什么时候PID不是答案?

链接 访问所有控制工程PID相关的内容，输入“PID”到任何页面顶部的搜索框www.globalelove.com． 栏: 自动化与控制社交媒体论坛 不要忘记高级控制基础知识

PID一直是最受欢迎的主题之一控制工程，而且有充分的理由——我们的订阅者将其视为他们工作中不可或缺的一部分。这个话题在全球控制工程师中的受欢迎程度似乎也没有减弱。回顾过去两年，循环调优和pid相关的文章一直是web上最受欢迎的文章控制工程的网站。

因此，当MathWorks的应用支持工程师Parasar Kodati在自动化与控制工程领英网站上发布这个问题时:“当PID不是答案时:高级控制有什么用?”肯定会有高水平的反应。

Kodati指出，当他还是一名研究生时，他“对控制的主题感到惊讶，迫不及待地想看到这一理论在工业中的应用。”然而，毕业三年后，他开始想知道为什么PID似乎是这么多应用的答案。

该社交媒体群的成员迅速做出了回应，并在最初的帖子发布后持续了几个月。他们的回答主要有三条:为什么PID适用于如此多的应用，何时高级控制更合适，以及如何分析情况以确定PID或高级控制是最佳选择。

PID算法的标准或ISA标准形式允许用户通过单个调优参数(Kp)同时调整所有三项的贡献。比例作用、积分作用和导数作用都取决于Kp的值;因此可以选择标签依赖或依赖理想PID。这种安排有时被称为学术算法，尽管学术界很少使用它。来源:控制工程，“整理PID控制器差异”，由Vance VanDoren撰写，2009年2月。

当PID足够时

惠普高级机电工程师Doug Harriman表示:“根据我的经验，许多系统的动力学非常简单，在这些情况下，PID通常足以提供所需的性能。”“PID控制器可以更直观地调整。当改变PID增益时，比考虑杆位更容易推断出预期的行为。”

他还指出，由于大多数工程师“从未接受过任何先进的控制理论”，这可能是PID受欢迎背后的另一个原因。

RoviSys的系统工程师Kareem Suhwail说，从自动化的角度来看，PID对于99%的控制情况已经足够了。他说:“要意识到，在学习高级控制时，你经常会得到传递函数、方框图、状态方程等，实际上不可能用这些来模拟正在运行的生产线，而且要进行昂贵的高级控制分析是不现实的，因为它会给你带来比PID小的收益。”

自动化咨询服务公司(Automation Consulting Services)的顾问约瑟夫·阿尔福德(Joseph Alford)表示:“化工行业的大多数控制回路虽然在某种程度上是非线性的，但在接近设定点的正常控制区域内是足够线性的。”这可能不是最优控制，但已经足够好了。

Alford也赞同Harriman的观点，即大多数工程师通常只上过一门以上的本科控制课程，因此“只接受过PID和一些相关的简单控制配置(例如，级联)的培训。”再加上教育因素PID的简单性和现成的可用性，PID在控制应用中占据主导地位有三个非常重要的原因。

在他评论的另一部分中，Alford提到了他所看到的一项调查，该调查表明，对许多使用基于模型或其他复杂控制策略的工业控制回路的审计通常将回路设置为手动模式。Alford说，在设计高级控制策略的工程师转到另一个任务后，这种情况经常发生。这表明，对于大多数工程师来说，当新的支持人员不熟悉控制算法时，很难维持复杂控制回路的连续支持。在制药、生物技术、医疗设备和核能等高度监管的行业，复杂的控制算法可能也存在验证问题。”

尽管许多工业过程变得越来越具有挑战性，工业自动化和控制专业人士托马斯·斯威夫特(Thomas Swift)表示，PID仍然是他遇到的大多数控制问题的首选工具。即使在许多高级应用中，“根据我的经验，前馈和级联反馈等经典方法比增加核心控制算法的复杂性更受欢迎，”他说。

根据横河电机产品营销经理Massimiliano Veronesi的说法，基于pid的控制架构(如比率控制、级联控制和前反馈控制)成功的秘诀在于它们提供的低成本/高效益比。“衡量(先进)控制策略带来的性能改善，并将其转化为实际的投资回报，并不总是那么容易。”

CO(t)为控制器的电流输出;e(t) = SP - PV(t)为设定点(SP)与过程变量PV(t)之间的误差;P为控制器增益;T1是时间的积分，TD是时间的导数。资料来源:控制工程，“循环调谐基础”，Vance VanDoren, 2003年7月

替代的选择

虽然大多数受访者都认为PID对于大多数控制应用来说已经足够好了，但是当它不够好的时候呢?那么，工程师应该更多地了解哪些最佳选择，以便将其用于应用?

Delta Computer systems Inc.的销售经理Richard Meyerhoefer表示:“对于极端动态或二阶系统的位置控制，最简单的PID形式是不够的。先进的算法可以创建系统模型，并自动计算额外的增益，如速度前馈、加速和减速前馈、推力前馈和双导数。”这些先进的增益是基于自然频率。采用PID对非线性进行校正。前馈应该能够纠正90%的错误。在这些情况下，(只使用)PID会导致系统非常不稳定。”

Meyerhoefer补充说，许多工程师往往缺乏理解，导致他们放弃闭环控制选项，而倾向于更多的机械选项。不幸的是，在许多情况下，这些选项通常会导致缺乏可重复性、较低的分辨率和增加停机时间。

根据自动化集团首席控制系统工程师Sergei Kuznetsov的说法，PID与Smith Predictor相结合可以轻松解决简单的传输延迟问题。他指出，他已经看到Smith Predictor用于木屑水平控制，已经在手动模式下工作了20多年。库兹涅佐夫说:“客户最终每年节省了150万美元的原材料成本(约7%)。”

铁姆肯公司首席开发分析师Michael Thompson表示:“从响应性、跟踪错误和解决时间的角度来看，基于模型的控制显然是一种更优越的方法。然而，基于模型的控制通常需要在反馈回路中添加额外的条款。例如，如果我试图改变一个储存容器中液体体积的温度，除了液体的温度之外，知道有多少液体肯定是有帮助的。给电池充电也是一个类似的问题。它能帮助我们知道它已经带了多少电荷。有时候，这些信息并不容易从现有的传感器中确定。”

根据Thompson的说法，在许多情况下，非线性增益调度可以有效地应用于PID控制回路，而无需额外的传感器或显著的复杂性。在这种情况下，增益调度可能只是一个将非线性变量映射到更线性变量的传递函数。在这些情况下，PID控制器的作用是相同的。

应用程序的建议

不管PID是否适合大多数应用，从工程角度来看，唯一真正重要的是哪种控制方法将为工程师当时正在研究的特定应用提供最佳结果。下面这组来自实践工程师的建议正好解决了这个问题。

作为起点，AMEC的仪器封装工程师Igor Begelfor建议，当PID不起作用时，开始查看现场测量和控制设备，因为它们可能被误用了。一旦您消除了这些问题，并得出PID可能无法为您的项目提供最佳控制的结论，那么就应该开始仔细研究应用程序了。

HID Global工程和产品开发副总裁Hai Ho回顾了需要满足严格稳定性和跟踪要求的高阶动态系统的工作，指出他使用了多变量状态空间、自适应和学习控制方法，而不是PID。需要这种先进控制水平的系统是:卫星导弹的数字飞行控制系统;在风力扰动条件下控制磁性读写磁头的位置达到微英寸的精度，相当于四级飓风。

铁姆肯公司(Timken Co.)的首席开发分析师迈克尔•汤普森(Michael Thompson)建议，举一个使用非线性增益调度的更实际的例子，考虑扫描CMM(坐标测量机)的问题。“在扫描表面期间，机器的轴由探头反馈控制。然而，大多数探头只能在一个非常窄的范围内提供反馈。当接触式探针不与表面接触或过度偏转时，它不能提供有用的反馈。此外，这些机器通常试图以最小的探测力扫描表面(减少磨损，减少表面变形，提高精度)。所以控制问题是高度不对称的。”

在目标力/挠度附近(当误差接近于零时)，可以通过线性增益和标准PID控制实现可接受的稳定控制。但当探测器没有偏转时，误差信号很低(因为目标力低)，所以你必须依靠很大的积分增益来达到合理的接近速度，”汤普森说。“一旦探针与零件接触，这种沉重的整体控制就不一定是理想的。事实上，在这种情况下，积分器绕组可能导致探头接触后超调期间探头的过度偏转。同样，如果探头接近过偏转状态，则需要比正常情况下更努力地驱动它，以避免过偏转。”

汤普森说，他用来解决这些问题的一种技术是“在常规(线性)比例控制之外，应用与误差项的立方成正比的控制动作。”多维数据集用于维护误差项的符号。为了解决不对称，我选择切换增益集取决于探头是否最小偏转，但也可以使用二次项来创建不对称。我更喜欢切换增益设置的一个原因是，当探头与表面接触时，探头的阻尼会发生变化。”

最终，汤普森说，增益的选择使零误差附近有一个线性区域。“通过非线性(例如三次和二次)，当探针接近无偏转或过度偏转状态时，传递函数比正常情况强得多，”他说。“如果在整个探头挠度范围内线性施加，这些区域的强响应将不稳定。因此，零误差条件成为一个稳定区域，其中增益足够低以避免不稳定。

最终分析

为了概括这一广泛的讨论，有一篇文章特别提到了问题的核心，因为它与控制工程师的日常职责有关。

DMAX的控制工程师Thomas Stevic说，当设计一个问题的解决方案时，他发现他通常有两个主子要服务。第一位大师是对他的设计成果负责的人。这通常是“付账单的人，”史蒂夫克说。这些人通常不关心机器或流程是如何工作的。他们担心的是:机器能制造出它应该制造的东西吗?虽然外来的解决方案可以提高质量，减少生产时间，更好地利用资源，从工程的角度来看，使用起来非常酷，越来越接近完美，但它们的使用通常不会给第一个大师带来好处。”

第二个主人被史蒂夫描述为“在我离开后维护系统”的人。最终，我的设计必须满足那些能力最差的人，他们可能需要维护或修改我的设计。”

考虑到第二个大师的要求，史蒂夫克说，如果要在使用自适应神经网络控制和恒温器之间做出选择，如果恒温器能工作，他就会选择恒温器。“如果需要神经网络或模糊逻辑来产生期望的结果，我会使用它们，但只有在研究了更简单的解决方案之后，”他说。

也可以读，从控制工程：

- PID控制类比，重述-读者反馈评论;
-了解PID控制中的导数;
-先进过程控制的实际应用。
-先进的控制软件超越PID。

作者信息

大卫·格林菲尔德是编辑主任。打电话给他。david.greenfield@reedbusiness.com．

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不要忘记高级控制基础知识

虽然应用任意数量的高级控制方法来优化给定流程以达到其最终性能是诱人的，但现实情况是，大多数流程—以及流程所有者—并不需要这种级别的控制。如果控制方法不能在成本和质量改进方面交付，那么它通常不是您需要的答案。

为了使您的控制方法决策尽可能有用，ExperTune公司的营销和产品开发副总裁George Buckbee提供了以下四个检查点:

• 认识到现有工厂的控制硬件通常处于不良状态。巴克比说，一个典型的工艺工厂可能会有大约30%的控制阀出现机械问题。“如果你有粘滞的控制阀，嘈杂的仪表，或糟糕的安装，那么你有什么类型的控制器并不重要。你的表现还是会很差。”

• 有合理的期望。如果一个回路有很长的死区时间，那么你就无法从任何反馈控制器中获得很好的控制，因为反馈控制就像开车时看后视镜一样。

• 大多数工厂工作人员不知道他们现有的控制措施执行得如何。Buckbee说:“我个人去过数百家工厂，通常30%的PID循环在手动模式下运行，而没有人知道这一点。他补充说，控制回路监控软件可用于诊断并提供仪器，阀门和控制性能的可见性。

• 关注过程混乱的根本原因。“我看到许多工厂在精馏塔上安装模型预测控制，而根本问题是来自公用事业的过程中断。稳定锅炉厂的运行通常会给你带来更好的投资回报。”诀窍在于能够分析数据的根本原因。

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