数。
优化算法是基于数学方法，通过优化目标函数来求解最优的控制参数，常用的优化算法包括遗传算法、粒子群算法等。
PID控制算法在工业控制和自动化系统中得到了广泛的应用。
它具有结构简单、稳定性好、鲁棒性强的优点，适用于各种不确定性和时变性较小的被控制对象。
然而，PID控制算法也存在一些问题，比如对于时变性较强的被控制对象或者非线性系统，PID控制算法可能无法达到满意的控制效果。
此外，PID控制算法的参数调整也是一个复杂并且耗时的过程，需要根据具体的被控制对象进行参数调整。
近年来，随着控制理论和算法的不断发展，PID控制算法也在不断改进和优化。
研究者们提出了许多改进的PID控制算法，如自适应PID控制算法、模糊PID控制算法、神经网络PID控制算法等。
这些改进算法通过引入自适应性、模糊逻辑、神经网络等技术，可以提高PID控制算法对于非线性系统、时变系统和具有不确定性的系统的控制性能。
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预测PID控制算法的基本原理及研究现状邵惠鹤任正云邵惠鹤先生，上海交通大学自动化系教授；任正云先生，博士。
关键词：模型预测控制预测PID控制算法在现今全球竞争日益激烈的市场环境下，通过先进控制获取经济效益来提高企业竞争力，已成为一种趋势。
据有关文献报道(薛美盛等， 2002)，各种不同石油化工装置实施先进控制后，其每年净增效益如表1所示。
虽然各公司所报出的年效益有所不同，但其数据出入不大，而实施先进控制所需成本只占其产生效益的很小一部分比例。
国外发达国家经验表明(孙德敏等， 2003)：采用先进控制理论和过程优化将增加30%的投资，但可提高产品层次和质量，降低能源和原材料消耗，从而增加85%的效益，如图1所示。
投资70%的资金购置DCS，换来的是15%的经济效益；再增加30%的投资，可以换来85%的经济效益。
其中增加的8%用于传统的先进控制(TAC)，得到的经济效益是8%；增加的13%用于预测控制(DMC)，得到的经济效益为37%；增加的9%用于在线闭环优化(CLRTO)，换来的经济效益是40%！因此，实施先进控制与优化是不用投资的技术改造。
然而，控制理论本身也面临着一些问题和困难，需要不断改进和提高。
尽管大量新的控制算法不断涌现，但常规的PID及改进的PID控制算法仍广泛应用于工业控制领域。
一些先进控制算法专用性强、适应性差、鲁棒性能差、算法复杂、实施和维护成本高，这些都限制了它们的推广和发展。
据日本控制技术委员会(SICE)对110家企业和150位控制工程师调查显示(Huruo, 1998)，近20年来，工业界迫切需要解决的控制难题分别是：大滞后、强耦合、时变、严重干扰以及非线性对象的控制，这些问题始终都没有得到切实有效的解决。
部分先进控制理论理论性太强，实际应用需做大量的改进和简化，使先进控制具备鲁棒性是当前重要的发展方向。
在先进控制技术中，最有应用前途的是模型预测控制，该技术经历了4代发展，已非常完善和成熟了。
第一代模型预测技术以DMC(Cutler, 1979)和IDCOM(Richalet, 1978)两种商业产品为标志；QDMC(Garcia, 1986)标志着第二代模型预测技术；IDCOM-M(Froisy, 1990)、SMCA和SMOC(Yous, 1991)代表着第三代模型预测技术的产生；第四代模型预测技术就是人们熟悉的DMC-plus和RMPCT，分别是Aspen和Honeywell公司的最新商业化软件。
现今模型预测控制技术不仅能处理硬、软约束、病态排除、多目标优化，而且能通过Kalman滤波器消除不可测干扰和噪声的影响(Lundström, 1995)，同时采用鲁棒控制技术和先进的辨识技术处理模型的不确定性，大大增强了模型预测技术的适应能力。
正因为模型预测控制的强大功能，它是一些具有非最小相位、积分、不稳定、多变量强耦合(包括方系统、胖系统、瘦系统)等特殊动态特性过程的理想控制工具。
据统计，2002年全世界共成功实施4600例模型预测控制算法(Qina, 2003)，是1997年的两倍多，短短5年时间比过去近20年应用的还多，可见其发展速度之快。
因此，它被誉为20世纪80年代“最有前途的先进控制算法”，一点也不过分。
像所有先进控制算法一样，模型预测控制也有着自身的缺点：(1)预测控制算法比较复杂，计算量比较大。
正因为复杂，在算法实现上要考虑多方面因素，既要保证算法简洁，又要使算法具有足够的可靠性和稳定性，同时也提高了硬件要求。
而且不能在DCS或其他监控软件中直接实施，需要复杂的冗余机制，实施很不方便，并提高了成本费用。
(2)实施周期长，参数整定复杂，即便是有丰富经验的工作人员，也得花费较长时间进行在线或离线参数整定过程。
(3)需要过程对象较为精确的模型，对于一些不允许作阶跃测试的过程对象，虽然可以运用其他方法进行建模，但建模的精确度会受到很大影响，或者不能完全反应过程的动态特性。
(4)控制系统完成后，必须对操作人员进行培训。
由于算法复杂，操作人员对其的理解有深有浅，不能最大限度地发挥该先进算法的作用，有时甚至会引起误操作。
受工艺条件、模型变化的影响，需要专门的技术人员进行算法维护。
(5)在重要干扰变量不可测或干扰模型不可辨识时，系统的控制性能将严重恶化，运用反馈校正的方法虽然能够起到一定作用，但十分有限。
一般做法是将重要的不可测干扰变量进行软测量，这样控制的精确度对软测量仪表的精确度有很大依赖性。
(6)在大干扰存在时，输出硬约束的如果处理不当的话，易造成可行解问题。
特别是对非最小相位系统，输出硬约束的增强，很可能导致系统不稳定(Zafiriou, 1990; Muske, 1993)。
(7)模型预测控制算法的稳定性还没有从根本上得到有效解决，需要从理论上得到进一步突破(席裕庚, 2000; Mayne, 2000)。
(8)生产过程的工艺改变，负荷的波动以及中间环节引入的各种不确定性扰动，都会造成系统模型特性的改变。
到目前为止，模型预测控制算法还没有一种可靠的模型在线校正方式，因此，固定的模型限制了它整体性能的提高。
模型预测控制自我性能的在线评价、耗时少且精确度高的模型建立工具、非线性和混合系统的模型预测控制都是将来需要研究的重要课题，也是模型预测控制的发展方向。
用户对一些先进控制算法的满意程度参差不齐，有高有低。
据1995年调查结果表明(Huruo, 1998)，见图2，先进控制算法能改善和提高原有控制水平，但仍存在一系列问题需要解决，用户的满意程度有待进一步提高。
一些现代控制技术，如LQ最优控制技术、H∞技术、Kalman滤波技术和自适应技术的满意度很低，有些过程工程师甚至不愿意应用该类新技术。
一些复杂先进控制算法的成功实施，必须是多专业、跨学科的紧密合作，同时要求具备丰富的工程实施经验和动手能力，需要工艺和自控专家共同合作才能完成工程项目，如Setpoint公司具有化工工艺背景的工程技术人员占公司职工总数的比例高达70%。
有人进行了一项统计，先进控制的效益由几部分组成(Huang, 2002)：基本回路控制的整定好坏，占20%；是否具备在线分析仪或切实可行的软测量技术，占40%；算法的维护，占20%；算法本身及其他因素，仅占20%。
因此，如何使先进算法结构简单、实施容易、鲁棒性能好、通用性强是控制界乃至整个工业界一直追寻的目标。
人们期待有一种先进控制器能像20世纪初出现的PID控制器给现代工业的控制水平带来深刻变化。
一预测PID控制算法的基本原理及研究现状自1992年Hagglund提出预测PI控制器的思想以来，预测PID算法得到了逐步发展和完善，并成功应用在一些复杂对象的控制上。
现在文献上所说的预测PID 控制算法可以归纳为两种：(1)有预测功能的PID控制器。
本质上，它是一种PID控制器，只不过依据一些先进控制机理，如内模原理、广义预测原理、H2/H∞原理、模糊理论、遗传算法和人工智能原理来设计控制器参数，或根据某种最优原则在线给定PID控制器参数，使之具有预测功能。
(2)预测算法和PID算法融合在一起的控制器。
在这种控制器中，包括预测控制器和PID控制器，PID控制器和过程的滞后时间无关，而预测控制器则主要依赖过程的滞后时间，根据以前的控制作用给出现在的控制作用。
从理论上讲，这两种预测PID算法将PID的简单性、实用性、鲁棒性和模型预测控制算法的预测功能有机结合起来。
它是预测算法和PID算法的折中，具有两种算法的优点。
1. 带有预测功能的PID控制器这种类型的控制器有相当一部分基于广义预测控制(GPC)算法设计而成。
Miller(1995)提出一种随机预测PID控制算法，其在数学上等于稳态加权广义预测控制(GPC)算法。
主要优点是能借助普通工业计算机或DCS上的PID模块，无需添加新的算法，实施方便，并成功应用在化肥厂热交换器的温度控制上。
Miller(1996)又提出了长范围的预测PID控制算法，也是基于稳态加权广义预测控制(GPC)算法设计而成的，在废水装置溶氧浓度的控制上取得了成功。
Moradi(2001)运用广义预测模型，根据最优性能指标在线给定PID控制器的最佳参数。
De(1993)提出一种鲁棒预测PI控制器，并分析了控制器参数和系统稳定性间的关系。
这种控制器适合于大滞后对象，是内模控制器(IMC)的一种特例。
灰色预测PID控制算法(Chian, 2002)，是将遗传算法引入到PID控制器，在线为PID 控制器提供最佳参数。
该算法应用在电力系统稳定装置的控制上，对白噪声和干扰都有很好抑制作用。
Sakaguchi(2002)运用遗传算法和数据分组处理方法给定PID控制器的参数，达到预测控制效果。
模糊逻辑(Georgescu, 1993)和神经网络(Asano, 1999)都可作为在线给定PID参数工具，达到时滞补偿和预测控制的目的。
Katebi(2001)将预测PID控制算法设计成具有模型预测控制(MPC)算法的功能，这种控制器由M个PID控制器组成，其中M为预测长度。
第i个控制器仅对未来(t+i)时刻误差信号进行操作，这样控制器就具有滞后补偿功能。
采用抗积分饱和技术和通过解约束的模型预测控制问题，使该控制器能处理输入约束问题。
与普通PID控制算法不同，该算法能对未来设定值轨迹进行全局优化，十分适合过程的开、停车处理及批量过程控制。
在实施环境方面，只要能实施常规PID的工控环境就可实施该算法，无需添加新的软、硬件，并且可利用现存的PID自整定方法，对其进行参数整定，十分方便。
模型预测控制算法能控制的具有特殊动态特性的过程，它都能控制，如非最小相位系统、大滞后系统以及不稳定系统。
对于一阶加纯滞后对象和二阶加纯滞后对象，运用Pade近似进行处理，该算法便分别简化为常规的PI控制器和PID控制器。
Vega(1991)运用回归算法对预测PID算法参数进行了自整定，取得了一定成果，但这种整定方法对大滞后过程能力非常有限。
无模型自适应预测PI控制器(Tan, 1999)，不需要对过程模型进行辨识，只需要过程的输入输出数据来设计PI控制器的参数，但这种控制器在干扰和噪声存在时的控制效果差。
2. 预测算法和PID 算法融合在一起的控制器这是一种真正意义上的预测PID 控制算法，也是本文研究的重点。
1992年Hagglund 第一次提出预测PI 控制器，其由独立的两部分组成：PI 部分和预测部分。
它包括5个参数，其中仅有3个可调参数。
控制器的输入输出关系可表示为： u(t)=K(1+i pT 1)e(t)- ipT 1 [u(t)-u(t-L)] 式中，p 为微分算子，e(t)、u(t)分别为控制器的输入、输出；上式右边第一项为PI 控制器，第二项为预测控制器；在控制器参数选取上，K 一般选为过程增益的倒数，T i 为过程的主导时间常数，L 为过程的滞后时间。