要作用。
自动控制原理与系统
比例积分微分（PID）控制对控制过程的影响
PID 控制规律吸取了比例控制的 快速反 应 功能、积分控制的 消除余差 功能和微分
控制的 预测 功能，从控制效果看，是比较
理想的一种控制规律。 阶跃响应特性可以看作是 PI 阶跃响应 曲线PD阶跃响应曲线的叠加。 因为PID三作用控制器需要整定比例度、
自动控制原理与系统
项目二 PID调节器
自动控制原理与系统
前导知识
• P——比例作用 • I——积分作用 • D——微分作用
• 组合方式：P、PI、PD、PID
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比例控制原理
偏差信号
控制作用
c（t） K P r（t）
控制器的输出与偏差信号输入成比例关系
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常见的比例环节
自动控制原理与系统
PID参数整定方法——经验凑试法
温度：容量滞后较大，一般积分时间较大 常用PID调节规律。 流量：滞后很小，时间常数小，测量信号中杂有噪音 用PI调节规律，比例度要大，积分时间可短些。 压力：介质为液体的滞后较小，介质为气体时的滞后中等 用P或PI调节规律。 液位：滞后不大，一般控制要求不高 用P或PI调节规律，比例度也要大。
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比例控制特点 • 一是动作快，控制器输出几乎与偏差信号 同时发生
• 二是有差控制，系统从一个稳定的状态达
到另一个稳定的状态（因为调节机构的位
移u与被控量的偏差e有一一对应的关系）
自动控制原理与系统
比例（P）控制实例：浮子水位控制
自动控制原理与系统
比例（P）控制实例：浮子水位控制
自动控制原理与系统
积分饱和
自动控制原理与系统
积分饱和
定义：由于某种原因（阀门关闭、泵故障等），被 调量的偏差一时无法消除，然而控制器还是要试图校正 这个偏差，结果经过一段时间后，控制器的输出将达到 某个限制值并停留在该值上，这种情况称为积分饱和。 经常发生在间歇过程的控制中。
抗积分饱和措施：限幅法；积分切除法。
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微分（D）对控制过程的影响
理想微分控制器 输出变化量与输入偏差的变化
e
速度成正比。
t0
t
微分时间
de y Td dt
u
∞ t0 t
在阶跃信号输入的瞬间，控制 器的输出为无穷大，其余时间输出 为零。
自动控制原理与系统
比例微分（PD）对控制过程的影响
e
t u
比例微分输出的大小与偏差变
专家控制
• 专家控制：将专家或现场操作人员的知识和经验
总结成知识库，形成很多条规则，并利用计算 机，通过推理来实现控制。 • 专家系统主要由知识库、数据库、推理机、解释 机制、知识获取5个部分组成
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专家控制
• 水温很低，则控制量最大；
• 水温很高，则控制量最小；
• 水温较低且没有上升，则控制量很大； • 水温较低且缓慢上升，则控制量较大；
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人工操作中的积分控制过程
热量
温度
偏差
控制电压
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积分控制的阶跃响应曲线
TI 小
TI 大
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比例积分（PI）控制特点
• • • • 无差控制
比例控制为主
积分控制为辅（仅用于消除稳态误差）
比例、积分作用的参数要相互配合
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比例积分（PI）对控制过程的影响
自动控制原理与系统
比例度(1/Kp)对控制过程的影响
比例度的选择原则: 若对象的滞后较小， 时间常数较大以及放大 倍数较小，那么可以选 择小的比例度来提高系 统的灵敏度，从而使过 渡过程曲线的形状较好。 反之，为保证系统的稳 定性，就要选择大的比 例度来保证稳定。
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积分控制原理
c(t )
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神经网络控制——常见人工神经元模型
y f(s ),
s ( w ix i )
i 1 n
xi——输入信号； y ——输出信号; wi——连接权系数（权值）；
θ——阈值，一般为0
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神经网络控制——人工神经元的学习原理
K
Μi
——第k次学习；
——学习速率;
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比例微分（PD）对控制过程的影响
优点：能提高系统的响应速度，
同时改善过程的动态品质，抑制过渡过 程的最大动态偏差，有助于提高系统 的稳定性。
不足：不适用于流量、压力等一些
变化剧烈的过程。其次，当微分作用太
强时会导致系统中的控制阀频繁开启，
容易造成系统振荡。 PD控制一般总是以比例动作为主
自动控制原理与系统
单纯的比例控制器特点
• 单纯的比例控制器并不能保证温度完全达到期望的温 度值，通过反馈调节虽然可以使偏差减小，但是没有 办法使偏差最终消除。
•
结构最简单，只有一个可调节参数，就是比例系数。
如果设置过大，会调节过头，容易引起系统输出的振 荡；反之，如果比例系数过小，调节作用太弱，系统 变化过于缓慢。
积分时间和微分时间 三个变量 ，而在实际
工程上是很难将这三个变量都整定到最佳 值。
自动控制原理与系统
各种调节规律的特性比较
u(t)
1
2
t0
3 4
t
（1）无控制，输出有较大偏差。 （2）比例,偏差ε稳定后，输出有固定静差。
（3）比例+积分,偏差ε稳定后，输出无限制地消除静差。 （4）比例+积分+微分,能够快速跟踪偏差ε的变化，消除稳定误差。
化速度及微分时间Ｔd成正比。微分
时间越长，微分作用越强。
t 理想PD控制器
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比例微分（PD）调节器
R2 KP R1
K d R3C1
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微分时间常数(Td)对控制过程的影响
减小被调量的 动态偏差，缩 短调节时间。 有超前作用， 使偏差消失于 萌芽中，提供 系统稳定性的 作用。
• 智能控制在很多情况下确实行之有效，具有常规控制无法
比拟的优越性，特别是受控系统及所处环境都比较复杂时。
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智能控制分类
• 专家控制；
• 模糊控制； • 神经网络控制；
• 学习控制； • 遗传算法； • 进化控制； • 基于规则的仿人智能控制； • 多级递阶智能控制
自动控制原理与系统
• 专家控制和模糊控制都是在宏观的外在功能上模仿
大脑的分析和决策作用，而神经网络控制则是基于 人脑神经组织的结构来模拟人脑的生理作用； • 单个神经元结构和功能都很简单，但大量的神经元 结合在一起却可以做复杂的事情；
• 现在主要利用其所具有的强大学习能力，逐步逼近
任意复杂的输入/输出特性，应用于很多领域。
自动控制原理与系统
项目三 基于PID调节的温度控制系统
任务4 智能控制方法
自动控制原理与系统
智能控制
智能控制概念：综合运用自动控制、人工智能、系统科
学等理论和方法，以信息技术为依托，最大程度地效仿人的智能， 实现对复杂系统的控制。
智能控制发展：
• 1967年首次使用“智能控制”一词； • 70年代——初步探索；
• 80年代——加快发展，应用于机器人控制、工作生产控制、
家用电器等领域； • 90年代以后，研究形成高潮，应用面迅速发展到军事、交通、
电力、汽车、建筑等多个领域。
自动控制原理与系统
智能控制和常规控制的比较
• 常规控制系统有成熟的控制理论进行性能分析，而智能控制
系统尚未建立完善的理论体系，仍处于“方法”层面，还 没上升到“理论”层面； • 智能控制规则的制定更多地基于人的直觉和经验，而不是 某个理论体系；
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项目三 基于PID调节的温度控制系统
任务3 PID参数工程整定方法
自动控制原理与系统
PID参数工程整定方法 临界比例度法（稳定边界法） 衰减曲线法
经验法
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PID参数整定方法——临界比例度法
控制作用 P PI
PD
PID
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PID参数整定方法——衰减曲线法
自动控制原理与系统
理想微分环节方框图及响应曲线
c (t ) T
dr ( t ) dt
自动控制原理与系统
微分（D）对控制过程的影响
理想微分控制器 输出变化量与输入偏差的变化
e
速度成正比。
t0
t
微分时间
de y Td dt
u
∞ t0 t
在阶跃信号输入的瞬间，控制 器的输出为无穷大，其余时间输出 为零。
自动控制原理与系统
模糊控制
• 无需建立精确的数学模型，依据操作人员经验和 操作数据，实质上也是一种特殊的专家控制；
• 各环节采用“离散”方式；
• 查询表（e、Δe——u）； • 模糊控制器常常和PID控制结合，动态调节过程中 采用模糊控制，而接近稳态时切换到PID控制。
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神经网络控制
4:1衰减过程曲线
控制作用 P PI
PID
自动控制原理与系统
PID参数整定方法——衰减曲线法
10:1衰减过程曲线
控制作用 P PI
PID
自动控制原理与系统
PID参数整定方法——经验凑试法
经验法是根据控制对象的大致特点，将控制器的整
定参数根据经验设置在某一数值上，使系统投入运行
，反复凑试参数，观察曲线变化，直到达到满意的过 程曲线为止。
1 Ti

t