PID控制器及其原理解释

PID控制器可接收来自传感器的输入数据、计算实际值与设定值之间的差值，并根据温度、流速、速度、压力和电压等控制变量调整输出。该仪器通过三种机制实现这一点：比例控制，对当前误差作出反应；积分控制，解决过去累积的误差；微分控制，预测未来的误差。PID控制器将这三个值相加来计算输出。通过这种架构，PID控制器能够有效维持过程控制和系统稳定性。 开始定义PID控制器的参数之前，要先了解闭环系统及其相关术语。

闭环系统

在一个典型的控制系统里，过程变量是需要被控制的系统变量。 例如，温度(ºC)、压强(psi)、流速(升/分钟)。传感器用来测量过程变量，并对控制系统做出反馈。设定值是过程变量的期望值或必须达到的值。例如，在一个温控系统中，设定温度值为100摄氏度。在任意时间点上，控制系统算法（补偿器）使用过程变量和设定值之间的差值，得到期望的激励器输出，驱动系统（设备）。例如，如测量得到的温度过程变量为100 ºC，期望的温度设定值为120 ºC，控制器算法的激励器输出将指示打开加热器。驱动激励器打开加热器，整个系统就逐渐变热，温度过程变量测得的结果也会增加。这就是一个闭环控制系统，读取传感器提供即时反馈，并计算期望的激励器输出，这三项操作以固定速率循环往复，如图1所示。

在很多情况下，激励器输出的并不是对系统有影响的唯一信号。例如，在温度舱内，可能会有冷空气源。 冷空气吹入舱内时，会扰动环境温度。 这类扰动因素叫做干扰。我们在设计控制系统时，通常会尽可能减少对过程变量的干扰因素。

^{图1：典型闭环系统的示意图。}

术语定义

控制设计过程从定义性能需求开始。控制系统的性能一般通过应用一个阶跃函数作为设定值命令变量，然后测量过程变量的响应。一般来说，我们通过测量定义的波形特征来量化响应。上升时间是系统从稳定状态（或最终值）的10%上升到90%所需的时间。过冲百分比是过程变量超过最终值的百分比数，并以最终值的百分比表示。稳定时间是过程变量值稳定在最终值（通常是5%）范围内所需的时间。稳定状态误差是过程变量和设定值之间的最终差值。请注意，这些值的确切定义在学术和工业上的定义不尽相同。

一旦指定了性能需求，即可开始检查系统并选择合适的控制方案。在大多数应用程序中，PID控制程序必须提供结果

比例响应

比例模块仅仅取决于设定值和过程变量之间的差值。这个差值被称为“误差”。比例增益 (K_c)决定了输出响应对误差信号的比例。例如，如错误项的幅值为10，则比例增益为5将产生比例响应为50。一般情况下，增加比例增益将提高控制系统响应的速度。但是，如果比例增益太大，过程变量会出现振荡。如果继续增加K_c，系统振荡会越来越大，使得系统变得不稳定，以至于超出控制。

积分响应

积分模块将一段时间内的误差相加。即使是一个很小的误差，也会让积分响应缓慢增加。积分响应会根据时间持续增加，除非误差为0。因此，积分响应的目的在于将稳定状态的误差保持在0。稳定状态误差是过程变量和设定值之间的差值。当积分操作满足了控制器的条件，而控制器还未将误差保持在0时，会产生一种称为积分饱和的现象。

微分响应

如果过程变量快速增加，微分分量会导致输出减少。微分响应与过程变量的变化率之间成比例关系。增加微分时间（T_d）会使控制系统对误差的反应更加剧烈，也会增加整个控制系统的响应时间。大多数实用控制系统使用非常小的微分时间（T_d），因为微分响应对过程变量的噪声特别敏感。如传感器反馈信号中有噪声或控制循环速率太低，微分响应会使控制系统变得不稳定

设置P、I、D最佳增益，从而得到控制系统理想反馈的过程叫做整定。 PID整定方法有很多种。本文主要介绍试错法和Ziegler Nichols法。

我们可通过试错法获得PID控制器的增益。当工程师了解了每个增益参数的有效性后，该方法就变得相对简单。在该方法中，先将I、D设置为0，比例增益增加到循环输出开始振荡为止。增加比例增益时，系统变得更快，但是要保证系统不会变得不稳定。一旦设置P去获取期望的快速响应，积分项会增加以停止振荡。积分项会减少稳定状态的误差，但是会增加过冲。合理的过冲对于一个快速系统来说是必要的，这样才能立即响应变化。调整积分项，可达到最小稳定状态误差。一旦设置了P、I获取有最小稳定状态误差的快速控制系统，微分项会一直增加直到循环对于设定值来说足够快。增加微分项会减少过冲，产生更高的稳定性增益，但系统会对噪声变得异常敏感。大多数情况下，工程师在设计时需要权衡控制系统的各种特性，以便更好地满足他们的要求。

Ziegler-Nichols是另一种常用的整定PID控制器的方法。该方法与试错方法类似，即将I、D设置为0，且P增加到循环开始振荡为止。一旦发生振荡，需观察关键增益K_c和振荡周期P_c。然后根据下表所示调整P、I、D。

LabVIEW PID工具包含有大量VI，可极大地帮助设计基于PID的控制系统。PID VI具有控制输出范围限制、集成器防饱和、对PID增益改动的控制器稳定输出等功能。PID高级VI包括PID VI的所有功能。此外，PID VI还有非线性积分、双自由度控制和误差平方控制等功能。

^{图5：LabVIEW PID控制选板上的VI}

PID选板上还有一些高级VI。例如，PID自整定VI、PID增益调度VI等等。PID自整定VI可用于优化控制系统的PID参数。给出P、I、D的估计值后，PID自整定VI帮助优化PID参数，从而获取控制系统的最佳响应。

使用实时终端上的LabVIEW Real-Time模块后，控制系统的可靠性大幅提高。NI提供了比平均控制系统更高精度和性能的数据采集设备

^{图7：典型LabVIEW VI，使用插入式NI数据采集设备的PID控制}

这些数据采集设备与LabVIEW的紧密集成极大地减少了开发时间，大大提高了工程师的效率。图7显示了一个典型的LabVIEWVI，该VI使用NI-DAQmx驱动程序API进行PID控制。NI-DAQmx驱动程序API随附于NI数据采集硬件中。

PID控制算法是可靠且简便的控制算法，在业内广泛使用。该算法灵活度高，在各种应用中表现优异，这也是多年来继续使用该算法的主要原因之一。NI LabVIEW和NI插入式数据采集设备具有更高的精度和性能，可以帮助您搭建一个出色的PID控制系统。

1.Classical PID Control
by Graham C. Goodwin，Stefan F. Graebe，Mario E. Salgado
Control System Design，Prentice Hall PTR

2.PID Control of Continuous Processes
by John W. Webb Ronald A. Reis
Programmable Logic Controllers，Fourth Edition，Prentice Hall PTR