PID控制系统分析设计与技术Word文档下载推荐.docx
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随着许多在这一领域的学术研究成熟并进入“收益递减”的区域，目前的研究和发展趋势是将以软件的形式（研发）PID技术，集中可用的方法，从而获得最佳的PID控制[21]。
许多基于软件的技术已经能够在硬件模块中实现运行参数的按需调整。
而为了寻找未来的PID整定的关键技术，探索还在继续。
本文提供了一个包括PID软件包、商业PID硬件模块和专利的PID整定规则的现代PID技术的概述。
首先，第二部分突出PID的基础和关键的问题。
第三节则转而关注获得了专利的PID整定规则。
第四部分则是一项对现有的PID软件包的调查。
在第五部分中，对进程中使用的PID硬件和调整方法的控制供应商进行了讨论。
最后，是第六部分，是关于其中一些学术研究之间的突出差异和工业实践。
Ⅱ、三项功的能、设计与整定
A.三项功能和并行结构
PID控制器可以看作是一种位于原点和其他无穷几点之间的相位超前-滞后补偿的极端形式。
同样的，它的近似形式，PI和PD控制器，也可以分别视为极端形式的相位滞后和相位领先补偿器。
一个标准的PID控制器也被称为三段控制器，其传递函数一般以并行的形式
（1）或者以理想的形式
（2）给出。
其中Kp是比例增益，KI是积分增益，KD是微分增益，TI是积分时间常数，TD是微分时间常数，三段功能的强调如下：
．比例项—提供了一个通过全通增益系数，并且和误差信号成正比的整体控制。
．积分项—通过采用低频补偿的积分器，减少稳态误差。
．微分项—通过采用高频补偿的微分器，改善瞬态响应。
这三个方面在闭环系统中的不同影响可以总结为表格Ⅰ.请注意此表仅仅能作为开环系统的第一指南。
为获得最佳性能，KP,KI（TI）和KD（TD）需要相互配合的进行整定。
表格Ⅰ单独的P,I和D整定的影响
闭环响应
上升时间
超调
建立时间
稳态误差
稳定性
增加KP
减少
增加
小幅增加
下降
增加KI
小幅减少
大幅增加
增加KD
微小的变化
提高
从学术界到工业界，通常认为增加了微分增益的KD,将会提高稳定性。
然而，在实践中的从业人员常常发现，积分项可以对这样一种预期起到相反的作用，尤其是当存在一个传输延迟时。
在整定KD过程中的挫折，使得许多操作人员关掉或者去掉这个衍生项。
这件事情已经到了需要澄清的时候，这点将在第二节-E中讨论。
B．系列结构
如果两个零是真实的，一个PID控制器还可以在“系列的形式”中实现，也就是如果TI>
4TD。
在这种情况下，
（2）可以实现一个在表[23]中的PD和PI控制器级联。
其中
C．积分项对稳定的影响
参考
（2）或（3），其中TI≠0，TD=0。
由此可以看出，在纯粹的比例项中加入积分项将由以下的一个因素提高增益
同时将增加相位滞后，稳定增益裕和相位裕度将减少，即，闭环系统将变得更容易
振荡或潜在的不稳定。
D.集成的终结和补救措施
如果一个能够实现控制作用的执行机构有一个有效的范围的限制，则积分可能会饱和，之后的修正将被忽略，直到饱和度偏移。
这将导致低频振荡，并可能导致不稳定。
为了抵消这种影响，通常采用的一个的措施是“抗饱和”[4]，[8]，[29]。
这是通过对积分过量的积分作用的内部的负反馈来实现的，这样饱和将会消失。
几乎所有的软件包、硬件模块已经实施某种形式的积分抗饱和保护。
作为被应用在数字处理器中做先进的PID控制器，如
（1）到（3），他们可以容纳更多的数学函数和修改标准。
一个简单的和最广泛采用的反饱和方可以通过在软件和固件中修改积分作用
代表饱和控制作用，
是一个修正因子。
据发现，如果PID系数调整合理的话，在【0.1,1.0】的范围内将会有很好的性能。
另据报道，在“串联形式上，PI部分可能会应用在反饱和执行器而无需一个想图1[4][29]中独立的反饱和作用。
当有没有饱和时，前馈路径转是固定的，从UPD（s）到U（s）的整体转移是和在以上（3）中的因素是一样的。
E.微分项对稳定性的影响
一般而言，微分作用是有用的，因为它提供了有用的导致了由积分作用引起的偏移相位滞后的相。
这也特别有助于缩短循环周期，从而加速其从不稳定的混乱状态中的恢复过来。
相比于一阶系统，它对二阶系统的行为有更加戏剧性的影响，没有了显著地死区时间。
然而，微分项也常常被误解和滥用。
例如，它被广泛的认为，在控制领域中增加微分项将会提高稳定性。
在这里，这种看法并不总是有效的。
在一般情况下，在纯比例项中增加一个微分项将减少由以下因素带来的相位滞后，
其中仅倾向于增加PM,然而，在此期间，增益将因为以下因子而有所增加
因此，总体的稳定性可能是提高或者下降。
图1抗饱和PI“系列形式的一部分”
为了证明增加一个微分器可能会导致闭环系统的不稳定，考虑到不失去一般性，一个常见的一阶滞后加上延迟环节可以描述如下
其中K是过程增益，T为过程时间常数，;
L是过程死区时间或者是运输延迟。
假设它是在由仅有增益Kp的比例控制器的基础上增加一个微分项，这将导致一个有以下公式给出的混合的PD控制器
总体开环前馈路径传递函数变为
增益成为
其中的不等式已经有解，因为
对ε是单调的。
这意味着如果TD≤T且KPp≤1或者TD≥T且
增益不会小于0dB。
在这些情况下，0dB增益交叉频率是无限的，其中相位
因此，由博德orNyquist标准，当不存在稳定裕度时，闭环系统将是不稳定的。
这种现象已经造成了在设计一个完整的PID控制器的时出现困难，也是这个原因，造成了在使用中的80%的PID控制器去掉或者关闭微分部分【21】。
这意味着，PID控制器的功能和潜力还没有充分利用。
尽管如此，这也表明，微分项的使用可以增加鲁棒稳定性，可以最大限度地帮助提高积分增益，从而达到最佳的性能[7]。
然而，必须小心，因为合适的整定微分项是很困难的。
在图2和图3中有给出一个例子。
其中K=10，T=1s,L=0.1s,它最初是由一个Kp=0.644,Ti=1.03s的PI控制器控制的。
由此可以看出，如果微分器增加0.0303s，GM和PM都将最大化，而瞬态响应会提高到最好的。
但是，如果TD进一步提高到0.1秒，GM和瞬态响应会变差。
如果在比例增益的基础上使微分增益增加到20%，闭环系统将变得不稳定。
因此，微分项应该合适的整定和使用。
图2。
增加微分增益可以降低稳定裕度和使闭环系统不稳定
图3提高增益对闭环系统时域性能的影响
F.对异常微分作用的补救措施
一个纯粹的的微分器不是非正式的，它不限制高频增益，如在（9）所示，表现在
因此，当它的参考或者干扰步骤发生一步变化时，将产生一个理论上没有限制的高频控制信号。
为了处理这一点，很多PID软件包和硬件模块对微分器执行某些形式的滤波。
1）通过一个线性低通滤波器：
一种常见的补救方法是将微分器和低通滤波器级联过滤器，即修改它成
许多工业PID硬件提供了一个可以设置为1到33的β，多数介于8和16[72]。
如在【17】中，一个二阶巴特沃斯滤波器表明了其会进一步降低高频增益。
2）改变结构：
改善瞬态性能最近已经成为一个至关重要的问题，在研发PID控制的时候已经提出了对基本统一的负反馈结构提出重视[4]。
在串级控制应用中，内环往往不需要比外环更敏感的设置点的变化。
对内环来讲，标准PID结构的变体可能会通过，其使用的是过程变量（PV），而不是错误的信号，对于微分项【40】，即
其中，y（t）是过程变量，E（T）=R（T）-Y（t）和R（T）是参考信号或设定点。
它还建议，为进一步降低对设定点的变化的灵敏度，比例项也可能会改变过程变量，而不是错误的信号，即[40]
结构（17）有时也被称为“B型”（或PI-D）控制和结构（18），如同“C型”（或I-PD）的控制，而结构
（1）到（3）为“A型”PID控制。
请注意，B型和C型改变传统的反馈控制的基础，使得PID方案在用鲁棒稳定性的标准分析时变得更加困难。
然而，对于设定点跟踪应用，然而，替代使用B型或C或许是一个有设定点的滤波器，这个滤波器有一个至关重要的阻尼动态，以便为实现软启动和平稳控制[13]。
然而，理想的并联，串联和修改过的PID的结构都可以在目前的软件包和硬件模块发现。
读者可参考Techmation的应用手册[72]中一个列表，其中记录了一些在工业应用的PID控制器结构。
3）通过中通滤波器去除异常的作用：
另一种方法是使用中通滤波器，它是非线性，广泛应用于图像处理中。
它会比较当前点和邻近的几个数据点进行比较，并选择它们之中的一个中间值作为一个正常的作用值。
比如说，通过这种方式，不寻常的或有害的尖峰脉冲或干扰，将完全被筛选出来。
三点中值滤波器的伪代码在图4给出【23】。
这种方法的主要好处是，没有多余的参数，虽然它不是很适合在欠阻尼过程中。
图4.三点中值滤波以消除异常的微分作用
G.整定目标和现有的方法
在应用PID控制中，选用控制器结构会构成挑战。
因为供应商往往会推荐他们自己设计的控制器结构，他们自己独有的控制器结构的整定规则和其他结构的控制器都不一样。
一个解决方案是在软件结构上提供不同的支持。
读者可参考[16]和[22]中详细讨论的各种在使用中的PID结构。
尽管如此，要使控制器参数的调整使闭环控制系统是稳定的，将要满足以下目标：
•稳定的鲁棒性;
在设定点的快速跟踪性能，包括上升时间，过冲和稳定时间;
•稳态的调节性能，包括负载扰动抑制;
•环节建模不确定性的鲁棒性;
•环境噪声衰减和鲁棒性的不确定性。
由给定的目标，调整PID控制器的方法，根据其性质和使用情况进行分组，如下[4]，[13]，[23]。
●分析方法—PID参数是由模型和实物之间的分析计算或者数学关系计算出来
的（比如内模控制或者Lanbda整定）。
这些将会产生一个使用简单的公式，并
且在使用中可以在线调整。
但目标必须采用分析的形式并且模型一定要准确。
●启发式方法—这些都是在人工整定（比如Z-N整定原则）和人工智能（包括专
家系统，模糊逻辑和神经网络）的发展过程的实践经验。
这些可以以公式的形式
或者规则在线使用，这样也往往能够与设计目标达到折衷。
●频率响应的方法—控制过程的频率特性被用来整定PID控制器（如循环整形）。
这些通常采用是离线的形式和学术上的方法，设计主要关注的是鲁棒稳定性。
●优化的方法—这可以被视为特殊类型的最优控制，其中PID参数是用离线的数
值优化方法以达到唯一的复合目标或者使用电脑的启发式或多个优化算法的设
计目标。
这些往往是时域方法，主要应用于离线状态下。
●自适应整定方法—这些都是自动在线调整，在实时识别方法的基础上，使用一
个或多个先前的组合。
以前的分类不设置人工边界，在实践中应用的一些方法可能属于不止一个类型。
PID整定方法的一个很好的总结中可以在[4]，18]，[26]，[28]发现。
然而，至今还没有其他的整定方法，在熟悉度和易用性上可以代替简单的Z-N方法。
此外，缺乏一个通用的可以适用在消费类电子产品，家用电器，机电一体化系统TEMS和微电子机械系统（MEMS）范围，并且迅速应用于板载或片上控制器的设计的方法，在过去的半个世纪中，对未来PID整定和实现模块化的关键技术的探索还在继续。
H．PIDeasy—一个基于软件的方法
过去的十年中，在格拉斯哥大学的智能系统研究小组一直试图利用现代电脑智能技术系统解决PID设计问题。
结果，获得了一个以软件形式解决的设计方案，PIDeasy[23]。
考虑到PID在应用中的简单性和可靠性，努力保持控制器结构的标准形式，同时允许采用简单和有效的微分滤波器和抗饱和积分器的增益优化。
通过设置控制器的优化参数来提高其在快速的动态检测过程中的性能尤其是瞬态响应性能。
多目标的最优化是通过用现代电脑智能技术在根源上解决现有问题。
相比于基于Z-N和其他技术，PIDeasy技术面向更广泛的应用，并因此提供以下例子：
●直接来自脱机或联机计划响应的最优PID的设计。
●应用到任何一阶（高阶）的通用和最广泛的延迟环节。
●在C++和Java语言;
中关闭电脑的数字控制器代码。
●没有任何作后续改进的必要性。
●整个数据采集、系统识别、设计、数字代码执行和在线测试过程的
“plug-and-play”积分。
在Ⅱ-G部分列出的所有五个标准中，带或不带饱和执行器[23]，PIDeasy的时域性能似乎比现有的方法都更好。
在图2和图3中的一个简单的例子，为了验证鲁棒性，PIDeasy对L/T这个比值从0.001到1000.0进行测试。
结果GMS和PMS如图5所示，这印证了这个整定方法是稳定和强大的，在实践中从业者都非常喜欢，而在时域，响应速度快，无超调，无稳态误差而得以实现。
图五源自PIDeasy设计的增益和相位裕
表Ⅱ
测试实例中的PIDEASY增益和相位裕
为了进一步验证这种基于软件的调整方法，也为了提供一个的典型环节的设置参数查找表，对一批的高阶环节进行了测试
表Ⅲ
PID整定专利
年份
专利数
申请人/名称
ID的方法
整定方法
1970
US3532862
国际商业机器公司（amonk，NY）
调整控制器增益控制过程的方法
E
F
1973
US3727035
菲利普斯石油公司（Bartlesville,Okla.）
数字控制系统的脉冲测试
1974
US3798426
福克斯波罗公司（Foxboro,MA）
模式评估方法和自适应仪器
NE
R
US3826887
整定PID控制器的简化流程
1980
US4214300
K.R.Jones（利物浦，英格兰）
三环节（PID）控制器
O
1982
US4346433
“过程控制”
1983
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利兹-诺思拉普公司（北威尔士，PA）
通过辨识参数的离散时间模型转换的自整定的P-I-D控制器
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东洋系统有限公司（东京，日本）
过程控制系统中PID控制器的整定设备
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东京芝浦和电机株式会社（川崎，日本）
过程控制设备
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改进的比例积分微分控制装置
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数字PID过程控制设备
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整定PID调节器的方法和装置
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多变量比例-积分-微分过程控制仪器
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福克斯波罗公司（Foxboro公司，MA）
对自整定控制器的模式的认识
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欧陆公司（Reston,VA）
自整定控制器
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山武霍尼韦尔有限公司（东京，JP）
确定PID参数的方法和使用这种方法的自动整定控制器
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高科技网络AB（马尔默SE）
自动整定的过程调节方法和装置
US4768143
巴威公司（新奥尔良，洛杉矶）
使用自适应增益调度算法的方法和仪器
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菲舍尔与波特公司（沃明斯特，PA）
自整定过程控制器
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最大限度减少尝试次数的过程控制系统和
方法
US4864490
三菱和电机株式会社（东京，JP）
利用模糊推理获得最佳控制参数的自动整定控制器
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横河电机株式会社（东京，JP）
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株式会社东芝（川崎，JP）
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US4903192
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查尔斯A.White三世（斯坦福的CT）
自学过程控制器和自我更新的函数发生器的存储器单元
自主学习记忆单元
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株式会社日立制作所（东京，JP）
自整定控制器设备和过程控制系统
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利用神经网络的控制系统进行控制的过程控制方法和系统
神经网络
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欧姆龙公司（东京，JP）
PID控制单元
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通用动力有限公司（CA）
自适应控制的方法及装置
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约翰逊服务公司（威斯康星州密尔沃基）
模式识别的自适应控制器
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获取过程模型特点的自整定控制器
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US5453925
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一个使用反馈控制的控制回路的控制过程的方法和设备
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1997
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A.K，马图尔和T.Samad（明尼苏达州明尼阿波利斯）
闭环神经网络的自动整定装置
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摩托罗拉公司（Schaumburg.IL）
自动整定的控制器和使用此控制器的方法
US5691615
FANUC有限公司（Yamanashi,，JP）
自适应PI控制方法
US5691896
罗斯蒙特公司（EdenPrairie，MN）
基于现场过程控制系统的自动整定
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US5742503
国家科学委员会（台北，台湾）
在PID控制器整定中的饱和继电反馈
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