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正确调整PID控制器可提高过程效率
作者: 来源: 发布时间:2019-01-11
正确调整PID控制器可提高过程效率
    正确调整PID控制器可以使设定点更接近约束,同时降低可变性。过程工业工厂必须优化监管和先进控制,以最大化盈利能力,同时保持安全运营。监管控制稳定是实现这些目标的关键。通过更密切地评估工厂的监管控制回路,通常可以改善稳定性。 
正确调整PID控制器可提高过程效率
 
 
    大多数这些回路由比例 - 积分 - 微分(PID)控制器操作。通过更好地了解如何调整这些回路,工厂人员可以在确保工厂安全的同时提高质量和效率。此外,实现监管控制稳定性是先进过程控制实施的基础,可进一步优化运营。 除了保持安全运行外,稳定的监管控制系统还可以通过减少排放和能源消耗来提高盈利能力,并延长设备的使用寿命。通过自动化麻烦的控制回路,减少了对手动操作的需求,节省了工时并提高了产品的一致性。 上海远东仪表厂在这里介绍了如何实现稳定,调整良好的监管控制系统,重点是改进PID控制。 
控制循环基础知识
    在典型的控制回路中,必须控制诸如温度或压力的参数。该参数称为过程变量(PV)。传感器通常测量PV,并且该测量变量作为反馈提供给闭环系统中的控制器。 PV的期望值,例如在温度控制系统的情况下为40F,被称为设定值变量(SV)。例如,如果PV仅为30 F,则控制器将做出反应以调整其输出以增加温度。 约束是可以安全地执行过程和效率的限制。例如,42°F的热量会在某一过程中破坏液体中的化合物。因此,该过程必须保持在此约束之下。然而,在36F下操作的过程远远低于质量损失和/或过程变得低效的约束。因此,目标是控制PV并使其尽可能接近SV,并且变化最小。当可变性最小化时,SV可以更接近约束,从而改善操作。 
 
PID控制器
    PID控制器是过程工厂中最常用的控制器类型,在PID控制下,典型工厂中95%以上的控制回路。熟悉的PID控制器可以成为提高质量,能效和生产的理想工具。 
    PID控制器在各种运行条件下都能提供良好的性能,并且可以以简单,直接的方式运行。它们可以是独立的或嵌入式的,并且可以用于一个或多个控制回路。它们还可以与顺序逻辑和高级控制功能相结合,形成复杂的自动化系统。
    PID算法由三个基本元素组成:比例,积分和微分。改变这三个元素中的每一个的设置以实现最佳响应:将PV保持尽可能接近SV,并且具有最小的可变性。每个元素都链接到某个对控制循环有特定影响的任务。 
    PID控制器从传感器接收测量的PV数据,然后确定测量的PV与期望的SV之间的差异(误差)。然后,它根据错误计算所需的控制器输出或操纵变量(MV)。MV又作用于最终控制元件(例如,蒸汽阀),进而影响改变PV的过程(参见图1)。 
    有许多技术可用于计算PID控制器的调谐常数。大多数都是基于开发组合的最终控制元素,过程和测量的数学模型。 
    用于描述控制器的模型仅仅是PID算法。如果可以为过程确定模型(最终控制元素,过程和测量),则建立整个循环的数学模型。此时,调整控制器成为将控制器调整常数(P,I和D)与过程模型的参数匹配,并优化三个PID常数以产生所需响应的问题。 
    在现实世界中,控制器输出通常不是影响系统的唯一信号。环境中可能存在导致偏差的元素,例如环境噪声。这些元素称为干扰。虽然在控制过程时必须考虑干扰,但它们也是有意引入的,作为调节控制器的初始步骤。 
 
调整PID控制器的过程包括五个步骤:
    在控制回路中引入干扰;
    将得到的响应拟合到数学模型;
    使用调整相关性来计算控制器参数;
    实现新的P,I和D参数;
    记录结果。 
    调节PID控制器的第一步涉及插入干扰,该干扰会在回路中产生新的控制器输出(CO)。这称为冲击测试。引入环路的干扰必须足够大,以强制清晰的PV响应,并且响应必须足够大,以便将其与系统中的任何噪声区分开来。未测量的干扰会破坏PV数据,因此更大的CO凸起更好(见图2)。 
 
自我调节过程与整合过程
来自冲击测试的数据应显示控制器输出变化的动态因果。
图2:来自冲击测试的数据应显示控制器输出变化的动态因果。
 
    在该示例中,CO凸起导致PV显着移动。横河电机美国公司可以使用任意数量的模型类型来描述过程。但在选择模型之前,首先必须确定该过程是自我调节还是整合(非自我调节)。这种确定对于调整控制器至关重要,因为不同的过程需要不同的数学模型。 
    在引入CO的变化之后,只要CO和干扰变量保持稳定,自调节过程将最终找到稳态,因为该过程具有调节PV的内部方法,其平衡CO的变化。例如,在流量回路中,如果阀门再打开10%,流量将增加到一个新值并保持该值,直到阀门再次移动。大多数过程都是自我调节的。 
    但是,在积分过程中,PV将不断变化,除非CO返回其原始位置。通过积分过程,PV将以与CO变化相关的线性方式继续上升或下降。这意味着整合过程可能难以控制。整合过程的一个例子是改变罐中的液位。如果更多的流量进入油箱,水位将继续上升; 如果更多的流量被释放,水平将继续下降。 
    调整自我调节过程的控制循环往往比调整整合过程更容易。如果集成循环调整不正确,则可能非常容易且快速地产生负面影响。在一体化过程中引入CO变化后不能达到平衡可能导致问题,例如,液体溢出或干燥,这可能导致设备(泵)损坏,环境损坏或显着的安全问题。 
    自调节过程需要比例和积分(偶尔衍生)控制模式以获得良好的性能。尽管它们的命名法,但是整合过程更少依赖于积分控制模式。必须应用不同的调整规则,因为过程模型不同。 
 
使用建模
    在执行冲击测试并确定所涉及的过程类型之后,下一步涉及将模型拟合到数据。建模是理解过程数据的最佳方法之一。第一阶加上死区时间(FOPDT)动态过程模型通常足以描述过程响应并允许计算良好的调整常数。
 
 
调整相关性
    有许多不同的调谐相关方法用于计算PID调谐常数。 
    Ziegler-Nichols和Cohen-Coon是计算调谐常数的两种最流行的技术。这两种技术强调响应速度。内部模型控制(IMC),也称为“Lambda规则”,提供了一种强大的替代方案,可以平衡响应速度与控制器稳定性或稳健性。IMC调整可用于线性和非线性过程,并且它比其他技术产生更平滑的FOPDT响应。 
    IMC调整基于这样的概念:通过精确的过程模型可以实现理想的控制。但是,由于影响过程的外部干扰可能导致模型与实际过程之间不匹配,从而导致错误的结果。因此,IMC被设计为具有补偿干扰和建模误差的方法,包括在较高频域中的滤波器和补偿器,其中在其他模型中发生许多错误。 
    高级软件可以简化PID控制器调整并减少出错的可能性。 此趋势屏幕显示由更改SV产生的流量响应。 礼貌:横河电机美国公司IMC的一个缺点是控制器的积分时间设置为等于过程时间常数。具有非常长的时间常数的过程意味着控制器还将具有非常长的积分时间和长的积分时间导致非常慢的干扰恢复。 
    正确调整PID控制器并不是一个简单的过程,但它是提高过程中生产率,质量和安全性的最佳方法之一。通过改进的PID调节实现稳定的调节控制系统,SV可以安全地移动到更接近约束的同时减少PV的可变性,从而降低过程中的低效率。 
    然而,收集数据和执行所有建模数学可能是困难且耗时的。幸运的是,高级软件可以简化PID控制器调整并降低出错的可能性。 
    无论是手动执行PID回路调节还是在回路调节软件的帮助下,每个控制回路的性能得到的改进都将导致整个过程工厂的整体性能显着提高。 
 

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