pid传递函数是多少，菜鸟求助关于液位PID控制传递函数

1，菜鸟求助关于液位PID控制传递函数

谢谢斑竹，我又查看了一些相关的论文。CCD测量的反馈滞后倒是可以忽略不计，最大的滞后可能是来自于调节阀的，因为调节阀打开某个开度后，需要经过一段时间的延迟才能影响到玻璃管处的液位。而且这个滞后的时间好象还不一个定量，如果滞后时间不是定量的话能用smith吗？即使可以假设为一个定值，我还没想到应该怎么求这个时间。我再想想吧。

没有太明白传递函数的确定方法,不过这种进出水装置好像在一般的控制类书籍上都会有所涉及,因此建议你参考一下.另外,通过ccd测量的反馈滞后大致有多大,是否是常量,对控制器的影响是不一样的,如果之后对于计算机的采样周期来讲很小的话,基本可以忽略不计,如果有一个定量的延迟的话,也有很多控制算法来解决,比如,可以参考计算机控制书中都会提到的smith预估器(好像是这个名字)的方法

菜鸟求助关于液位PID控制传递函数

2，PID的计算公式

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PID的计算公式

3，已知传递函数怎么进行pid参数整定

算出pid调节器的传递函数，d(s)，离散化，得到数字控制器的差分方程，再求出防止积分整量化误差算式。

参数需要实测 PID调试一般原则在输出不振荡时，增大比例增益P。在输出不振荡时，减小积分时间常数Ti。在输出不振荡时，增大微分时间常数Td。一般步骤 a.确定比例增益P 确定比例增益P 时，首先去掉PID的积分项和微分项，一般是令Ti=0、Td=0（具体见PID的参数设定说明），使PID为纯比例调节。输入设定为系统允许的最大值的60%~70%，由0逐渐加大比例增益P，直至系统出现振荡；再反过来，从此时的比例增益P逐渐减小，直至系统振荡消失，记录此时的比例增益P，设定PID的比例增益P为当前值的60%~70%。比例增益P调试完成。 b.确定积分时间常数Ti 比例增益P确定后，设定一个较大的积分时间常数Ti的初值，然后逐渐减小Ti，直至系统出现振荡，之后在反过来，逐渐加大Ti，直至系统振荡消失。记录此时的Ti，设定PID的积分时间常数Ti为当前值的150%~180%。积分时间常数Ti调试完成。 c.确定积分时间常数Td 积分时间常数Td一般不用设定，为0即可。若要设定，与确定 P和Ti的方法相同，取不振荡时的30%。 d.系统空载、带载联调，再对PID参数进行微调，直至满足要求。

已知传递函数怎么进行pid参数整定

4，PID的计算公式

pid（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。pid控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。pid控制器由比例单元（p）、积分单元（i）和微分单元（d）组成。其输入e(t)与输出u(t)的关系为u(t)=kp(e(t)+1/ti∫e(t)dt+td*de(t)/dt)式中积分的上下限分别是0和t因此它的传递函数为：g(s)=u(s)/e(s)=kp(1+1/(ti*s)+td*s)其中kp为比例系数；ti为积分时间常数；td为微分时间常数

5，传递函数1ss1s2的节约响应曲线PID控制器的控制曲线模糊

遗传算法和神经网络是两个改进方向。前者是一个全局寻优算法，后者是拟合算法（类似于自适应）。全局寻优就是找到一组控制参数，使得阶跃响应与理想输出之间误差的某一范数最小，控制参数可以是你的模糊控制器参数，神经网络参数，pid前面的系数等等等等。拟合算法就是找到某个函数关系，使得输入输出之间的误差最小，很类似数值方法里面的插值。要达到相同或者更好的控制效果是必然的。比如你用遗传算法找到一组最好的模糊pid控制器参数，然后和你自己试凑的模糊pid相比，那肯定是更好，但是原理上没有什么改观，控制器还是原来的控制器，只是找到了最优参数，另外实时性要求不高的话建议不用遗传算法，用更精确的全局寻优算法，比如粒子群，蚁群算法等。神经网络PID控制器古典的是用神经网络拟合pid参数，现代的都是把PID环节做成隐含层神经元，因为你这个被控对象很简单，所以我个人观点，加上一些常用的神经网络控制算法就够用了，比如某些环节加一个加权和。这个东西说实在的你要做作业是个不错的练习，但是写论文显得略微落伍了。单纯的全局寻优算法和神经网络控制前些年做的有点烂了，写论文的话实在是很难找出来创新点。

官方再看看别人怎么说的。

如果就是这个传递函数1型三阶系统使用PID等经典控制方法已经很好了，为什么还要选择智能控制呢

6，pid控制的数学表达式

PID控制器的输出为：误差乘比例系数Kp+Ki*误差积分+Kd*误差微分。Kp*e + Ki*∫edt + Kd*（de/dt）（式中的t为时间，即对时间积分、微分）上式为三项求和。PID控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。其输入e(t)与输出u(t)的关系为u(t)=kp(e(t)+1/TI∫e(t)dt+TD*de(t)/dt)式中积分的上下限分别是0和t因此它的传递函数为：G(s)=U(s)/E(s)=kp(1+1/(TI*s)+TD*s)其中kp为比例系数；TI为积分时间常数；TD为微分时间常数扩展资料：PID调节(PID regulating)经典控制理论中控制系统的一种基本调节方式.是具有比例、积分和微分作用的一种线性调节规律.PID调节的作用是将给定值r与被控变量的实际量测值y的偏差。比例调节作用：是按比例反应系统的偏差，系统一旦出现了偏差，比例调节立即产生调节作用用以减少偏差。比例作用大，可以加快调节，减少误差，但是过大的比例，使系统的稳定性下降，甚至造成系统的不稳定。参考资料来源：百度百科-PID调节

7，PID是什么

PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。　　PID控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。其输入e (t)与输出u (t)的关系为 u(t)=kp(e(t)+1/TI∫e(t)dt+TD*de(t)/dt) 式中积分的上下限分别是0和t 因此它的传递函数为：G(s)=U(s)/E(s)=kp(1+1/(TI*s)+TD*s) 　　其中kp为比例系数； TI为积分时间常数； TD为微分时间常数。开环控制就是不需要反馈的控制方式，闭环控制就是有反馈的控制方式。

PID（比例积分微分）英文全称为Proportion Integration Differentiation，它是一个数学物理术语。　　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、输入输出接口。控制器的输出经过输出接口、执行机构，加到被控系统上；控制系统的被控量，经过传感器，变送器，通过输入接口送到控制器。不同的控制系统，其传感器、变送器、执行机构是不一样的。比如压力控制系统要采用压力传感器。电加热控制系统的传感器是温度传感器。目前，PID控制及其控制器或智能PID控制器（仪表）已经很多，产品已在工程实际中得到了广泛的应用，有各种各样的PID控制器产品，各大公司均开发了具有PID参数自整定功能的智能调节器 (intelligent regulator)，其中PID控制器参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。有利用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。

8，对某一控制系统进行PID控制PID的参数怎么求得使系统稳定传递

1. PID 控制系统原理及算法　　当我们不能将被控对象的结构和参数完全地掌握，或者是不能得到精确的数学模型时，在这种情况下最便捷的方法便是采用PID 控制技术。为了使控制系统满足性能指标要求，PID 控制器一般地是依据设定值与实际值的误差，利用比例（P）、积分（I）、微分（D）等基本控制规律，或者是三者进行适当地配合形成相关的复合控制规律，例如，PD、PI、PID 等。　　图1 是典型PID 控制系统结构图。在PID 调节器作用下，对误差信号分别进行比例、积分、微分组合控制。调节器的输出量作为被控对象的输入控制量。　　图1 典型PID控制系统结构图　　PID 控制器主要是依据给定值r（t）与实际输出值y（t）构成控制偏差，用公式表示即e（t）=r（t）-y（t），它本身属于一种线性控制器。通过线性组合偏差的比例（P）、积分（I）、微分（D），将三者构成控制量，进而控制受控对象。控制规律如下：　　其传递函数为：　　式中：Kp--比例系数； Ti--积分时间常数； Td--微分时间常数。　　2. PID 控制器的MATLAB 仿真　　美国MathWorks 公司推出的MATLAB 是一套具备高性能的数值计算和可视化软件。由于MATLAB 可以将矩阵运算、图形显示、信号处理以及数值分析集于一体，构造出的用户环境使用方便、界面友好，因此MATLAB 受到众多科研工作者的欢迎。本文利用MATLAB 仿真工具箱Simulink 的功能，在基于仿真环境Matlab/Simulink 工具上用图形化方法直接建立仿真系统模型，启动仿真过程，将结果在示波器上显示出来。　　3. 仿真实例分析　　3.1 建立数学建模　　设被控对象等效传递函数为　　3.2 仿真建模　　仿真建模的目的就是将数学模型转换成计算机能够执行的模型，运用Simulink 可以达到此目的。图2 是综合图1 和给定计算公式运用Simulink 建立的PID 控制的连续系统的仿真模型（建模步骤略）。　　图2 Simulink仿真建模　　3.3 仿真实验　　在传统的PID 调节器中，参数的整定问题是控制面临的最主要的问题，控制系统的关键之处便是将Kp、Ti、Td三个参数的值最终确定下来。而在工业过程控制中首先需要对PID 控制中三参量对系统动态性的影响进行实际深入地了解，才能确定怎样将三参数调节到最佳状态。在本实验中，对各参量单独变化对系统控制作用的影响进行讨论，其中在对一个参量变化引发的影响进行讨论时，需要将其余两个参数设定为常数。　　3.3.1 P 控制作用分析　　分析比例控制作用。设Td= 0、Ti=∞、Kp= 3 ~ 10.输人信号阶跃函数，分别进行仿真，如图3 所展示的系统的阶跃响应曲线。　　图3 显示的仿真结果表明：系统的超调量会随着Kp值的增大而加大，系统响应速度也会会随Kp值的增大而加快。但是系统的稳定性能会随着Kp的增大而变差。　　图3 单闭环调速系统P控制阶跃响应曲线　　3.3.2 比例积分控制作用的分析　　设比例积分调节器中Kp= 1,讨论Ti= 0.01 ~ 0.05 时。输人信号阶跃函数，分别进行仿真，如图4 所展示的系统的系统的阶跃响应曲线。　　图4 单闭环调速系统PI控制阶跃给定响应曲线　　系统的超调量会随着Ti值的加大而减小，系统响应速度随着Ti值的加大会略微变慢。　　3.3.3 微分调节作用的分析　　设Kp= 1、Ti= 0.01,讨论Td= 10 ~ 100 时对系统阶跃响应曲线的影响。输人信号阶跃函数，分别进行仿真，如图5 所展示的系统的阶跃响应曲线。　　图5 单闭环调速系统PID控制阶跃给定响应曲线　　图5 所显示的仿真结果表明：根据单闭环调速系统的参数配合情况，起始上升段呈现较尖锐的波峰，Kp= 1、Ti= 0.01不变时，随着Td值的加大，闭环系统的超调量增大，响应速度变慢。　　4 .结论　　（1）对于PID 参数采用MATLAB 进行整定和仿真，使用起来不仅快捷、方便，而且更为直观，同时也避免了传统方法反复修改参数调试。　　（2）系统的响应速度会随Kp值的增大而加快，同时也有助于静差的减小，而Kp值过大则会使系统有较大超调，稳定性变坏；此外，系统的动作会因为过小的Kp值减慢。　　（3）超调的减小、振荡变小以及系统稳定性的增加都取决于积分时间Ti的增大，但是系统静差消除时间会因为Ti的增大而变长。　　（4）增大微分时间Td对于系统的稳定性、系统响应速度的加快以及系统超调量的减小都会有所帮助。但是如果Td过大，则会使得调节时间较长，超调量也会增大；如果Td过小，同样地也会发生以上状况。　　（5）总之PID 参数的整定必须考虑在不同时刻三个参数的作用以及彼此之间的作用关系。　　5.结语　　PID 控制应用领域极为广泛，可将其应用于电力、化工、轻工、冶金以及机械等工业过程控制中。通常情况下，最适合采用PID 控制技术的条件是：当我们对目标系统或被控对象的内部特征不完全清楚时，或者是系统的全部参数不能经过有效的测量手段来获取，同时必须依赖于经验和现场调试来确定系统控制器的结构参数情况下采用该技术。

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