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如何實現(xiàn)PID回路的最優(yōu)性能

電子工程師 ? 來源:xx ? 2019-04-05 06:08 ? 次閱讀
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工業(yè)自動化行業(yè),盡管大部分人將比例-積分-微分 (PID) 算法作為閉環(huán)過程控制的事實標準,但優(yōu)化PID回路以達到最優(yōu)性能的最佳方法,仍然沒有達成共識。這些實踐在概念上很簡單:選擇用于定義總體控制量的比例、積分和微分的相對大小的增益、速率和重置參數(shù)。

在實踐中,回路整定與其說是科學,不如說是藝術。優(yōu)化參數(shù)的最佳選擇取決于各種因素,包括受控過程的動態(tài)行為、運行人員確定的性能目標以及運行人員對調(diào)節(jié)工作方式的理解。已經(jīng)開發(fā)了各種手動技術,來幫助運行人員調(diào)整其回路,但即使在專業(yè)軟件的幫助下,回路整定也可能是一項艱難而耗時的差事。

“自動整定”或“自整定”PID控制器旨在簡化問題,方法是根據(jù)對受控過程行為的某種自動分析來選擇自己的調(diào)節(jié)參數(shù)。這些自動過程,通常涉及過程輸入/輸出之間關系的數(shù)學模型,經(jīng)驗豐富的運行人員提供的信息可以改進這些數(shù)學關系 (參見圖 1)。

圖 1:自動調(diào)節(jié)PID 控制器,通過測量過程輸入 (控制量) 和輸出 (過程變量),然后更新其自己的調(diào)節(jié)參數(shù),以滿足運行人員對閉環(huán)性能的要求。

“自整定” 指的是那些在控制器在線調(diào)節(jié)工藝過程時持續(xù)執(zhí)行的程序。"自動整定" 是指控制器處于離線狀態(tài)時按需執(zhí)行的過程。但是,這兩個術語通?;Q使用,因為自整定和自動整定控制器都可以自動調(diào)整自身。為了簡單起見,在下文中,這兩個詞用"自動調(diào)節(jié)器"代替 。

步進測試

在調(diào)試回路的過程中,自動調(diào)節(jié)器可以簡單的自動執(zhí)行操作員可能需要手動執(zhí)行的調(diào)整程序,例如,在控制活動中強制一個波動、觀察結果并相應調(diào)整參數(shù)。但是,自動調(diào)節(jié)器在執(zhí)行這些步驟時會有所不同。

例如,最基本的自動調(diào)節(jié)器可以執(zhí)行經(jīng)典的“步進測試”或“階躍測試”,在這種情況下,控制工作會以循序漸進的方式改變,并禁用反饋。從理論上講,該過程對階躍輸入的響應,將提供足夠的信息來表征過程的動態(tài)行為,這反過來又會決定調(diào)節(jié)參數(shù)。然而在實踐中,對于那些在所有時間內(nèi)必須將過程變量波動降至最低的應用中,僅僅為了調(diào)節(jié)控制器而為過程引入階躍擾動,是不切實際的。

某些自動調(diào)節(jié)器在執(zhí)行步進測試時,可以通過響應設定值的變更來避免此類問題。無論如何,進程都會受到干擾,在試圖推動過程變量向新設定值變化的過程中,控制器可以承擔在進程中較小的階躍變化。

例如,當運行人員請求更改設定值時,控制器應施加100% 的控制量 (正步驟),然后在過程變量到達新設定值 (負步驟) 之前關閉。然后,控制器就會檢測到過程變量中的波動,以確定過程行為的數(shù)學模型(請參閱圖2 中所示的步進測試)。

圖 2:對于某些應用程序,如果該過程以可預測的方式運行,那么設定值的微小變化,就足以識別過程行為。執(zhí)行設定值響應測試的自動調(diào)節(jié)器,會中斷控制器對設定值更改的初始響應,以進行兩步測試:一個正向測試和一個負向測試。在過程變量完成一個完整變化之后,自動調(diào)節(jié)器就可以計算出一組新的調(diào)節(jié)參數(shù),然后重新激活PID算法。當過程變量達到設定值時,控制器已經(jīng)被調(diào)整到運行人員期望的閉環(huán)控制,這涉及到回路的上升時間、過沖率、建立時間等因素。

過程的時間常數(shù)可以推導出來,或者用從控制器關機到過程變量開始下降之間的時間間隔。然后,可以使用任意的優(yōu)化規(guī)則以及運行人員對閉環(huán)性能的偏好,從進程死區(qū)時間、增益和時間常數(shù)來計算相應的 PID 參數(shù)。優(yōu)化完成后,控制器可以恢復正常的閉環(huán)控制操作,將過程變量繼續(xù)調(diào)節(jié)到設定值。

噪聲和擾動

盡管概念簡單,但步進測試對自動化來講可能也是一個挑戰(zhàn)。如果在測試過程中,過程變量發(fā)生擾動,則結果會被扭曲。經(jīng)驗豐富的運行人員,在執(zhí)行手動步進測試時,通常可以識別正在發(fā)生的干擾,或者等恢復正常后再啟動測試或在必要時重新啟動測試。賦予自動調(diào)節(jié)器類似的觀察技能則非常難。

當過程變量受測量噪聲的影響時,該問題尤為嚴重。自動調(diào)節(jié)器并不是總能區(qū)分虛假噪聲和真實擾動。即使可以區(qū)分,測量噪聲仍可能會破壞響應曲線的精確形狀,從而損壞過程模型的計算。

某些自動調(diào)節(jié)器可以通過多次執(zhí)行自動步進測試,然后將結果平均或選擇最常出現(xiàn)的結果來處理測量噪聲。復雜的自動調(diào)節(jié)器,還可以計算出對過程模型的估計是否能夠適應嘈雜的數(shù)據(jù),或者報告它在最新結果中的可信度,或者重復測試,直到達到運行人員定義的置信度。

沒有萬能藥

但自動啟發(fā)式調(diào)節(jié)也有缺點。如果自動調(diào)節(jié)器經(jīng)過訓練,無法獲得過程行為模式,或者如果進程以完全意外的方式運行,那么自動調(diào)節(jié)器就會不知道該做什么?;谀:壿嫽?a href="http://www.www27dydycom.cn/v/tag/150/" target="_blank">人工智能的啟發(fā)式自動調(diào)節(jié)器,雖然能記錄運行人員的體驗,可以重新對其進行訓練以識別新模式,但仍然需要經(jīng)驗豐富的運行人員的幫助,因為在大多數(shù)時間,它不能自動完成。

啟發(fā)式調(diào)優(yōu)也可能需要很長時間和幾個迭代才能達到最終結果。另外,啟發(fā)式自動調(diào)節(jié)器,在調(diào)節(jié)參數(shù)的度和頻率方面傾向于保守,以免導致過調(diào)節(jié)。

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