PID参数的工程整定方法
PID参数工程整定方法
PID参数工程整定方法PID（比例、积分、微分）控制器是一个自动控制系统中常用的控制算法，用于调节系统的输出以达到期望的设定值。
1.经验法：经验法是一种基于经验和操作人员经验的调节方法。
通过实践经验，根据不同的系统特性，人们总结出一些定性关系，用于指导参数调节。
例如，经验法中最常用的方法之一是试控法，即通过调节P、I、D三个参数的值，使得系统输出与设定值之间的误差最小。
2. Ziegler-Nichols法：Ziegler-Nichols法是一种基于试控法的数学方法。
它通过改变PID控制器的增益参数来调整系统，使得系统的阻尼比达到临界阻尼点。
然后，根据输出的时间响应曲线，从曲线中提取出一些参数，根据这些参数计算出PID控制器的参数。
该方法简单易行，但只适用于一阶系统和二阶系统。
3.超调法：超调法是一种通过改变PID控制器的增益参数来调整系统的方法。
它通过观察系统的超调量来调整PID参数。
超调量是指系统在达到设定值之后，实际值超过设定值的幅度。
根据超调量的大小，可以调整PID控制器的参数值，以使系统达到更好的性能。
4.频率响应法：频率响应法是一种通过改变PID控制器的增益参数来调整系统的方法。
它通过对系统进行频率响应测试，获得系统的传递函数和频率响应曲线，然后根据曲线的特征确定PID参数。
该方法适用于高阶系统和非线性系统。
5.基于模型的方法：基于模型的方法是一种通过建立系统的数学模型来调整PID控制器的方法。
通过分析系统的模型，计算出最佳的PID参数，以使系统达到最佳的性能表现。
这种方法需要对系统有较好的了解和较强的数学建模能力。
需要注意的是，不同的系统和应用场景可能需要不同的PID参数整定方法。
参数整定是一个复杂的过程，通常需要多次试验和调节，根据实际情况和需求进行优化。
总之，PID参数工程整定是一个复杂的过程，需要结合实际情况和经验进行调节。
通过合理的参数设置，可以提高系统的稳定性、响应速度和抗干扰能力，实现更好的控制效果。
pid参数的工程整定方法
pid参数的工程整定方法PID控制在工程里可太常见啦，就像一个小管家，管着各种系统的运行呢。
那PID 参数的整定方法也有不少小窍门哦。
最常用的一种是经验试凑法。
这就有点像做菜的时候试味道一样。
对于比例系数P，一开始可以给个比较小的值，就像给菜加一点点盐先尝尝。
如果系统反应很慢，输出老是不能达到目标值，那就可以慢慢增加P的值，让系统反应灵敏点。
但是P也不能太大哦，太大了系统就会像个调皮的小孩，变得很不稳定，晃来晃去的。
积分系数I呢，它主要是用来消除稳态误差的。
要是系统在稳定的时候，输出和目标值还有偏差，就像走路老是走不到目的地一样，这时候就可以调整I啦。
不过I 也不能一下子调得太大，不然系统会变得很“迟钝”，反应超级慢。
微分系数D就像是一个预测小能手。
它可以根据系统的变化趋势来提前调整。
如果系统变化很缓慢，D可以小一点；要是系统变化特别快，像火箭发射似的，那D就可以适当大一点，这样就能让系统更快地稳定下来。
还有一种是临界比例度法。
先把积分和微分关掉，只调整比例系数P，让系统达到临界振荡状态，这时候的比例系数就是临界比例度啦。
然后根据一些经验公式来计算出P、I、D的值。
不过这个方法有点冒险，就像走钢丝一样，一不小心系统就可能振荡得太厉害。
衰减曲线法也挺有趣的。
让系统产生衰减振荡，根据衰减的情况来确定PID参数。
就像看波浪一样，波浪的幅度和衰减速度能告诉我们参数应该怎么调整。
在实际工程里，整定PID参数可不能太死板哦。
要根据具体的系统情况，像系统的特性、负载的变化、干扰的大小这些因素来灵活调整。
有时候可能要多试几次，就像找宝藏一样，要有耐心。
而且不同的工程师可能也有自己独特的小技巧和经验。
毕竟每个工程系统都像是一个独特的小世界，需要我们用心去找到最适合它的PID参数组合，这样系统才能乖乖听话，稳定又高效地运行啦。
PID参数调节原理和整定方法(1)
PID参数调节原理和整定方法
CS3000系统PID参数整定方法
增大比例系数P一般将加快系统的响应，在有静 差的情况下有利于减小静差，但是过大的比例系 数会使系统有比较大的超调，并产生振荡，使稳 定性变坏。
增大积分时间I有利于减小超调，减小振荡，使 系统的稳定性增加，但是系统静差消除时间变长。
因此希望优秀的工艺人员与用心的仪表人 员共同努力，共同提高我们国际化的大石 化自控率，同时也为减轻大家的劳动强度。
PID参数调节原理和整定方法
CS3000 仪表面板
位号
位号注释
功能块模式 测量值
位号标志 报警状态
设定值
输出值
输出指针 测量值棒状图
工程单位
测量值上限 报警设置 设定值指针
测量值下限
PID参数调节原理和整定方法
CS3000 仪表面板
输出值指针 设定值指针 功能块模式 报警状态 位号 位号注释 位号标志 测量值棒状图 测量值上下限 工程单位
P比例调节
P：比例调节
在P调节中，调节器的输出信号u与偏差信号e成比例， 即 u = Kc e （kc称为比例增益）
但在实际控制中习惯用增益的倒数表示 δ =1 / kc (δ称为比例带)
不同的DCS使用不同的参数作为P的调节参数，以CS3000 为例，选用δ 比例带为调节参数，单位％。可以理解为：
P：比例带；值越大，作用越弱。单 位：%
I：积分时间；值越大，作用越弱， 单位：分钟（m）
D：微分时间；值越大，作用越强， 单位：分钟（m）
PID参数含义均与CS3000一致，但要 注意积分和微分时间，为分钟。
手动/自动 切换
pid参数自动整定方法
PID参数自动整定方法1. 简介PID（Proportional-Integral-Derivative）是一种常用的控制算法，广泛应用于工业自动化系统中。
PID控制器通过对控制对象的测量值与设定值之间的偏差进行分析，根据比例、积分和微分三个参数来调节输出信号，使得系统能够快速、准确地达到设定值。
PID参数的选择对于控制系统的性能至关重要。
传统的手动整定方法需要经验丰富的工程师进行调试，耗时耗力且容易出错。
因此，自动整定方法应运而生。
本文将介绍几种常见的PID参数自动整定方法，并对其原理和优缺点进行详细讲解。
2. 常见的PID参数自动整定方法2.1 Ziegler-Nichols 方法Ziegler-Nichols 方法是最早提出的一种PID参数整定方法。
该方法通过实验确定系统的临界增益和临界周期，并根据这些数据计算出合适的PID参数。
具体步骤如下：1.将比例增益（Kp）设置为零。
2.逐渐增加比例增益（Kp），直到系统出现持续振荡。
3.记录下持续振荡时的比例增益（Ku）和周期（Tu）。
4.根据以下公式计算PID参数：–比例参数（Kp）：0.6 * Ku–积分参数（Ki）：1.2 * Ku / Tu–微分参数（Kd）：0.075 * Ku * TuZiegler-Nichols 方法的优点是简单易行，只需要进行一次实验即可确定PID参数。
然而，该方法仅适用于具有明显反应时间和振荡特性的系统，对于非线性系统和快速响应系统效果较差。
2.2 Cohen-Coon 方法Cohen-Coon 方法是一种改进的PID参数整定方法，旨在提高对非线性系统和快速响应系统的适应性。
具体步骤如下：1.将比例增益（Kp）设置为零。
2.逐渐增加比例增益（Kp），直到系统出现持续振荡。
3.记录下持续振荡时的比例增益（Ku）和周期（Tu）。
4.根据以下公式计算PID参数：–比例参数（Kp）：0.9 * Ku–积分参数（Ki）：(1.2 * Ku) / (Tu * 2)–微分参数（Kd）：(3 * Ku) * Tu / 40Cohen-Coon 方法相对于Ziegler-Nichols 方法，在非线性系统和快速响应系统上表现更好。
PID整定方法
PID参数整定方法就是确定调节器的比例带PB、积分时间Ti和和微分时间Td。
一般可以通过理论计算来确定，但误差太大。
目前，应用最多的还是工程整定法：如经验法、衰减曲线法、临界比例带法和反应曲线法。
各种方法的大体过程如下：（1）经验法又叫现场凑试法，即先确定一个调节器的参数值PB和Ti，通过改变给定值对控制系统施加一个扰动，现场观察判断控制曲线形状。
若曲线不够理想，可改变PB或Ti，再画控制过程曲线，经反复凑试直到控制系统符合动态过程品质要求为止，这时的PB和Ti 就是最佳值。
如果调节器是PID三作用式，那么要在整定好的PB和Ti的基础上加进微分作用。
由于微分作用有抵制偏差变化的能力，所以确定一个Td值后，可把整定好的PB和Ti值减小一点再进行现场凑试，直到PB、Ti和Td取得最佳值为止。
显然用经验法整定的参数是准确的。
但花时间较多。
为缩短整定时间，应注意以下几点：①根据控制对象特性确定好初始的参数值PB、Ti和Td。
可参照在实际运行中的同类控制系统的参数值，或参照表3-4-1所给的参数值，使确定的初始参数尽量接近整定的理想值。
这样可大大减少现场凑试的次数。
②在凑试过程中，若发现被控量变化缓慢，不能尽快达到稳定值，这是由于PB过大或Ti过长引起的，但两者是有区别的：PB 过大，曲线漂浮较大，变化不规则，Ti 过长，曲线带有振荡分量，接近给定值很缓慢。
这样可根据曲线形状来改变PB或Ti。
③PB 过小，Ti过短，Td太长都会导致振荡衰减得慢，甚至不衰减，其区别是PB过小，振荡周期较短；Ti过短，振荡周期较长；Td太长，振荡周期最短。
④如果在整定过程中出现等幅振荡，并且通过改变调节器参数而不能消除这一现象时，可能是阀门定位器调校不准，调节阀传动部分有间隙（或调节阀尺寸过大）或控制对象受到等幅波动的干扰等，都会使被控量出现等幅振荡。
这时就不能只注意调节器参数的整定，而是要检查与调校其它仪表和环节。
（2）衰减曲线法是以4：1衰减作为整定要求的，先切除调节器的积分和微分作用，用凑试法整定纯比例控制作用的比例带PB（比同时凑试二个或三个参数要简单得多），使之符合4：1衰减比例的要求，记下此时的比例带PBs和振荡周期Ts。
PID参数的工程整定方法
PID参数的工程整定方法1.试误法试误法是一种通过观察系统响应特性来调整PID参数的方法。
该方法主要分为两步：首先设置合理的比例增益Kp，使系统实现最佳超调；然后根据实验结果，调整积分时间Ti和微分时间Td，达到使系统快速稳定的目标。
步骤如下：1.1设置比例增益Kp，通过手动调节Kp，使系统响应产生一定的超调，并确定合适的超调量。
1.2根据超调量的大小，选择合适的积分时间Ti和微分时间Td。
-当超调较小，可以选择较大的积分时间和微分时间，以提高系统响应速度。
-当超调较大，可以选择较小的积分时间和微分时间，以减小系统超调。
2.经验公式法经验公式法是一种基于经验公式的快速整定方法，适用于一些常用的控制对象类型和工程实践中的经验总结。
它通常包括以下公式：-平稳过程：Kp=0.5Kc，Ti=3.33τ，Td=0.83τ-快速过程：Kp=0.3Kc，Ti=2τ，Td=0.5τ-慢速过程：Kp=0.2Kc，Ti=4τ，Td=τ上述公式中，Kc为临界增益，τ为对象的时间常数。
根据不同的控制对象类型，选择对应的公式进行初始参数整定，然后根据实际情况进行微调。
3. Ziegler-Nichols整定法Ziegler-Nichols整定法是一种基于系统临界增益的整定方法，该方法通过寻找系统的临界增益和周期来确定PID参数。
步骤如下：3.1将比例增益Kp调至最小值，然后逐渐增加Kp，直至系统发生持续的限幅振荡，记录此时的Kp值和周期Tp。
3.2根据所选择的整定方法，计算得到合适的PID参数：-P控制器：Kp=0.5Ku-PI控制器：Kp=0.45Ku，Ti=0.85Tp-PID控制器：Kp=0.6Ku，Ti=0.5Tp4.优化方法优化方法利用优化理论和算法，通过对系统特性的建模和参数优化求解，得到更优的PID参数配置。
常用的优化方法包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。
优化方法首先需要建立系统的数学模型，并确定优化的目标函数，如稳定性、超调、控制精度等。
PID参数整定方法
2.3 PID参数整定方法参数整定找最佳，从小到大顺序查；先是比例后积分，最后再把微分加；曲线振荡很频繁，比例度盘要放大；曲线漂浮绕大湾，比例度盘往小扳；曲线偏离回复慢，积分时间往下降；曲线波动周期长，积分时间再加长；曲线振荡频率快，先把微分降下来；动差大来波动慢。
微分时间应加长；理想曲线两个波，前高后低4比1；一看二调多分析，调节质量不会低。
2.3.1 工程整定法PID数字调节器的参数，除了比例系数K p，积分时间T i和微分时间T d外，还有1个重要参数即采样周期T。
1．采样周期T的选择确定从理论上讲，采样频率越高，失真越小。
但是，对于控制器，由于是依靠偏差信号来进行调节计算的，当采样周期T太小，偏差信号也会过小，此时计算机将失去调节作用；若采样周期T太长，则将引起误差。
因此采样周期T必须综合考虑。
采样周期的选择方法有两种，一种是计算法，另一种是经验法。
计算法由于比较复杂，特别是被控对象各环节时间常数难以确定，工程上较少用。
经验法是一种凑试法，即根据人们在控制工作实践中积累的经验以及被控对象的特点，先选择一个采样周期T，进行试验，再反复改变T，直到满意为止。
2．K p，T i，T d的选择方法1）扩充临界比例度法扩充临界比例度法是简易工程整定方法之一，用它整定K p，T i，T d的步骤如下。
选择最短采样周期T min，求出临界比例度S u和临界振荡周期T u。
具体方法是将T min输入计算机，只有P环节控制，逐渐缩小比例度，直到系统产生等幅振荡。
此时的比例度即为临界比例度S u，振荡周期称为临界振荡周期T u。
选择控制度为：（2-15）通常当控制度为1.05时，表示数字控制方式与模拟方式效果相当。
根据计算度，查表2-1可求出K p，T i，T d。
表2-1 扩充临界比例度法整定参数表2）扩充响应曲线法若已知系统的动态特性曲线，可以采用和模拟调节方法一样的响应曲线法进行整定，其步骤如下。
断开微机调节器，使系统手动工作，当系统在给定值处处于平衡后，给一阶跃输入。
传统pid参数整定方法
传统pid参数整定方法PID控制器是控制工程中常用的一种自调控制器。
在现代工业控制中，PID控制器被广泛应用于控制系统中，其控制性能和稳定性受到普遍认可，因而成为大多数控制系统的核心控制算法。
PID控制器的参数整定是控制系统设计和调试的重点之一。
传统PID参数整定方法是指经验法、试探法和调整法等一系列基于经验的控制策略，具有简单易行、便于掌握、操作灵活的优点。
下面就传统PID参数整定方法进行详细讲解。
一、经验法经验法是由工程技术经验总结形成的整定方法。
该方法适用于比较常见、简单的控制系统。
这种方法的核心思想是根据工程经验和实际系统调试情况来确定PID参数，主要包括经验公式法和调节参数法。
1.经验公式法经验公式法是根据经验公式确定PID参数的一种方法。
常用的经验公式包括：经验整定法、奈奎斯特公式法、阶跃响应法等。
例如，经验整定法公式为：Kp=0.3(Ku/M)；Ti=0.7Pu；Td=0.2Pu。
其中，Ku表示系统的临界增益，M表示系统的调节倍数，Pu表示系统的极值周期，Kp、Ti和Td分别为PID控制器的比例、积分和微分参数。
2.调节参数法调节参数法是根据实际系统调试情况和效果进行参数调整的方法。
首先，根据系统的动态特性确定Ki和Kd，并将Kp设置为一个比较小的值。
然后，利用某一输入信号，在稳态下测量系统的输出响应，并根据实际调试情况对PID参数进行调整，以达到最优的控制效果。
二、试探法试探法是指在试探过程中，根据系统目标响应特性和分析，逐步调整PID参数的方法，这种方法具有操作简单、灵活性和可靠性等优点。
常用的试探法有“逆”法、“Ziegler-Nichols”法、“Choen-Coon”法等。
1.“逆”法“逆”法是通过减少PID增益直到控制系统不再震荡的方法。
此法通常是在Ti=0时使用，其中Kp和Kd分别由经验公式和试探法获得，Kp和Kd设置小值，然后逐步增加Kp和Kd，直到出现震荡，然后缩减Kp和Kd，直到震荡结束。
PID参数的整定方法
PID参数的整定方法PID控制器是目前最常用的控制算法之一，其调节参数（也称为PID 参数）的合理设置对控制系统的性能起着关键作用。
下面将介绍几种常用的PID参数整定方法。
1.经验法：经验法是最为简单直接的方法，通常由经验工程师根据自身经验来设定PID参数。
这种方法适用于一些简单的控制系统，但是对于复杂的系统来说，由于经验法不能提供具体的参数值，容易出现性能较差的情况。
2. Ziegler-Nichols 整定法：Ziegler-Nichols 整定法是PID参数整定中较为经典的方法，其步骤如下：-首先将PID控制器的I和D参数设置为零。
-逐渐增大比例参数（P）直到系统出现持续且稳定的振荡。
-记录此时的比例参数为Ku。
- 根据不同的控制对象类型，Ziegler-Nichols方法会有不同的参数整定公式，常见的有：-P型系统：Kp=0.50Ku，Ti=0.50Tu，Td=0.125Tu-PI型系统：Kp=0.45Ku，Ti=0.83Tu，Td=0.125Tu-PID型系统：Kp=0.60Ku，Ti=0.50Tu，Td=0.125Tu其中Ku为临界增益值，Tu为临界周期。
3. Chien-Hrones-Reswick (CHR) 整定法：CHR整定法基于频域设计方法，通过系统的频率响应曲线来确定PID参数。
其步骤如下：-绘制系统的频率响应曲线（一些软件和仪器可以直接测量）。
-根据曲线的特征，确定比较慢的过程的时间常数τ和极点频率ωp。
-根据以下公式得到PID参数：-P参数：Kp=2/（ωpτ）-I参数：Ti=τ/2-D参数：Td=τ/8不能掉进方法的误区，如超调范围不合适，调节周期过大或周期过小时，传递函数为微分型等。
4.设计优化法：设计优化法是基于性能指标的优化算法，通过对系统的模型进行优化，得出最佳的PID参数。
这种方法较复杂，通常使用数学工具或计算机软件进行参数优化。
常见的优化算法有遗传算法、粒子群算法等。
PID参数整定方法
PID参数整定方法PID（比例-积分-微分）是一种常见的控制算法，广泛应用于工业自动化领域。
在使用PID控制算法时，为了使系统能够达到良好的控制效果，需要进行参数整定。
本文将介绍几种常用的PID参数整定方法。
1.经验法：经验法是一种常见的PID参数整定方法，它基于工程师的经验和直觉。
根据控制对象的特性和要求，调整比例增益Kp、积分时间Ti和微分时间Td的值。
这种方法操作简单，但需要工程师具备一定的经验。
2. Ziegler-Nichols方法：Ziegler-Nichols方法是一种经典的PID参数整定方法，它通过试探法的方式确定参数。
具体操作步骤如下：-将积分时间Ti和微分时间Td设为0，只调整比例增益Kp。
-增加Kp，直到系统开始出现振荡。
-记下此时的Kp值，设为Ku。
-根据振荡周期Tu，计算出比例增益Kp、积分时间Ti和微分时间Td的值，即Kp=0.6Ku，Ti=0.5Tu，Td=0.125Tu。
3.系统辨识法：系统辨识法是一种通过实验数据分析来确定PID参数的方法。
步骤如下：-设定一定的输入信号，并记录系统的输入输出数据。
-通过数据处理方法，建立系统的数学模型，如传递函数或状态空间模型。
-利用系统辨识算法估计模型参数。
-根据辨识得到的模型参数，运用数学方法求解PID参数。
4.遗传算法优化法：遗传算法优化法通过模拟生物进化机制来最优解，可以用于PID参数的优化。
具体步骤如下：-通过实验数据建立系统的数学模型。
-设定适应度函数，作为评价PID参数优劣的指标。
-随机生成一组初始PID参数。
-利用遗传算法进行迭代优化，不断生成新的PID参数组合，并通过适应度函数评估其优劣。
-根据迭代次数或适应度达到一定要求时，停止优化，并得到最优PID参数。
5.自整定控制器方法：自整定控制器方法是一种通过系统自身对控制对象进行辨识和参数整定的方法。
常见的自整定控制器方法有自适应控制器和模型参考自适应控制器。
它们通过在线辨识控制对象的参数变化，并实时调整PID参数来达到控制要求。
PID参数整定方法
• 根据δk和Tk值，采用经验公式，计算出调节器各个 参数，即δ、TI、TD的值。
• 按“先P后I最后D”的操作程序将调节器整定参数调 到计算值上。若还不够满意，可再作进一步调整。
PID参数的整定方法
临界振荡整定计算公式
双位控制
比例控制
比例(P) 控制
P = KP * e δ=1/KP*100%
1、过程简单快速，比例作用大，可以加快调节，减少误差； 2、比例作用过大，使系统稳定性下降，造成不稳定。 3、有余差存在。
积分(I) 控制
积分调节：消除系统余差，提高无差度。只要有余差存在，积 分调节就进行，直至无差，积分调节停止。
主要内容
自动控制系统的组成；
比例(P)、积分(I)、微分(D)控制；
P、I、D参数的整定方法；
✓ 临界比例度法 ✓ 衰减曲线法 ✓ 经验法
自控系统组成
LIC
自动控制系统的组成框图
比例(P) 控制
比例控制：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。
情况，可选用比例积分控制器。例如流量、管道压力等控制 系统往往采用ＰＩ控制器。 3. 当对象滞后较大，如温度、ＰＨ值等控制系统则需引入微分 作用。一般在对象滞后较大，负荷变化也较大，控制质量又 要求较高时，可选用比例（P）积分（I）微分（D）控制器。
PID参数的整定方法
PID参数整定-----对已定的控制系统求取保证控制过程质量为最好的控制器参 数（比例度δ%、积分时间TI、微分时间TD ）
方法 在纯比例作用下，由大
到小调整比例度以得到具 有衰减比（4：1）的过渡 过程，记下此时的比例度δ S及振荡周期TS，根据经验 公式，求出相应的积分时 间TI和微分时间TD。
PID整定方法与口诀
3.PID参数整定⑴采样周期T符合工程准则。
（2）K p/K i/K d调试：试凑法（先比例，后积分，再微分）；扩充临界比例度法；扩充响应曲线法一个调节系统，在阶跃干扰作用下，出现既不发散也不衰减的等幅震荡过程，此过程成为等幅振荡过程，如下图所示。
此时PID调节器的比例度为临界比例度6 k,被调参数的工作周期为为临界周期Tk。
O —■■值O -Utsu临界比例度法整定PID参数具体操作如下：1、被控系统稳定后，把PID调节器的积分时间放到最大，微分时间放到零（相当于切除了积分和微分作用,只使用比例作用）。
2、通过外界干扰或使PID调节器设定值作一阶跃变化，观察由此而引起的测量值振荡。
3、从大到小逐步把PID调节器的比例度减小，看测量值振荡的变化是发散的还是衰减的，如是衰减的则应把比例度继续减小；如是发散的则应把比例度放大。
4、连续重复2和3步骤,直至测量值按恒定幅度和周期发生振荡,即持续4-5 次等幅振荡为止。
此时的比例度示值就是临界比例度6 k。
5、从振荡波形图来看，来回振荡1次的时间就是临界周期Tk,即从振荡波的第一个波的顶点到第二个波的顶点的时间。
如果有条件用记录仪,就比较好观察了,即可看振荡波幅值,还可看测量值输出曲线的峰-峰距离,把该测量值除以记录纸的走纸速度，就可计算出临界周期Tk如果是DCS控制或使用无纸记录仪，在趋势记录曲线中可直接得出Tk。
临界比例度法PID参数整定经验公式调节规律调节器参数6、将计算所得的调节器参数输入调节器后再次运行调节系统，观察过程变化情况。
多数情况下系统均能稳定运行状态，如果还未达到理想控制状态，进需要对参数微调即可。
衰减曲线法整定调节器参数通常会按照4:1和10:1两种衰减方式进行，两种方法操作步骤相同，但分别适用于不同工况的调节器参数整定。
纯比例度作用下的自动调节系统，在比例度逐渐减小时，出现4:1衰减振荡过程，此时比例度为4：1衰减比例度6s,两个相邻同向波峰之间的距离为4:1衰减操作周期TS，如下图所示4:1衰减曲线法整定PID参数具体操作如下:1、在闭合的控制系统中，将PID调节器变为纯比例作用，比例度放在较大的数值上。
PID参数整定方式
PID参数整定方式为了使PID控制器能够在实际控制过程中具有较好的性能，需要对PID参数进行合理的整定。
PID参数整定方法有很多种，下面将介绍几种常见的整定方法。
1.试-误整定法：试-误整定法是最常见的整定方法之一，通过不断试验和观察系统的响应，调整PID参数，直到满足控制要求。
这种方法的优点是简单易行，但由于需要进行大量试验，整定过程较为繁琐，而且可能造成系统过度振荡或不稳定。
2.经验法整定：经验法是基于经验公式进行PID参数整定的方法。
常用的经验公式有：Ziegler-Nichols方法、Chien-Hrones-Reswick方法等。
这些公式通过对系统的开环和闭环响应进行分析，得出相应的参数整定公式。
这种方法的优点是较为简单和直观，缺点是不适用于不同的系统和工况。
3.频率响应法整定：频率响应法是通过对系统的频率特性进行分析，来确定PID参数的方法。
常用的方法有：奈奎斯特曲线法、波特曼图法等。
这些方法借助于系统的频率特性图形，通过观察曲线的形状和特点，确定PID参数。
这种方法的优点是适用范围广，适用于不同的系统类型和工况，但缺点是需要一定的专业知识和技巧。
4.优化算法整定：优化算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
这些算法通过不断优化PID参数，使系统响应达到最优或接近最优。
这种方法的优点是较为灵活和智能化，能够得到较好的参数整定结果，但缺点是计算复杂度较大，需要较高的计算资源和时间。
综上所述，PID参数整定是针对特定系统和工况而进行的调整过程，不同的整定方法适用于不同的控制要求和应用场景。
在实际应用过程中，可以根据系统特点和控制要求选择合适的整定方法，并通过试验和优化来调整PID参数，以实现最佳控制效果。
PID参数整定方法
动态调整PID参数
在实际应用中，系统的特性可能会发生变化，因此需要动态调整PID参数 以适应变化。
可以通过在线调整Kp、Ki和Kd的值来优化系统的性能，例如使用试凑法 或基于性能指标的优化算法。
在调整PID参数时，需要注意不要过度调整，以免对系统造成不良影响。
04
PID参数整定实例
简单控制系统PID参数整定
复杂控制系统PID参数整定
总结词
复杂控制系统通常具有较多的干扰和不确定性，因此PID 参数整定较为困难。
详细描述
在复杂控制系统中，通常采用工程整定法进行PID参数整 定，如Z-N整定法和Cohen-Coon整定法等。这些方法 基于系统的数学模型，通过计算和实验相结合的方式确 定PID参数。此外，现代控制理论中的优化方法也可以用 于复杂控制系统的PID参数整定。
衰减曲线法
总结词
通过观察系统在不同控制作用下的衰减 曲线，确定最佳的PID参数。
VS
详细描述
衰减曲线法是一种基于系统响应的参数整 定方法。通过改变控制作用的大小和方向 ，观察系统的响应，绘制出衰减曲线。然 后，根据衰减曲线的形状和振荡特性，确 定最佳的PID参数。这种方法适用于具有 明显衰减振荡特性的系统。
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其他软件工具
总结词
除了MATLAB/Simulink和LabVIEW之外，还有许多其 他的软件工具可用于PID参数整定，如DCS、PLC编程 软件等。
详细描述
分布式控制系统（DCS）和可编程逻辑控制器（PLC）编 程软件通常也提供了PID控制器设计和参数整定的功能。 这些软件通常针对特定的工业应用场景进行优化，因此 在实际应用中具有较高的实用价值。在进行PID参数整定 时，用户需要根据具体的控制系统和需求选择合适的软 件工具。
PID控制中如何整定PID参数
PID控制中如何整定PID参数PID参数主要包括比例系数（Kp）、积分系数（Ki）和微分系数（Kd）。
这些参数的选择可以通过试错法、经验法、模拟法和优化算法等多种方法来进行。
1. 试错法（Ziegler-Nichols法）：这种方法是PID参数整定中最常用的方法之一、它通过改变比例系数、积分系数和微分系数，观察系统的响应曲线并进行调整，直到获得最佳的性能指标。
-首先，将积分和微分系数设为0，增大比例系数，观察系统的响应曲线。
如果系统出现震荡并且周期明显，则比例系数选取为临界增益（Ku）。
-然后，根据比例系数的大小，选择合适的积分时间（Tu/2）和微分时间（Tu/8），其中Tu为周期。
- 最后，根据Ziegler-Nichols公式计算PID参数，比例系数为Kp=0.6Ku，积分系数为Ki=1.2Ku/Tu，微分系数为Kd=0.075KuTu。
2.经验法：这种方法是基于经验公式进行参数整定的方法。
根据系统的特性和经验公式，选择合适的参数。
-对于比例系数，可以根据系统类型进行选择。
常用的经验值如下：-传统型控制系统：Kp=0.1~0.2；-开环较稳定系统：Kp=0.2~0.4；-开环不稳定系统：Kp=0.4~0.7-对于积分系数，可以根据系统的稳定性进行选择。
如果系统相对较稳定，可以选择较小的Ki值；如果系统相对不稳定，则可以选择较大的Ki值。
-对于微分系数，可以根据系统的时间响应进行选择。
如果系统响应较快，则可以选择较小的Kd值；如果系统响应较慢，则可以选择较大的Kd值。
3.模拟法：这种方法使用数学模型来模拟系统的动态特性，并通过模拟结果来选择合适的参数。
-首先，通过系统的数学模型得到系统传递函数，根据传递函数进行模拟。
-然后，通过观察模拟结果，选择合适的PID参数，使系统的响应曲线尽量接近期望曲线。
4.优化算法：这种方法基于优化算法来自动选择合适的PID参数，以最大化系统的性能指标。
-首先，定义性能指标，如超调量、稳态误差、响应时间等。
PID参数整定方法
2.3 PID参数整定方法2.3.1 工程整定法PID数字调节器的参数，除了比例系数K p，积分时间T i和微分时间T d外，还有1个重要参数即采样周期T。
1．采样周期T的选择确定从理论上讲，采样频率越高，失真越小。
但是，对于控制器，由于是依靠偏差信号来进行调节计算的，当采样周期T 太小，偏差信号也会过小，此时计算机将失去调节作用；若采样周期T太长，则将引起误差。
因此采样周期T必须综合考虑。
采样周期的选择方法有两种，一种是计算法，另一种是经验法。
计算法由于比较复杂，特别是被控对象各环节时间常数难以确定，工程上较少用。
经验法是一种凑试法，即根据人们在控制工作实践中积累的经验以及被控对象的特点，先选择一个采样周期T，进行试验，再反复改变T，直到满意为止。
2．K p，T i，T d的选择方法1）扩充临界比例度法扩充临界比例度法是简易工程整定方法之一，用它整定K p，T i，T d的步骤如下。
选择最短采样周期T min，求出临界比例度S u和临界振荡周期T u。
具体方法是将T min输入计算机，只有P环节控制，逐渐缩小比例度，直到系统产生等幅振荡。
此时的比例度即为临界比例度S u，振荡周期称为临界振荡周期T u。
选择控制度为：（2-15）通常当控制度为1.05时，表示数字控制方式与模拟方式效果相当。
根据计算度，查表2-1可求出K p，T i，T d。
表2-1 扩充临界比例度法整定参数表控制度控制规律参数T K p T i T d1.05PIPID0.03T u0.014T u0.53S u0.63S u0.88T u0.49T u/0.14T u1.2PIPID 0.05T u0.43T u0.49S u0.47S u0.91T u0.47T u/0.16T u1.5PIPID 0.14T u0.09T u0.42S u0.34S u0.99T u0.43T u/0.20Tu2.0PIPID 0.22T u0.16T u0.36S u0.27S u1.05T u0.4T u/0.22T u2）扩充响应曲线法若已知系统的动态特性曲线，可以采用和模拟调节方法一样的响应曲线法进行整定，其步骤如下。
PID参数整定方法
PID参数整定方法PID（Proportional-Integral-Derivative，比例积分微分控制）是一种常用的控制算法，它通过调整输出信号，使得被控对象的输出变量尽可能地接近设定值。
为了实现良好的控制效果，需要对PID参数进行合理的整定。
下面将介绍几种常用的PID参数整定方法。
1.经验整定法：经验整定法是一种经验性的参数整定方法，根据工程经验和试错原则来确定PID参数。
具体步骤如下：-初始设定PID参数为Kp=1，Ki=0，Kd=0。
-逐渐增加Kp的值，直到系统开始出现超调现象。
-根据系统的超调量，逐渐减小Kp的值，直到系统的超调量满足要求。
-根据系统的超调时间，逐渐增加Ki的值，使得系统的超调时间减小。
-根据系统的响应速度，逐渐增加Kd的值，使得系统的响应速度增加。
2. Ziegler-Nichols指标整定法：Ziegler-Nichols指标整定法是一种基于系统阶跃响应的参数整定方法，通过测量系统的阶跃响应特性来确定PID参数。
该方法分为三种整定方式：- Ziegler-Nichols开环法：-将系统设置为开环控制。
-逐渐增大Kp的值，直到系统开始出现持续振荡的现象。
-记录该时刻的Kp值（Ku）和持续振荡的周期（Tu）。
-根据Ku和Tu计算出PID参数：Kp=0.6Ku，Ki=1.2Ku/Tu，Kd=3KuTu/40。
- Ziegler-Nichols闭环法：-将系统设置为闭环控制。
-逐渐增大Kp的值，直到系统的输出响应快速但不超调。
-记录该时刻的Kp值（Ku）。
-根据系统的临界增益（Ku）计算出PID参数：Kp=0.33Ku，Ki=0.33Kp/Tu，Kd=0.33KpTu。
- Ziegler-Nichols两点法：-将系统设置为闭环控制。
-记录系统输出值最初变化的瞬间（T1）和最终变化的瞬间（T2）。
-根据T1和T2计算出PID参数：Kp=(4/Tu)(1/T1+1/T2)，Ki=2/Tu，Kd=KpTu/83. Chien-Hrones-Reswick方法：Chien-Hrones-Reswick方法是一种基于系统阶跃响应曲线形状的参数整定方法。
浙大中控培训课件工程常用pid参数整定方法
浙大中控培训课件工程常用pid参数整定方法一些常用的PID参数整定方法的概述，供你参考。
PID控制是一种常用的工程控制方法，用于调节系统的输出值以使其接近所需的设定值。
PID控制器通过调整三个主要参数来实现控制：比例系数（P）、积分时间（I）和微分时间（D）。
以下是一些常见的PID参数整定方法：经验法：这是一种基于经验和实践的方法，根据系统的特性和操作经验来选择PID参数。
根据系统的响应速度、稳定性和超调量等因素，通过试错和调整，逐步改进参数设置。
Ziegler-Nichols方法：这是一种经典的PID参数整定方法，通过系统的临界增益和周期来确定参数。
首先，增加比例系数，直到系统出现振荡。
然后，测量振荡的周期，并使用特定的公式计算出合适的PID参数。
Cohen-Coon方法：这是另一种常见的PID参数整定方法，适用于一阶和二阶过程。
该方法通过测量系统的时间常数和阻尼比来计算合适的PID 参数。
自整定方法：一些先进的控制器具有自整定功能，可以根据系统的响应自动调整PID参数。
这些方法通常基于模型预测控制或优化算法，可以更快地找到最佳参数。
在实际应用中，PID参数整定是一个复杂的过程，需要结合具体的系统特性和控制要求。
实践中，可能需要进行多次试验和调整来获得最佳的PID参数设置。
此外，还可以借助计算机模拟和数学建模等工具来辅助参数整定过程。
提供一个基本的伪代码示例，以展示如何进行PID参数整定：# 定义PID控制器参数double Kp = 0; # 比例系数double Ki = 0; # 积分时间double Kd = 0; # 微分时间# 定义控制误差和误差积分项double error = 0;double integral = 0;double previous_error = 0;# 定义目标值和当前值double setpoint = 0;double current_value = 0;# 定义控制器输出double output = 0;# PID参数整定while (条件满足) {# 计算误差error = setpoint - current_value;# 计算误差积分项integral = integral + error;# 计算误差变化率double derivative = error - previous_error;# 计算控制器输出output = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative;# 更新先前误差previous_error = error;# 更新当前值# 应用控制器输出}以上示例是一个简化的伪代码，具体的实现方式可能因编程语言和所使用的控制器而有所不同。
PID控制器参数整定的一般方法
PID控制器参数整定的一般方法PID控制器是最常用的自动控制算法之一，在许多工业过程中都得到了广泛的应用。
PID控制器的性能取决于其参数的选择，因此进行参数整定是非常重要的。
一般来说，PID控制器参数整定的方法有试验法、经验法和优化法等。
下面将详细介绍这几种方法。
1.试验法：试验法是最简单直接的一种参数整定方法。
通过对控制系统施加特定的输入信号，观察输出响应的变化，然后根据试验结果来调整PID控制器的参数。
试验法的常用方法有步跃法、阶跃法和波形法等。
-步跃法：将控制系统的输入信号从零突变到一个固定值，观察输出信号的响应曲线。
根据响应曲线的时间延迟、超调量以及过渡过程等特性，来调整PID参数。
-阶跃法：将控制系统的输入信号从零线性增加到一个固定值，观察输出信号的响应曲线。
通过测量响应曲线的时间延迟、超调量和稳定性等指标，来调整PID参数。
-波形法：将控制系统的输入信号设定为一个周期性的波形，观察输出信号对输入信号的跟踪能力。
通过比较输出信号与输入信号的相位差和幅值差，来调整PID参数。
2. 经验法：经验法是基于控制技术专家的经验和实践总结而来的一种参数整定方法。
根据不同的工业过程，控制技术专家给出了一些常用的PID控制器参数整定规则，如Ziegler-Nichols法和Chien-Hrones-Reswick法等。
- Ziegler-Nichols法是一种经验性的整定方法，它基于一种称为临界增益法的原理。
通过逐渐增大PID控制器的增益参数，当系统的输出信号开始出现稳定的周期性振荡时，此时的控制器增益即为临界增益。
然后按照一定的比例来设定PID控制器的参数。
- Chien-Hrones-Reswick法是另一种经验性的整定方法，它基于一种称为极点配置法的原理。
通过观察控制系统的频率响应曲线，根据不同的频率和相位的变化情况来调整PID控制器的参数。
经验法的优点是简单易行，但其缺点是只适用于一些特定的工业过程，且对于复杂的系统来说可能无法得到最佳的参数。
PID参数的工程整定方法
曲线偏离回复慢，积分时间往下降， 曲线振荡周期长，积分时间再加长； 曲线振荡频率快，先把微分降下来， 动差大来波动慢，微分时间应加长； 理想曲线两个波，前高后低四比一， 一看二调多分析，调节质量不会低。
第一段讲的是整定顺序，δ和Ti都 是从大到小逐步加上去，微分是最后才 考虑的。
1 Tis
+Tds）=
1
δ
（1+
1 Tis
+Tds）
数参调被
0.8
0.7
5
0.6
0.5
0.4
4
0.3
3
2
0.2
1
0.1
0
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 时 间 （秒）
图3 各种调节规律比较 1—比例微分作用；2—比例积分微分作用；3—比例作用；
4—比例积分作用；5—积分作用；
表4 各调节系统PID参数经验数据表
调节 系统 流量
压力
液位
温度
比例度 δ（%）
40-100
积分时 间Ti （分）
0.1-1
30-70 0.4-3
20-80
1-5
20-60
3-10
微分时 间Td （分）
说明
对象时间常数小，并有杂散扰动， δ应大，Ti较短，不必用微分。
对象滞后一般不大，δ略小，Ti 略大，不用微分。
1
y（ t ） = K p e （ t） =
e（ t）
δ
其中：y（t）—— 输出变化量。 e（t）—— 输入变化量。 Kp —— 比例增益。
δ —— 比例度，它是Kp的倒数。 1-3、积分调节
它依据“偏差是否存在”来动作。
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PID参数的工程整定方法班级:姓名:侯泉宇学号:52 PI D 调节器从问世至今已历经了半个多世纪, 在这几十年中, 人们为它的发展和推广作出了巨大的努力, 使之成为工业过程控制中主要的和可靠的技术工具。
即使在微处理技术迅速发展的今天, 过程控制中大部分控制规律都未能离开 PI D, 这充分说明 P I D 控制仍具有很强的生命力。
PI D 控制中一个至关重要的问题, 就是控制器三参数( 比例系数、积分时间、微分时间) 的整定。
整定的好坏不但会影响到控制质量, 而且还会影响到控制器的鲁棒性。
此外, 现代工业控制系统中存在着名目繁多的不确定性, 这些不确定性能造成模型参数变化甚至模型结构突变, 使得原整定参数无法保证系统继续良好的工作, 这时就要求 PI D 控制器具有在线修正参数的功能, 这是自从使用 PI D 控制以来人们始终关注的重要问题之一。
本文在介绍 PI D 参数自整定概念的基础上, 对 P I D 参数自整定方法的发展作一综述。
PID 参数自整定概念PI D 参数自整定概念中应包括参数自动整定(auto tuning) 和参数在线自校正( self tuning onli ne) 。
具有自动整定功能的控制器, 能通过一按键就由控制器自身来完成控制参数的整定, 不需要人工干预,它既可用于简单系统投运, 也可用于复杂系统预整定。
运用自动整定的方法与人工整定法相比, 无论是在时间节省方面还是在整定精度上都得以大幅度提高, 这同时也就增进了经济效益。
目前, 自动整定技术在国外已被许多控制产品所采用, 如 Lee d s &N or th r o p 的 El ec t r o ma x V、 Sa tt Con tr ol r 的 ECA40 等等, 对其研究的文章则更多。
自校正控制则为解决控制器参数的在线实时校正提供了很有吸引力的技术方案。
自校正的基本观点是力争在系统全部运行期间保持优良的控制性能, 使控制器能够根据运行环境的变化, 适时地改变其自身的参数整定值, 以求达到预期的正常闭环运行, 并有效地提高系统的鲁棒性。
早在 20 世纪 7 0 年代, As tr o m 等人首先提出了自校正调节器, 以周期性地辨识过程模型参数为基础, 并和以最小方差为控制性能指标的控制律结合起来, 在每一采样周期内根据被控过程特性的变化, 自动计算出一组新的控制器参数。
20 世纪 80 年代, Fo x bo r o 公司发表了它的 EX AC T 自校正控制器, 使用模式识别技术了解被控过程特性的变化, 然后使用专家系统方法去确定适当的控制器参数。
这是一种基于启发式规则推理的自校正技术。
20 世纪 90 年代, 神经网络的概念开始应用于自校正领域。
具有自动整定功能和具有在线自校正功能的控制器被统称为自整定控制器。
一般而言, 如果过程的动态特性是固定的, 则可以选用固定参数的控制器, 控制器参数的整定由自动整定完成。
对动态特性时变的过程, 控制器的参数应具有在线自校正的能力, 以补偿过程时变。
2 P ID 参数自整定方法要实现 PI D 参数的自整定, 首先要对被控制的对象有一个了解, 然后选择相应的参数计算方法完成控制器参数的设计。
据此, 可将 PI D 参数自整定分成两大类: 辨识法和规则法。
基于辨识法的 PI D 参数自整定,被控对象的特性通过对被控对象数学模型的分析来得到, 在对象数学模型的基础上用基于模型的一类整定法计算 PI D 参数。
基于规则的 PI D 参数自整定, 则是运用系统临界点信息或系统响应曲线上的一些特征值来表征对象特性, 控制器参数由基于规则的整定法得到。
2. 1 辨识法这类方法的本质是自适应控制理论与系统辨识的结合。
为解决被控对象模型获取问题,Kal ma n 首先将系统辨识的方法引入了控制领域。
辨识法适用于模型结构已知, 模型参数未知的对象, 采用系统辨识的方法得到过程模型参数, 并和依据参数估计值进行参数调整的确定性等价控制规律结合起来, 综合出所需的控制器参数; 如果被控过程特性发生了变化, 可以通过最优化某一性能指标或期望的闭环特性, 周期性地更新控制器参数。
参数辨识可用不同类型的模型为依据。
例如, 附加有辅助输入的自回归移动平均模型( AR M AX) 、传递函数模型或神经网络指数模型等, 而最常用的是低阶并等值于有纯滞后的离散差分模型。
同样, 可用不同的参数辨识方法估计模型参数, 例如递推最小二乘法( R LS) 、辅助变量法( I V) 或最大似然法( M L ) 等。
在获得对象模型的基础上设计 PI D 参数时常用的原理, 经典的有极点配置原理、零极点相消原理、幅相裕度法等; 现代的则往往借助于计算机, 利用最优化方法或线性二次型指标等, 寻找在个性能指标下的控制器参数最优值。
极点配置法是 Astr o m 在 We ll ste a d 工作的基础上提出来的, 它的出发点不是去极小化某一性能指标函数( 如使输出误差方差最小) 以使闭环控制系统达到预期的响应, 而是通过对闭环系统的极点按工艺要求进行配置, 来达到预期的控制目的。
这种方法适用于二阶或二阶以下的对象, 因为在用于二阶或二阶以下对象的情况时, 由于在线辨识的参数不多, 故能获得期望的动态响应。
零极点相消原理是由 As tr o m 首先提出的, 它的基本思想是利用调节器传递函数中的零极点抵消被控对象传递函数的某些零极点, 从而使整个闭环系统工作在期望的状态上。
采用零极点相消原理, 要求过程必须是二阶加纯滞后对象, 而且要求传递函数的分子项中常数项不为零。
幅相裕度法是利用幅值裕度和相角裕度整定 P I D 参数, 这能使系统具有良好的控制性能和鲁棒性能。
Ho 等在这方面作了许多工作, 在他最新的研究中将幅相裕度法和性能指标最优设计相结合, 给出了能同时满足系统鲁棒性和性能指标最优要求的 PID 参数整定公式。
Ho 还指出, 在确定了幅值裕度( 或相角裕度) 的前提下, 最优指标和相角裕度( 或幅值裕度) 间需要折衷处理, 给出了在幅值裕度一定的情况下, 使得I S E( 误差平方积分) 最小的相角裕度计算公式。
至于现代的 PI D 参数设计法, 如 N i shi ka wa 等人提出的参数自动整定法, 在控制器参数需要整定时, 给系统一个小的不至于影响正常运行的干扰信号, 以估计对象参数, 然后运用 I SE 指标设计 PI D 参数, 一方面能使系统性能满足某些优化指标, 但另一方面却可能因有些优化算法无解而带来问题。
这类基于辨识的参数自整定方法直观、简单, 易于实现, 已有众多的文献资料提供了有关模型辨识和控制器的设计方法, 而且在过程控制及其参数校正方面不需要特定的经验, 所以说它是比较容易开发的。
但这并不意味着这种为设计者带来的优点就一定能够转变为用户的效益。
因为与此方法相关联的一些问题, 例闭环辨识、时滞估计、测量噪声和干扰输入的抑制以及安全保护措施等, 虽然已被了解, 但并未得到有效解决。
仅在噪声影响方面, 必须承认系统辨识对噪声是敏感的, 当噪声超过一定强度时就可能得到不正确的辨识结果。
如当数据被噪声所影响时, 使用最小二乘法估计的 AR MAX 模型参数就将是有偏的。
另外, 在基于被控过程的数学模型求取控制器参数值时, 关键是要较为精确地获得被控对象的数学模型, 然而, 辨识所得到的数学模型一般都含有近似的部分, 不可能做到完全精确, 这也对控制精度带来影响。
再加上辨识工作量大, 计算费时, 不适应系统的快速控制, 限制了这类方法的使用。
2. 2 规则法基于规则的自整定方法, 根据所利用的经验规则的不同, 又可分成采用临界比例度原则的方法、采用阶跃响应曲线的模式识别方法和基于模糊控制原理的方法等。
2. 2 . 1 采用临界比例度原则的方法早在 194 2 年 Zi e gl er J. G. 和 Nic h ols N . B. 就提出了临界比例度法, 这是一种非常着名的工程整定法。
它不依赖于对象的数学模型, 而是总结了前人在理论和实践中的经验, 通过实验由经验公式得到控制器的近似最优整定参数, 用来确定被控对象的动态特性的两个参数: 临界增益 K u 和临界振荡周期 T u 。
K u 和 T u是系统在纯比例控制器作用下产生等幅振荡时的比例增益和振荡周期, P, P I , PID 三种情况的参数整定值就是利用 K u, T u 由经验公式求得的。
为避免临界稳定问题, 在求取 Ku , Tu 时可让系统作 4 1 衰减振荡来代替临界等幅振荡, 这也被称为衰减振荡法。
Astrom 等人提出用继电特性的非线性环节代替 Z N 法中的纯比例控制器, 使系统出现极限环, 从而获取所需要的临界值。
基于继电反馈的自动整定法避免了 Z N 法整定时间长、临界定等问题, 保留了简单的特点, 目前已成为 P I D 自动整定方法中应用最多的一种, 而且众多学者对该方法进行了深入的研究, 提出了许多扩展改进的方法。
在获取了所需要的临界值的基础上, 计算 PI D 参数的方法有多种, 运用 Z N 法参数整定公式整定而得的PID 参数在实际控制中往往会引起系统响应的超调量过大, 振荡较为剧烈等不符合工艺要求的结果。
针对Z N 法的这些不足, Ha n g C. C. 等人提出了改进的 Z N 法, 改进的 Z N 法定中引入了设定值权值和积分时间修正系数。
A str o m 和 Ha g glun d 则提出了基于临界信息利用相幅裕度整定参数, 文献[ 1 0 ] 在临界比例度原理上, 结合 I S TE( 时间和误差平方乘积积分) 准则, 给出了参数整定公式。
另外, 由于临界点和 Nyq u i st 曲线上其他点之间存一定关系, 所以应用 Ny quis t 曲线上其他点信息也可以获取临界点信息为基础的自整定法。
2. 2 . 2 采用阶跃响应曲线的模式识别方法模式识别的概念是由 Br i st ol 首先提出的。
模式识别的主要出发点是为了避开过程模型问题, 用闭环系统响应波形上的一组能表征过程特性, 而数据量尽可能少的特征量作为状态变量, 以此作为设计通用的自整定方法的依据。
在整定过程中, 过程连接一个 PI D 控制器, 构成闭环系统, 控制器参数根据实测的阶跃响应模式与理想响应模式的差别来进行整定。
文献[ 1 3 ] 研究阶跃输入下 PI 控制的闭环系统衰减振荡响应的模式识别法参数整定, 通过仿真实验确定了三个能很好表达这一模式的特征量, 导出了这组特征量与闭环系统参数之间的关系, 最后利用非线性规划中的可变容差法和一种频域估计法, 并利用回归分析的方法, 求出设定值扰动下的 ISE 准则最优 PI 控制器参数.和控制器结构, 然后再用模式识别优化方法求取控制器参数。