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        摘要雖然PID控制對于大多數過程控制應用來說是一個很好的選擇,但有時應用的挑戰性過大或過于復雜。在這種情況下,有六種策略可以簡化過程。

          【儀表網 行業科普】雖然PID控制對于大多數過程控制應用來說是一個很好的選擇,但有時應用的挑戰性過大或過于復雜。在這種情況下,有六種策略可以簡化過程。
         
          比例-積分-微分(PID)控制方案是可編程邏輯控制器(PLC)和分布式控制系統 (DCS) 用來控制復雜過程和管理動態工業系統的常用方法。許多可用的在線資源都圍繞著如何控制偏差和最小化過程波動的設置和控制回路調諧方法的基本原理展開,包括如何選擇初始增益、何時使用微分控制、如何調整PID以獲得響應時間和減少超調量等。
         
          雖然PID控制對于大多數工業控制應用而言都是不錯的選擇,但有時它不足以處理具有挑戰性或無法歸結為簡單設定值(SP)、過程變量(PV)和控制變量(CV)的系統。有些系統的死區時間較長,即 CV 發生變化到 PV 發生明顯變化所需的時間。在這種情況下,有六種先進策略可以簡化流程,幫助在具有挑戰性的應用中補充 PID控制。
         
          01  調諧儀表以獲得更好的PID結果
         
          PID 的 PV 輸入驅動著控制環路其他部分的一切運行。有噪聲的測量會使偏差計算(SP和PV之間的差值)不穩定。
         
          在對輸入和輸出(I/O)進行掃描的單個周期內,如果偏差出現顯著變化或波動,那么微分輸出就比較大,CV會立即沖到最小或最大值。調整或更換產生噪聲PV的儀表,可以將不穩定的控制回路轉變為性能良好的系統。
         
          02  信號濾波清理PID信息
         
          一些過程參數有噪聲,儀表會準確記錄這些噪聲。處理該噪聲的一種方法是使用信號濾波。這種方法包括對PV使用基于時間的濾波器,并將瞬時信號替換為某個時間段內的平均值。
         
          在選擇濾波方案時,目標應該是在消除噪聲的同時盡可能多地保留有意義的信號。重要的是要記住,PID積分項是對偏差的時間濾波評估,因此應用了兩次濾波。為了控制帶噪聲的PV,一些控制回路的調整過于激進。在這種情況下,減少增益以對PID進行去調諧,將比信號濾波效果更佳。信號濾波可能會對運行人員和控制回路隱藏重要的過程信息,因此要謹慎使用。
         
          03  級聯控制,使用一個PID來控制另一個PID
         
          控制高難度PV的另一種方法,是使用一個PID來控制另一個PID,這被稱為級聯PID控制。高優先級PV被饋送到低速主PID,該主PID將動態SP發送到快速二級PID,該二級PID控制不同的二級PV,然后通過過程交互影響主PV。例如,蒸汽熱交換器的壓力是一個快速變化的屬性,可以通過調節來控制流出熱交換器的流體的慢速溫度。通過控制次級PV(壓力),可以使初級PV(溫度)更快地達到其SP值,并使其保持在SP值上,幾乎不會出現直接使用單個PID控制溫度所產生的振蕩。
         
          04  前饋控制:基于未來預期的變化
         
          有時,控制系統設計者準確地知道:CV變化時PV將如何反應,他們可以將這些知識編碼到控制策略中。這就是廣泛使用的前饋。PID系統基本上是一種反饋方案,在CV發生變化,測量由此產生的PV變化以計算新的偏差項。在前饋中,控制邏輯使用CV變化來計算誤差項的預期變化,并將其用于 PID邏輯。
         
          許多現代PID控制邏輯對象都包含一個前饋項的輸入,它通常有自己的增益調整常數。通常情況下,如果比例-積分 (PI) 控制器出現問題,最好的改進方法是增加一些前饋項,而不是增加微分控制,前提是能找到合適的前饋變量。
         
          05  增益調度有時可以幫助PID
         
          對于在預定運行范圍內是非線性的過程,如果運行范圍內的每一段基本上都是線性響應,那么PID控制仍然是一種選擇??梢詾槊總€分段確定比例、積分和微分增益,然后在PID對象中進行編程,以便在流程沿不同線性域移動時對其進行更改。這通常稱為增益調度。
         
          在進行增益調度時要謹慎,要特別注意增益區間的界限。如果該過程經常在邊界附近運行,則應考慮更改增益調度,以避免在增益之間頻繁切換。
         
          06  模型預測控制可利用控制器的強大功能
         
          現代PLC和DCS中使用更快的中央處理單元(CPU)。有些人可能還記得,為了避免控制器出現故障或跳過例程,人們曾煞費苦心地管理控制器內存使用率和時鐘周期?,F在,控制器的CPU具有驚人的計算能力,這開啟了被稱為模型預測控制(MPC)的控制方案創新。在MPC中,控制系統工程師與物理過程方面的專家合作,為物理過程設計一個數學模型,并將其置于控制器中。這種實時過程模型使控制邏輯能夠預測不同CV設置下所有相關的PV變化。這些預測用于確定實現整體工藝過程狀態所需的最佳CV更改。
         
          對于控制復雜過程或動態工業系統而言,基本的PID控制通常就足夠了,但它絕不是唯一可用的工具。有許多不同的選項可用于控制這些過程和系統。將這些選項以各種方式組合起來,就能實現操作人員和生產需求所要求的結果。當一個工藝似乎注定要振蕩,并需要操作人員持續、積極地監督時,可以考慮這里介紹的先進控制策略。它們可以將最具挑戰性的過程,轉變為平穩運行設施中可靠、高正常運行時間、幾乎不出問題的部分。

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