直到满意为止。
经验法简单可靠，但需要有一定现场运行经验，整定时易带有主观片面性。当采用PID调节器时，有多个整定参数，反复试凑的次数增多，不易得到最佳整定参数。
下面以PID调节器为例，具体说明经验法的整定步骤：
【1】让调节器参数积分系数S0=0，实际微分系数k=0，控制系统投入闭环运行，由小到大改变比例系数S1，让扰动信号作阶跃变化，观察控制过程，直到获得满意的控制过程为止。
【2】取比例系数S1为当前的值乘以0.83，由小到大增加积分系数S0，同样让扰动信号作阶跃变化，直至求得满意的控制过程。
【3】积分系数S0保持不变，改变比例系数S1，观察控制过程有无改善，如有改善则继续调整，直到满意为止。否则，将原比例系数S1增大一些，再调整积分系数S0，力求改善控制过程。如此反复试凑，直到找到满意的比例系数S1和积分系数S0为止。
【4】引入适当的实际微分系数k和实际微分时间TD，此时可适当增大比例系数S1和积分系数S0。和前述步骤相同，微分时间的整定也需反复调整，直到控制过程满意为止。
注意：仿真系统所采用的PID调节器与传统的工业 PID调节器有所不同，各个参数之间相互隔离，互不影响，因而用其观察调节规律十分方便。
PID参数是根据控制对象的惯量来确定的。大惯量如：大烘房的温度控制，一般P可在10以上,I=3-10,D=1左右。小惯量如：一个小电机带
一水泵进行压力闭环控制，一般只用PI控制。P=1-10,I=0.1-1,D=0,这些要在现场调试时进行修正的。
我提供一种增量式PID供大家参考
△U(k)=Ae(k)-Be(k-1) Ce(k-2)
A=Kp(1 T/Ti Td/T)
B=Kp(1 2Td/T)
C=KpTd/T
T采样周期 Td微分时间 Ti积分时间
用上面的算法可以构造自己的PID算法。
U（K）=U（K-1） △U（K）