อะไรคือแผนภาพฟังก์ชัน pi? มันแตกต่างจากกราฟ PID อย่างไร?

โพสต์นี้ถูกแก้ไขครั้งสุดท้ายโดย zxb1990 เมื่อวันที่ 2016-8-4 เวลา 23:44 ชื่อเต็มของแผนภาพ PI คือ “แผนภาพกระบวนการที่มีจุดควบคุม” โดยจะแสดงในรูปแบบของ P&I ซึ่งเป็นอักษรย่อของ Piping & Instrument ส่วนแผนภาพ PID ก็คือ “แผนภาพกระบวนการท่อและอุปกรณ์วัด” นั่นเอง

ในวงจรควบคุมนั้น PID หมายถึง P คือค่าสัดส่วน, I คือค่าการสะสม และ D คือค่าการอนุพันธ์

โพสต์นี้ถูกแก้ไขครั้งสุดท้ายโดย hbwhhj เมื่อวันที่ 5 สิงหาคม 2016 เวลา 14:52 PID Controller ประกอบด้วยหน่วยอัตราส่วน (P), หน่วยการสะสมค่า (I) และหน่วยการหาความแตกต่าง (D) ส่วน PI Controller นั้นไม่มีหน่วยการหาความแตกต่าง ปัญหาในการควบคุมแบบ PID ไม่ได้อยู่ที่การเขียนโปรแกรม แต่อยู่ที่การตั้งค่าพารามิเตอร์ของตัวควบคุมต่างหาก กุญแจสำคัญในการปรับค่าพารามิเตอร์คือการเข้าใจความหมายทางฟิสิกส์ของแต่ละพารามิเตอร์ให้ถูกต้อง หลักการของการควบคุมแบบ PID สามารถอธิบายได้โดยการเปรียบเทียบกับการควบคุมอุณหภูมิของเตาโดยมนุษย์ การอ่านบทความนี้ไม่จำเป็นต้องมีความรู้ทางคณิตศาสตร์ที่สูงมาก 1. การควบคุมแบบอัตราส่วน ผู้ปฏิบัติงานที่มีประสบการณ์สามารถควบคุมอุณหภูมิของเตาอบไฟฟ้าได้ด้วยตนเอง ซึ่งจะช่วยให้สามารถควบคุมอุณหภูมิได้อย่างมีประสิทธิภาพ กลยุทธ์การควบคุมแบบ PID มีความคล้ายคลึงกับการควบคุมแบบมนุษย์ในหลายๆ ด้าน ต่อไปนี้จะอธิบายว่าผู้ปฏิบัติงานสามารถใช้หลักการควบคุมแบบอัตราส่วนเพื่อควบคุมอุณหภูมิของเตาอบไฟฟ้าได้อย่างไร สมมติว่าใช้ที่วัดอุณหภูมิแบบเทอร์โมคัปเปิลในการวัดอุณหภูมิของเตา และใช้เครื่องวัดค่าตัวเลขในการแสดงค่าอุณหภูมิ ในระหว่างการควบคุม ผู้ปฏิบัติงานจะใช้สายตาอ่านค่าอุณหภูมิของเตา แล้วนำค่าดังกล่าวไปเปรียบเทียบกับค่าอุณหภูมิที่กำหนดไว้ เพื่อหาค่าความคลาดเคลื่อนของอุณหภูมิ จากนั้นใช้มือปรับโพเทนเชียเตอร์ เพื่อควบคุมกระแสไฟฟ้าที่ใช้ในการให้ความร้อน โดยทำให้อุณหภูมิของเตาอยู่ในระดับที่กำหนดไว้ ผู้ปฏิบัติงานจะทราบตำแหน่งโดยประมาณของโพเทนชิโอมิเตอร์เมื่ออุณหภูมิของเตาอยู่ในค่าที่กำหนดไว้ (เราเรียกตำแหน่งนี้ว่าตำแหน่ง L) และจะปรับมุมการหมุนของโพเทนชิโอมิเตอร์ที่ใช้ควบคุมกระแสไฟฟ้าสำหรับการให้ความร้อน ตามค่าความคลาดเคลื่อนของอุณหภูมิในขณะนั้น เมื่ออุณหภูมิของเตาต่ำกว่าค่าที่กำหนด ค่าความผิดพลาดจะเป็นบวก ในกรณีนี้จะต้องเพิ่มมุมการหมุนของโพเทนชิโอมิเตอร์ไปในทิศตามเข็มนาฬิกา เพื่อเพิ่มกระแสไฟฟ้าที่ใช้ในการให้ความร้อน เมื่ออุณหภูมิของเตาสูงกว่าค่าที่กำหนดไว้ ค่าความผิดพลาดจะเป็นลบ โดยจะมีการลดมุมหมุนของโพเทนชิโอมิเตอร์ในทิศทางตรงกันข้ามกับเข็มนาฬิกา โดยให้ค่าความแตกต่างของมุมหมุนกับค่าตำแหน่ง L มีความสัมพันธ์เป็นสัดส่วนกับค่าความผิดพลาด กลยุทธ์การควบคุมดังกล่าวก็คือการควบคุมแบบสัดส่วน กล่าวคือ ส่วนที่เป็นสัดส่วนในผลลัพธ์การควบคุมของตัวควบคุม PID จะมีค่าเป็นไปตามค่าความผิดพลาดโดยตรง ในวงจรปิดนั้น มีปัจจัยที่ก่อให้เกิดความล่าช้าหลายรูปแบบอยู่ ตัวอย่างเช่น เมื่อปรับมุมของโพทีนเชียเตอร์แล้ว จะมีความล่าช้าในการที่อุณหภูมิจะสูงขึ้นไปถึงค่าสมดุลที่สอดคล้องกับมุมใหม่นั้น เนื่องจากมีปัจจัยด้านความล่าช้า การปรับมุมของโพทเทนเชียเตอร์แล้วจึงไม่สามารถเห็นผลลัพธ์ของการปรับได้ทันที ดังนั้นสาเหตุหลักที่ทำให้การควบคุมแบบวงจรปิดมีความยากลำบากก็คือปรากฏการณ์ความล่าช้าในระบบนั่นเอง หากค่าสัมประสิทธิ์การควบคุมแบบอัตราส่วนมีค่าน้อยเกินไป ก็จะทำให้ความแตกต่างระหว่างมุมการหมุนของโพทเทนเชียเมตรหลังจากการปรับแต่งกับตำแหน่ง L มีค่าน้อยเกินไป ส่งผลให้แรงในการปรับแต่งไม่เพียงพอ ทำให้ปริมาณผลลัพธ์ที่ระบบสร้างขึ้นมีการเปลี่ยนแปลงอย่างช้าๆ และใช้เวลานานในการปรับแต่ง หากค่าสัมประสิทธิ์อยู่ในระดับสูงเกินไป ก็จะทำให้ความแตกต่างระหว่างมุมการหมุนของโพทเทนเชียเมตรหลังจากการปรับแต่งกับตำแหน่ง L มีค่ามากเกินไป ซึ่งจะส่งผลให้การปรับแต่งมีความรุนแรงเกินไป และอาจทำให้อุณหภูมิเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว มีการสั่นคลอนไปมาได้ การเพิ่มค่าสัมประสิทธิ์อัตราส่วนจะช่วยให้ระบบมีความไวมากขึ้น ทำให้อัตราการปรับตัวเร็วขึ้น และยังช่วยลดข้อผิดพลาดในสภาวะสมดุลได้อีกด้วย แต่หากค่าสัมประสิทธิ์การปรับอยู่ในระดับสูงเกินไป จะทำให้ปริมาณการเกินเป้าเพิ่มขึ้น จำนวนครั้งในการสั่นพ้องเพิ่มขึ้น ระยะเวลาในการปรับตัวก็จะยาวนานขึ้น และประสิทธิภาพในการทำงานก็จะแย่ลง นอกจากนี้ หากค่าสัมประสิทธิ์การปรับสูงเกินไป อาจทำให้ระบบแบบวงจรปิดไม่มั่นคงได้ด้วย การควบคุมด้วยอัตราส่วนเพียงอย่างเดียวนั้น ยากที่จะทำให้การปรับแต่งอยู่ในระดับที่เหมาะสม และขจัดข้อผิดพลาดให้หมดไปได้ 2. การควบคุมด้วยค่าอินทิกรัล ในตัวควบคุม PID นั้น ค่าอินทิกรัลจะสอดคล้องกับพื้นที่ที่เกิดขึ้นระหว่างเส้นโค้งความผิดพลาดในรูปที่ 1 กับแกนพิกัด (ส่วนสีเทาในรูป) โปรแกรมควบคุม PID จะทำงานในลักษณะเป็นรอบๆ โดยช่วงเวลาในการทำงานแต่ละครั้งเรียกว่าช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่าง โปรแกรมคอมพิวเตอร์ใช้ผลรวมของพื้นที่ของสี่เหลี่ยมผืนผ้าต่างๆ ในรูปที่ 1 เพื่อประมาณค่าอินทิกรัลที่แม่นยำ โดย TS ในรูปนั้นก็คือช่วงเวลาในการสุ่มตัวอย่างนั่นเอง รูปที่ 1 แผนภาพแสดงการคำนวณอินทิกรัล ในแต่ละครั้งที่มีการคำนวณ PID จะมีการเพิ่มค่าเล็กๆ น้อยๆ เข้าไปในค่าอินทิกรัลเดิม โดยค่าที่เพิ่มเข้าไปนั้นจะมีความสัมพันธ์เป็นสัดส่วนกับค่าความผิดพลาดในขณะนั้น (ev(n)) เมื่อค่าความคลาดเคลื่อนเป็นลบ การเพิ่มขึ้นของค่าอินทิกรัลก็จะเป็นลบเช่นกัน เมื่อปรับอุณหภูมิด้วยวิธีแบบมือ การควบคุมแบบอินทิกรัลก็คือการปรับมุมของโพเทนชิเอเตอร์เป็นระยะๆ ตามค่าความผิดพลาดในขณะนั้น โดยค่าการปรับมุมในแต่ละครั้งจะมีความสัมพันธ์โดยตรงกับค่าความผิดพลาดในขณะนั้น เมื่ออุณหภูมิต่ำกว่าค่าที่กำหนด ค่าความผิดพลาดจะเป็นบวก ทำให้ค่าอินทิกรัลเพิ่มขึ้น ส่งผลให้กระแสไฟฟ้าสำหรับการให้ความร้อนเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ในทางกลับกัน หากอุณหภูมิสูงกว่าค่าที่กำหนด ค่าอินทิกรัลจะลดลง ดังนั้น ตราบใดที่ค่าความผิดพลาดยังไม่เป็นศูนย์ ผลลัพธ์ที่ได้จากตัวควบคุมก็จะเปลี่ยนแปลงไปเรื่อยๆ เนื่องจากผลของการบวกค่าสะสมนั่นเอง ทิศทางโดยรวมของการปรับค่าอินทิกรัลนั้นถูกต้อง โดยส่วนของอินทิกรัลจะช่วยลดความผิดพลาดได้ จะต้องรอจนกระทั่งระบบอยู่ในสภาวะสมดุล ซึ่งในขณะนั้นค่าความคลาดเคลื่อนจะเป็นศูนย์ ส่วนที่เกี่ยวข้องกับอัตราส่วนและอนุพันธ์ก็จะเป็นศูนย์เช่นกัน ส่วนการบวกค่าก็จะไม่เปลี่ยนแปลงอีกต่อไป และค่านี้จะเท่ากับค่าผลลัพธ์ที่ควบคุมเครื่องจักรในสภาวะสมดุลพอดี ซึ่งก็คือตำแหน่งของโพเทนเชียเตอร์ในระบบควบคุมอุณหภูมิดังกล่าวนั่นเอง. ดังนั้น หน้าที่ของส่วนการบูรณาการก็คือเพื่อขจัดข้อผิดพลาดในสภาวะสมดุล และเพิ่มความแม่นยำในการควบคุม โดยทั่วไปแล้ว การบูรณาการถือเป็นสิ่งจำเป็นเสมอ ส่วนการบวกค่าอินทิกรัลในผลลัพธ์ของตัวควบคุม PID นั้น จะมีค่าเป็นสัดส่วนโดยตรงกับค่าอินทิกรัลของความคลาดเคลื่อน เนื่องจากค่าเวลาการบูรณาการ TI อยู่ในตัวส่วนของพจน์การบูรณาการ ดังนั้นยิ่งค่า TI น้อยลง เร็วเท่าไร พจน์การบูรณาการก็จะเปลี่ยนแปลงได้เร็วขึ้นเท่านั้น และผลของการบูรณาการก็จะยิ่งแรงขึ้นด้วย 3. การควบคุมแบบ PI โดยส่วนที่เกี่ยวข้องกับการบวกค่าในผลลัพธ์การควบคุมนั้น จะมีค่าที่เป็นสัดส่วนกับค่าความผิดพลาดในปัจจุบัน รวมถึงค่าความผิดพลาดที่เกิดขึ้นในอดีตด้วย ดังนั้น การบวกค่าดังกล่าวจึงมีลักษณะของความล่าช้าอย่างรุนแรง ซึ่งส่งผลเสียต่อความเสถียรของระบบ หากค่าสัมประสิทธิ์ของพจน์ที่เกี่ยวข้องกับการบวกค่าไม่ถูกตั้งค่าให้เหมาะสม ผลเสียที่เกิดขึ้นก็จะยากที่จะแก้ไขได้อย่างรวดเร็วด้วยกระบวนการบวกค่าเอง ส่วนที่เกี่ยวข้องกับอัตราส่วนนั้นไม่มีความล่าช้า เพราะทันทีที่มีข้อผิดพลาดเกิดขึ้น ส่วนที่เกี่ยวข้องกับอัตราส่วนก็จะเริ่มทำงานทันที ดังนั้น การใช้ฟังก์ชันการบูรณาการจึงแทบไม่มีการใช้เพียงลำพัง โดยปกติแล้วจะถูกนำมาใช้ร่วมกับฟังก์ชันการอัตราส่วนและการอนุพันธ์ เพื่อสร้างเป็นตัวควบคุมแบบ PI หรือ PID ตัวควบคุมแบบ PI และ PID สามารถขจัดข้อเสียของการควบคุมแบบอัตราส่วนธรรมดาที่มีข้อผิดพลาดในสภาวะสมดุลได้ ในขณะเดียวกันก็ช่วยหลีกเลี่ยงข้อเสียของการควบคุมแบบอินทิกรัลที่มีการตอบสนองช้าและมีประสิทธิภาพในการทำงานไม่ดี ดังนั้นจึงมีการนำมาใช้อย่างแพร่หลาย หากตัวควบคุมมีฟังก์ชันการสะสมค่า (เช่น การใช้ระบบควบคุมแบบ PI หรือ PID) ฟังก์ชันการสะสมค่านี้จะช่วยขจัดข้อผิดพลาดในสภาวะสมดุลที่เกิดจากการป้อนค่าอย่างกะทันหันได้ ดังนั้นจึงสามารถปรับค่าสัมประสิทธิ์การควบคุมให้น้อยลงได้ หากผลของการสะสมค่าอินทิกรัลมีมากเกินไป (กล่าวคือ เวลาในการสะสมค่าอินทิกรัลนั้นสั้นเกินไป) ก็จะเทียบเท่ากับการปรับมุมของโพทเทนเชียเลอร์ในแต่ละครั้งในปริมาณที่มากเกินไป ซึ่งจะส่งผลให้คุณสมบัติด้านไดนามิกของระบบแย่ลง มีค่าโอเวอร์ชูตเพิ่มขึ้น และอาจทำให้ระบบไม่เสถียรได้ด้วย หากค่าการบูรณาการอ่อนเกินไป (กล่าวคือ ระยะเวลาการบูรณาการนานเกินไป) ก็จะทำให้ความเร็วในการขจัดข้อผิดพลาดในสภาวะสมดุลช้าเกินไป ดังนั้นค่าระยะเวลาการบูรณาการจึงควรอยู่ในระดับที่เหมาะสม 4. การหาอนุพันธ์ของความผิดพลาด อนุพันธ์ของความผิดพลาดก็คืออัตราการเปลี่ยนแปลงของความผิดพลาดนั่นเอง ยิ่งความผิดพลาดเปลี่ยนแปลงเร็วเท่าไร ค่าอนุพันธ์ในแง่ของมูลค่าสัมบูรณ์ก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น เมื่อค่าความคลาดเคลื่อนเพิ่มขึ้น ค่าอนุพันธ์จะมีค่าเป็นบวก ； เมื่อค่าความคลาดเคลื่อนลดลง อนุพันธ์ของมันจะมีค่าเป็นลบ ส่วนอนุพันธ์ของค่าที่ออกมาจากตัวควบคุมนั้น มีความสัมพันธ์เป็นผลดีกับอนุพันธ์ของค่าความผิดพลาด ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรที่ถูกควบคุม ผู้ปฏิบัติงานที่มีประสบการณ์จะสามารถรับรู้ได้ว่า เมื่ออุณหภูมิเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่ยังไม่ถึงค่าที่กำหนดไว้ โดยอาศัยแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิ ว่าอุณหภูมิอาจจะสูงเกินค่าที่กำหนดไว้ จนเกิดภาวะโอเวอร์ชูตได้ ดังนั้นจึงปรับมุมของโพเทนชิโอมิเตอร์ เพื่อลดกระแสไฟฟ้าที่ใช้ในการให้ความร้อนลงล่วงหน้า ก็เหมือนกับตอนที่ทหารยิงไปที่เป้าหมายที่เคลื่อนที่อยู่ไกลๆ ซึ่งจำเป็นต้องคำนึงถึงเวลาที่กระสุนใช้ในการเดินทาง และจำเป็นต้องมีเวลาเตรียมตัวล่วงหน้าด้วยเช่นกัน รูปที่ 2 กราฟความตอบสนองแบบขั้นบันได ในรูปที่ 2 ค่า c(∞) คือค่าสถานะสมดุลของตัวแปรที่ถูกควบคุม หรือค่าที่คาดหวังไว้ของตัวแปรดังกล่าว ส่วนค่าความผิดพลาด e(t) คือ e(t) = c(∞) – c(t) ในช่วงการเพิ่มขึ้นของกระบวนการเริ่มต้นในรูปที่ 2 เมื่อถึงจุดหนึ่ง ค่าของตัวแปรที่ถูกควบคุมยังไม่เกินค่าสภาวะสมดุลของมัน แต่เนื่องจากค่าความผิดพลาด e(t) ลดลงอย่างต่อเนื่อง ดังนั้นค่าอนุพันธ์ของความผิดพลาดและค่าอนุพันธ์ของสัญญาณที่ออกมาจากตัวควบคุมจึงมีค่าเป็นลบ ซึ่งส่งผลให้ค่าสัญญาณที่ออกมาจากตัวควบคุมลดลง ก็เหมือนกับการใช้แรงหน่วงไว้ล่วงหน้า เพื่อป้องกันไม่ให้ค่าที่ถูกควบคุมเพิ่มขึ้น ดังนั้นจึงสามารถลดปริมาณการเกินเป้าหมายได้ ดังนั้น การควบคุมแบบอนุพันธ์จึงมีคุณสมบัติในการคาดการณ์ล่วงหน้า โดยสามารถส่งผลในการควบคุมได้ก่อนที่จะเกิดปรากฏการณ์โอเวอร์ชูตขึ้น สาเหตุพื้นฐานที่ทำให้ระบบควบคุมแบบวงจรปิดเกิดการสั่นพ้องหรือไม่เสถียร ก็คือการมีปัจจัยความล่าช้าที่สูงนั่นเอง เนื่องจากส่วนของอนุพันธ์สามารถทำนายแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของความผิดพลาดได้ ดังนั้นฤทธิ์ “การคาดการณ์ล่วงหน้า” นี้จึงสามารถชดเชยผลกระทบจากปัจจัยที่เกิดขึ้นช้าได้ การควบคุมแบบอนุพันธ์ที่เหมาะสมสามารถช่วยลดปริมาณการโอเวอร์ชูตได้ และเพิ่มความเสถียรให้กับระบบ สำหรับองค์ประกอบที่มีลักษณะการตอบสนองล่าช้ามาก หากการควบคุมแบบ PI ให้ผลลัพธ์ที่ไม่น่าพอใจ ก็สามารถพิจารณาเพิ่มการควบคุมแบบเดอริเวทีฟเข้าไป เพื่อปรับปรุงลักษณะการตอบสนองของระบบในระหว่างการควบคุมได้ หากตั้งค่าเวลาการหาอนุพันธ์ให้เป็น 0 ส่วนที่เกี่ยวข้องกับการหาอนุพันธ์ก็จะไม่ทำงาน เวลาในการหาค่าอนุพันธ์มีความสัมพันธ์โดยตรงกับความแรงของการหาค่าอนุพันธ์ ยิ่งเวลาในการหาค่าอนุพันธ์มากเท่าไร ความแรงของการหาค่าอนุพันธ์ก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น หากเวลาในการคำนวณอนุพันธ์มีค่ามากเกินไป เมื่อค่าข้อผิดพลาดเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว บนกราฟการตอบสนองก็อาจปรากฏ “รอยขรุขระ” ขึ้นมาได้ ข้อเสียของการควบคุมแบบอนุพันธ์คือ มีความไวต่อสัญญาณรบกวน ซึ่งทำให้ความสามารถในการลดสัญญาณรบกวนของระบบลดลง เพื่อจุดประสงค์นี้ สามารถเพิ่มขั้นตอนการกรองแบบอินเวอร์เชนซ์เข้าไปในส่วนของการหาอนุพันธ์ได้ 5. ช่วงเวลาในการสุ่มตัวอย่าง โปรแกรมควบคุม PID จะทำงานซ้ำๆ ในช่วงเวลาที่กำหนด ช่วงเวลาดังกล่าวเรียกว่าช่วงเวลาในการสุ่มตัวอย่าง ยิ่งช่วงเวลาในการสุ่มตัวอย่างน้อยเท่าไร ค่าที่ได้จากการสุ่มตัวอย่างก็ยิ่งสามารถสะท้อนการเปลี่ยนแปลงของค่าแบบอนาล็อกได้ดีขึ้นเท่านั้ แต่ถ้าช่วงเวลาในการสุ่มตัวอย่างสั้นเกินไป ก็จะทำให้ CPU ต้องทำงานหนักขึ้น นอกจากนี้ ค่าความแตกต่างระหว่างการสุ่มตัวอย่างครั้งต่อๆ กันก็จะแทบไม่มีการเปลี่ยนแปลงเลย ซึ่งจะทำให้ค่าส่วนที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณแบบดิฟเฟอเรนเชียลในตัวควบคุม PID มีค่าใกล้เคียงกับศูนย์ ดังนั้นจึงไม่ควรให้ช่วงเวลาในการสุ่มตัวอย่างสั้นเกินไปด้วยเช่นกัน ควรมีจำนวนจุดสุ่มตัวอย่างที่เพียงพอ เมื่อค่าที่ถูกวัดมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว (เช่น ในช่วงที่เครื่องกำลังเริ่มทำงาน) เพื่อไม่ให้ข้อมูลสำคัญในค่าที่ถูกวัดหายไป เนื่องจากจำนวนจุดสุ่มตัวอย่างที่น้อยเกินไป 6. วิธีการปรับพารามิเตอร์ PID เมื่อทำการตั้งค่าพารามิเตอร์ของตัวควบคุม PID สามารถใช้วิธีการทดลองเพื่อปรับพารามิเตอร์เหล่านั้นได้ โดยอาศัยความสัมพันธ์เชิงคุณภาพระหว่างพารามิเตอร์ของตัวควบคุมกับประสิทธิภาพการทำงานในระหว่างกระบวนการควบคุมและประสิทธิภาพในสภาวะสมดุลของระบบ ช่างปรับแต่งที่มีประสบการณ์ โดยทั่วไปจะสามารถได้ผลลัพธ์จากการปรับแต่งที่น่าพอใจได้อย่างรวดเร็ว ปัญหาที่สำคัญที่สุดในการดีบักก็คือ เมื่อประสิทธิภาพของระบบไม่เป็นไปตามที่ต้องการ จะต้องรู้ว่าควรปรับพารามิเตอร์ใด และควรเพิ่มหรือลดค่าของพารามิเตอร์นั้นดี. เพื่อลดจำนวนพารามิเตอร์ที่ต้องปรับแต่ง สามารถเริ่มต้นด้วยการใช้ควบคุมแบบ PI ก่อนได้ เพื่อรักษาความปลอดภัยของระบบ ในช่วงเริ่มต้นการทดสอบควรตั้งค่าพารามิเตอร์ให้อยู่ในระดับที่ระมัดระวัง เช่น ไม่ควรให้ค่าสัมประสิทธิ์การปรับตัวสูงเกินไป และไม่ควรให้เวลาการสะสมค่าน้อยเกินไป เพื่อหลีกเลี่ยงสถานการณ์ที่ระบบไม่เสถียรหรือมีค่าการเกินขอบเขตที่สูงเกินไป เมื่อมีสัญญาณแบบสเต็ปให้มา ก็สามารถใช้คลื่นรูปแบบของผลลัพธ์ที่ได้จากระบบ เพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบได้ เช่น ค่าโอเวอร์ชูตและเวลาในการปรับตัวของระบบ ควรปรับค่าพารามิเตอร์ของ PID ซ้ำๆ ตามความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์ PID กับประสิทธิภาพของระบบ หากค่าโอเวอร์ชูตของการตอบสนองแบบสเต็ปสูงเกินไป จะทำให้ระบบต้องมีการสั่นพ้องหลายครั้งกว่าจะสามารถกลับมาอยู่ในสภาวะสมดุลได้ หรืออาจไม่สามารถกลับมาอยู่ในสภาวะสมดุลได้เลย ดังนั้นจึงควรลดค่าคงที่ของสัดส่วน และเพิ่มเวลาการอินทิเกรตขึ้น หากการตอบสนองแบบสเต็ปไม่มีค่าโอเวอร์ชูต แต่ค่าของตัวแปรที่ถูกควบคุมเพิ่มขึ้นช้าเกินไป ทำให้ระยะเวลาในการเปลี่ยนแปลงนานเกินไป ก็ควรปรับพารามิเตอร์ในทิศทางตรงกันข้าม. หากอัตราการลดข้อผิดพลาดช้า ก็สามารถลดเวลาการบูรณาการลงได้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการบูรณาการ ปรับค่าสัมประสิทธิ์การควบคุมและเวลาการบูรณาการซ้ำๆ หากค่าการเกินเป้ายังคงสูงอยู่ ก็สามารถเพิ่มการควบคุมแบบดิฟเฟอเรนเชียลเข้าไปได้ โดยเพิ่มค่าเวลาการดิฟเฟอเรนเชียลทีละน้อย และปรับพารามิเตอร์ของส่วนการควบคุมแบบสัมประสิทธิ์ การบูรณาการ และการดิฟเฟอเรนเชียลซ้ำๆ เช่นกัน โดยสรุปแล้ว การปรับแต่งพารามิเตอร์ PID เป็นกระบวนการที่ซับซ้อน โดยพารามิเตอร์ต่างๆ มีผลต่อกัน ดังนั้น การทดลองหลายครั้งในระหว่างการปรับแต่งจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง และเป็นสิ่งจำเป็นด้วย