pid控制的应用(pid的应用例子)

pid控制的应用(pid的应用例子)

主题文件：

内容：介绍PID控制；

资源：用Excel模拟；

影响：PID控制，知道P，I，D参数对Excel PID调节控制的影响；这就引入了“P参数”；

这一点：补充例子说明“P参数过大”引起“系统振荡”。

环境：Office excel

日期：2021年12月23日；

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回顾和主题描述：

在昨天写的一些描述中，传说和文字描述已经将这种道歉付诸实践；

根据前面的推导，很容易得到一个极端的结论：“P参数”可以快速逼近当前值PV和目标值SV，即使有稳定误差，也会增大“P参数”，从而减小很小的“最终误差”；

因此，在极端情况下，只要理地或无限制地增加“P参数”，如果不考虑“I参数”或“D参数”就可以直接调整“P参数”，那么就可以直接实现“系统稳定”了？

当你刚开始接触概念的时候，你也想象过这种情况，因为你可以从概念中得到一种可能的理解；但在实践中，这个想法实现了，却很难或者很难实现；

因为有两点，

I)当“P参数”很大时，任何干扰都能极大地改变“控制量”；

Ii)当“P参数”足够大时，系统不能达到稳态；因为理论或实践上，“pv=sv”只有一个时刻，会有一个时刻。或者几次，会出现“PV=SV”；

Iii)、哪怕是一瞬间，“PV=SV”、“系统稳定性”、“P参数”的调整都会停止；但由于系统本身和外界环境不可避免的噪声，在噪声的影响下，会导致下次“PVSV”；此时，由于“PVSV”，“P参数”将进入下一轮调整；但是因为“P参数”很大，所以基本上会再次进入“PV=SV”的意外状态。即使进入了，也是马上换挡，马上进入下一个调整周期。

1.背景：

仍然是一个例子：

1.1.例1:假设p=0.5

假设“p=0.5”，稳态误差=0，外部扰动=0，波形如下：

1.2.例2:假设p=0.8

假设“p=0.8”，稳态误差=0，外部扰动=0，波形如下：

1.3.例3:假设p=1.0

假设“p=1.0”，稳态误差=0，外部扰动=0，波形如下：

1.4.例4:假设p=1.2

假设“p=1.2”，稳态误差=0，外部扰动=0，波形如下：

1.5.例5:假设p=1.4

假设“p=1.4”，稳态误差=0，外部扰动=0，波形如下：

1.6.例6:假设p=1.45

假设“p=1.45”，稳态误差=0，外部扰动=0，波形如下：

1.7:例7:假设p=1.8

假设“p=1.8”，稳态误差=0，外部扰动=0，波形如下：

2.总结：

7如余额所示，可能有三段：

I)当“P1.0”时，系统通常是稳定的；系统不会振荡；

Ii)当“P=1.2”时，系统将继续稳定并出现大的“超调制”，但系统不会失控进入振荡；

III)当“P1.4”时，系统最终变得不稳定，将直接进入振荡，甚直接进入无序混沌，完全失控；

所以我想靠“P参数”的增加来稳定系统，这是很难实现的，很可能还有未知的危险。