自调优控制器自动选择P, I, D值

整定PID控制器在概念上很简单——观察被控制过程的行为，微调控制器的比例(P)、积分(I)和导数(D)参数，直到闭环系统按预期执行。然而，PID调优通常更像是一门艺术而不是科学。调谐参数的最佳选择取决于多种因素，包括被控过程的动态行为、控制器的目标和操作员对调谐过程的理解。

自整定PID控制器通过自动执行必要的整定过程简化了问题。大多数人观察过程对扰动的反应，并相应地设置调谐参数。然而，没有两个人以同样的方式完成这些任务。

例如，“启发式”自我调谐器试图复制经验丰富的操作员的决策过程。他们根据一系列专家调优规则调整调谐参数，如“如果控制器对突然的扰动反应过度，那么降低导数参数”。

基于模型的方法
然而，一种更常见的自动参数选择方法涉及到过程的数学“模型”——一个将过程输出的现值与控制器应用的以前输出和以前输入的历史联系起来的方程。如果模型是准确的，控制器可以预测当前努力的未来效果，并相应地调整自己。

例如，一个对步骤输入反应迟钝的流程可以用一个方程来建模，该方程将当前输出作为最近输出和最近输入的加权和。自调谐器可以选择该和中的权重，使模型适合观察到的过程行为。有了模型在手，自调谐器可以继续确定过程可以容忍多少比例、积分和导数作用。在缓慢过程的情况下，模型将显示控制器可以自由地应用积极的控制努力。然后，自调谐器将P、I和D参数设置为相对较高的值。

主题变奏曲
调优参数应该设置多高或多低取决于操作员指定的性能目标。例如，如果要将沉降时间限制为某个最大值，则可以通过分析时间常数和流程模型的死时间来确定所需的调优参数。另一方面，如果过度超调是操作员主要关心的问题，则可以配置控制器以选择将限制过程变量变化率的调优参数。

自调优控制器的数据收集技术也有所不同。有些人对这一过程施加一系列人为干扰，以观察它的行为。另一些人则使用在正常循环操作中收集的数据。后一种方法限制了故意干扰流程所造成的浪费和不便，但通常产生的关于流程行为的有用信息要少得多。

对于一个特定的自调优控制应用，这些变化中哪一种是合适的，这取决于操作者。目前还没有一种普遍适用的技术。

您是否具有本内容中提到的主题的经验和专业知识?你应该考虑为我们的CFE媒体编辑团队做出贡献，并获得你和你的公司应得的认可。点击在这里开始这个过程。