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        景曉丨夜貓
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        樓主  發表于: 2016-04-19 21:52
        請教各位大神,PID控制中的P值到底是一個什么概念,怎么理解?
        舉一個實例,我有一臺設備,需要進行溫度控制的,一般溫度會設定在60℃,我記得溫控器里的P值是14.7
        我在觀察時發現,當溫度在達到某一個溫度點之前,控制器是全力輸出(4~20mA),輸出20mA,當溫度超過這個溫度點后,輸出的電流值會慢慢下降。下降后的電流輸出與這個14.7的關系是如何?真的好想知道啊!
        我想知道,這個溫度點和我的P值得設定值是怎么的一個對應關系?這個14.7是比例度還是比例系數呢?它有單位嗎?
        一般而言,溫控器里的KP設定14.7  是什么意思,是14.7%嗎?
        因為基礎較差,我想看很久很久都沒有明白,上面的敘述也很亂,希望大家幫幫忙,我是一名普通工人,沒有多少錢感謝大家,微信十元紅包用來感謝讓我明白的人,聊表一點點誠意!
        景曉丨夜貓
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        1樓  發表于: 2016-04-19 21:54
        另外,到底是比例系數表示放大倍數還是比例度表示放大倍數呢?如KP設定14.7,放大倍數是多少呢?問題真的很菜,麻煩大家了!
        john42tw
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        2樓  發表于: 2016-04-21 09:10
        理論:
            PID是以它的三種糾正演算法而命名的。這三種演算法都是用加法調整被控制的數值。而實際上這些加法運算大部分變成了減法運算因為被加數總是負值。這三種演算法是:
        比例→來控制當前,誤差值和一個負常數P(表示比例)相乘,然後和預定的值相加。P只是在控制器的輸出和系統的誤差成比例的時候成立。比如說,一個電熱器的控制器的比例尺範圍是10°C,它的預定值是20°C。那麼它在10°C的時候會輸出100%,在15°C的時候會輸出50%,在19°C的時候輸出10%,注意在誤差是0的時候,控制器的輸出也是0。
        積分→來控制過去,誤差值是過去一段時間的誤差和,然後乘以一個負常數I,然後和預定值相加。I從過去的平均誤差值來找到系統的輸出結果和預定值的平均誤差。一個簡單的比例系統會振蕩,會在預定值的附近來回變化,因為系統無法消除多餘的糾正。通過加上一個負的平均誤差比例值,平均的系統誤差值就會總是減少。所以,最終這個PID迴路系統會在預定值定下來。
        導數→來控制將來,計算誤差的一階導,並和一個負常數D相乘,最後和預定值相加。這個導數的控制會對系統的改變作出反應。導數的結果越大,那麼控制系統就對輸出結果作出更快速的反應。這個D參數也是PID被成為可預測的控制器的原因。D參數對減少控制器短期的改變很有幫助。一些實際中的速度緩慢的系統可以不需要D參數。
            一個PID控制器可以被稱作一個在頻域系統的過濾器。這一點在計算它是否會最終達到穩定結果時很有用。如果數值挑選不當,控制系統的輸入值會反覆振蕩,這導致系統可能永遠無法達到預設值。


        實際:
        每個廠家的PID計算公式不一定相同,因此它的PID值做更改時,也會有不同的影響。
        另外跟[ 取樣時間]、[輸出值上限]、[輸出值下限].... 的設定都有連動關希。
        樓主留言:
        我會再細細琢磨您的答案,若有不懂,還想請教您!
        柯曉mars
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        3樓  發表于: 2016-04-21 13:55
        個人理解P就是誤差的倍數
        樓主留言:
        能具體講講嗎?兄臺
        景曉丨夜貓
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        4樓  發表于: 2016-04-21 23:29
        還不是很明白啊,可不可以舉溫度控制的例子來講講呢?就像我正文中給的參數來講,拜謝!
        john42tw
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        5樓  發表于: 2016-04-22 11:47
        引用
        引用第4樓景曉丨夜貓于2016-04-21 23:29發表的  :
        還不是很明白啊,可不可以舉溫度控制的例子來講講呢?就像我正文中給的參數來講,拜謝!


        溫控表 PID 調整基本步驟:

        1.    手動設定OH(輸出最大值)  OL(輸出最小值)   FL<5  (濾波)
        例 : 溫度80°C  OUT値 50%  
              OH=>60  OL=>40

        2.    自動搜尋PID . (Auto Rum)

        3.    檢視穩定與收斂的情形

        4.    當收斂的情形不如預期   適當增減P值 (或FL)
        例: 將OUT (輸出值)固定不變 而顯示值飄動不穩
        (1)    飄動大表示設備環境 有異常干擾
        (2)    飄動小增加FL (減少P)

        例: 將OUT (輸出值)固定不變 而顯示值穩定
           表示設備環境 無異常干擾
            PID 參數不對  重新設定
            增加或減少 OH OL範圍(以OUT值為中心 上下各10%加減)
            再自動搜尋PID . (Auto Rum)

        5.    收斂的情形OK  將OH OL值調回正常範圍 (例 100%~0%)
        或再做 P  I  D 個別微調

        其他注意事項:
        ** I值大約為D值 4倍 (YOKOGAWA)
        **P值調昇時  FL最好不要同時調昇  否則會造成反應過慢
        **一般正常 P=5   I=240  D=60
        ***每一次做PID微調時 必須做紀錄
        (1)    失敗時 可恢復原始值
        (2)    可檢視變動過程 更加了解PID各個值對系統影響

        PID的調整需要極大的耐心與細心  找到各個影響環境因素 將變異減到最小
        樓主留言:
        可不可以QQ語音給我講講呢:583690600
        南郭先生
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        6樓  發表于: 2016-04-22 12:16
        輸出=比例p*誤差,誤差越大輸出越大,P過小控制作用差,達到慢或達不到設定值,P過大輸出容易超調,產生震蕩。當然,這是純比例控制。
        景曉丨夜貓
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        7樓  發表于: 2016-04-23 14:42
        引用
        引用第5樓john42tw于2016-04-22 11:47發表的  :


        溫控表 PID 調整基本步驟:

        1.    手動設定OH(輸出最大值)  OL(輸出最小值)   FL<5  (濾波)
        .......

        可不可以QQ語音給我講講。583690600
        景曉丨夜貓
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        8樓  發表于: 2016-04-23 14:43
        有沒有哪位好心大神QQ語音給我講講。583690600
        zhtokokk
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        9樓  發表于: 2016-04-23 16:07
              
               PID控制中的P值到底是一個什么概念,怎么理解?
               只談P,不談I和D。
               實際值與目標值的差值稱為偏差。比如樓主說的溫度控制中,60度就是目標值,實際溫度就是實際值日。
               常規的理解,P是一個比例系數或叫放大倍數,P乘以偏差,就是一個起有效作用的項,用于控制達到目標值。
               比例度又稱比例帶,是調節器放大倍數KP的倒數,是調節器的一個重要參數。
               為什么要放大呢,不放大,永遠達不到目標值。比如在你的溫度控制項目中,14.7這個數值(現在假定是放大系數而不是比例度),你可以通過改變它,很大或很小來觀察溫度上升的快慢。
               P就是反映快慢的。
        zhtokokk
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        10樓  發表于: 2016-04-23 16:14
                我想知道,這個溫度點和我的P值得設定值是怎么的一個對應關系?這個14.7是比例度還是比例系數呢?它有單位嗎?

                這個沒有太直接的關系。
                 14.7是比例度還是比例系數,可以通過改變數值來確定,設得很小,如果溫度上升很慢,證明是比例放大系數,否則就是比例度。這個值無量綱,無單位。
        zhtokokk
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        11樓  發表于: 2016-04-23 16:20
                  一般而言,溫控器里的KP設定14.7  是什么意思,是14.7%嗎?
                  
                   據你所說,KP設定14.7,這個是放大系數,不是比例度,是14.7,不是14.7%,就是把偏差放大14.7倍再去處理。

                   有說明書嗎?傳上來看看。
                  
                  
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