PID算法软件编写详解(重点推荐)

P I D控制器开发笔记之一：P I D算法原理及基本实现The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020在自动控制中，PID及其衍生出来的算法是应用最广的算法之一。

各个做自动控制的厂家基本都有会实现这一经典算法。

我们在做项目的过程中，也时常会遇到类似的需求，所以就想实现这一算法以适用于更多的应用场景。

1、P ID算法基本原理PID算法是控制行业最经典、最简单、而又最能体现反馈控制思想的算法。

对于一般的研发人员来说，设计和实现PID算法是完成自动控制系统的基本要求。

这一算法虽然简单，但真正要实现好，却也需要下一定功夫。

首先我们从PID算法最基本的原理开始分析和设计这一经典命题。

PID算法的执行流程是非常简单的，即利用反馈来检测偏差信号，并通过偏差信号来控制被控量。

而控制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。

其功能框图如下：根据上图我们考虑在某个特定的时刻t，此时输入量为rin(t)，输出量为rout(t)，于是偏差就可计算为err(t)=rin(t)-rout(t)。

于是PID的基本控制规律就可以表示为如下公式：其中Kp为比例带，T I为积分时间，T D为微分时间。

PID控制的基本原理就是如此。

2、P ID算法的离散化上一节简单介绍了PID算法的基本原理，但要在计算机上实现就必须将其离散化，接下来我们就说一说PID算法的离散化问题。

在实现离散化之前，我们需要对比例、积分、微分的特性做一个简单的说明。

比例就是用来对系统的偏差进行反应，所以只要存在偏差，比例就会起作用。

积分主要是用来消除静差，所谓静差就是指系统稳定后输入输出之间依然存在的差值，而积分就是通过偏差的累计来抵消系统的静差。

而微分则是对偏差的变化趋势做出反应，根据偏差的变化趋势实现超前调节，提高反应速度。

在实现离散前，我们假设系统采样周期为T。

PID算法通俗讲解PID算法是一种用于反馈控制系统的自动控制算法，它能根据系统当前的反馈信号与设定值之间的差异，来调整控制系统的输出信号，使得系统能够更好地接近设定值。

PID算法是目前使用最广泛的自动控制算法之一，它在工业生产、自动驾驶、机器人等领域得到了广泛的应用。

比例项（Proportional Control）比例项是PID算法最基本的一个部分。

它根据当前的偏差（设定值与实际值之差）的大小，决定调整输出信号的幅度。

如果偏差很大，那么比例项就会增加输出信号的幅度，使得系统能够更快地接近设定值。

但是如果偏差过大，比例项会增加的太大，可能导致系统出现超调，即超过设定值。

因此，比例项不能独立作用，还需要结合其他参数来实现最优的控制效果。

积分项（Integral Control）积分项用来消除系统的稳定偏差。

如果比例项无法完全消除偏差，那么积分项会根据偏差的时间积累情况，逐渐适应并调整输出信号的幅度。

如果偏差时间持续较长，积分项会逐渐增加输出信号的幅度，使得系统能够更好地靠近设定值。

但是如果偏差时间过长，积分项可能会造成系统超调或者震荡的情况，因此也需要其他参数的协同作用。

微分项（Derivative Control）微分项用来预测系统的未来变化趋势。

它通过观察偏差随时间的变化率，来调整输出信号的变化速度。

如果偏差随时间的变化率很大，那么微分项会增大输出信号的变化速度，以期快速地接近设定值。

但是如果偏差随时间的变化率波动很大，微分项可能会造成输出信号的剧烈变化，导致系统不稳定。

因此，微分项的作用也需要与其他参数相互协调。

比例、积分和微分项在PID算法中起着不同的作用，它们相互协同工作，通过不断地监测系统的反馈信号与设定值之间的差异，并调整输出信号的幅度和变化速度，来实现系统的稳定控制。

1.设置比例项、积分项和微分项的参数值。

这些参数值的选择会直接影响系统的控制效果，需要根据实际情况进行调整。

2.读取当前的反馈信号和设定值，计算偏差值。

PID算法软件编写详解PID（Proportional, Integral, Derivative）控制算法是一种经典的反馈控制算法，在工业控制中广泛应用。

PID控制器根据实际系统输出和理想的输出之间的差异，通过对比例、积分和微分三个部分的控制，来调整系统输入，使得实际输出逐渐接近理想输出。

下面我们详细介绍如何编写一个PID算法的软件。

1.初始化参数这里我们可以通过调试的方式来确定这些参数的初值。

通常的做法是先将比例系数和微分系数设为0，然后增大积分系数，直到系统稳定；接着逐渐增大比例系数和微分系数，直到系统能够快速、稳定地响应变化。

2.读取输入信号3.计算误差值将读取到的实际输出信号与理想输出信号进行比较，得到误差值（error），通过error来评估系统的偏差。

4.计算比例部分将误差值乘以比例系数Kp，得到比例部分的输出值（P）。

P = Kp * error5.计算积分部分将误差值累积起来，并乘以积分系数Ki，得到积分部分的输出值（I）。

I = Ki * (error + previous_error)6.计算微分部分将误差值与上一次的误差值（previous_error）之差乘以微分系数Kd，得到微分部分的输出值（D）。

D = Kd * (error - previous_error)7.计算PID输出PID输出等于比例部分、积分部分和微分部分之和。

output = P + I + D8.更新参数和误差值将当前的误差值保存为上一次的误差值，供下一次迭代使用。

同时，根据实际系统的响应情况，可以调整比例、积分和微分系数来提高控制系统的性能。

9.控制系统输入使用PID输出来调整控制系统的输入信号，进而改变系统的行为，使得实际输出逐渐接近理想输出。

需要注意的是，PID算法的性能很大程度上取决于参数的调整。

过大或过小的参数都可能导致系统无法正常工作。

因此，在实际应用中，需要根据具体的系统和控制需求进行参数的调整和优化。

PID控制算法介绍与实现一、PID的数学模型在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一，是当之无愧的万能算法，如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程，对于一般的研发人员来讲，应该是足够应对一般研发问题了，而难能可贵的是，在很多控制算法当中，PID控制算法又是最简单，最能体现反馈思想的控制算法，可谓经典中的经典。

经典的未必是复杂的，经典的东西常常是简单的，而且是最简单的。

PID算法的一般形式：PID算法通过误差信号控制被控量，而控制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。

这里我们规定（在t时刻）：1.输入量为i(t)2.输出量为o(t)3.偏差量为err(t)=i(t)− o(t)u(t)=k p(err(t)+1T i.∫err(t)d t+T D d err(t)d t)二、PID算法的数字离散化假设采样间隔为T，则在第K个T时刻：偏差err(k)=i(k) - o(k)积分环节用加和的形式表示，即err(k) + err(k+1) + …微分环节用斜率的形式表示，即[err(k)- err(k−1)]/T; PID算法离散化后的式子：u(k)=k p(err(k)+TT i.∑err(j)+T DT(err(k)−err(k−1)))则u(k)可表示成为：u(k)=k p(err(k)+k i∑err(j)+k d(err(k)−err(k−1)))其中式中：比例参数k p：控制器的输出与输入偏差值成比例关系。

系统一旦出现偏差，比例调节立即产生调节作用以减少偏差。

特点：过程简单快速、比例作用大，可以加快调节，减小误差；但是使系统稳定性下降，造成不稳定，有余差。

积分参数k i：积分环节主要是用来消除静差，所谓静差，就是系统稳定后输出值和设定值之间的差值，积分环节实际上就是偏差累计的过程，把累计的误差加到原有系统上以抵消系统造成的静差。

微分参数k d：微分信号则反应了偏差信号的变化规律，或者说是变化趋势，根据偏差信号的变化趋势来进行超前调节，从而增加了系统的快速性。

PID算法的通俗讲解及调节口诀首先，让我们来了解PID算法的原理。

PID算法是通过不断地调整控制量，使得反馈量与设定值尽可能接近，从而实现控制系统的稳定。

PID算法的名称来自于三个基本控制参数，即比例(proportional)、积分(integral)和微分(derivative)。

比例项是根据反馈量与设定值的差异来调整控制量的大小。

如果两者之间的差异很大，控制量会相应地增大或减小。

该项主要用于快速响应系统的初始变化。

积分项通过计算反馈量与设定值的累计差异，以调整控制量。

如果累计差异较大，控制量会相应地增加或减小，以减小系统的误差。

该项主要用于长期的稳态控制。

微分项是根据反馈量变化的速度来调整控制量。

如果反馈量变化速度很快，控制量会相应地增加或减小，以避免系统过冲或振荡。

该项主要用于快速响应系统的变化。

接下来，让我们来看看如何调节PID参数。

PID算法的调节是一个经验性的过程，需要根据实际应用进行调试。

这里提供一个常用的调节口诀：平稳、灵敏、迅速。

首先是平稳。

在系统刚开始运行时，应该降低比例参数和积分参数的值，这样可以避免系统过冲和振荡。

通过逐步提高这两个参数的值，可以逐渐将系统稳定在设定值附近。

其次是灵敏。

在系统达到稳态后，应该逐步提高比例参数的值，以使系统对外部变化更加敏感。

这样系统就能更快地响应外部变化，并尽快调整到设定值。

最后是迅速。

一旦系统的响应速度满足要求，就可以逐步增加微分参数的值。

微分参数主要用于抑制系统的振荡和过冲，但过高的微分参数值可能会导致系统不稳定。

因此，需要谨慎调整微分参数的值。

总结一下，PID算法是通过比例、积分和微分三个控制参数的调整，使得系统稳定，并能够快速响应外部变化。

调节PID参数需要遵循平稳、灵敏、迅速的原则，根据实际应用进行调试。

希望这篇文章能够对你理解PID算法和调节参数有所帮助。

在自动控制中，PID及其衍生出来的算法是应用最广的算法之一。

各个做自动控制的厂家基本都有会实现这一经典算法。

我们在做项目的过程中，也时常会遇到类似的需求，所以就想实现这一算法以适用于更多的应用场景。

1、P ID算法基本原理PID算法是控制行业最经典、最简单、而又最能体现反馈控制思想的算法。

对于一般的研发人员来说，设计和实现PID算法是完成自动控制系统的基本要求。

这一算法虽然简单，但真正要实现好，却也需要下一定功夫。

首先我们从PID算法最基本的原理开始分析和设计这一经典命题。

PID算法的执行流程是非常简单的，即利用反馈来检测偏差信号，并通过偏差信号来控制被控量。

而控制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。

其功能框图如下：根据上图我们考虑在某个特定的时刻t，此时输入量为rin(t)，输出量为rout(t)，于是偏差就可计算为err(t)=rin(t)-rout(t)。

于是PID的基本控制规律就可以表示为如下公式：其中Kp为比例带，T I为积分时间，T D为微分时间。

PID控制的基本原理就是如此。

2、P ID算法的离散化上一节简单介绍了PID算法的基本原理，但要在计算机上实现就必须将其离散化，接下来我们就说一说PID算法的离散化问题。

在实现离散化之前，我们需要对比例、积分、微分的特性做一个简单的说明。

比例就是用来对系统的偏差进行反应，所以只要存在偏差，比例就会起作用。

积分主要是用来消除静差，所谓静差就是指系统稳定后输入输出之间依然存在的差值，而积分就是通过偏差的累计来抵消系统的静差。

而微分则是对偏差的变化趋势做出反应，根据偏差的变化趋势实现超前调节，提高反应速度。

在实现离散前，我们假设系统采样周期为T。

假设我们检查第K个采样周期，很显然系统进行第K次采样。

此时的偏差可以表示为err(K)=rin(K)-rout(K)，那么积分就可以表示为：err(K)+err(K+1)+┈┈，而微分就可以表示为：(err(K)- err(K-1))/T。

pid温度控制算法程序编写PID（比例-积分-微分）控制算法是一种常用的控制系统算法，用于调节控制系统的输出以使其接近预期的设定点。

PID控制算法基于当前误差的比例、积分和微分，通过这三个部分的组合来调节控制系统的输出。

下面我将从编写PID控制算法的三个部分来进行解释。

首先是比例部分（P），它根据当前误差的大小来调节控制系统的输出。

比例控制的作用是使输出与误差成正比，即误差越大，输出调节越大。

比例部分的数学表达式为P = Kp e(t)，其中P为比例控制输出，Kp为比例增益，e(t)为当前误差。

在编写PID控制算法的程序时，需要根据实际系统的特性来选择合适的比例增益Kp，并将其与当前误差相乘得到比例部分的输出。

其次是积分部分（I），它用于消除系统存在的静态误差。

积分控制的作用是累积误差并将其作用于控制系统的输出，以消除系统的稳态误差。

积分部分的数学表达式为I = Ki ∫e(t)dt，其中I 为积分控制输出，Ki为积分增益，∫e(t)dt为误差的累积。

在程序编写中，需要对误差进行积分运算，并乘以积分增益Ki得到积分部分的输出。

最后是微分部分（D），它用于预测误差的变化趋势并相应地调节控制系统的输出。

微分控制的作用是根据误差变化的速度来调节输出，以减小系统的超调和震荡。

微分部分的数学表达式为D = Kd de(t)/dt，其中D为微分控制输出，Kd为微分增益，de(t)/dt为误差的变化率。

在程序编写中，需要对误差进行微分运算，并乘以微分增益Kd得到微分部分的输出。

综合以上三个部分，PID控制算法的输出为PID = P + I + D，将比例、积分和微分部分的输出相加得到最终的控制输出。

在编写PID控制算法的程序时，需要根据实际系统的特性来选择合适的比例增益Kp、积分增益Ki和微分增益Kd，并将其与当前误差、误差的累积和误差的变化率相结合得到最终的控制输出。

总之，编写PID温度控制算法的程序需要考虑比例、积分和微分三个部分，并根据实际系统的特性选择合适的增益参数，将它们结合起来得到最终的控制输出。

pid控制原理及编程方法PID控制是一种常用的控制算法，可以根据给定的目标值和实际值，通过不断调整输出值，使得实际值尽可能接近目标值。

PID控制的原理可以通过以下几个步骤来理解和实现。

1. 比例控制（P控制）：根据目标值和实际值的偏差，乘以一个比例增益系数Kp得到控制量的变化量，作为输出。

控制量的变化量 = Kp * （目标值 - 实际值）2. 积分控制（I控制）：将偏差的累积值乘以一个积分增益系数Ki得到控制量的变化量，作为输出。

这个步骤主要是为了解决系统存在的偏差问题。

控制量的变化量 += Ki * （目标值 - 实际值）* Δt3. 微分控制（D控制）：根据偏差的变化率乘以一个微分增益系数Kd得到控制量的变化量，作为输出。

这个步骤主要是为了解决系统存在的过渡问题。

控制量的变化量 += Kd * （目标值变化率 - 实际值变化率） / Δt以上三个步骤得到的控制量的变化量之和即为最终的输出。

在编程实现PID控制时，可以按照以下步骤进行：1. 定义并初始化相关变量，包括比例增益系数Kp、积分增益系数Ki、微分增益系数Kd、目标值、实际值、偏差、偏差的累积值、上次偏差等。

2. 循环执行以下操作：a. 更新实际值。

b. 计算偏差（目标值 - 实际值）。

c. 计算控制量的变化量，包括比例控制量、积分控制量和微分控制量。

d. 更新偏差的累积值。

e. 计算最终输出值。

f. 控制执行相应操作（根据最终输出值控制系统）。

g. 等待一定时间间隔。

3. 重复步骤2直至达到控制目标。

需要注意的是，PID控制算法需要根据具体的应用场景，仔细选择合适的增益系数，以达到良好的控制效果。

PID算法完全讲解PID控制算法是一种常用的自动控制算法，适用于多种工业自动化领域。

PID算法的主要作用是通过对目标系统的反馈信号进行连续测量和调整，使系统的输出趋向于预期的目标值。

PID算法由比例控制、积分控制和微分控制三部分组成。

比例控制是根据误差的大小调整输出值，积分控制是根据误差的累计情况进行输出调整，微分控制则是根据误差的变化速度进行输出修正。

这三个参数相互配合，通过不断调节，使系统的输出逐渐趋近目标值。

首先，我们来看看比例控制。

比例控制根据目标值与实际值之间的误差来调节系统的输出值。

调节的思路是，误差越大，则输出值的调节越大。

通过比例参数Kp的调整，可以使误差和输出之间的关系更加精确。

若Kp过大，则系统的响应速度变快，但会引起超调现象；若Kp过小，则系统的响应速度较慢。

接下来是积分控制。

积分控制主要是通过对误差的累计进行调节，来消除系统的稳态误差。

稳态误差指系统在无干扰的情况下，达到了一些稳定的状态，但与目标值存在差距。

积分参数Ki的调节可以影响到控制系统的灵敏度，过大的Ki会导致系统的超调过大，过小则会使系统的响应时间变长。

最后是微分控制。

微分控制主要是通过对误差变化率的监控，来调节系统输出值的变化速度。

若误差变化率较大，则微分作用会加大，以减缓输出值的变化速度。

微分参数Kd的调整可以改变系统的阻尼特性，过大的Kd会导致系统的反应迟缓，过小则会导致系统的超调量增大。

在使用PID算法时，需要根据具体的应用场景进行参数的调整。

一般可以先将三个参数设置为较小的初始值，然后根据实际情况和实验结果逐步调整参数，使系统的响应速度和稳定性达到最优。

除了上述的基本PID算法，还有一些改进的方法，如增量式PID控制算法、鲁棒PID控制算法等，用于改善PID控制算法的性能。

综上所述，PID算法是一种基本的自动控制算法，通过对比例、积分和微分三个部分参数的调整，可以实现对目标系统的精确控制。

通过合理地调整PID参数，可以使系统的动态特性和稳态特性达到最优。

新手教新手之PID算法PID控制算法是一种常用的控制算法，用于自动调节控制系统的输出，使其尽可能接近给定的目标值。

PID算法的三个参数分别是比例增益（Proportional Gain）、积分时间（Integral Time）和微分时间（Derivative Time），它们通过调节来控制系统的输出。

首先，来看一下比例增益（KP），它是用于使系统的输出能够按照比例地改变。

当系统的输出偏离目标值时，比例增益会根据偏离的程度来调节系统的输出。

比例增益越大，系统的输出变化越快，但是过大的比例增益可能会导致系统的不稳定。

其次，积分时间（TI）用于防止系统的输出超调，即超出目标值后再回归到目标值。

积分时间会根据偏差的累积量来调节系统的输出。

积分项可以理解为系统的记忆，它会记住过去的偏差，并在系统的输出与目标值之间建立一个“积分差”。

积分时间越大，系统的输出回归目标值的速度越快，但是过大的积分时间可能会导致系统的震荡。

最后，微分时间（TD）用于减小系统输出的震荡。

微分时间会根据偏差的变化速率来调节系统的输出。

微分项可以理解为系统的预测，它根据偏差的变化情况来预测系统的输出。

微分时间越大，系统的输出变化越平稳，但是过大的微分时间可能会导致系统的响应过慢。

在实际的控制系统中，我们通常需要根据系统的特点来选择合适的PID参数。

一种常用的方法是通过试错法来调节PID参数，即将比例增益、积分时间和微分时间依次调整，观察系统的输出情况，直到系统能够以稳定的速度接近目标值为止。

这个过程可能会需要多次尝试和调整，但是通过不断的实验和调节，我们最终能够找到合适的PID参数。

除了试错法，还有一些优化算法可以用来自动调节PID参数，比如遗传算法和模糊控制等。

这些算法能够根据系统的特点和性能指标来自动调节PID参数，从而使系统的响应速度和稳定性更好。

这种自动调节的方法通常适用于复杂的控制系统，可以大大提高系统的性能和效率。

总结一下，PID控制算法是一种常用的控制算法，通过调节比例增益、积分时间和微分时间来控制系统的输出。

正文开始：这篇文章分为三个部分：•PID原理普与•常用四轴的两种PID算法讲解(单环PID、串级PID)•如何做到垂直起飞、四轴飞行时为何会飘、如何做到脱控？PID原理普与1、对自动控制系统的基本要求：稳、准、快：稳定性（P和I降低系统稳定性，D提高系统稳定性）：在平衡状态下，系统受到某个干扰后，经过一段时间其被控量可以达到某一稳定状态；准确性（P和I提高稳态精度，D无作用）：系统处于稳态时，其稳态误差；快速性（P和D提高响应速度，I降低响应速度）：系统对动态响应的要求。

一般由过渡时间的长短来衡量。

2、稳定性：当系统处于平衡状态时，受到某一干扰作用后，如果系统输出能够恢复到原来的稳态值，那么系统就是稳定的；否则，系统不稳定。

3、动态特性（暂态特性，由于系统惯性引起）：系统突加给定量（或者负载突然变化）时，其系统输出的动态响应曲线。

延迟时间、上升时间、峰值时间、调节时间、超调量和振荡次数。

通常：上升时间和峰值时间用来评价系统的响应速度；超调量用来评价系统的阻尼程度；调节时间同时反应响应速度和阻尼程度；4、稳态特性：在参考信号输出下，经过无穷时间，其系统输出与参考信号的误差。

影响因素：系统结构、参数和输入量的形式等5、比例（P）控制规律：具有P控制的系统，其稳态误差可通过P控制器的增益Kp来调整：Kp越大，稳态误差越小；反之，稳态误差越大。

但是Kp越大，其系统的稳定性会降低。

由上式可知，控制器的输出m(t)与输入误差信号e(t)成比例关系，偏差减小的速度取决于比例系数Kp：Kp越大，偏差减小的越快，但是很容易引起振荡（尤其是在前向通道中存在较大的时滞环节时）；Kp减小，发生振荡的可能性小，但是调节速度变慢。

单纯的P控制无法消除稳态误差，所以必须要引入积分I控制。

原因：（R为参考输入信号，Kv为开环增益）当参考输入信号R不为0时，其稳态误差只能趋近于0，不能等于0。

因为开环增益Kv不为0。

6 比例微分（PD）控制规律：可以反应输入信号的变化趋势，具有某种预见性，可为系统引进一个有效的早期修正信号，以增加系统的阻尼程度，而从提高系统的稳定性。

PID算法解析范文PID（比例、积分、微分）算法是一种常用的控制算法，常用于工业控制、自动化控制等领域。

它通过比较实际输出值与设定目标值的差别，调整输入信号，达到控制系统的稳定性、快速响应和高精度的控制效果。

PID算法的基本原理是：通过分析实际输出值与目标值之间的误差（偏差），按照比例、积分和微分三种方式调整输入信号。

其中比例控制按照偏差的大小直接调整输入信号，积分控制按照偏差的累计量调整输入信号，微分控制按照偏差的变化率调整输入信号。

三种控制模式的比重可以通过调整各自的系数来控制。

比例控制是最基本的控制模式，按照比例系数Kp将偏差与输出的乘积作为控制信号。

比例控制具有快速响应、让控制器的控制力有一个起始点的作用，但常常出现超调或震荡现象。

积分控制则是通过将偏差累计，按照积分系数Ki调整输入信号。

积分控制可以消除静差，提高稳定性，但容易引起超调、震荡等问题。

微分控制根据偏差的变化率来调整输入信号，减小纠正力。

通过微分系数Kd，使控制器更加稳定、精确。

微分控制可以迅速响应快速变化的控制量，并抑制超调，但容易受到噪声干扰。

PID算法是通过将比例、积分和微分三种控制模式加权组合，综合利用它们的优势，以达到最佳的控制效果。

PID算法的输出是一个调整信号，用于调整控制目标或控制参数。

当输出值与设定目标值接近时，调整信号接近于零，系统趋于稳定。

PID算法的调优是非常重要的，对于不同的系统、不同的控制要求，参数的选择有很大的差异。

常见的调优方法包括试错法、经验法、优化算法等。

试错法是最常用的方法，通过手动调整参数，并观察系统响应特性，不断调整参数以达到最佳控制效果。

经验法则是以经验为基础，根据系统特点和实验经验来选择参数。

优化算法则是利用数学优化方法，通过建立数学模型，自动寻找最佳参数组合。

PID算法的广泛应用使其成为工业控制领域的核心算法。

它具有较为简单的原理和实现方式，在实际应用中反应迅速、稳定性强，容易理解和调试。