（一）首先来完全弄懂PID到底是啥？
啥是PID？
PID，便是“占比（proportional）、积分兑换（integral）、微分（derivative）”，是一种很常见的控制优化算法。在工程实际中，运用更为广泛控制器控制规律性为占比、积分兑换、微分控制，通称PID控制，又被称为PID调整。它因其结构紧凑、稳定性好、工作中靠谱、调节便捷而成为工业生产控制的重要技术性之一。
算法是不可食用的。
PID已经有107年的历史了。
它并不是什么很神圣的物品，大家一定都见过PID的实践应用。
例如四轴飞行器，又比如平衡小车……也有汽车的巡航定速、3D打印刷机里的温度控制器….
便是类似这类：需要把某一个物理量“长期保持”的场合（例如保持均衡，平稳温度、转速比等），PID都会去上大用场。
问题来了：
例如，我觉得控制一个“电热棒”，让一锅水的温度维持在50℃
这么简单的每日任务，为啥要使用微积分学的理论呢。
你一定在想：
这并不是so easy嘛~ 低于50度就让它加温，超过50度就关闭电源，不就行了？两行编码用Arduino一下子表达出来。
没有错~在没有要求的情形下，确实可以这么干~ But！假如换一种说法，你就知道问题出在哪里了：
如果我的控制目标是一辆汽车呢？
如果期待汽车的时速维持在50km/h不动，你还敢那样干啥。
设想一下，倘若汽车的巡航定速计算机在某一时间测出时速是45km/h。它马上指令汽车发动机：加快！
结论，汽车发动机那里忽然来了个100%全油门踏板，嗡的一下，汽车急加速到60km/h。
这时候计算机又传出指令：刹车踏板！
结论，吱……………哇…………(旅客吐)
因此，在大多数场所中，用“开关量”来控制一个物理量，就显得比较简单直接了。有时，是很难长期保持的。由于单片机设计、感应器并不是无尽快啊，收集、控制花费时间。
并且，控制目标具有惯性。比如你将一个电加热器拔出，它“余热回收”（即热惯性）可能还会使水的温度再次上升一小会。
这时候，那就需要一种『优化算法』：
- 它能将必须控制的物理量送到总体目标周边
- 它能够“预料”这一量的趋势分析
- 它也可以清除由于排热、摩擦阻力等多种因素所造成的静态数据偏差
- ….
因此，当年的一位数学家们创造了这一历久不衰的计算方法——这便是PID。
你应该已经知道了，P，I，D是三种不同类型的缓冲作用，既能单独使用（P，I，D），也可以两个两个用（PI，PD），也可以三个一起用（PID）。
这三种功效有什么区别？客官别着急，听我慢慢道来
我们首先就说PID控制器的三个最基本主要参数：kP,kI,kD。
kP
P便是占比的意味。它的功能最为明显，基本原理也非常简单。我们首先说这个：
必须控制的量，例如水的温度，有它现今『当前值』，也有我们期望的『目标』。
- 当二者差距不大时，就要电加热器“缓缓的”加温一下。
- 如果因为某些原因，温度减少了许多，就要电加热器“稍微用劲”加温一下。
- 如果现阶段温度比总体目标温度低的多，就要电加热器“鼓足干劲”加温，尽早让水的温度抵达总体目标周边。
这便是P的功效，跟电源开关控制方式对比，是否“温润如玉”了很多。
具体写程序时，就要误差（总体目标减掉现阶段）与调整装置的“调整幅度”，建立一个一次函数的关联，就可以实现最基本“占比”控制了~
kP越多，缓冲作用越激进派，kP调重会让缓冲作用更传统。
如果你已经制作一个电动平衡车，拥有P的功效，你就会发现，电动平衡车在均衡视角周边往返“狂抖”，较难控住。
假如已经是这一步——祝贺你了！离成功只差一小步了~
kD
D的功效更强了解一些，因此先说说D，最后说I。
刚刚大家拥有P的功效。你不难看出，仅有P仿佛不要让均衡地铁站下去，水的温度也控制得摇摇晃晃，仿佛全部系统软件不是特别平稳，总是在“颤动”。
你心里构想一个扭簧：现在在平衡位置上。拉它一下，随后放手。这时候他会波动下去。由于摩擦阻力较小，它可能波动很长一段时间，才会重新停靠在平衡位置。
请想象一下：要是把上图所示的系统浸入在水中，一样拉它一下 ：这样的情况下，再次停靠在平衡位置的时间就短的多。
我们应该一个控制功效，让被控制的物理量的“转变速率”趋向0，即类似“减振”的功效。
由于，当比较接近总体目标时，P的控制功效就很变小。越接近总体目标，P的功效越温婉。有许多内在的或是外部的要素，使控制量产生小范围的晃动。
D的作用就是让物理量速度趋向0，只需何时，这一量具有了速率，D就向相反的方向用劲，竭尽全力停下这一转变。
kD主要参数越多，向速率相反方向刹车的力度就越高。
假如是平衡小车，再加上P和D二种控制功效，假如主要参数调整适合，它应该可以站起来了~欢呼吧。
这些，PID三兄弟很想还有一位。看上去PD就可以让物理量长期保持，那还要I干什么？
只要我们忽略了一种极为重要的状况：
kI
还是以开水为例子。倘若有一个人把我们的加热系统带到了十分冷的地方，逐渐烧开水了。必须高烧50℃。
在P的影响下，水的温度渐渐地上升。直至上升到45℃时，他发现了一个不好的事情：气温太凉，水排热速度，和P控制的加热的速率相同了。
这可怎么办？
- P兄这样想：我和目标已经非常近了，只需轻轻地加温就行了。
- D兄这样想：加温和排热相同，温度并没有起伏，我好像无需调节哪些。
因此，水的温度永远地停留在45℃，始终不到50℃。
作为一个人，依据基本常识，我们都知道，应当进一步提升加热的输出功率。但是提升是多少该怎么计算呢？
老前辈专家想起的办法是确实恰当。
设置一个积分兑换量。只需误差存有，就不断地对误差开展积分兑换（累加），并反映在调整幅度上。
这样一来，即便45℃和50℃相距不太大，可是随着时间推移，只要没实现目标温度，这一积分兑换量就不断增长。系统软件就会慢慢意识到了：都还没抵达总体目标温度，该提升输出功率啦！
到总体目标温度后，假定温度并没有起伏，积分兑换值就不会再变化。这时候，加热功率依然相当于散热功率。可是，温度是稳稳的50℃。
kI的值越多，积分兑换时乘的指数也就越大，积分兑换实际效果越明显。
因此，I的作用就是，减少静态数据情况下的偏差，让可控物理量尽量贴近目标。
I在使用时还有一个难题：必须设置积分兑换限定。避免在刚开始加温时，还把积分兑换量积得太大，无法控制。
（二）再来看看PID到底怎么调？
（PID主要参数调节口决）
参数整定找最好，由小到大次序查
起先占比后积分兑换，最终然后把微分加
曲线图震荡很频繁，占比度盘要变大
曲线图飘浮绕大弯区，占比度盘往小扳
曲线图偏移回复慢，积分时间往降低
曲线图波动周期长，积分时间再延长
曲线图振荡频率快，直接把微分降下去
动差大来起伏慢。微分时长应延长
理想化曲线图2个波，前高后低四比一
一看二调多剖析，调整品质不容易低
若想反映增快，扩大P减少I
若想反映缓减，减少P扩大I
假如占比很大，也会引起系统软件波动
假如积分兑换很大，也会引起系统软件迟缓
