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[摘 要]PID（Proportional-Intergral-Differential）控制器具有算法简易、可靠性高等特点，是发展最早且较为成熟的控制器之一。PID算法在控制过程中只需要知道控制偏差e和偏差变化率ec等基本参数，不需要精确的数学模型，便可以通过该算法对控制参数进行在线自我调整，达到理想的控制效果。现代的PID控制是将自适应控制、最优控制、预测控制、鲁棒控制和智能控制引入到PID控制中的一种新型控制，具有广阔的发展前景。
[关键词]PID控制 算法改进 仿真 智能PID控制
中图分类号：U481 文献标识码：B 文章编号：1009-914X（2014）04-0581-01
一、PID控制原理分析
PID控制器是将给定输入值rint（t）与系统实际输入值yout（t）相比较得到控制偏差值e（t），并将e（t）的比例（P）、积分（I）和微分（D）以线性组合的方式构成控制量u（t），输出并控制被控对象。
在计算机控制中，不能直接使用连续的PID控制算法，因为计算机在计算采用样时刻的偏差值并输出控制变量时，是一种采样控制，因此需要采用离散化方法，变为数字PID控制算法。数字PID算法通常分为位置式、增量式、变速积分式和抗积分饱和式等。
（一）位置式PID控制算法
模拟PID控制算法中，连续时间t一般由采样时刻点kT来表示，积分项由矩形法数值积分近似表示。
（二）增量式PID控制算法
增量式PID控制算法通常用在当执行机构需要输入控制量增量时，此时执行机构位置的增量由计算输出的控制增量对应。依据递推原理可得：
在控制系统采样周期T不改变的前提下，只要确定三个参数，只需要知道连续三次测量值的控制偏差，便可以求得控制增量。
由上可知：PID控制器的输出由控制作用相互独立的比例、积分和微分控制三项组成，三项环节综合起来对系统的稳态特性和动态特性产生影响。当且仅当找到最合适三个环节系数时，系统才能产生最佳控制效果。
二.标准PID算法的改进
2.1 微分先行和输入滤波
（1）微分先行
微分先行是把对偏差的微分改为对被控量的微分，这样，在给定值变化时，不会产生输出的大幅度变化。而且由于被控量一般不会突变，即使给定值已发生改变，被控量也是缓慢变化的，从而不致引起微分项的突变。微分项的输出增量为：
（2）输入滤波
输入滤波就是在计算微分项时，不是直接应用当前时刻的误差e（n），而是采用滤波值e（n），即用过去和当前四个采样时刻的误差的平均值，再通过加权求和形式近似构成微分项。
2.2 积分项的改进
（1）抗积分饱和
积分作用虽能消除.控制系统的静差，但它也有一个副作用，即会引起积分饱和。在偏差始终存在的情况下，造成积分过量。当偏差方向改变后，需经过一段时间后，输出u（n）才脱离饱和区。这样就造成调节滞后，使系统出现明显的超调，恶化调节品质。这种由积分项引起的过积分作用称为积分饱和现象。
克服积分饱和的方法：
a.积分限幅法：分限幅法的基本思想是当积分项输出达到输出限幅值时，即停止积分项的计算，这时积分项的输出取上一时刻的积分值。
b.积分分离法：分分离法的基本思想是在偏差大时不进行积分，仅当偏差的绝对值小于一预定的门限值ε时才进行积分累积。这样既防止了偏差大时有过大的控制量，也避免了过积分现象。
c.变速积分法：变速积分法的基本思想是在偏差较大时积分慢一些，而在偏差较小时积分快一些，以尽快消除静差。
（2）消除积分不灵敏区
a.积分不灵敏区产生的原因：
当计算机的运行字长较短，采样周期T也短，而积分时间TI又较长时，容易出现小于字长的精度而丢数，此积分作用消失，这就称为积分不灵敏区。
b.消除积分不灵敏区的措施：
1）增加A/D转换位数，加长运算字长，这样可以提高运算精度。
2）当积分项小于输出精度ε的情况时，把它们 一次次累加起来。
三.PID智能控制
3.1 基于专家系统的智能PID控制器
专家控制是基于受控对象和控制规律的各种专家知识，通过人工智能技术利用这些知识，使被控对象尽可能优化和实用化。对工业上的许多复杂问题，有时候难以做出准确描述和分析，而专家系统可以针对上述问题做出较好的预测。
其设计思路在于根据专家的知识和试验总结，选出反应系统特性的特征参数，而不同参数的系统动态需要不同的控制量来调节，据此将系统动态分为几类模式，作为专家知识或规则存入专家知识库中；然后在控制过程中实时测量或计算各种参数；根据这些参数值，结合知识库中的知识或规则，采用推理机制，得出调节控制器的参数或参数变化量，从而达到满意的控制效果。
3.2 基于模糊控制的智能PID控制器
模糊控制器知识库是以模糊规则表的形式建立的，数据库中收集了模糊控制器输入的清晰量或模糊量，并用模糊逻辑构建推理机制。将模糊控制引PID控制中，即模糊PID控制器，它可以适用于高阶、时变的和非线性的被控对象。现在已有的几种常用的模糊PID控制，如模糊PI控制器、模糊PD控制器、模糊PI+D控制器、模糊PD+I控制器、模糊（PI+D）2控制器和模糊PID控制器等。
3.3 基于神经网络的智能PID控制器
利用神经网络的自学习能力和对非线性函数的逼近能力，遵从一定的最优指标，调整PID控制器的参数，使之适应被控对象的参数、结构以及输入参考信号的变化，并抵御外来扰动的影响。在实用上，神经网络结构的确定，加权系数初始值的确定和输入模式的选择，有时会对控制结果起到至关重要的作用。
按控制器的结构，神经网络PID控制器可以分为两类：一类是输出为PID控制器参数的神经网络PID控制器，称为显式控制器；另一类是输出为控制量的神经网络PID控制器，称为隐式控制器。前者的物理意义比较明确，便于工程人员的理解和操作。后者利用PID控制的思想，在控制器形式上不再局限于简单的P、I、D各项的线性组合。是一种更高级的PID控制形式。
结语
PID控制系统结构简单，稳定性好，在未来工业社会的发展中具有广阔的发展前景。进一步改进PID控制，发展新型智能PID控制，必将迎来工业界的巨大革命。
參考文献
[1] 王伟，张晶涛，柴天佑.PID参数先进整定方法综述，自动化学报，2000，5（26）：347～355.
[2] 陶永华，等编著.新型PID控制及其应用，北京：机械工业出版社.1998.
[3] 仁云，付百学.汽车电器与电子技术[M].北京：机械工业出版社，2006.
[关键词]PID控制 算法改进 仿真 智能PID控制
中图分类号：U481 文献标识码：B 文章编号：1009-914X（2014）04-0581-01
一、PID控制原理分析
PID控制器是将给定输入值rint（t）与系统实际输入值yout（t）相比较得到控制偏差值e（t），并将e（t）的比例（P）、积分（I）和微分（D）以线性组合的方式构成控制量u（t），输出并控制被控对象。
在计算机控制中，不能直接使用连续的PID控制算法，因为计算机在计算采用样时刻的偏差值并输出控制变量时，是一种采样控制，因此需要采用离散化方法，变为数字PID控制算法。数字PID算法通常分为位置式、增量式、变速积分式和抗积分饱和式等。
（一）位置式PID控制算法
模拟PID控制算法中，连续时间t一般由采样时刻点kT来表示，积分项由矩形法数值积分近似表示。
（二）增量式PID控制算法
增量式PID控制算法通常用在当执行机构需要输入控制量增量时，此时执行机构位置的增量由计算输出的控制增量对应。依据递推原理可得：
在控制系统采样周期T不改变的前提下，只要确定三个参数，只需要知道连续三次测量值的控制偏差，便可以求得控制增量。
由上可知：PID控制器的输出由控制作用相互独立的比例、积分和微分控制三项组成，三项环节综合起来对系统的稳态特性和动态特性产生影响。当且仅当找到最合适三个环节系数时，系统才能产生最佳控制效果。
二.标准PID算法的改进
2.1 微分先行和输入滤波
（1）微分先行
微分先行是把对偏差的微分改为对被控量的微分，这样，在给定值变化时，不会产生输出的大幅度变化。而且由于被控量一般不会突变，即使给定值已发生改变，被控量也是缓慢变化的，从而不致引起微分项的突变。微分项的输出增量为：
（2）输入滤波
输入滤波就是在计算微分项时，不是直接应用当前时刻的误差e（n），而是采用滤波值e（n），即用过去和当前四个采样时刻的误差的平均值，再通过加权求和形式近似构成微分项。
2.2 积分项的改进
（1）抗积分饱和
积分作用虽能消除.控制系统的静差，但它也有一个副作用，即会引起积分饱和。在偏差始终存在的情况下，造成积分过量。当偏差方向改变后，需经过一段时间后，输出u（n）才脱离饱和区。这样就造成调节滞后，使系统出现明显的超调，恶化调节品质。这种由积分项引起的过积分作用称为积分饱和现象。
克服积分饱和的方法：
a.积分限幅法：分限幅法的基本思想是当积分项输出达到输出限幅值时，即停止积分项的计算，这时积分项的输出取上一时刻的积分值。
b.积分分离法：分分离法的基本思想是在偏差大时不进行积分，仅当偏差的绝对值小于一预定的门限值ε时才进行积分累积。这样既防止了偏差大时有过大的控制量，也避免了过积分现象。
c.变速积分法：变速积分法的基本思想是在偏差较大时积分慢一些，而在偏差较小时积分快一些，以尽快消除静差。
（2）消除积分不灵敏区
a.积分不灵敏区产生的原因：
当计算机的运行字长较短，采样周期T也短，而积分时间TI又较长时，容易出现小于字长的精度而丢数，此积分作用消失，这就称为积分不灵敏区。
b.消除积分不灵敏区的措施：
1）增加A/D转换位数，加长运算字长，这样可以提高运算精度。
2）当积分项小于输出精度ε的情况时，把它们 一次次累加起来。
三.PID智能控制
3.1 基于专家系统的智能PID控制器
专家控制是基于受控对象和控制规律的各种专家知识，通过人工智能技术利用这些知识，使被控对象尽可能优化和实用化。对工业上的许多复杂问题，有时候难以做出准确描述和分析，而专家系统可以针对上述问题做出较好的预测。
其设计思路在于根据专家的知识和试验总结，选出反应系统特性的特征参数，而不同参数的系统动态需要不同的控制量来调节，据此将系统动态分为几类模式，作为专家知识或规则存入专家知识库中；然后在控制过程中实时测量或计算各种参数；根据这些参数值，结合知识库中的知识或规则，采用推理机制，得出调节控制器的参数或参数变化量，从而达到满意的控制效果。
3.2 基于模糊控制的智能PID控制器
模糊控制器知识库是以模糊规则表的形式建立的，数据库中收集了模糊控制器输入的清晰量或模糊量，并用模糊逻辑构建推理机制。将模糊控制引PID控制中，即模糊PID控制器，它可以适用于高阶、时变的和非线性的被控对象。现在已有的几种常用的模糊PID控制，如模糊PI控制器、模糊PD控制器、模糊PI+D控制器、模糊PD+I控制器、模糊（PI+D）2控制器和模糊PID控制器等。
3.3 基于神经网络的智能PID控制器
利用神经网络的自学习能力和对非线性函数的逼近能力，遵从一定的最优指标，调整PID控制器的参数，使之适应被控对象的参数、结构以及输入参考信号的变化，并抵御外来扰动的影响。在实用上，神经网络结构的确定，加权系数初始值的确定和输入模式的选择，有时会对控制结果起到至关重要的作用。
按控制器的结构，神经网络PID控制器可以分为两类：一类是输出为PID控制器参数的神经网络PID控制器，称为显式控制器；另一类是输出为控制量的神经网络PID控制器，称为隐式控制器。前者的物理意义比较明确，便于工程人员的理解和操作。后者利用PID控制的思想，在控制器形式上不再局限于简单的P、I、D各项的线性组合。是一种更高级的PID控制形式。
结语
PID控制系统结构简单，稳定性好，在未来工业社会的发展中具有广阔的发展前景。进一步改进PID控制，发展新型智能PID控制，必将迎来工业界的巨大革命。
參考文献
[1] 王伟，张晶涛，柴天佑.PID参数先进整定方法综述，自动化学报，2000，5（26）：347～355.
[2] 陶永华，等编著.新型PID控制及其应用，北京：机械工业出版社.1998.
[3] 仁云，付百学.汽车电器与电子技术[M].北京：机械工业出版社，2006.