上面给出的是PID控制算法的整个框图，以及根据框图所给出的公式。下面是结合蒸汽刷的实例子进行说明PID控制。
首先需要说明的是PID是一个闭环控制，也就是说一定要有个反馈通路在那，还有就是对于系统存在滞后性、稳定误差，PID可以达到较好效果，具体原因还要从PID三个参数说起，为了贴近项目。这里先将框图中具体参数具体意义和蒸汽刷实物相对。
蒸汽刷项目中，r(t)为当前设定的温度，c(t)为当前输出温度，e(t)为当前设定温度与当前输出温度的差值，u(t)为温度的控制量，也就是加热的脉冲数，执行机构为可控硅，对象就是蒸汽刷了。好了，有了实际的意义，可以讨论PID三个参数了。
P（Proportion）比列系数：P系数实际就是公式中的那个Kp,纯P作用就是u(t)=Kp*e（t）,单纯的就P作用就很好理解了，看设定温度与当前温度差值e(t)，不够就加控制量，够了就减小，具体加多大或者减多少，那就要看Kp了，温差e(t)一定时，Kp大了给的控制量就大，试想一下，当Kp无穷大时，给的控制量就无穷大，显然系统是很难稳定的，当Kp无穷小时，系统控制量也无穷小，系统也就没什么变化，升温几乎不可能，这也侧面反应了Kp显然不是越大或越小越好。这里假设我们Kp已经取的合适，这里暂就假设为5，设定温度r(t)为150，为防止控制量过大，这里限定一下上限值为50，刚开始时，e(t1) = (150-0)=150,
u(t1) = 150*50>50 u(t1)控制量就为50，继续加热t2……tn，当温差为13左右时候，控制量就开始逐渐小于50了，这个时候也还很大，为48，…..当温差为1度时候，控制量就一直在5范围内波动了，这就了不得了，温度假设现在是149，误差为+5那下个阶段就要5的控制量，这个时候温度就有可能达到155, 在155时候又发现温度高了，误差为-5那就降下来控制量为0，降到149时候，控制量又为5，温度又会上升到155，如此反复。你会发现温度始终都不能稳定下来，始终在一个范围内波动。要是在考虑这个系统的滞后性，也就是说这个控制量给到了发热体，发热体发热是需要时间的，可能要下两个时刻温度才会升，那可能就会出现，那边温度还没升完，我这边又给控制量，这样一来温度一定过冲更加严重。当然了，看到这里，肯定会想到，前面这个Kp或许太大了，那我减小一点不就行了，是的，减小确实会有效果，至少温度到后面稳定的波动不会太大，但Kp小了，也就意味着控制量小了，对吧，这时候升温时间可就长了，Kp越小，升温时间就越久，可总不能这么一直等下去呀，人们等待时间总是有限的。进一步的，就会发现，那我就刚开始让它控制量大些，等到快稳定时候再让它控制量小下来，不错，这就会引申出我们下面讲到的D参数。
D(Differential)微分系数：微分系数是公式中的那个Kd,微分作用部分也就是Kd(de(t)/dt) ,由于上面讲的那个P一个人不能解决问题，我们就找了一个叫D的人过来帮忙了，两人联手，公式这时也变为了u(t)= Kp*e（t）+ Kd(de(t)/dt),既然D过来帮忙了，那我们先介绍一下D的绝招，D擅长将过去与现在联系一起，预料到后面事态的发展，可以说是半个预言家吧。也就是说它主要是辅助P来解决问题，P负责冲锋，D负责辅助。清楚了各个职责后，让我们接着上面讲的蒸汽刷控温的继续讲下去。这时候我们需要把眼光放的长远一些，e(t)也就是温差，我们上面看的时候都是单个时刻去看的，这时候我们假设把e(t)的变化都绘制出来，也就是将所有时刻都连线连起来看的话，就会发现，e(t)是一个随着时间递减的曲线，后面在0范围内上下波动，刚开始时候e(t1)=150,紧接着e(t2)=130……e(tn) = 50.这个时候一定会想到这个曲线究竟是怎样的，目前看来我们只能靠猜测，但有一点可以肯定的是就是这个曲线一定是一个斜率小于0的，而且斜率有可能在不断变化，看，我们想到了什么，斜率，斜率就是变化，那我们是否可以用它来告诉我们控制量什么时候大些，什么时候小些呢。由于我们在实际过程中，整个温度变化不可能是瞬间产生的，一定是缓慢的，这时候只要采集温度时间足够短的话，那完全可以通过现阶段的斜率预想到下个时刻的发生。D开始出场了，这个时候Kd我们假设取8，刚开始，Kd不起作用因为没法预测都没两个点产生也没有所谓的斜率，u(t1)=5*(150-0)，第一个时刻当前温度为0度，u(t1)为50，第二个时刻：Kd开始作用，当前温度为20度, de(t)/dt =(130-150)/(t2-t1)，这里我们每1S检测一次，所以de(t)/dt=20 u(t2)=5*(150-20) +0.8*(130-150)>50 = 50, 温度不断上升，当温差当前为10时，前一个时刻为13，也就是当前温度为140度时，u(t2)=5*(150-140) +0.8*(10-13)=50-2.4= 47,本来没有微分作用时候这时候应该为50，现在为47，再下个时刻，温差为5，则u(t2)=5*(150-145)+0.8*(5-10)=21,再下个时刻，当温差为正1时候， u(t2)=5*(150-149)+0.8*(1-5)<0=0,不给控制量，当温差为负1时候，u(t2)=5*(150-151)+0.8*(-1-5)<0=0,不给控制量，可以看出温度有明显的改善，稳定度大大的提高。但也不要过于开心，仔细观察会发现，我们现在的整个升温是理想化的，也就是说并没有考虑任何散热啊，什么的。拿出我们前面升温一个状态看一下，这个时刻我们贴近实际，假设这时候散热是变化的，具体散热的量我们对应到控制量上，当温差当前为10时，前一个时刻为13，也就是当前温度为140度时，u(t2)=5*(150-140) +0.8*(10-13)=50-2.4= 47,这时候散热为15，则实际相当于32的控制量用于升温，下个时刻温度为145，温差为5，则u(t2)=5*(150-145)+0.8*(5-10)=21,这时候散热为16，再下个时刻温度为146，温差为4，则u(t2)=5*(150-146)+0.8*(4-5)=19.2, 这时候散热为19，温度为146，温差为4，那会出现什么情况，很明显温度不会往上升了，这时候给的控制量都用于了散热。这对于温度要求精度不高的话，好像是可以了，但是如果一个应用，比方说开水啥的，就是要达到100度，少1度都不行，那P和D就不够用了，这时候要是再来一个量，在什么时候温度提不上的时候，也就是误差始终不为0，能够再增加一下控制量就好办了。在理一下思路，误差不为0，上面那个加热的误差差不多一直在5左右，究竟什么时候增加一下控制量，那肯定是误差加到什么时候，注意这个加，累加就是积分，那就是积分到多少的问题，这就引申到我们下面最后要讲的积分了。
I(integral)积分系数：积分系数是公式中的那个Ki,积分作用部分为Ki* ，这个公式中是从0到t开始积分的，现在我们将这个三个兄弟集结在一起，公式就变成了这样：
u(t)= Kp*e(t)+ Kd(de(t)/dt)+ Ki* ,这个时候还是接着我们上面的例子开始讲起来，Kp和Kd都不变，Kp为5，Kd为0.8，Ki为2.0，刚开始时候，u(t)=5*(150-0)+0+2*(150-0)>50=50,
下一个时刻温度上升到20度，u(t)=5*(150-0)+0.8(130-150)+2*(150-0+130-0)>50=50,这样温度不断上升，假设当温差当前为10时，前一个时刻为13，也就是当前温度为140度时，u(t2)=5*(150-140) +0.8*(10-13) +2*(150-0+130-0 +….)=50-2.4+ …>50,这时候控制量还是保持50，容易导致超温，而且随着时间拉长，积分量可能只会越来越大，这就容易导致一种称为积分饱和的现象，因此一般在使用积分时候，都会给积分加限制条件，比如最大值，或最小值，这样即使超温，还是能够靠微分给拉回平衡。另外一点也容易想到，就是刚开始温差大，本来P作用就很大了，这时又加了I进来，可能会导致温升过于剧烈，所以一般情况下是在最好快接近目标温度时候，选择加入积分作用，也就是，积分时机很关键，这里我把积分I比作刺客，P是战士，D是辅助，D辅助战士发动进攻，等到敌人与战士僵持不下时候，刺客这时出手，争取一击必杀。
理清了PID系数后，接下来就开始实际操作了，第一步就是对函数进行离散化处理，计算机只能处理数字量，所以为便于计算，下面将整个函数离散化表示如下：
上面的离散表达式中为tn时刻的控制量，在ts时刻加入积分控制。
软件代码：
第一步：定义PID变量结构体
struct _pid{
float Err; //------定义偏差值
float ErrLast; //------定义上一个偏差值
float Kp,Ki,Kd; //------定义比列、积分、微分值
unsigned char ControlDuty; //------定义控制量
float Proportion; //------定义PID比列部分
float Interal; //-------定义PID积分部分
float Differential; //-------定义PID微分部分
}Pid;
#define Integral_max 15 //-----定义积分上限值
#define Integral_min -15 //-----定义积分下限值
#define Integral_time 100 //-----定义积分加入时机
#define ControlDuty_Max 50 //-----定义控制量最大值不超过50
extern float SetTemperature; //------设定温度值
extern float ActualTemperature; //------实际测得温度值
第二步：初始化PID参数
void PID_Init(void)
{
Pid.Err = 0;
Pid.ErrLast = 0;
Pid.Kp = 10;
Pid.Ki = 2;
Pid.Kd = 0.8;
Pid. ControlDuty = 0;
Pid. Proportion = 0;
Pid. Differential = 0;
Pid. Interal = 0;
}
第三步：编写控制算法
void PID_Ctrl(void)
{
Pid.Err = SetTemperature - ActualTemperature;
Pid. Proportion = Err;
If(ActualTemperature !=0)
Pid. Differential = (Err - ErrLast);
If(ActualTemperature >= Integral_time)
Pid .Interal = Pid .Interal + Err;
If(Pid .Interal >15)
Pid .Interal = Integral_max;
If(Pid .Interal <-15)
Pid .Interal = Integral_min;
Pid.ErrLast = Pid.Err;
ControlDuty = (unsigned char)( Pid.Kp * Pid. Proportion + Pid.Ki * Pid .Interal + Pid.Kd* Pid. Differential);
If(ControlDuty > ControlDuty_Max)
ControlDuty = 50;
}