PID是对误差的比例，积分，还有微分。比例很好理解，就是到达目标位置，系数就是到达目标位置的快慢。微分也很好理解，就是要保证变化速度要和目标一致，微分系数就是速度到达目标速度的快慢。误差的积分，实际是面积差，目标信号对时间积分，就是目标信号和时间轴围成的区域的面积，然后和实际输出的面积做差，积分作用是让二者一致。 &
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2017-08-10 13:20:37
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PID是比例、积分、微分的简称，PID控制的难点不是编程，而是控制器的参数整定。参数整定的关键是正确地理解各参数的物理意义，PID控制的原理可以用人对炉温的手动控制来理解。阅读本文不需要高深的数学知识。 1．比例控制 有经验的操作人员手动控制电加热炉的炉温，可以获得非常好的控制品质，PID控制与人工控制的控制策略有很多相似的地
常用口诀参数整定找最佳，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
1.自整定的过程大致分为以下步骤： ①稳定为先：先用一个无需非常完美的PID参数调整系统，使系统的被调量和输出都达到稳态，并且被调量近似达到设定值。 ②强行震荡：再暂时禁用PID调节，使控制器将一个矩形波状的控制作用力作用于系统，当被调量低于设定值时
对于工科的同学来说，最简单的自动控制代码其实就是PID。在现实的生产中，最难控制的往往是输入和输出之间的关系。很多时候，系统的输入和输出是很复杂的关系，根本没有办法用方程来表示，或者说无法用方程来准确表示。这个时候，PID就可以发挥用处。PID非常简单，主要就是比例系数、积分系数和微分系数。我们可以用一个简单的代码来说明这个问题，# !/usr/bin/python
import os
impo
起因由于项目中经常要用到PID控制，因此一直在寻找一个好的PID算法，虽然西门子PLC自带的FB41也可以满足要求，但没有提供自整定，PCS7虽然带了自整定，但对于一些小项目就不适用了，因此决定自己编写一个。2.算法选择为何使用PID算法？原因是因为在现场有好多不确定因素，而基于模型的好多控制算法因为无法得到准确的数学模型而使调试变得很困难，而PID不是基于模型的，因而适应性更好一些，更通用一些。
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2023-08-18 16:11:02
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只要一个安装博图软件的电脑，就可以做PID调节(需要装被控系统仿真块)一.PID功能PID功能用于对闭环过程进行控制(有反馈的)。PID控制适用于温度，压力，流量等物理量，是工业现场中应用最为广泛的一种控制方式，其原理是，对被控对象设定一个给定值，然后将实际值测量出来，并与给定值比较，将其差值送入PID控制器，PID控制器按照一定的运算规律，计算出结果，即为输出值，送到执行器进行调节，其中的P,I
1.PID（Proportional, Integral and Derivative）介绍
PID控制问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、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，控制理论的其它技术难以采用时，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
原创
2021-08-03 10:12:46
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在前述的篇章中，我们实现了PID控制器并在后续对其进行了改进。但作为经典PID控制器还存在PID参数整定的问题。通常我们可以采取人工整定的办法，但人工整定涉及到比较专业的知识，而且找到合适的参数本身也不是一件容易的事，所以人们探索了一系列适用于不同情况的PID参数自动整定算法。在这一篇中我们就来讨论基于继电反馈的PID参数自整定算法。
原创
2022-05-22 21:22:04
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在前述的篇章中，我们实现了PID控制器并在后续对其进行了改进。但作为经典PID控制器还存在PID参数整定的问题。通常我们可以采取人工整定的办法，但人工整定涉及到比较专业的知识，而且找到合适的参数本身也不是一件容易的事，所以人们探索了一系列适用于不同情况的PID参数自动整定算法。在这一篇中我们就来讨论
原创
2022-05-30 00:58:01
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在前述的篇章中，我们实现了PID控制器并在后续对其进行了改进。但作为经典PID控制器还存在PID参数整定的问题。通常我们可以采取人工整定的办法，但人工整定涉及到比较专业的知识，而且找到合适的参数本身也不是一件容易的事，所以人们探索了一系列适用于不同情况的PID参数自动整定算法。在这一篇中我们就来讨论
原创
2022-05-30 00:58:12
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在前述的篇章中，我们实现了PID控制器并在后续对其进行了改进。但作为经典PID控制器还存在PID参数整定的问题。通常我们可以采取人工整定的办法，但人工整定涉及到比较专业的知识，而且找到合适的参数本身也不是一件容易的事，所以人们探索了一系列适用于不同情况的PID参数自动整定算法。在这一篇中我们就来讨论
原创
2022-05-30 00:58:24
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在前述的篇章中，我们实现了PID控制器并在后续对其进行了改进。但作为经典PID控制器还存在PID参数整定的问题。通常我们可以采取人工整定的办法，但人工整定涉及到比较专业的知识，而且找到合适的参数本身也不是一件容易的事，所以人们探索了一系列适用于不同情况的PID参数自动整定算法。在这一篇中我们就来讨论
原创
2022-05-30 00:58:36
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对于这个PID参数的整定，我个人认为没什么一步到位的好方法，针对不同的系统，同样的控制算法，参数都不会一样的，还要根据实际的情况去调节。
原创
2023-08-06 19:25:10
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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
原创
2021-07-08 17:58:54
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模糊控制系统的构成与与常规的反馈控制系统的主要区别在于控制器主要是由模糊化，模糊推理机和精确化三个功能模块和知识库（包括数据库和规则库）构成的。具体实现过程如下所示：(1)预处理： 输入数据往往是通过测量设备测量得到的一个具体数据，预处理就是在它们进入控制器前对这些数据进行分类，或性质程度的定义。预处理过程也是量化过程，它是在离散空间中把输入数据划分为若干个数字级别。例如，假设一个反馈误差为 4
最近在学习基于神经网络的电机智能控制，神经网络与PID有两种结合方式：采用单神经元结构，神经元输入权值一一对应PID的三个参数，神经元的输入值为经过比例、积分和微分处理后的偏差值；另一种是在常规PID控制器的基础上增加一个神经网络，用神经网络在线调节PID的三个参数。 关于神经网络的相关知
首先先要明确，增量式pid和位置式pid本质是一样的，本次增量式pid的输出是由本次位置式pid的输出减去上次位置式的输出得到的。对比一下 位置式：u(k) =Kp*e(k)+Ki*∑e(k)+Kd[e（k）-e(k-1)] 增量式：Δu(k) =Kp[e（k）-e(k-1)]+Ki*e(k)+Kd
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2017-08-01 20:53:00
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关于如何制作，制作的原理，网上已经有一大堆博主大神给与了回答，随便搜一搜就是一把一把，所以我在这里（也不算传授）就说说我调节PID的时候的的调节方法吧。当然最开始需要基础准备的。(大神的话，貌似用不着我这讲解了)基础准备1.（针对我这样的渣渣说的）这里有一个很重要的点就是AD采集电路中变阻器的电路连接，基本人人都知道滑动变阻器其实就是接两个脚就行了，但是这里就有一个问题了如图 
PID标准实现需要注意的是每一次 calculate更新传入的是目标位置和当前位置，返回的是一个加速度import matplotlib.pyplot as plt
class PID():
def __init__(self, dt, max, min, Kp, Kd, Ki):
self.dt = dt # 采样周期
self.max = max
