每周一个编程小例子：PID 控制算法在 PLC 系统中的实现与应用

剑指工控星期四, 09/18/2025 - 15:22 发表

引言

在现代自动化控制系统中，PID（比例-积分-微分）控制算法是最常用的反馈控制算法之一。它通过对过程变量（PV）与设定值（SP）之间的差异进行实时处理，计算出控制量（CV），并用于调节执行设备的动作。随着工业自动化要求的不断提升，如何提高 PID 控制器的精度与响应速度，避免过度的波动与噪声影响，成为优化控制算法的核心挑战之一。

本文将通过对一个典型的 PLC 程序进行分析与优化，展示如何改进 PID 控制算法的实际应用，并探讨该算法的具体应用场景与拓展思考。

1 程序代码及介绍

下面是完整的 PLC 程序代码(代码基于 CodeSys 平台的 ST 语言)：

FUNCTION_BLOCK PM_Pid
VAR_INPUT
SP : REAL; // 设定值
PV : REAL; // 过程变量
Kp : REAL; // 比例增益
Ki : REAL; // 积分增益
Kd : REAL; // 微分增益
Ti : REAL; // 时间增量
IntegralMin : REAL; // 积分项最小值
IntegralMax : REAL; // 积分项最大值
IntegralThreshold : REAL; // 积分介入的误差阈值
DerivativeFilterCoeff : REAL; // 微分滤波系数（0-1之间）
OutputMin : REAL; // 控制量最小值
OutputMax : REAL; // 控制量最大值
END_VAR
VAR_OUTPUT
CV : REAL; // 控制量
END_VAR
VAR
err : REAL; // 误差
last_err : REAL; // 上一次的误差
integral : REAL; // 积分值
derivative : REAL; // 微分值
filtered_err : REAL; // 滤波后的误差
last_filtered_err : REAL; // 上一次的滤波后的误差
integral_rate : REAL; // 积分增长速率
raw_CV : REAL; // 未限幅的控制量
END_VAR
// 计算误差
err := SP - PV;
// 比例部分
raw_CV := Kp * err;
// 积分部分
IF ABS(err) < IntegralThreshold AND (raw_CV + Ki * integral) < OutputMax AND (raw_CV + Ki * integral) > OutputMin THEN
integral_rate := err * Ki * Ti; // 积分增量
integral := integral + integral_rate;
// 限制积分值在设定范围内
IF integral > IntegralMax THEN
integral := IntegralMax;
ELSIF integral < IntegralMin THEN
integral := IntegralMin;
END_IF
ELSE
integral := integral; // 保持当前积分值，不再增长
END_IF
// 积分控制量
raw_CV := raw_CV + integral;
// 微分部分处理
filtered_err := DerivativeFilterCoeff * err + (1 - DerivativeFilterCoeff) * last_filtered_err;
derivative := (filtered_err - last_filtered_err) / Ti;
// 微分控制量
raw_CV := raw_CV + Kd * derivative;
// 控制量限幅
IF raw_CV > OutputMax THEN
CV := OutputMax;
ELSIF raw_CV < OutputMin THEN
CV := OutputMin;
ELSE
CV := raw_CV;
END_IF
// 更新上一次的误差
last_err := err;
last_filtered_err := filtered_err;

2 程序介绍

该程序实现了一个标准的 PID 控制算法，输入包括设定值（SP）、过程变量（PV）、各类增益参数（Kp、Ki、Kd 等），并输出一个控制量（CV）。以下是程序的主要功能和各个部分的作用：

误差计算（err）：计算设定值与过程变量之间的差异，为后续的比例、积分、微分计算提供基础。

比例部分（Proportional）：比例部分用于根据当前的误差大小生成一个与误差成比例的控制量。

积分部分（Integral）：积分项通过累积误差来消除长期偏差，并且通过限制积分值的最大与最小范围，防止积分过大造成的控制量超限。

微分部分（Derivative）：微分项通过处理误差变化率来预判系统的变化趋势。通过对误差信号的低通滤波，减少噪声对控制效果的影响。

控制量限幅（Control Output Clamping）：为了防止控制量超出实际设备的控制范围，输出的控制量经过限幅处理。

更新误差（Update Error）：更新上一次的误差和滤波后的误差，为下一次计算做准备。

3 应用场景

该 PID 控制算法适用于各种需要精确调节的自动化控制系统，如：

温度控制系统：例如在工业炉、加热器中，PID 控制器能确保设备温度保持在设定范围内。
速度控制系统：如电动机的转速控制，PID 算法能有效消除系统中的惯性，精确调节速度。
液位控制：在水处理、化工过程等液体储存和输送系统中，PID 算法能够稳定液位变化，确保供水或流量平稳。

4 拓展思考

在实际应用中，PID 控制器的性能受到多种因素的影响。比如：

增益参数的调优：PID 控制器的性能高度依赖于增益参数（Kp、Ki、Kd）的设置。如何根据实际工况调优这些参数，是一个长期研究的课题。

抗干扰能力：虽然本程序已经引入了微分项的滤波机制，但在高噪声环境下，可能还需要进一步加强滤波或采用更复杂的控制算法（如模糊控制、神经网络控制等）。

自适应 PID 控制：随着系统的不断变化，传统的 PID 算法可能无法持续有效工作。自适应 PID 控制算法能根据系统的变化动态调整增益参数，提升控制效果。

总结

本文介绍了一个 PID 控制算法程序，展示了 PID 算法在 PLC 控制系统中的应用与实现。该算法在工业自动化中的广泛应用证明了其强大的稳定性与适应性。虽然 PID 控制器已经非常成熟，但在实际应用中，针对不同场景的优化与拓展仍是值得进一步研究的方向。通过不断优化 PID 控制算法，可以更好地应对复杂的工业控制需求，提升系统的精确度与可靠性。

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