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关于PID调节的问题
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关于PID调节的问题 - 已解决问题
对于SFB41，看它的模块图，为什么P的增益在积分和微分的前面，而LMN_P、LMN_I、LMN_D又加到一起，LMN_I和LMN_D前面已经有P增益（GAIN)了？假如说我想PID调节，是P_SEL、I_SEL和D_SEL都为1还是只要后两个为1就可以了？&我初次学PID，请专家给详细讲解一下或给我推荐些资料，感谢阅读我的问题。
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悬赏分:50 | 解决时间： 10:28:52 | 提问者：& - 新生&nbsp&nbsp第1级
问题ID：37858
1。PID是一种控制算法，是比例作用P、积分作用I、和微分作用D的总称。这三个作用可合成和分离成PI、PD，和PID这几个作用。&2。先看一下PID的模拟算法公式：&&&e（t）＝SP（t）－PV（t）；&&&OUT（t）＝GAIN&*&e（t）*&（1＋*&T/TI+TD/T）;&&&&OUT（t）＝LMN_P+LMN_I+LMN_D&其中：LMN_P＝GAIN&*&e（t）；即比例作用项P&&&&&&&LMN_I＝GAIN&*&e（t）*&T/TI；即积分作用项I&&&&&&&&&&&&&LMN_D＝GAIN&*&e（t）*&TD/T；即微分作用项D&&&公式中，T＝采样时间；e（t）＝偏差值；TI＝积分时间；TD＝微分时间；GAIN＝比例增益；&由此可知，PID的运算输出是OUT（t）是比例作用项P（LMN_P）、积分作用项I（LMN_I），和微分作用项D（LMN_D）三项同时作用的总和。&3。请注意：在计算机中（包括PLC）中，PID运算公式采用的是离散化的数字算法。数字PID算法公式通过对本次OUT（t）和上次OUT（t－1）PID的输出值的比较递推运算，易于软件编程实现。而数字PID算法公式的表达又分为位置式和增量式两种。&4。关于数字PID算法公式较多，在此不便列出。数字PID算法相关方面的知识，可在网上搜寻。我在此发送一些资料给你，请你在注册的Email中查收。
高级工程师&nbsp&nbsp第11级&
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楼主应该看下PID块引脚的含义；LMN_I等这3个是输出的，P_SEL等这3个是开关量控制，为真时才起作用，默认D是FALSE，若想有D功能，需要把此引脚置1，我们调节的3个引脚是GAIN、TI&、TD，另外最好有手自动控制MAN_ON
- 高级技术员&nbsp&nbsp第7级
& 10:09:20
看41的说明啊，很简单的
- 初级技术员&nbsp&nbsp第5级
& 10:22:16
西门子PLC使用FB41进行PID调整的说明：&&&&&使用FB41进行PID调整的说明：&&&
- 顶级工程师&nbsp&nbsp第12级
& 10:25:28
请参考：&哪里能找到关于使用&FB41，FB42，FB43&和SFB41&，SFB42，SFB43&控制&PID&调节的说明与例程？&描述:&用于&PID&控制的功能块&CONT_C,&CONT_S&和&PULSEGEN&虽然有两个不同的版本但是却具有相同的功能：&&FB&41,&FB&42,&FB&43&这些&FB&块是通用的用户程序块，可以在所有CPU（S7-300,&S7-400）中运行。&&SFB&41,&SFB&42,&SFB&43&这些&SFB&块是被集成到CPU的操作系统中的，在&S7-300&CPU&中类型为&313C&和&314C的CPU中和C7设备中集成有这些系统功能块。&关于上述功能块的描述可以在下面的文档中找到：&&参考手册“S7-300/400&系统软件和标准功能”,&第二卷,&第27章&（条目号：&1214574）；&&手册&“S7-300&自动化系统&CPU&31xC&技术功能”&(条目号：&）。关于SFB的例程用户可以在“Info”链接的路径下下载自解压文件。&&手册&&SIMATIC&&用于&S7-300/400&的标准软件&&PID&控制&&(在&STEP7&中的“STEP&7&-&PID&Control”手册可以在中“Start&&&SIMATIC&&&Documentation&&&...”）。&&通过在线帮助获得于块相关的信息。&1&)&手册&“STEP&7&-&System&Software&for&S7-300/400&System&and&Standard&Functions”&可以在“开始&&&SIMATIC&&&Documentation&&&...”中找到。&&用于PID&调节的功能块可以在&STEP&7&Standard&Library&（SIMATIC&Manager:&&File&&&Open&&&Libraries&&&...&）中的&“PID&Control&Blocks”&(FBs)&文件夹&或&“System&Function&Blocks”&(SFBs)&文件夹中找到。&&&&&&&条目号:&&&&&日期:&&&&&&&&
- 资深顾问&nbsp&nbsp第13级
& 18:03:38
发了些给你，注意查收
- 中级工程师&nbsp&nbsp第10级
& 10:16:27
在西门子的技术资源库中有比较完整的解答。
- 中级工程师&nbsp&nbsp第10级
& 11:39:00
使用FB41进行PID调整的说明&FB41称为连续控制的PID用于控制连续变化的模拟量，与FB42的差别在于后者是离散型的，用于控制开关量，其他二者的使用方法和许多参数都相同或相似。&PID的初始化可以通过在OB100中调用一次，将参数COM-RST置位，当然也可在别的地方初始化它，关键的是要控制COM-RST；&PID的调用可以在OB35中完成，一般设置时间为200MS，一定要结合帮助文档中的PID框图研究以下的参数，可以起到事半功倍的效果&以下将重要参数用黑体标明.如果你比较懒一点，只需重点关注黑体字的参数就可以了。其他的可以使用默认参数。&&&&&&&&&A：所有的输入参数：&&COM_RST:&BOOL:&重新启动PID：当该位TURE时：PID执行重启动功能，复位PID内部参数到默认值；通常在系统重启动时执行一个扫描周期，或在PID进入饱和状态需要退出时用这个位；&&&&&&&&&MAN_ON：&BOOL：手动值ON；当该位为TURE时，PID功能块直接将MAN的值输出到LMN，这可以在PID框图中看到；也就是说，这个位是PID的手动/自动切换位；&&&&&&&&&PEPER_ON：&BOOL：过程变量外围值ON：过程变量即反馈量，此PID可直接使用过程变量PIW（不推荐），也可使用&PIW规格化后的值（常用），因此，这个位为FALSE；&&&&&&&&&P_SEL：&BOOL：比例选择位：该位ON时，选择P（比例）控制有效；一般选择有效；&&&I_SEL：&BOOL：积分选择位；该位ON时，选择I（积分）控制有效；一般选择有效；&&INT_HOLD&BOOL：积分保持，不去设置它；&&I_ITL_ON&BOOL：积分初值有效，&I-ITLVAL（积分初值）变量和这个位对应，当此位ON时，则使用I-ITLVAL变量积分初值。一般当发现PID功能的积分值增长比较慢或系统反应不够时可以考虑使用积分初值；&&D_SEL&：&BOOL：微分选择位，该位ON时，选择D（微分）控制有效；一般的控制系统不用；&&CYCLE&：&TIME：PID采样周期，一般设为200MS；&SP_INT：&REAL：PID的给定值；&&PV_IN&：&REAL：PID的反馈值（也称过程变量）；&&PV_PER：&WORD：未经规格化的反馈值，由PEPER-ON选择有效；（不推荐）&MAN&：&REAL：手动值，由MAN-ON选择有效；&&GAIN&：&REAL：比例增益；&&TI&：&TIME：积分时间；&&TD&：&TIME：微分时间；&&TM_LAG：&TIME：我也不知道，没用过它，和微分有关；&&DEADB_W：&REAL：死区宽度；如果输出在平衡点附近微小幅度振荡，可以考虑用死区来降低灵敏度；&&LMN_HLM：&REAL：PID上极限，一般是100%；&&LMN_LLM：&REAL：PID下极限；一般为0%，如果需要双极性调节，则需设置为-100%；（正负10V输出就是典型的双极性输出，此时需要设置-100%）；&&PV_FAC：&REAL：过程变量比例因子&&PV_OFF：&REAL：过程变量偏置值（OFFSET）&&LMN_FAC：&REAL：PID输出值比例因子；&&LMN_OFF：&REAL：PID输出值偏置值（OFFSET）；&&I_ITLVAL：REAL：PID的积分初值；有I-ITL-ON选择有效；&&DISV&：REAL：允许的扰动量，前馈控制加入，一般不设置；&&&&B：部分输出参数说明：&&LMN&：REAL：PID输出；&&LMN_P&：REAL：PID输出中P的分量；（可用于在调试过程中观察效果）&&LMN_I&：REAL：PID输出中I的分量；（可用于在调试过程中观察效果）&&LMN_D&：REAL：PID输出中D的分量；（可用于在调试过程中观察效果）&&&&C：规格化概念及方法：&&PID参数中重要的几个变量，给定值，反馈值和输出值都是用0.0~1.0之间的实数表示，而这几个变量在实际中都是来自与模拟输入，或者输出控制模拟量的因此，需要将模拟输出转换为0.0~1.0的数据，或将0.0~1.0的数据转换为模拟输出，这个过程称为规格化&规格化的方法：（即变量相对所占整个值域范围内的百分比&对应与27648数字量范围内的量）对于输入和反馈，执行：变量*100/27648，然后将结果传送到PV-IN和SP-INT&对于输出变量&，执行：LMN*，然后将结果取整传送给PQW即可；&&&&D：PID的调整方法：一般不用D，除非一些大功率加热控制等惯大的系统；仅使用PI即可，&一般先使I等于0，P从0开始往上加，直到系统出现等幅振荡为止，记下此时振荡&的周期，然后设置I为振荡周期的0.48倍应该就可以满足大多数的需求。我记得网络上有许多调整PID的方法，但不记得那么多了，先试试吧。&附录：PID的调整可以通过“开始-SIMATIC-STEP7-PID调整”打开PID调整的控制面板，通过选择不同的PID背景数据块，调整不同回路的PID参数。&实例已发到你邮箱，请收下
- 助理工程师&nbsp&nbsp第8级
& 13:49:22
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现代控制理论及其应用
现代控制理论是在20世纪50年代中期迅速兴起的空间技术的推动下发展起来的。空间技术的发展迫切要求建立新的控制原理，以解决诸如把宇宙火箭和人造卫星用最少燃料或最短时间准确地发射到预定轨道一类的控制问题。这类控制问题十分复杂，采用经典控制理论难以解决。1958年，苏联科学家Л.С.庞特里亚金提出了名为极大值原理的综合控制系统的新方法。在这之前,美国学者R.贝尔曼于1954年创立了动态规划,并在1956年应用于控制过程。他们的研究成果解决了空间技术中出现的复杂控制问题，并开拓了控制理论中最优控制理论这一新的领域。年，美国学者R.E.卡尔曼和R.S.布什建立了卡尔曼-布什滤波理论,因而有可能有效地考虑控制问题中所存在的随机噪声的影响，把控制理论的研究范围扩大，包括了更为复杂的控制问题。几乎在同一时期内，贝尔曼、卡尔曼等人把状态空间法系统地引入控制理论中。状态空间法对揭示和认识控制系统的许多重要特性具有关键的作用。其中能控性和能观测性尤为重要，成为控制理论两个最基本的概念。到60年代初，一套以状态空间法、极大值原理、动态规划、卡尔曼-布什滤波为基础的分析和设计控制系统的新的原理和方法已经确立，这标志着现代控制理论的形成。
现代控制理论所包含的学科内容十分广泛,主要的方面有:线性系统理论、非线性系统理论、最优控制理论、随机控制理论和适应控制理论。
与传统的比例、积分、微分控制(PID)不同，先进控制通常是一种基于模型的控制策略，如模型预测控制。目前，专家控制、神经网络和模糊控制等智能控制技术正成：为先进控制的一个重要发展方向。
先进控制通常用于处理复杂的多变量过程控制问题，如大时滞、多变量耦合、被控变量与控制变量存在着各种约束等。先进控制是建立在常规单回路控制之上的动态协调约束控制，可使控制系统适应实际工业生产过程动态特性和操作要求。
先进控制的实时需要足够的计算功能作为支持。由于先进控制受控制算法的复杂性和计算机硬件两方面的影响，早期的先进控制算法通常是在计算机控制系统的上位机上实施的。随着DCS功能的不断增强，更多的先进控制策略可以与基本控制策略一起在DCS上实现，后一种方式可有效地增强先进控制的可靠性、可操作性和可维护性一 。 未来的发展方向― ― 智能控制
智能控制(Intelligent Control，IC)是传统控制发展的高级阶段，是控制技术高度分化且综合的重要产物。由于一些被控对象呈现高度的时变性、非线性、时滞性和不确定性，简单的
控制策略已不能满足现代控制的要求，综合的、集成的智能控制技术成为研究和应用的热点。智能控制作为一门新的学科分支，得到了普遍的承认，并且已经被广泛的应用于工业、农业、服务业、军事航空等各个领域。近年来，随着人工智能技术和其他信息处理技术，尤其是信息论、系统论和控制论的发展，智能控制在机理和应用实践方面
取得了突破性的进展。遗传算法与模糊逻辑、神经网络相互融合，过模拟人类的思维方式和结构来设计用于解决复杂的各种非线性问题的控制策略，并已在各种实际工程项目中得到应用，取得了良好的效果。分步式人工智能中的Agent和Multi Agent Sys―tem 已成为研究的热点，构建基于Agent的集散递阶结构的智能控制系统为智能控制注入了新的活力。
工业过程中的智能控制
许多工业连续生产线上，例如：化工、冶炼、材料加工、轧钢等，由于反应机理复杂，关联耦合严重，环境干扰不确定，要求与约束多样等原因，对其系统运行情况和过程的信息了解较少，自动化集成控制应用存在一定的难度，需要运用智能控制模式。生产过程的智能控制主要包括两个方面：局部级和全局级。局部级的智能控制是将智能引入工艺过程的某一单元进行控制器的设计，例如专家控制器、智能PID控制器、神经元网络控制器等。全局级的智能控制．主要针对整个生产的自动化，包括整个操作工
艺的控制，过程的故障诊断，规划过程操作处理异常等。针对局部智能控制设计，目前研究的热点是智能PID控制器的设计。因为PID控制至今仍是工业控制中最广泛的控制规律，但常规的PID控制已不能满足现在复杂的工业生产，所以就有必要将人工智能技术与传统的PID控制规律结合为智能PID控制。通过智能技术的加盟，智能PID控制器相比传统的PID控制器，在参数的整定和在线自适应调整方面有其显著的优越性，并可用于控制一些非线性的复杂对象。专家控制
系统把专家操作经验和计算机强大的计算机能力结合起来，具有启发式推理的能力，能对时变、非线性、易受干扰的复杂控制对象取得较好的控制效果，主要应用于系统设计、仿真建模、参数整定、故障检测及过程监控。
但现有专家控制系统无法表达符号以外的知识，存在知识获取困难和知识库无法自动更新的缺憾。模糊控制具备处理人类模糊语言信息的能力，可模拟人类进行判断和决策，但不具备自学能力，且规则自适应性差，稳态精度有限。神经网络控制具有并行处理和高度自组织、自学习、自适应能力，但它不能描述和处理模糊信息，运行过程不具有推理的透明性。智能控制一般不具有解析性，没有通用的稳定性判定方法，还有很多方面有待进一步完善。
应用领域 专家模糊神经网仿人智控制控制络控制能控制针对复杂的被控系统，单一的控制方法很难取得最优的控制效果，将智能控制和常规控制结合起来，取长补短，充分发挥各自优势，吸
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