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PID控製簡介,PID調節經驗方法

時間:2016-11-11 12:01 來源:ob体育竞彩

PID就是比例微積分調節,具體你可以參照自動控製課程裏有詳細介紹!正作用與反作用在溫控裏就是當正作用時是加熱,反作用是製冷控製。

PID控製簡介
目前工業自動化水平已成為衡量各行各業現代化水平的一個重要標誌。同時,控製理論的發展也經曆了古典控製理論、現代控製理論和智能控製理論三個階段。智能控製的典型實例是模糊全自動洗衣機等。自動控製係統可分為開環控製係統和閉環控製係統。一個控控製係統包括控製器﹑傳感器﹑變送器﹑執行機構﹑輸入輸出接口。控製器的輸出經過輸出接口﹑執行機構﹐加到被控係統上﹔控製係統的被控量﹐經過傳感器﹐變送器﹐通過輸入接口送到控製器。不同的控製係統﹐其傳感器﹑變送器﹑執行機構是不一樣的。比如壓力控製係統要采用壓力傳感器。電加熱控製係統的傳感器是溫度傳感器。目前,PID控製及其控製器或智能PID控製器(儀表)已經很多,產品已在工程實際中得到了廣泛的應用,有各種各樣的PID控製器產品,各大公司均開發了具有PID參數自整定功能的智能調節器(intelligentregulator),其中PID控製器參數的自動調整是通過智能化調整或自校正、自適應算法來實現。有利用PID控製實現的壓力、溫度、流量、液位控製器,能實現PID控製功能的可編程控製器(PLC),還有可實現PID控製的PC係統等等。
1、開環控製係統
開環控製係統(open-loopcontrolsystem)是指被控對象的輸出(被控製量)對控製器(controller)的輸出沒有影響。在這種控製係統中,不依賴將被控量反送回來以形成任何閉環回路。
2、閉環控製係統
閉環控製係統(closed-loopcontrolsystem)的特點是係統被控對象的輸出(被控製量)會反送回來影響控製器的輸出,形成一個或多個閉環。閉環控製係統有正反饋和負反饋,若反饋信號與係統給定值信號相反,則稱為負反饋(NegativeFeedback),若極性相同,則稱為正反饋,一般閉環控製係統均采用負反饋,又稱負反饋控製係統。閉環控製係統的例子很多。比如人就是一個具有負反饋的閉環控製係統,眼睛便是傳感器,充當反饋,人體係統能通過不斷的修正最後作出各種正確的動作。如果沒有眼睛,就沒有了反饋回路,也就成了一個開環控製係統。另例,當一台真正的全自動洗衣機具有能連續檢查衣物是否洗淨,並在洗淨之後能自動切斷電源,它就是一個閉環控製係統。
3、階躍響應
階躍響應是指將一個階躍輸入(stepfunction)加到係統上時,係統的輸出。穩態誤差是指係統的響應進入穩態後﹐係統的期望輸出與實際輸出之差。控製係統的性能可以用穩、準、快三個字來描述。穩是指係統的穩定性(stability),一個係統要能正常工作,首先必須是穩定的,從階躍響應上看應該是收斂的﹔準是指控製係統的準確性、控製精度,通常用穩態誤差來(Steady-stateerror)描述,它表示係統輸出穩態值與期望值之差﹔快是指控製係統響應的快速性,通常用上升時間來定量描述。
4、PID控製的原理和特點
在工程實際中,應用最為廣泛的調節器控製規律為比例、積分、微分控製,簡稱PID控製,又稱PID調節。PID控製器問世至今已有近70年曆史,它以其結構簡單、穩定性好、工作可靠、調整方便而成為工業控製的主要技術之一。當被控對象的結構和參數不能完全掌握,或得不到精確的數學模型時,控製理論的其它技術難以采用時,係統控製器的結構和參數必須依靠經驗和現場調試來確定,這時應用PID控製技術最為方便。即當我們不完全了解一個係統和被控對象﹐或不能通過有效的測量手段來獲得係統參數時,最適合用PID控製技術。PID控製,實際中也有PI和PD控製。PID控製器就是根據係統的誤差,利用比例、積分、微分計算出控製量進行控製的。
比例(P)控製
比例控製是一種最簡單的控製方式。其控製器的輸出與輸入誤差信號成比例關係。當僅有比例控製時係統輸出存在穩態誤差(Steady-stateerror)。
積分(I)控製
在積分控製中,控製器的輸出與輸入誤差信號的積分成正比關係。對一個自動控製係統,如果在進入穩態後存在穩態誤差,則稱這個控製係統是有穩態誤差的或簡稱有差係統(SystemwithSteady-stateError)。為了消除穩態誤差,在控製器中必須引入“積分項”。積分項對誤差取決於時間的積分,隨著時間的增加,積分項會增大。這樣,即便誤差很小,積分項也會隨著時間的增加而加大,它推動控製器的輸出增大使穩態誤差進一步減小,直到等於零。因此,比例+積分(PI)控製器,可以使係統在進入穩態後無穩態誤差。
微分(D)控製
在微分控製中,控製器的輸出與輸入誤差信號的微分(即誤差的變化率)成正比關係。自動控製係統在克服誤差的調節過程中可能會出現振蕩甚至失穩。其原因是由於存在有較大慣性組件(環節)或有滯後(delay)組件,具有抑製誤差的作用,其變化總是落後於誤差的變化。解決的辦法是使抑製誤差的作用的變化“超前”,即在誤差接近零時,抑製誤差的作用就應該是零。這就是說,在控製器中僅引入“比例”項往往是不夠的,比例項的作用僅是放大誤差的幅值,而目前需要增加的是“微分項”,它能預測誤差變化的趨勢,這樣,具有比例+微分的控製器,就能夠提前使抑製誤差的控製作用等於零,甚至為負值,從而避免了被控量的嚴重超調。所以對有較大慣性或滯後的被控對象,比例+微分(PD)控製器能改善係統在調節過程中的動態特性。
5、PID控製器的參數整定
PID控製器的參數整定是控製係統設計的核心內容。它是根據被控過程的特性確定PID控製器的比例係數、積分時間和微分時間的大小。PID控製器參數整定的方法很多,概括起來有兩大類:一是理論計算整定法。它主要是依據係統的數學模型,經過理論計算確定控製器參數。這種方法所得到的計算數據未必可以直接用,還必須通過工程實際進行調整和修改。二是工程整定方法,它主要依賴工程經驗,直接在控製係統的試驗中進行,且方法簡單、易於掌握,在工程實際中被廣泛采用。PID控製器參數的工程整定方法,主要有臨界比例法、反應曲線法和衰減法。三種方法各有其特點,其共同點都是通過試驗,然後按照工程經驗公式對控製器參數進行整定。但無論采用哪一種方法所得到的控製器參數,都需要在實際運行中進行最後調整與完善。現在一般采用的是臨界比例法。利用該方法進行PID控製器參數的整定步驟如下:(1)首先預選擇一個足夠短的采樣周期讓係統工作﹔(2)僅加入比例控製環節,直到係統對輸入的階躍響應出現臨界振蕩,記下這時的比例放大係數和臨界振蕩周期﹔(3)在一定的控製度下通過公式計算得到PID控製器的參數。
PID參數的設定:是靠經驗及工藝的熟悉,參考測量值跟蹤與設定值曲線,從而調整P\I\D的大小。
PID控製器參數的工程整定,各種調節係統中P.I.D參數經驗數據以下可參照:
溫度T:P=20~60%,T=180~600s,D=3-180s
壓力P:P=30~70%,T=24~180s,
液位L:P=20~80%,T=60~300s,
流量L:P=40~100%,T=6~60s。
書上的常用口訣:
參數整定找最佳,從小到大順序查
先是比例後積分,最後再把微分加
曲線振蕩很頻繁,比例度盤要放大
曲線漂浮繞大灣,比例度盤往小扳
曲線偏離回複慢,積分時間往下降
曲線波動周期長,積分時間再加長
曲線振蕩頻率快,先把微分降下來
動差大來波動慢。微分時間應加長
理想曲線兩個波,前高後低4比1
一看二調多分析,調節質量不會低
這裏介紹一種經驗法。這種方法實質上是一種試湊法,它是在生產實踐中總結出來的行之有效的方法,並在現場中得到了廣泛的應用。
這種方法的基本程序是先根據運行經驗,確定一組調節器參數,並將係統投入閉環運行,然後人為地加入階躍擾動(如改變調節器的給定值),觀察被調量或調節器輸出的階躍響應曲線。若認為控製質量不滿意,則根據各整定參數對控製過程的影響改變調節器參數。這樣反複試驗,直到滿意為止。
經驗法簡單可靠,但需要有一定現場運行經驗,整定時易帶有主觀片麵性。當采用PID調節器時,有多個整定參數,反複試湊的次數增多,不易得到最佳整定參數。
下麵以PID調節器為例,具體說明經驗法的整定步驟:
⑴讓調節器參數積分係數S0=0,實際微分係數k=0,控製係統投入閉環運行,由小到大改變比例係數S1,讓擾動信號作階躍變化,觀察控製過程,直到獲得滿意的控製過程為止。
⑵取比例係數S1為當前的值乘以0.83,由小到大增加積分係數S0,同樣讓擾動信號作階躍變化,直至求得滿意的控製過程。
(3)積分係數S0保持不變,改變比例係數S1,觀察控製過程有無改善,如有改善則繼續調整,直到滿意為止。否則,將原比例係數S1增大一些,再調整積分係數S0,力求改善控製過程。如此反複試湊,直到找到滿意的比例係數S1和積分係數S0為止。
⑷引入適當的實際微分係數k和實際微分時間TD,此時可適當增大比例係數S1和積分係數S0。和前述步驟相同,微分時間的整定也需反複調整,直到控製過程滿意為止。
注意:仿真係統所采用的PID調節器與傳統的工業PID調節器有所不同,各個參數之間相互隔離,互不影響,因而用其觀察調節規律十分方便。
PID參數是根據控製對象的慣量來確定的。大慣量如:大烘房的溫度控製,一般P可在10以上,I=3-10,D=1左右。小慣量如:一個小電機帶一水泵進行壓力閉環控製,一般隻用PI控製。P=1-10,I=0.1-1,D=0,這些要在現場調試時進行修正的。
我提供一種增量式PID供大家參考
△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采樣周期Td微分時間Ti積分時間
用上麵的算法可以構造自己的PID算法。
U(K)=U

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