PID调优建议
控制回路调谐信息，建议和优化
学习目标
- 根据ChatGPT，回顾四种优化PID整定的控制方法，分别是Ziegler-Nichols, Cohen-Coon，内模控制(IMC)和模型预测控制(MPC)。
- 根据ChatGPT，了解PID调优过程。
- 发现为编程提供一个真实来源的重要性，以及为团队开放沟通的好处。
PID回路洞察
- PID回路是一种用于调节和稳定过程变量的控制系统。
- 它们由比例控制、积分控制和导数控制三部分组成。
- PID回路的参数可以通过手动整定、齐格勒-尼科尔斯法、基于模型的整定或自动整定等方法进行调整，以优化系统的性能。
什么是比例-积分-导数(PID)回路，如何调整PID回路?你有什么建议，使用工程和控制方法，优化比例-积分-导数(PID)调谐?控制工程在2023年2月向ChatGPT提出了这些问题。以下建议根据风格进行了轻微编辑，并添加了到Control Engineering过去关于循环调优主题的报道的链接。如果您是具有PID环整定自动化和控制经验的工程师，并希望分享您的PID专业知识，请参阅//www.globalelove.com/contribute)
PID循环:它们是什么以及如何调整它们
PID回路是一种控制系统算法，通常用于工业、制造业和过程控制应用，用于调节和稳定过程变量，如温度、压力、流量或液位。PID回路在工业，制造和过程控制应用中很重要，因为它们有助于保持稳定和准确的过程变量。PID回路有三部分:
比例控制(P):比例控制组件对期望设定值与实际过程变量之间的误差作出响应。它根据期望值和测量值之间的差值调整控制输出。比例增益参数决定了该响应的强度。
积分控制(I):积分控制组件对系统中可能存在的任何稳态误差进行校正。随着时间的推移，它不断地对误差求和，并将结果信号反馈到控制输出中。积分增益参数决定了这种响应的强度。
微分控制(D):微分控制组件通过测量过程变量的变化率来预测未来的误差。它可以帮助减少超调，提高系统的响应时间。导数增益参数决定了这种响应的强度。
比例，积分和导数组件一起工作，创建一个反馈回路，根据所需的设定值和测量的过程变量不断调整控制输出。通过使用反馈来调整控制输出，即使在系统中存在干扰或变化的情况下，系统也能保持稳定和准确的过程变量。
PID回路的参数(比例增益、积分时间和导数时间)可以调整以优化系统的性能。然而，调整PID回路可能是一项复杂的任务，需要了解系统的动态、操作条件和性能要求。
PID环整定方法，过程
PID控制器在控制系统中被广泛用于调节和稳定过程。PID整定是通过调整控制器的参数来提高其性能的过程，对于控制工程师来说是一项具有挑战性的任务。
手动整定包括基于试错调整PID回路参数(比例增益、积分时间和导数时间)。操作员调整参数，直到系统反应满意为止。这种方法可能很耗时，并且需要具有系统动力学知识的熟练操作人员。
齐格勒-尼科尔斯法是一种流行的PID环整定方法。详见下文。
基于模型的调整:这种方法包括使用系统的数学模型来调整PID回路。该模型用于预测系统在不同PID参数下的行为，并根据预测结果对系统参数进行调整。基于模型的调优可能比手动调优更准确和有效，但它需要对系统动态和有效模型有深刻的理解。
自整定:采用软件算法自动调整PID回路参数。自动调优方法的复杂性和准确性各不相同，但它们对于快速找到手动调优的良好起点或调优具有未知动态的系统非常有用。
调整方法的选择取决于几个因素，包括系统的动态、性能要求和操作人员的技能水平。在调整PID回路时，必须仔细考虑响应时间、稳定性和超调之间的权衡。请参阅下面的循环调优优化。
在整定PID控制器时，需要考虑过程动力学、控制目标和性能标准。一个好的起点是使用一种调谐方法，如齐格勒-尼科尔斯或科恩-库恩方法来获得比例增益(K)的初始值p)，积分时间(T我)和导数时间(Td）.然后，通过仿真或实时测试来评估控制器的性能，并进行相应的参数调整。
同样重要的是要了解PID控制的局限性，并考虑先进的控制方法，如IMC或MPC，如果过程是高度非线性的，有多个输入和输出或需要精确控制。
四种控制方法优化PID整定
Ziegler-Nichols, Cohen-Coon，内模控制(IMC)和模型预测控制(MPC)是可用于优化PID整定的工程和控制方法。
Ziegler-Nichols方法:这是一种经典的利用阶跃响应数据计算PID参数的整定方法。它包括设置控制器的K值pT我和Td到基于过程动态的特定值。这种方法对许多系统来说简单有效，但在某些情况下可能导致超调或振荡。它包括首先将积分和导数增益设置为零，并增加比例增益，直到系统以恒定振幅振荡。记录系统开始振荡时的临界增益，并根据一组规则调整积分增益和导数增益以获得最佳调谐。
Cohen-Coon方法该方法基于过程反应曲线，可用于确定一阶和二阶系统的PID参数。它为PID调优提供了一个很好的起点，但是在某些情况下它可能导致不稳定。
内部模型控制(IMC)方法此方法基于复制流程动态的内部模型的概念。它可以用来计算PID参数，在稳定性和性能之间提供一个很好的平衡。该方法适用于具有长时间常数或积分过程的系统。
模型预测控制方法这是一种先进的控制方法，它使用过程模型和成本函数来计算最优控制动作。它可以用于在考虑过程干扰和约束的情况下实时优化PID参数。MPC适用于复杂过程的控制，具有比传统PID控制更好的控制性能。
这个内容是用ChatGPT创建的。由于人工智能工具的限制，内容由CFE媒体与技术副主编泰勒·沃尔编辑和审阅，twall@cfemedia.com;内容经理马克·t·霍斯克控制工程，mhoske@cfemedia.com．
关键词:PID调优，ChatGPT
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