PID控制及其典型工程应用.docx

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1、PID控制及其典型工程应用摘要：闭环自动控制技术都是基于反馈的概念以减少不确定性。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。在工程实际中，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。0引言目前工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。同时，控制理论的发展也经历了古典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。智能控制的典型实例是模糊全自动洗衣机等。自动控制系统可分为开环控制系统和闭环控制系统。一个控制系统包括控制器、传感器、变送器、执行机构

2、、输入输出接口利用PID控制实现的压力、温度、流量、液位控制器，能实现PID控制功能的可编程控制器(PLC），还有可实现PID控制的PC系统等等。可编程控制器（PLC)是利用其闭环控制模块来实现PID控制，而可编程控制器（PLC）可以直接与ControlNet相连，如Rockwell的PLC-5等。还有可以实现PID控制功能的控制器，如Rockwell的Logix产品系列，它可以直接与ControlNet相连，利用网络来实现其远程控制功能。1PID控制原理工程实际中，应用最为广泛调节器控制规律为比例、

3、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。当被控对象结构和参数不能完全掌握，或不到精确数学模型时，控制理论其它技术难以采用时，系统控制器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﹐或不能有效测量手段来获系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是系统误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制。0PID控制的特点2.1比例（P）控制比例控制是一种最简单控制方式。其控制器输出与输入误差

4、信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存稳态误差（Steady-state error）。 2.2积分（I）控制积分控制中，控制器输出与输入误差信号积分成正比关系。对一个自动控制系统，进入稳态后存稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差或简称有差系统（System with Steady-state Error）。消除稳态误差，控制器中必须引入“积分项”。积分项对误差取决于时间积分，时间增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会时间增加而加大，它推动控制器输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于

5、零。，比例+积分（PI）控制器，可以使系统进入稳态后无稳态误差。2.3微分（D）控制微分控制中，控制器输出与输入误差信号微分（即误差变化率）成正比关系。 自动控制系统克服误差调节过程中可能会出现振荡失稳。其原因是存有较大惯性组件（环节）或有滞后（delay）组件，具有抑制误差作用，其变化总是落后于误差变化。解决办法是使抑制误差作用变化“超前”，即误差接近零时，抑制误差作用就应该是零。这就是说，控制器中仅引入“比例”项往往是不够，比例项作用仅是放大误差幅值，而目前需要增加是“微分项”，它能预测误差变化趋

6、势，这样，具有比例+微分控制器，就能够提前使抑制误差控制作用等于零，为负值，避免了被控量严重超调。对有较大惯性或滞后被控对象，比例+微分（PD）控制器能改善系统调节过程中动态特性。 3PID控制在工程中的实际应用随着国际物流业的发展，码头起重设备的数量及吨位都产生了大幅度的增加。随着效率的提高，设备运行速度也变得更快。因此，对设备上使用的电机的控制要求也越来越高。在起重机上可以安装检测设备对起升的高度，旋转角度，悬臂伸缩的幅度进行测量，对设备运行的位置经行定位，对这些收集到的信息通过PLC进行处理，使

7、用PID控制程序进行调节，实现起重机运行状态的有效控制，调定位精度，安全性及效率。起重机模糊控制不要求被控对象精确的数学模型，它能避开控制对象的数学模型。而且算法具有一定的智能性，可以做到有很好的可维护性，操作的简便性，鲁棒性，能通过自学习适应不同运动参数的起重机运行系统。然而，起重机模糊控制的精度受到量化等级的制约。另外，对于普通的起重机模糊控制而言，它类似于比例微分的控制方式，还有一个非零的稳态误差，属于有差调节。将起重机模糊控制和PID控制器两者结合起来，发挥两者的优点。既具有起重机模糊控制灵活

8、而适应性强的优点，又具有PID控制精度高的特点，这种模糊PID控制器。对非线性和时变性的控制对象具有良好的控制效果。完全可以满足起重机工业现场实际使用的要求。起重机模糊控制系统由起重机模糊控制器、执行机构、被控对象、传感器等环节组成。起重机模糊控制器在模糊自动控制系统中具有举足轻重的作用。通常按照以下步骤来设计起重机模糊控制器:（1）确定起重机模糊控制器的结构，即根据具体的系统确定其输入变量和输出变量（即控制量），用语言变量进行描述;（2）设计起重机模糊