发布时间 : 星期一 文章由入门到精通 - PID自动调节纵横谈更新完毕开始阅读
以消除静差；副调的比例强，积分弱，以消除干扰。不绝对。
2-11 趋势读定法整定口诀
我发现大家都对口诀很钟情。为了让大家用起来熟练，我也弄个口诀：
自动调节并不难，复杂系统化简单。
整定要练硬功夫，图形特征看熟练。
趋势读定三要素：设定被调和输出。
三个曲线放一起，然后曲线能判读。
积分微分先去掉，死区暂时也不要。
比例曲线最简单，被调、输出一般般。
顶点谷底同时刻，升降同时同拐点。
波动周期都一样，静态偏差没法办。
比例从弱渐调强，阶跃响应记时间。
时间放大十来倍，调节周期约在内。
然后比例再加强，没有周期才算对。
静差消除靠积分，能消静差就算稳。
不管被调升或降，输出只管偏差存。
输入偏差等于零，输出才会不积分。
积分不可加太强，干扰调节成扰因。
被调拐点零点间，输出拐点仔细辨，
积分拐点再靠前，既消静差又不乱。
（积分拐点——第2-9节整定积分时间里面讲过，被调量回调的拐点，与被调量回调到设定值的点，两个点的时刻相减，乘以三分之一，这一点叫做积分拐点。）
微分分辨最容易，输入偏差多注意。
偏差不动微分死，偏差一动就积极。
跳动之后自动回，微分时间管回归。
系统若有大延迟，微分超前最适宜。
风压水位易波动，微分作用要丢弃。
比例积分和微分，曲线判读特征真。
如果不会看曲线，多看杖策行吟文
综合比较灵活用，盛极而衰来扼杀因
2-12 其它先进自动控制方式
在PID调节诞生后，取得了很好的应用效果。PID调节迅速普及。但是，现实总是复杂的。它不像牛顿三大运动定律一样，一旦发布，就会看到手边所有的物质都遵循这个规律——除非你用显微镜才可得到的微观世界，和用望远镜才能看清楚的宏观星际。牛顿只是发现了他们活动的普遍规律。自动控制可不是这么简单，工程应用中，总会冒出各种各样的问题。我也不敢说，在电厂什么系统我都能快速解决。我只可以说能够在较短时间内总结出规律，然后想办法克服。
为了适应各种复杂情况，自动调节的先驱们也在不断的总结经验，不断的探索。
1985年，1月，国际电气与电子工程师学会（IEEE）在美国纽约召开了第一节智能控制学术会议，讨论的主题是：智能控制的原理和系统结构。一般来说，这个会议，标志着现代控
制理论的形成。
会议至今将近25年了，某些理论还在探索发展阶段，有的理论已经应用。
自从维纳创立控制论以后，自动调节理论经历了两个发展阶段——经典控制理论和现代控制理论。而所谓的经典和现代的划分也不是完全不变的。现在所普遍应用的自动调节，已经在你不知道的时候的地方，加入了一些现代控制的理念和方法。有些现代控制理论已经“随风潜入夜，润物细无声”了。
比如最初，串级调节系统都算是“先进控制法”咧。现在应用得很稀松了，也就取消了他的“先进”称号。
还有前馈，这些都不说了。同志们都在前进，这都算是普通带平常了。
还有如在PID的输入进行平方运算、smith预估算法等等，方法很多，没用过，不敢置评。
以上这些都是在PID控制法下面的改进，不算是有全新的控制思想。下面介绍全新的控制思想：
先进控制思想
科学发展现在这个水平，有许多方法或者产品，我们明明白白感受到了科技的力量。比如计算机、手机，比如自动调节系统。自动调节系统的发展过程中，我们往往感受不到他发展的速度。因为我们身在其中啊。有些所谓先进的控制思想，早就应用到我们生产实践中了。
比如说吧，离散控制。名字听着似乎很时髦很先进。它的本质就是让调节器的输出不是一个固定的量。偏差变化了，调节器该怎么调节？调节器的最直接的输出不是直接发出一个开度的量，而是发出一个在上一时刻的开度下改变多少的量。
打个比方：水位测量范围是50~150mm，比例带为100，第一个周期检测到水位是100mm，此时排水阀假设开度为50%。第二个检测周期内，调节器检测到当水位升高到101mm，此时调节器的输出为：
T（out）= 50+(101-100) 1/δ
投自动之前，调节器输出始终跟踪阀门开度。自打投自动的那一刻起，那一刻的阀门开度被记录，以后下一时刻运算的值，在被记录的值上累加，以后每一时刻都是累加上一时刻的值。
应该说，现在所有的DCS都采用了这个方法。
下面要认真介绍几个先进控制思想：
一、 神经网络控制
这个系统表述起来比较麻烦。也有人叫它神经元控制。
他的成长也经历过波折。
20世纪40年代心理学家Mcculloch和数学家Pitts提出了形式神经元的数学模型，后来不断补充完善。1969年他遭受了一个打击：两个数学家从数学上证明它有很大的局限性，甚至可以说是无解的。一下子弄得研究人员灰头土脑的，都没精神了。研究停顿下来。1982年有人用“能量函数”的概念拯救了神经网络控制。一直到现在，该思想方法不断取得进展。
从上面的情况来看，有人说数学是一切学科的工具，这句话真不假。各种先进控制法从诞生到发展，都离不开数学的影子。可咱们所讲的经典控制PID控制法，似乎与数学无关吧？不是的，息息相关。经典控制法其实完全离不开数学模型，本文前面之所以没有很多数学的影子，是因为咱们是在别人建立模型的基础之上的应用。包括下一章所要讨论的电厂各个实际自动调节系统，都离不开当初数学模型的建立或者指导。还有些情况下，我们能够给控制策略进行修改添加，能否成功，数学上都能够找到依据。
总的来说，神经网络控制是模拟生物感知控制。它将每个信号进行加权运算和小信号切除后，进行层运算，最终多路输出。并行计算、分步信息储存、容错能力强是它突出的优点。
这东西在工程控制上的应用，有多大好处不好说，咱没有具体实践过。为了克服它的缺点，后来又产生了模糊神经网络控制。简言之，杂交优势在工程上也是比较明显的。
二、 模糊控制
在前面咱们提到过，骑自行车是模糊控制。什么叫做模糊控制呢？
PID调节是精确调节，它清楚地知道调节的目标（设定值），和下达命令的大小（执行机构开度）。对于有些系统来说是很必要的。比如火电厂主汽温度调节，我们需要尽可能高的温度，以提高蒸汽的做功能力，增加热效率；同时又不让蒸汽温度过高，蒸汽温度过高管道就会变软，耐压就会降低，专业名词叫做产生“高温蠕变”。为了兼顾经济性和安全性，咱们可以精确的给蒸汽温度一个设定值，尽力让温度保持在这个设定值周围。如果自动调节不好用，温度波动大，设定值就要降低，防止温度过高；如果自动调节效果好，设定值可以适当提高。所以，此类系统的设定值可以精确些。
而有的系统不是这样的。比如水位控制，高一点低一点都无所谓，误差几十毫米对系统影响不大。可是对于传统的PID控制，必须要有一个明确的设定值，超出设定值的波动都要进行调节。这样就产生了调节浪费。还有的系统，在一定范围内可以缓慢调节，超出一定范围的时候需要急剧调节，这些问题，传统的PID调节有它不太擅长的地方。模糊控制就是专门针对这种情况设计的。
模糊控制诞生于1965年。创始人是美国的扎德教授（L.A.Zadeh）。老外把模糊控制叫做Fuzzy，最初咱们国家翻译的时候，根据音译也有人叫“乏晰控制”——缺乏明晰的控制。
咱上高中时候学的集合论为模糊控制奠定了基础。一听集合论大家就应该明白一些东西，模糊控制就是人为地把采集到的清晰的数据模糊集合化，把控制目标模糊集合化，最终再把模