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【求助】PID控制算法程序，求帮忙理解收藏
最近在课程设计——水温恒定控制。需要用到PID控制，在找到一份程序中，看在以下PID函数理解有点困难。贴上部分程序，麻烦有时间看得懂这方面的大神帮忙给看一下。系统主要有DS18B20检测温度，用LCD1602显示，用继电器来控制加热器是否工作。DS18B20检测温度和LCD1602显示模块的程序没问题就不上程序了。DS18B20送出来的数据给LCD1602显示，另外给PID进行判断。我把有问题的部分红色标注下面是键盘输入改变设定值的程序，设定值和DS18B20检测得到的数据都是全局变量int SetValue()
//键盘输入{if(Key1==0){Delay();if(Key1==0){value++;while((Key1==0)&&(i&15))
//这 i 是啥作用来的{Delay();i++;}i=0;}}if(Key2==0){Delay();if(Key2==0){value--;while((Key2==0)&&(i&15)){Delay();i++;}i=0;}}}下面是PID控制的部分程序void TimerInit(){EA=1;ET0=1;TR0=1;TMOD=0x01;TH0=()/256;TL0=()%256;}void timer0() interrupt 1{TH0=()/256;TL0=()%256;cc++;
//据我的理解cc应该是PWM，一个周期cc=100的意思，不知对不？if(cc&=100){cc=0;if(rtemp&value){if((value-rtemp)&10){Y=100;}else if((value-rtemp&0.5)&&(value-rtemp&0)){Y=0;}else{if(value&50){Y=Pid_contrl(rtemp,value,12,30,30);}else{Y=Pid_contrl(rtemp,value,30,30,30);}} }else{Y=0;}}if(cc&=Y)
//这个比较是干嘛用的？？{relay=1;
//relay是的端口，}else{relay=0;}}下面是PID控制子程序，问题是：里面的e1和e2不是全局变量，在第二次调用的时候之前的数值不是会刷新的吗？那176和177行那里的交换就没作用啦？？这个地方求解
怎么办，。。。。没人回答我的、
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PID控制一般用在什么地方?
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PID控制一般用在什么地方?
我学PLC一直接触PID控制,请问PID控制一般用在什么地方?
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问题ID：25045
目前工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。同时，控制理论的发展也经历了古典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。智能控制的典型实例是模糊全自动洗衣机等。自动控制系统可分为开环控制系统和闭环控制系统。一个控制系统包括控制器、传感器、变送器、执行机构、输入输出接口。控制器的输出经过输出接口、执行机构，加到被控系统上；控制系统的被控量，经过传感器，变送器，通过输入接口送到控制器。不同的控制系统，其传感器、变送器、执行机构是不一样的。比如压力控制系统要采用压力传感器。电加热控制系统的传感器是温度传感器。目前，PID控制及其控制器或智能PID控制器（仪表）已经很多，产品已在工程实际中得到了广泛的应用，有各种各样的PID控制器产品，各大公司均开发了具有PID参数自整定功能的智能调节器(intelligent&regulator)，其中PID控制器参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。有利用PID控制实现的压力、温度、流量、液位控制器，能实现PID控制功能的可编程控制器(PLC)，还有可实现PID控制的PC系统等等。&可编程控制器(PLC)&是利用其闭环控制模块来实现PID控制，而可编程控制器(PLC)可以直接与ControlNet相连，如Rockwell的PLC-5等。还有可以实现PID控制功能的控制器，如Rockwell&的Logix产品系列，它可以直接与ControlNet相连，利用网络来实现其远程控制功能。
提问者对于答案的评价：谢谢
你觉得最佳答案好不好？
50% (0)50% (0)
PID嘛就用在需要PID的地方。
& 10:52:37
压力、温度、流量、液位控制
& 10:53:42
不知楼主知道PID的定义吗？&它一般多用于恒值控制，即输出值与设定值的无偏差控制，其中P是比例，I是积分，D是微分，对输出值与设定值的误差进行比例、积分和微分作用，调节执行机构的输出以消除偏差。
& 11:40:19
PID适用于闭环系统恒值控制的智能调节模型，是对系统运行中的偏差进行比例、积分、微分运算后，调整执行机构的状态，控制系统对象恢复到预定状态的过程。说它是“智能”，在于PID将人对系统进行调节所普遍采用的思维模式，采用数学模型予以模拟并实现之。举一个简单的例子：&用柴火烧一锅水，并维持在一个恒定的温度下。温度高了，抽掉一点柴，低了就加点柴，这是比例调节。往锅里加入一碗冷水，马上多加点柴火，把火烧旺点，尽快的恢复水的温度，这是微分作用。这样做，水的温度还是有些偏差，就需要仔细地调节柴火的量，使加热和散热达到均衡，水温能够精确稳定在你需要的地方，这就是积分的作用。
& 13:38:48
PID主要用于对模拟量输出进行调节.
& 13:42:36
最常见的就是温度控制.
& 06:49:56
简单的理解就是要用在一些需要准确控制的闭环系统中。
& 10:45:13
举个例子吧，供应自来水的水塔，恒压控制&工厂里炉子要恒温控制，精度要求高的，都有PID&
& 15:35:28
上一页1下一页&
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先进PID控制MATLAB仿真(第3版)
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《先进PID控制MATLAB仿真(第3版)》系统地介绍了PID控制的几种设计方法，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。 全书共分14章，包括基本的PID控制、PID控制器的整定、时滞系统的PID控制、基于微分器的PID控制、基于观测器的PID控制、自抗扰控制器及其PID控制、PD鲁棒自适应控制、模糊PD控制和专家PID控制、神经PID控制、基于遗传算法整定的PID控制、伺服系统PID控制、迭代学习PID控制其他控制方法的设计与仿真，以及PID实时控制的C++语言设计及应用。每种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。
《先进PID控制MATLAB仿真(第3版)》：电子工程技术丛书
刘金琨，辽宁人，1965年生。分别于1989年7月、1994年3月和1997年3月获东北大学工学学士、工学硕士和工学博士学位。1997年3月至1998年12月在浙江大学工业控制技术研究所做博士后研究工作。1999年1月至1999年7月在香港科技大学从事合作研究。1999年11月至今在北京航空航天大学自动化学院从事教学与科研工作，现任教授，博士导师。主讲“智能控制”、“工业过程控制”和“系统辨识”等课程。研究方向为控制理论与应用。自从从事研究工作以来，主持国家自然基金等科研项目10余项，以第一作者发表学术论文70余篇。曾出版《智能控制》、《先进PID控制及其MATLAB仿真》、《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》、《滑模变结构控制MATLAB仿真》和《微分器设计与应用――信号滤波与求导》等著作。
第1章 基本的PID控制 11.1 PID控制原理 11.2 连续系统的模拟PID仿真 21.2.1 基本的PID控制 21.2.2 线性时变系统的PID控制 81.3 数字PID控制 121.3.1 位置式PID控制算法 121.3.2 连续系统的数字PID控制仿真 131.3.3 离散系统的数字PID控制仿真 191.3.4 增量式PID控制算法及仿真 251.3.5 积分分离PID控制算法及仿真 271.3.6 抗积分饱和PID控制算法及仿真 321.3.7 梯形积分PID控制算法 351.3.8 变速积分PID算法及仿真 351.3.9 带滤波器的PID控制仿真 391.3.10 不完全微分PID控制算法及仿真 451.3.11 微分先行PID控制算法及仿真 491.3.12 带死区的PID控制算法及仿真 521.3.13 基于前馈补偿的PID控制算法及仿真 561.3.14 步进式PID控制算法及仿真 591.3.15 PID控制的方波响应 611.3.16 基于卡尔曼滤波器的PID控制 641.4 S函数介绍 731.4.1 S函数简介 731.4.2 S函数使用步骤 731.4.3 S函数的基本功能及重要参数设定 731.4.4 实例说明 741.5 PID研究新进展 74第2章 PID控制器的整定 762.1 概述 762.2 基于响应曲线法的PID整定 762.2.1 基本原理 762.2.2 仿真实例 772.3 基于Ziegler-Nichols的频域响应PID整定 812.3.1 连续Ziegler-Nichols方法的PID整定 812.3.2 仿真实例 812.3.3 离散Ziegler-Nichols方法的PID整定 842.3.4 仿真实例 842.4 基于频域分析的PD整定 882.4.1 基本原理 882.4.2 仿真实例 882.5 基于相位裕度整定的PI控制 912.5.1 基本原理 912.5.2 仿真实例 942.6 基于极点配置的稳定PD控制 952.6.1 基本原理 952.6.2 仿真实例 962.7 基于临界比例度法的PID整定 982.7.1 基本原理 982.7.2 仿真实例 992.8 一类非线性整定的PID控制 1012.8.1 基本原理 1012.8.2 仿真实例 1032.9 基于优化函数的PID整定 1052.9.1 基本原理 1052.9.2 仿真实例 1052.10 基于NCD优化的PID整定 1072.10.1 基本原理 1072.10.2 仿真实例 1072.11 基于NCD与优化函数结合的PID整定 1112.11.1 基本原理 1112.11.2 仿真实例 1112.12 传递函数的频域测试 1132.12.1 基本原理 1132.12.2 仿真实例 114第3章 时滞系统的PID控制 1173.1 单回路PID控制系统 1173.2 串级PID控制 1173.2.1 串级PID控制原理 1173.2.2 仿真实例 1183.3 纯滞后系统的大林控制算法 1223.3.1 大林控制算法原理 1223.3.2 仿真实例 1223.4 纯滞后系统的Smith控制算法 1243.4.1 连续Smith预估控制 1253.4.2 仿真实例 1263.4.3 数字Smith预估控制 1283.4.4 仿真实例 129第4章 基于微分器的PID控制 1344.1 基于全程快速微分器的PID控制 1344.1.1 全程快速微分器 1344.1.2 仿真实例 1344.2 基于Levant微分器的PID控制 1434.2.1 Levant微分器 1434.2.2 仿真实例 144第5章 基于观测器的PID控制 1565.1 基于慢干扰观测器补偿的PID控制 1565.1.1 系统描述 1565.1.2 观测器设计 1565.1.3 仿真实例 1575.2 基于干扰观测器的PID控制 1625.2.1 干扰观测器基本原理 1625.2.2 干扰观测器的性能分析 1645.2.3 干扰观测器鲁棒稳定性 1665.2.4 低通滤波器 的设计 1675.2.5 仿真实例 1685.3 基于扩张观测器的PID控制 1725.3.1 扩张观测器的设计 1725.3.2 扩张观测器的分析 1735.3.3 仿真实例 1755.4 基于输出延迟观测器的PID控制 1895.4.1 系统描述 1895.4.2 输出延迟观测器的设计 1895.4.3 延迟观测器的分析 1905.4.4 仿真实例 191第6章 自抗扰控制器及其PID控制 2016.1 非线性跟踪微分器 2016.1.1 微分器描述 2016.1.2 仿真实例 2016.2 安排过渡过程及PID控制 2056.2.1 安排过渡过程 2056.2.2 仿真实例 2066.3 基于非线性扩张观测器的PID控制 2126.3.1 系统描述 2126.3.2 非线性扩张观测器 2126.3.3 仿真实例 2136.4 非线性PID控制 2256.4.1 非线性PID控制算法 2256.4.2 仿真实例 2256.5 自抗扰控制 2286.5.1 自抗扰控制结构 2286.5.2 仿真实例 228第7章 PD鲁棒自适应控制 2397.1 挠性航天器稳定PD鲁棒控制 2397.1.1 挠性航天器建模 2397.1.2 PD控制器的设计 2407.1.3 仿真实例 2407.2 基于名义模型的机械手PI鲁棒控制 2457.2.1 问题的提出 2457.2.2 鲁棒控制律的设计 2467.2.3 稳定性分析 2467.2.4 仿真实例 2477.3 基于Anti-windup的PID控制 2557.3.1 Anti-windup基本原理 2557.3.2 基于Anti-windup的PID控制 2557.3.3 仿真实例 2567.4 基于PD增益自适应调节的模型参考自适应控制 2597.4.1 问题描述 2597.4.2 控制律的设计与分析 2607.4.3 仿真实例 261第8章 模糊PD控制和专家PID控制 2708.1 倒立摆稳定的PD控制 2708.1.1 系统描述 2708.1.2 控制律设计 2708.1.3 仿真实例 2718.2 基于自适应模糊补偿的倒立摆PD控制 2748.2.1 问题描述 2748.2.2 自适应模糊控制器设计与分析 2758.2.3 稳定性分析 2768.2.4 仿真实例 2778.3 基于模糊规则表的模糊PD控制 2848.3.1 基本原理 2848.3.2 仿真实例 2858.4 模糊自适应整定PID控制 2888.4.1 模糊自适应整定PID控制原理 2888.4.2 仿真实例 2918.5 专家PID控制 2968.5.1 专家PID控制原理 2968.5.2 仿真实例 297第9章 神经PID控制 3019.1 基于单神经元网络的PID智能控制 3019.1.1 几种典型的学习规则 3019.1.2 单神经元自适应PID控制 3019.1.3 改进的单神经元自适应PID控制 3029.1.4 仿真实例 3039.1.5 基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制 3059.1.6 仿真实例 3069.2 基于RBF神经网络整定的PID控制 3099.2.1 RBF神经网络模型 3099.2.2 RBF网络PID整定原理 3109.2.3 仿真实例 3119.3 基于自适应神经网络补偿的倒立摆PD控制 3169.3.1 问题描述 3169.3.2 自适应神经网络设计与分析 3169.3.3 仿真实例 319第10章 基于遗传算法整定的PID控制 32510.1 遗传算法的基本原理 32510.2 遗传算法的优化设计 32610.2.1 遗传算法的构成要素 32610.2.2 遗传算法的应用步骤 32610.3 遗传算法求函数极大值 32710.3.1 二进制编码遗传算法求函数极大值 32710.3.2 实数编码遗传算法求函数极大值 33110.4 基于遗传算法的PID整定 33410.4.1 基于遗传算法的PID整定原理 33510.4.2 基于实数编码遗传算法的PID整定 33710.4.3 基于二进制编码遗传算法的PID整定 34110.4.4 基于自适应在线遗传算法整定的PD控制 34710.5 基于摩擦模型补偿的PD控制 35210.5.1 摩擦模型辨识 35210.5.2 仿真实例 353第11章 伺服系统PID控制 35911.1 基于LuGre摩擦模型的PID控制 35911.1.1 伺服系统的摩擦现象 35911.1.2 伺服系统的LuGre摩擦模型 35911.1.3 仿真实例 36011.2 基于Stribeck摩擦模型的PID控制 36211.2.1 Stribeck摩擦模型描述 36211.2.2 一个典型伺服系统描述 36311.2.3 仿真实例 36411.3 伺服系统三环的PID控制 37111.3.1 伺服系统三环的PID控制原理 37111.3.2 仿真实例 37211.4 二质量伺服系统的PID控制 37511.4.1 二质量伺服系统的PID控制原理 37511.4.2 仿真实例 37711.5 伺服系统的模拟PD+数字前馈控制 37911.5.1 伺服系统的模拟PD+数字前馈控制原理 37911.5.2 仿真实例 380第12章 迭代学习PID控制 38212.1 迭代学习控制方法介绍 38212.2 迭代学习控制基本原理 38212.3 基本的迭代学习控制算法 38312.4 基于PID型的迭代学习控制 38312.4.1 系统描述 38312.4.2 控制器设计 38412.4.3 仿真实例 384第13章 其他控制方法的设计与仿真 39013.1 单级倒立摆建模 39013.2 倒立摆PD控制 39113.2.1 系统描述 39113.2.2 仿真实例 39113.3 单级倒立摆的全状态反馈控制 39413.3.1 系统描述 39413.3.2 全状态反馈控制 39513.3.3 仿真实例 39513.4 输入/输出反馈线性化 40313.4.1 系统描述 40313.4.2 控制律设计 40413.4.3 仿真实例 40413.5 倒立摆反演控制 40813.5.1 系统描述 40813.5.2 控制律设计 40813.5.3 仿真实例 40913.6 倒立摆滑模控制 41313.6.1 问题描述 41313.6.2 控制律设计 41313.6.3 仿真实例 41413.7 自适应鲁棒控制 41913.7.1 问题的提出 41913.7.2 自适应控制律的设计 41913.7.3 仿真实例 42013.8 单级倒立摆的H∞控制 42713.8.1 系统描述 42713.8.2 H∞控制器要求 42813.8.3 基于Riccati方程的H∞控制 42913.8.4 基于LMI的H∞控制 42913.8.5 仿真实例 43113.9 基于GUI的倒立摆控制动画演示 43813.9.1 GUI介绍 43813.9.2 演示程序的构成 43913.9.3 主程序的实现 43913.9.4 演示界面的GUI设计 43913.9.5 演示步骤 440第14章 PID实时控制的C++语言 设计及应用 44214.1 控制系统仿真的C++实现 44214.2 基于C++的三轴飞行模拟转台伺服系统PID实时控制 44414.2.1 控制系统构成 44514.2.2 实时控制程序分析 44514.2.3 仿真实例 449附录A 常用符号说明 459参考文献 460
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