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PID控制器

Wikipedia · 2026-01-28 维基百科 👁 1 阅读

PID控制器（比例-积分-微分控制器），由比例单元（Proportional）、积分单元（Integral）和微分单元（Derivative）组成。可以透過調整這三個單元的增益K_p，K_i和K_d來調定其特性。PID控制器主要适用于基本上线性，且动态特性不随时间变化的系统。

PID控制器是一个在工业控制应用中常见的回授回路部件。这个控制器把收集到的数据和一个参考值进行比较，然后把这个差别用于计算新的输入值，这个新的输入值的目的是可以让系统的数据达到或者保持在参考值。PID控制器可以根据历史数据和差别的出现率来调整输入值，使系统更加准确而稳定。

PID控制器的比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）分別對應目前誤差、過去累計誤差及未來誤差。若是不知道受控系統的特性，一般認為PID控制器是最適用的控制器。PID控制器是在船舶自动操作系統中漸漸發展。1911年開發的控制器是最早期PID型控制器的其中之一，而第一個發表PID控制器理論分析論文的是俄裔美国工程師。米诺尔斯基當時在設計美國海軍的自动操作系統，他的設計是基於對舵手的觀察，控制船舶不只是依目前的誤差，也考慮過去的誤差以及誤差的變化趨勢，後來米诺尔斯基也用數學的方式加以推導。他的目的是在於穩定性，而不是泛用的控制，因此大幅的簡化了問題。比例控制可以在小的擾動下有穩定性，但無法消除穩態誤差，因此加入了積分項，後來也加入了微分項。

當時在新墨西哥號戰艦上進行測試，利用控制器控制舵的角速度，利用PI控制器可以角度誤差維持在±2°以內，若加上D控制，角度誤差維持在±1/6°，比最好的舵手還要好。

不過因為海軍人員的抗拒，海軍那時候未使用這套系統，在1930年代也有其他人作出類似的研究。

在自動控制發展的早期，用機械設備來實現PID控制，是由槓桿、彈簧、阻尼及質量組成，多半會用壓縮氣體驅動。氣動控制器還一度是工業上的標準。

電子的類比控制器可以用電晶體、真空管、電容器及電阻器組成。許多複雜的電子系統中常會包括PID控制，例如磁碟的讀寫頭定位、電源供應器的電源條件、甚至是現代地震儀的運動偵測線路。現代電子控制器已大幅的被這些利用單晶片或FPGA來實現的數位控制器所取代。

現代工業使用的PID控制器多半會用PLC或有安装面板的數位控制器來實現。軟體實現的好處是相對低廉，配合PID實現方式調整的靈敏度很大。在工業鍋爐、塑膠射出機械、烫金机及包裝行業中都會用到PID控制。

變化的電壓輸出可以用PWM來實現，也就是固定週期，依要輸出的量去調整週期中輸出高電位的時間。對於數位系統，其時間比例有可能是離散的，例如週期是二秒，高電位時間設定單位為0.1秒，表示可以分為20格，精度5%，因此存在一量化誤差，但只要時間解析度夠高，就會有不錯的效果。

理论
PID是以它的三种纠正算法而命名。受控變數是三种算法（比例、積分、微分）相加後的結果，即為其輸出，其輸入為误差值（設定值減去测量值後的結果）或是由误差值衍生的信號。若定義u(t)為控制輸出，PID演算法可以用下式表示：

:\mathrm{u}(t)=\mathrm{MV}(t)=K_p{e(t)} + K_{i}\int_{0}^{t}{e(\tau)}\,{d\tau} + K_{d}\frac{d}{dt}e(t)

其中

  • 調適參數

** K_p：比例增益
** K_i：積分增益
** K_d：微分增益
: e：誤差=設定值（SP）- 回授值（PV）
: t：目前時間
: \tau：積分變數，數值從0到目前時間t

用更专业的话来讲，PID控制器可以視為是频域系统的滤波器。在计算控制器最终是否会达到稳定结果时，此性質很有用。如果数值挑选不当，控制系统的输入值会反复振盪，这导致系统可能永远无法达到预设值。

PID控制器的一般转移函数是：

:H(s)=\frac{K_d s^2+K_p s+K_i}{s+C},

其中C是一个取决于系统带宽的常数。

比例控制項
比例控制考慮当前誤差，误差值和一个正值的常数Kp（表示比例）相乘。Kp只是在控制器的输出和系统的误差成比例的时候成立。比如说，一个电热器控制器是在目標溫度和實際溫度差10°C時有100%的輸出，而其目標值是25°C。那么它在15°C的时候会输出100%，在20°C的时候会输出50%，在24°C的时候输出10％，注意在误差是0的时候，控制器的输出也是0。

比例控制的輸出如下：
:P_{\mathrm{out}}=K_p\,{e(t)}

若比例增益大，在相同誤差量下，會有較大的輸出，但若比例增益太大，會使系統不穩定。相反的，若比例增益小，若在相同誤差量下，其輸出較小，因此控制器會較不敏感的。若比例增益太小，當有干擾出現時，其控制信號可能不夠大，無法修正干擾的影響。

穩態誤差
比例控制在誤差為0時，其輸出也會為0。若要讓受控輸出為非零的數值，就需要產生一個穩態誤差或偏移量。

積分控制項
积分控制考慮过去誤差，將误差值过去一段时间和（误差和）乘以一个正值的常数Ki。Ki从过去的平均误差值来找到系统的输出结果和预定值的平均误差。一个简单的比例系统会震盪，会在预定值的附近来回变化，因为系统无法消除多余的纠正。通过加上负的平均误差值，平均系统误差值就会漸漸减少。所以，最终这个PID回路系统会在設定值稳定下来。

積分控制的輸出如下：

: I_{\mathrm{out}}=K_{i}\int_{0}^{t}{e(\tau)}\,{d\tau}

積分控制會加速系統趨近設定值的過程，並且消除純比例控制器會出現的穩態誤差。積分增益越大，趨近設定值的速度越快，不過因為積分控制會累計過去所有的誤差，可能會使回授值出現過衝的情形。

微分控制項
微分控制考慮将来誤差，计算误差的一阶导，并和一个正值的常数Kd相乘。这个导数的控制会对系统的改变作出反应。导数的结果越大，那么控制系统就对输出结果作出更快速的反应。这个Kd参数也是PID被称为可预测的控制器的原因。Kd参数对减少控制器短期的改变很有帮助。一些实际中的速度缓慢的系统可以不需要Kd参数。

微分控制的輸出如下：
:D_{\mathrm{out}}=K_d\frac{d}{dt}e(t)

微分控制可以提昇整定時間及系統穩定性。不過因為純微分器不是因果系统，因此在PID系統實現時，一般會為微分控制加上一個低通濾波器以限制高頻增益及雜訊
|- style="text-align:center;"
! Cohen–Coon
| 好的程序模型
| 需要一些數學，需離線調試，只對一階系統有良好效果
|}

人工調整
若需在系統仍有負載的情形進行調試（線上調試），有一種作法是先將K_i及K_d設為零，增加K_p一直到迴路輸出震盪為止，之後再將K_p設定為「1/4振幅衰減」（使系統第二次過衝量是第一次的1/4）增益的一半，然後增加K_i直到一定時間後的穩態誤差可被修正為止。不過若K_i可能會造成不穩定，最後若有需要，可以增加K_d，並確認在負載變動後迴路可以夠快的回到其設定值，不過若K_d太大會造成響應太快及過衝。一般而言快速反應的PID應該會有輕微的過衝，只是有些系統不允許過衝。因此需要將回授系統調整為過阻尼系統，而K_p比造成震盪K_p的一半還要小很多。

調整PID參數對系統的影響如下

齊格勒－尼科爾斯方法
齊格勒－尼科爾斯方法是另一種啟發式的調試方式，由John G. Ziegler和Nathaniel B. Nichols在1940年代導入，一開始也是將K_i及K_d設定為零，增加比例增益直到系統開始等振幅振盪為止，當時的增益稱為K_u，而振盪週期為P_u，即可用以下的方式計算增益：

PID調試軟體
大部份現代的工業設備不再用上述人工計算的方式調試，而是用PID調試及最佳化軟體來達到一致的效果。軟體會收集資料，建立模型，並提供最佳的調試結果，有些軟體甚至可以用參考命令的變化來進行調試。

數學的PID調試會將脈衝加入系統，再用受控系統的頻率響應來設計PID的參數。若是響應時間要數分鐘的系統，建議用數學PID調試，因為用試誤法可能要花上幾天才能找到可讓系統穩定的參數。最佳解不太容易找到，有些數位的迴路控制器有自我調試的程序，利用微小的參考命令來計算最佳的調試值。

也有其他調試的公式，是依不同的性能準則所產生。許多有專利的公式已嵌入在PID調試軟體及硬體模組中。

一些先進的PID調試軟體也可以在動態的情況下用演算法調整PID迴路，這類軟體會先將程序建模，給微擾量，再根據響應計算參數。

PID控制的限制
PID控制可以應用在許多控制問題，多半在大略調整參數後就有不錯的效果，不過有些應用下可能反而會有差的效果，而且一般無法提供最佳控制。PID控制的主要問題是在於其為回授控制，係數為定值，不知道受控系統的資訊，因此其整体性能常常是妥協下的結果。在沒有受控系統模型的條件下，PID控制最佳的控制器。有時可以將微分器關閉，對控制性能的影響不大，此時稱為PI控制器。

PID演算法的修改
基本的PID演算法在一些控制應用的條件下有些不足，需進行小幅的修改。

積分飽和
積分飽和是理想PID演算法實現時常見的問題。若設定值有大的變動，其積分量會有大幅的變化，大到輸出值被上下限限制而飽和，因此系統會有過衝，而且即使誤差量符號改變，積分量變小，但輸出值仍被上下限限制，維持在上限（或下限），因此輸出看似沒有變化，系統仍會持續的過衝，一直要到輸出值落在上下限的範圍內，系統的回授量才會開始下降。此問題可以用以下方式處理：

  • 在程序變數離開可控制範圍時，暫停積分。
  • 讓積分值限制在一個較小的上下範圍內。
  • 重新計算積分項，使控制器輸出維持上下限之間的範圍內。

PI控制器
PI控制器（比例-積分控制器）是不用微分單元的PID控制器。

控制器的輸出為
:K_P \Delta + K_I \int \Delta\,dt
其中\Delta為設定值SP和量測值PV的誤差：
:\Delta = SP - PV.

PI控制器可以用Simulink或Xcos之類的軟體進行建模，方式是使用「flow chart」圖框，其中用以下的拉氏運算子：
:C=\frac{G(1+\tau s)}{\tau s}
其中
:G = K_P = 比例增益
:G/\tau = K_I = 積分增益

G值的選擇需在減少過衝以及增加安定時間之間取捨。

微分單元對輸入中的高頻信號格外敏感，PI控制器因為沒有微分單元，在訊號雜訊大時，在穩態時會更加穩定。但對狀態快速變化的反應較慢，因此相較於調適到最佳值的PID控制器，PI控制器會較慢到達設定值，受干擾後也比較慢恢復到正常值。

PDF控制（pseudo-derivative feedback control）可以視為是PI控制器的變體，比例控制器的輸入由誤差值改為回授值。

不動作區
許多PID迴路是控制機械元件（例如閥）。機械保養是一筆可觀的費用，磨損會使得機械在有輸入信號時出現靜摩擦或是不動作區，都會導致控制性能的下降。機械損耗的速度主要和設備多常改變其狀態有關。若磨損是主要考量的話，PID迴路可以有輸出的遲滯現象以減少輸出狀態的改變。若變化小，仍在不動作區內，讓控制器的輸出維持上一次的值。變化要大到超過不動作區，實際的狀態才會隨之變化。

設定值的步階變化
若系統的設定值有步階變化，比例單元和微分單元也會有對應的變化，特別是微分單元對於步階變化的輸出特別的大，因此有些PID演算法會配合以下的修改來處理設定值的變化。

;設定值斜坡變化
:此修改方式下，設定值會用線性或是一階濾波的方式，由原始值變到新的值，避免因為步階變化產生的不連續。

;只對程序變數（回授量）微分
:此修改下，PID控制器只針對量測的程序變數（PV）微分，不對誤差微分。程序變數是實際的物理量，較不易有瞬間的變化，而誤差可能因為設定值的步階變化而有瞬間變化。這也是一種簡單的設定值加權法。

;設定值加權
:設定值加權分別調整在比例單元及微分單元中的誤差量，誤差量的設定值乘以一個0到1之間的加權，積分單元的誤差量需使用真實的設定值，以避免穩態誤差。這兩個參數不影響對負載變化及量測雜訊的響應，可以提昇對設定點變化的響應。

前饋控制
PID控制器若再配合前饋控制（開迴路控制），可以再提昇其控制性能。在前饋控制中考慮系統的已知資訊（例如理想加速度或是慣量），再將輸出加到PID控制器的控制輸出，以提昇整體的系統性能。前饋量可能是控制輸出主要的部份，而PID控制器只用來補償目標值和開迴路控制器輸出之間的誤差。因為前饋輸出不會受到回授的影響，因此也不會造成系統的振盪，可以在不影響穩定性的條件下提昇系統的響應。前饋可以依目標值及其他量測到的干擾量來產生，目標值加權是一種簡單的前饋控制方式。

例如，在大部份的運動控制系統中，為了要使機械負載加速，致動器要產生更大的力。若用速度環的PID控制器來控制負載速度，比較理想的方式是先得到理想的瞬間加速度值，適量調整加權後再加到PID的輸出中。因此控制器輸出中有一部份是不隨機械速度而改變的輸出，再用PID根據實際輸出和目標的差異去增加或是減少輸出。這類有前饋控制的PID控制器可以加快控制系統的反應速度。

無衝擊運轉
有時PID控制器會規劃為無衝擊（bumpless）的特性，在參數變化時重新計算適當的積分累計值，使輸出不會因參數變化有不連續的改變。

串級PID控制器
二個PID控制器可以組合在一起，得到較佳的效果，這稱為串級PID控制。以兩個PID控制器組成的串級PID控制為例，其中一個PID控制器在外迴路，控制像液面高度或是速度等主要的物理量，另一個PID控制器是內迴路，以外迴路PID控制器的輸出做為其目標值，一般是控制較快速變化的參數，例如流量或加速度等。若利用串級PID控制，可以增加控制器的工作頻率，並降低其時間常數。

例如一個溫控的循環水浴設備有二個串級的PID控制器，分別有各自的熱電偶溫度感測器。外迴路的控制器控制水溫，其感測器距加熱器很遠，直接量測整體水溫，其誤差量是理想水溫及整體水溫的差值。外迴路PID控制器的输出即為內迴路控制器的目標值，內迴路控制器控制加熱器，其感測器是在加熱器上，其誤差量是加熱器的理想溫度及量測到溫度的差值，其輸出會使加熱器維持在設定值附近。

內外迴路控制器的參數可能會差很多，外迴路的PID控制器有較長的時間常數，對應所有的水加熱或是冷卻需要的時間。內迴路的PID控制器反應會比較快。每個控制器可以調整到符合其真正控制的系統，例如水槽中所有的水，或是加熱器本身。

其他PID的形式及其表示法
理想的PID及標準形PID
工業上常看到PID控制器，而許多工業相關資料中看到的都是「標準形」的PID，其中比例增益K_p也作用在I_{\mathrm{out}}及D_{\mathrm{out}}兩項，和上述「理論」段落看到的形式不同。「標準形」的PID為：

:\mathrm{MV(t)}=K_p\left(\,{e(t)} + \frac{1}{T_i}\int_{0}^{t}{e(\tau)}\,{d\tau} + T_d\frac{d}{dt}e(t)\right)
其中
:T_i為積分時間。
:T_d為微分時間。

在標準形中，每一個參數有其明確的物理意義，輸出是根據現在誤差、過去誤差及未來誤差而決定，加上微分項可以預測若控制系統不改變的話，T_d時間後的誤差，而積分項是用過去所有誤差的和來調整輸出，希望在T_i時間後可以完全消除誤差，而輸出的值會再乘以單一的增益K_p。

在理想的平行式PID中，其方程如下：
:\mathrm{MV(t)}=K_p{e(t)} + K_i\int_{0}^{t}{e(\tau)}\,{d\tau} + K_d\frac{d}{dt}e(t)

其中的增益和標準形PID係數的關係是：K_i = \frac{K_p}{T_i}及 K_d = K_p T_d \,。平行式PID中的參數都視為單純的增益，最泛用，靈活性也最高，但較沒有物理意義，因此只用在PID的理論處理中，標準形PID雖在數學上比較複雜，在工業中較常使用。

倒數增益
許多情形下，PID控制器處理的變數是無因次的量，是某個最大值的比例，介於0到100%之間，而轉換為實際物理量（如泵浦速率或是水加熱的功率）是在PID控制器外，而這些控制變數是有因次的物理量（例如溫度）。此時K_p增益多半不會表示為「每變化一度的輸出」，而會以溫度的形式1/K_p表示，代表「100%輸出下的溫度（變化）」，代表輸出由0變到1（0%變為100%）下的溫度變化。

只針對過程變數進行微分控制
在大部份的商業控制系統中，是用過程變數取代誤差作為微分項的輸入，其原因是當目標值有不連續變化時，微分控制會產生很大的突波，若目標值不變，改變過程變數的效果和改變誤差相同，因此有些PID控制器會用過程變數作為微分項的輸入，不會影響控制器控制過程變數，抗雜訊的能力。

:\mathrm{MV(t)}=K_p\left(\,{e(t)} + \frac{1}{T_i}\int_{0}^{t}{e(\tau)}\,{d\tau} - T_d\frac{d}{dt}PV(t)\right)

只針對過程變數進行微分及比例控制
大部份的商業控制系統也提供選擇，讓過程變數作為微分控制及比例控制的輸入，因此誤差只作為積分控制的輸入，這也不會影響控制器控制過程變數，抗雜訊的能力。

上述的修改可以避免目標值有不連續變化時，輸出值有對應不連續的變化，若目標值有步階變化，這項調整就相當重要。

:\mathrm{MV(t)}=K_p\left(\,{-PV(t)} + \frac{1}{T_i}\int_{0}^{t}{e(\tau)}\,{d\tau} - T_d\frac{d}{dt}PV(t)\right)

也有些雙自由度（2-DoF）PID控制架構除了一般的PID控制外，再加上只針對過程變數進行的微分及比例控制，再分別用增益進行調整，目標是同時對目標步階響應以及雜訊抑制都有良好的性能。

PID控制器的拉氏轉換
有關會將PID控制器進行拉氏轉換：
:G(s)=K_p + \frac{K_i}{s} + K_d{s}=\frac{K_d{s^2} + K_p{s} + K_i}{s}

PID控制器的拉氏轉換也代表著控制器的傳遞函數，因此可以確認整體系統的傳遞函數。

PID的極零點對消
PID控制器可以寫成以下的形式
:G(s)=K_d \frac{s^2 + \frac{K_p}{K_d}s + \frac{K_i}{K_d}}{s}
若受控設備的傳遞函數如下：
:H(s)=\frac{1}{s^2 + 2\zeta \omega_0 s + \omega_0^2}

又令
:\frac{K_i}{K_d}=\omega_0^2
:\frac{K_p}{K_d}=2\zeta \omega_0
則
:G(s) H(s)=\frac{K_d}{s}

因此若受控設備有不穩定的極點，看似可以用此方式消除，不過實際上有些差異，由干擾到輸出的閉迴路傳遞函數中仍有不穩定的極點，因此仍可能會發散。

串級型或交互型
另一種PID控制器的表示法為串級型（series）或稱為交互型（interacting）
:G(s) = K_c \frac{(\tau_i{s}+1)}{\tau_i{s}} (\tau_d{s}+1)
其中參數和標準型的參數有以下的關係
:K_p = K_c \cdot \alpha, T_i = \tau_i \cdot \alpha
:T_d = \frac{\tau_d}{\alpha}
而
:\alpha = 1 + \frac{\tau_d}{\tau_i}.

上述作法可表示為二個串級的PD控制器及PI控制器，在早期類比電路的時代較容易實現，雖然控制器已經數位化，不過仍有些維持此形式。

離散化的控制器
若要在微處理機（MCU）或是FPGA中實現PID控制或是分析其性能，就需要將控制器離散化。一階微分可以用後向有限差分表示，積分項也離散化，若取樣時間為\Delta t，積分項可以用下式近似

:\int_{0}^{t_k}{e(\tau)}\,{d\tau} = \sum_{i=1}^k e(t_i)\Delta t

微分項可近似為

:\dfrac{de(t_k)}{dt}=\dfrac{e(t_k)-e(t_{k-1})}{\Delta t}

因此PID控制器的離散化可以將u(t)微分，再用一階導數及二階導數的定義求得u(t_k)，可以得到

:u(t_k)=u(t_{k-1})+K_p\left[\left(1+\dfrac{\Delta t}{T_i}+\dfrac{T_d}{\Delta t}\right)e(t_k)+\left(-1-\dfrac{2T_d}{\Delta t}\right)e(t_{k-1})+\dfrac{T_d}{\Delta t}e(t_{k-2})\right]

其中 T_i = K_p/K_i, T_d = K_d/K_p

伪代码
以下是一段實現PID演算法的伪代码：
previous_error = 0
integral = 0
start:
error = setpoint - measured_value
integral = integral + error*dt
derivative = (error - previous_error)/dt
output = Kperror + Kiintegral + Kd*derivative
previous_error = error
wait(dt)
goto start
此例中有兩個變數在迴圈前需初始化為0，然後開始迴圈。目前的誤差（error）是用目前目標值（setpoint）減去系统反馈值（measured_value）而得，然後再進行積分和微分運算，比例項、積分項及微分項乘以各自參數後得到輸出（output）。在實際系統中，這會透過數位類比轉換器轉換為類比訊號，作為受控系統的控制量。目前的誤差量及積分會儲存，以便下次計算微分及積分時使用，程式會等待dt秒後開始，迴圈繼續進行，透過類比數位轉換器讀取新的系统反馈值及目標值，再計算誤差量及輸出。

参见

  • 控制理论
  • 反馈
  • 不穩定
  • 振荡

注释
参考文献
*

外部链接

Regler#PID-Regler

#控制理论 #控制工程 #控制器 #经典控制

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