pid控制算法中pid分别代表什么 温度PID怎样调这三个参数？
温度PID怎样调这三个参数？
象常规的是爵迹三比例法并且PID控制器参数的整定，步骤追加：
(1)简单预选择一个加上短的采样周期让系统工作；
(2)仅参加比例操纵环节，待到系统对再输入的阶跃做出反应再次出现爵迹三振荡，记下这时的比例放大系数和临界振荡周期；
(3)在一定会的控制度下实际公式计算我得到PID控制器的参数。
在换算调试中，不能先大致修改一个经验值，然后把据调节平衡效果如何修改。
对此温度系统：P（%）20--60，I（分）3--10，D（分）0.5--3
对此流量系统：P（%）40--100，I（分）0.1--1
这对压力系统：P（%）30--70，I（分）0.4--3
对于液位系统：P（%）20--80，I（分）1--5
象步骤：
a.确认比例增益P
考虑比例增益P时，简单能去掉PID的积分项和微分项，就像是令Ti0、Td0，使PID为纯比例调节。然后输入设定好为系统容许的最大值（参考上面经验值）的60%~70%，由0逐渐地必然增加比例增益P，直到最后系统会出现振荡；再反过来，从此时的比例增益P渐渐地越小，直到最后系统振荡迅速消失，记录信息此时的比例增益P，设定好PID的比例增益P为当前值的60%~70%。比例增益P软件调试能够完成。
b.考虑积分时间常数Ti
比例增益P可以确定后，设定一个较小的积分时间常数Ti的初值，接着慢慢的会增大Ti，转眼间系统出现振荡，之后在这样的话，渐渐加大Ti，直至系统振荡消失不见。资料记录此时的Ti，去设置PID的积分时间常数Ti为当前值的150%~180%。积分时间常数Ti设置参数结束。
c.确认微分时间常数Td
微分时间常数Td像是不用什么设定好，为0再试一下。若要设定好，与确定P和Ti的方法相同，取不振荡时的30%。
d.系统额定负载、带载联调，再对PID参数参与微调，直至不满足要求。
参数整定找适宜，你从小到大顺序查
接着比例后积分，到最后再把微分加
曲线振荡很频繁，比例度盘要可以放大
曲线悬浮绕大湾，比例度盘往小扳
曲线明显脱离快回复慢，积分时间往逐渐下降:
曲线能量的波动周期长，积分时间再改装
曲线振荡频率快，先把微分降过去
动差大来波动慢。微分时间应高度降低
理想曲线两个波，先降后升4比1
看那二调多讲，调节质量肯定不会低
PID调参的实用方法和经验有哪些？
是需要，感谢您的回复。
是对PID参数整定的实用点方法和经验，我秉承以人为本一步一个脚印，精益求精的的原则，这不但可以参照于怎么学习PID控制，也区分于学其他技术。说一些求实际的方法和经验，总之是在日常洗护操作中积累的技能，大多数人所接触后很有可能会遇到了一些情况，后再据自己的经验身形灵活一次性处理。
经验一：
PID参数整定需要再注意自身建议使用的场合和背景，最好别脱离实际。导致完全控制对象的不同，同一种PID控制方法在完全不同情况下可能会会完全有所不同。要想快速、详细、稳定啊地进行调节平衡，就需要努力再努力知道一点完全控制对象的内部结构和工作原理。盲目的相信调试而不是功亏一篑的。这是四轴PID控制中具体方法的经验。具体参考它，您可以找到在变动参数方面要多少经验。
1.积分时间价值最大化。
2.游戏窗口化微分时间。
3.改变尺度，不能找到起点，就像前面的比例和积分规则一样。
4.增强微分时间停止振荡，接着变动尺度到更小的尺度，使振荡再度发生，提升微分时间，使振荡再度再继续，以便来回你的操作，直到微分时间增加，但振荡肯定不能停止下来，以额外微分时间的最适合值，此时，调整。
扩大到更大的范围，等他振荡突然停止。
5.将积分时间决定到与微分时间相同的值不是问题。如果不是振荡再次不可能发生，积分时间将提高，等到振荡开始。
经验二：
有一些主流的调优方法。其目的仅仅为了使参数获取更方便啊，完全控制更稳定，并降低对经验的依赖(但无论是理论怎么数字化技术，都会有人的经验被混和在其中)。
1.如果没有确立了控制对象的模型(要是系统在非线性情况下不未知模型，则对系统接受辨识)，我们可以不根据传递函数和响应曲线的零极点图来可以计算像的参数。适度地的、比较稳定的参数仍需并且试验。许多时候，这个值可以在理论上不使用，但在实践中并也不是最后一个。
2.依靠人工智能算法(遗传算法、神经网络算法)能得到最优方案参数。
3.但，这些方法基本都仍只在在理论上，在实践中应用较少。悠久的传统的经验不断试错法在PID控制中依旧全部土地非常重要的地位，又是目前应用最广泛、最常用的一种方法。
经验三：
各种旋转大都以其基本原理为基础的。所以，如果不是您熟得不能再熟PID的基本原理，因此都能够熟练地能操作常规变量，这样您就可以于此身形灵活地处理不负责的程序。在互联网上有一个流行的PID口诀，也一并附上。希望能给大家带来帮助！
说到PID的实践方法和经验，但是扎实的理论知识和精巧细致的实践操作，紧接着时间的推移，再产生了一套自己的方法。无论我们可以使用某种方法另外参考或一一一路探索，我们都前提是将其应用方法于适度的场景中，以达到可以事半功倍的效果。
谢谢支持。
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