คำอธิบายตัวควบคุม PID


9

ฉันไม่พบข้อความที่อธิบายถึงตัวควบคุม PID ในคำง่าย ๆ ฉันรู้ทฤษฎี: มันคำนวณอนุพันธ์และผลคูณตามสัดส่วนและอินทิกรัลอื่น ๆ แต่ฉันต้องรู้ในความเป็นจริงว่าอะไรคือผลลัพธ์ของแต่ละฟังก์ชั่นและการรวมกันของฟังก์ชั่น

ตัวอย่างเช่นเริ่มต้นด้วยสัดส่วน: มันส่งอินพุตที่เป็นสัดส่วนกับข้อผิดพลาดที่บันทึกไว้ ดังนั้นถ้าข้อผิดพลาดคือ 5 V มันจะทำเพื่อลดลงหรือไม่? หรือ ? หรือหรืออะไร ฉันไม่เข้าใจ1125 V-1155 V155 V

สำหรับตราสารอนุพันธ์นั้นจะตรวจสอบอนุพันธ์ในช่วงเวลาที่กำหนดหรือไม่? แล้วจะทำอะไร นอกจากนี้จะเกิดอะไรขึ้นถ้ามีสัญญาณรบกวน / การรบกวนที่จุดเริ่มต้นดังนั้นคอนโทรลเลอร์ PID จะไม่มีการเปลี่ยนแปลงอัตราการใช้งานปกติเพื่อเปรียบเทียบ เช่นเดียวกันกับอินทิกรัล คุณช่วยชี้ให้ฉันเป็นทรัพยากรที่ดีหรืออธิบายได้ไหม

คำตอบ:


11

ฟังก์ชั่น PID ที่คนส่วนใหญ่ใช้ทุกวันคือการประสานมือและตาเพื่อคัดท้ายรถยนต์หรือจักรยาน ดวงตาของคุณเป็นอินพุตมุมของพวงมาลัย / บาร์ที่จับเป็นเอาท์พุท จุดที่ตั้งมักเป็นจุดศูนย์กลางของเลนของคุณ (จนกระทั่งกวางกระโดดออกมาหรือสุนัขไล่คุณ)


ใจของคุณต้องพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ 3 อย่างเสมอเมื่อทำการ preforming งานนี้ ความสำคัญของแต่ละปัจจัยขึ้นอยู่กับประสบการณ์ที่ผ่านมาซึ่งเรียกว่า "จูน" ในโลก PID

สัดส่วน: "ฉันอยู่ไกลจากใจกลางเลนฉันควรหันหลังกลับทิศทางนั้น"
โดยธรรมชาติถ้าฉันอยู่ไกลฉันต้องการเลี้ยวที่คมชัดกว่าถ้าฉันอยู่ใกล้มาก ๆ สิ่งนี้จะช่วยให้ฉันกลับไปที่จุดศูนย์กลางของเลนในเวลาที่เหมาะสม

ที่ได้มา: "ฉันไม่ควรงัดล้อ / ที่จับมากกว่าทิศทางนั้นไม่งั้นฉันจะแก้ไขม้วนและพัง"
คุณอาจอยู่ในรางน้ำ แต่ประสบการณ์การขับขี่ของคุณสอนให้คุณทราบว่าหากคุณเลี้ยวสิ่งต่าง ๆ อย่างรวดเร็วจะเปลี่ยนอย่างรวดเร็วและคุณต้องลดความคมชัดของคุณที่จะหลบหลีกการยิงจุดที่กำหนดและการจราจรติดขัด

ส่วนประกอบ: "ลมผลักฉันไปที่ขอบถนนและฉันต้องเลี้ยวเข้าไปในถนนที่หยาบ"
คุณค่อนข้างใกล้กับศูนย์กลางของเลนของคุณ แต่ไม่มากที่คุณต้องการ สัดส่วนมีขนาดเล็กเพราะคุณอยู่ใกล้จริงๆและอนุพันธ์มีขนาดเล็กเพราะคุณไม่ได้เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว อินทิกรัลเป็นคำที่ก้าวเข้ามาและพูดว่า "เฮ้ตอนนี้ฉันรู้ว่าเราไม่ได้ออกไปมากนัก แต่เราก็ไม่ได้อยู่นานมากแล้วเราจะเปลี่ยนเป็นลมได้อย่างไร

PID ไม่สมบูรณ์แบบและความสามารถในการบังคับทิศทางของคุณดีกว่า PID มาตรฐานเล็กน้อย คุณฉลาดพอที่จะรู้ว่าเมื่อลมหายไป (ด้วยเหตุผลบางอย่างที่ไม่ทราบสาเหตุ) คุณจะไม่มีศูนย์คำศัพท์ที่สมบูรณ์และไม่เดินเข้าไปในทางตรงข้ามกับการจราจรในขณะที่รอให้ลมกลับมา มนุษย์ก็ปรับตัวเองในระหว่างการทำงานโดยพิจารณาอินพุตอื่น ๆ เช่นความเร่งและฟิสิกส์ในขณะที่เครื่องจักร / คอมพิวเตอร์ส่วนใหญ่ไม่สามารถทำได้ในขณะนี้


ขอบคุณคำอธิบายที่ดี ดังนั้นการสรุปสัดส่วนการแก้ไขสัดส่วนจึงเหมาะสมที่สุด แต่มีข้อเสียเหล่านี้: มันไม่สามารถรับมือกับความเฉื่อยมันไม่สามารถรับมือกับเสียงจากภายนอก นั่นเป็นเหตุผลที่เราต้องการ D เพื่อรับมือกับความเฉื่อยและฉันต้องรับมือกับเสียง นี่เป็นบทสรุปที่ดีหรือไม่? คิดถึงอะไรเหรอ?
ergon

สัดส่วนทำงานได้ดีเมื่อคุณมีเวลานานในการเดินทาง เพียงแค่ปรับจูนมากกว่าหมาด ๆ และมันจะทำงานได้ดี อินทิกรัลทำให้แน่ใจว่าเราไปถึงจุดที่แท้จริงของเราเมื่อเราอยู่ใกล้ แต่ก็ไม่ค่อยมี อนุพันธ์เป็นสิ่งสำคัญที่สุดเมื่อเราต้องการไปยังจุดที่กำหนดไว้อย่างรวดเร็ว สัดส่วนมีการตั้งค่าที่เข้มงวดยิ่งขึ้นจากนั้นอนุพันธ์จะใช้เพื่อลดการโอเวอร์โหลด ไม่เพียง แต่จะต้านแรงเฉื่อยเท่านั้น แต่ยังป้องกันการหมุนด้วยเช่นกัน (มุมของพวงมาลัย)
ericnutsch

PID ไม่ทราบว่าระบบ @ergon นั่นคือความงามของ PID แต่ก็เป็นความล้มเหลวที่ยิ่งใหญ่ที่สุด มันไม่สามารถคาดการณ์สิ่งต่าง ๆ ได้ แต่สามารถตอบสนองได้ ในทางปฏิบัติแล้ว Derivate นั้นค่อนข้างยากเพราะมันมีเสียงดังเนื่องจากวิธีการวัด มันส่วนใหญ่เคาน์เตอร์ยอดคงเหลือค่า P ใหญ่
joojaa

9

ในแง่ง่ายฉันได้พบคำอธิบายต่อไปนี้จะเป็นประโยชน์

เพื่อเหตุผลในการทะเลาะกันสมมติว่าระบบของเรากำลังเติมน้ำในถังด้วยการแตะที่ถังน้ำ เราวัดความลึกของน้ำในถังและควบคุมอัตราการไหลของน้ำผ่านการแตะ เราต้องการเติมที่ฝากข้อมูลให้เร็วที่สุด แต่ไม่ต้องการให้เต็มล้น

สัดส่วนองค์ประกอบเป็นตัวชี้วัดเชิงเส้นในกรณีนี้ความสูงของน้ำในถังนี้เป็นตัวชี้วัดที่มีประโยชน์ของวิธีการเต็มรูปแบบเจ้าชู้คือในเวลาที่กำหนด แต่มันบอกเราไม่มีอะไรเกี่ยวกับวิธีการอย่างรวดเร็วมันเติมเพื่อให้ตามเวลาที่พวกเราทุกคน สังเกตว่ามันเต็มแล้วอาจจะสายเกินไปที่จะปิดก๊อกน้ำหรือถ้าเราเติมน้ำช้าเกินไปน้ำจะรั่วผ่านรูเร็วกว่ามันจะเต็มและมันก็ไม่เคยเต็ม

บนกระดาษเสียงนี้มันควรจะเพียงพอในตัวของมันเองและในบางกรณีมันก็เป็นอย่างไร แต่มันก็พังลงเมื่อระบบของตัวเองไม่เสถียร (เช่นลูกตุ้มแบบกลับหัวหรือเครื่องบินขับไล่) และความล่าช้าระหว่างการวัดข้อผิดพลาดและ การรับสัญญาณเข้าจะช้าเมื่อเทียบกับอัตราการรบกวนจากภายนอกที่ก่อให้เกิดเสียงรบกวน

อนุพันธ์องค์ประกอบคืออัตราการเปลี่ยนแปลงของระดับน้ำ สิ่งนี้มีประโยชน์โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเราต้องการเติมที่เก็บข้อมูลให้เร็วที่สุดเช่นเราอาจเปิดก๊อกเท่าที่จะเริ่มเติมได้อย่างรวดเร็ว แต่ปิดลงเล็กน้อยเมื่อระดับใกล้ถึงด้านบนสุด อาจมีความแม่นยำมากกว่าเล็กน้อยและไม่เติมเต็ม

หนึ่งองค์ประกอบปริมาณรวมของน้ำเพิ่มถัง หากถังมีด้านตรงสิ่งนี้ไม่สำคัญเท่าที่เติมในอัตราที่สอดคล้องกับการไหลของน้ำ แต่ถ้าถังมีด้านที่เรียวหรือโค้งจากนั้นปริมาณของน้ำในนั้นจะเริ่มมีผลต่ออัตราที่ การเปลี่ยนแปลงระดับน้ำ โดยทั่วไปแล้วเนื่องจากนี่เป็นส่วนประกอบที่สะสมตลอดเวลาดังนั้นใช้การตอบสนองที่มากขึ้นหากองค์ประกอบ P และ D ไม่ได้แก้ไขเพียงพอเช่นโดยการรักษาฝากข้อมูลที่ครึ่งเต็ม

อีกวิธีในการดูนี่คืออินทิกรัลคือการวัดความผิดพลาดสะสมเมื่อเวลาผ่านไปและเป็นการตรวจสอบอย่างมีประสิทธิภาพว่ากลยุทธ์การควบคุมนั้นบรรลุผลตามที่ตั้งใจไว้หรือไม่และสามารถปรับเปลี่ยนอินพุตได้โดยขึ้นอยู่กับระบบ ในช่วงระยะเวลาหนึ่ง

ดังนั้นโดยสรุป:

องค์ประกอบ P (สัดส่วน) เป็นสัดส่วนกับตัวแปรที่คุณต้องการควบคุม (เช่นเทอร์โมธรรมดา)

องค์ประกอบ D (อนุพันธ์) เป็นสัดส่วนกับอัตราการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรนั้น

องค์ประกอบ (สมบูรณ์) อาจจะยากที่สุดที่จะเข้าใจ แต่เกี่ยวข้องกับปริมาณที่พารามิเตอร์ P ของคุณทำการวัดโดยทั่วไปจะเป็นปริมาณสะสมเช่นปริมาตรมวลประจุพลังงาน ฯลฯ


คำตอบที่น่าอัศจรรย์คำอธิบายที่ดีที่สุดที่ฉันพบได้ทุกที่ แต่คำถามอีก 2 ข้อ: 1. พารามิเตอร์ปรับได้อย่างไร? โดยอัตโนมัติหรืออย่างอื่น? หากเป็นเพียงพารามิเตอร์ตัวเดียวฉันจะเห็นว่ามันสามารถสะกิดขึ้นหรือลงได้อย่างไรตัวอย่างเช่นอัลกอริทึมในที่สุดก็มาถึงค่าที่มีเสถียรภาพ 2. ในทางใดทางหนึ่งค่านี้จะนำไปสู่ความต้องการระบบ PID หากลักษณะของสภาพแวดล้อมมีการเปลี่ยนแปลง ตัวอย่างเช่นหากต้องเปลี่ยนที่ฝากข้อมูลหรือการแตะพารามิเตอร์จะสามารถปรับเปลี่ยนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุดได้อย่างไร ฉันหวังว่านี่จะไม่ขอมากเกินไปบางทีมันอาจรับประกันคำถามหรือสองคำถามที่แยกต่างหาก
CL22

การปรับค่าพารามิเตอร์ต่างๆนั้นลงมาเป็นวิธีการที่คุณจำลองระบบในตอนแรก คุณสามารถทำสิ่งนี้ทางคณิตศาสตร์ด้วยการแปลง Laplace ซึ่งรูปแบบการตอบสนองของระบบในแง่ของความถี่เช่นคุณถือว่ามันเป็นระบบมวล / สปริง / แดมเปอร์ หรือคุณสามารถมีระบบกายภาพที่คุณเพียงแค่บิดและหมุนลูกบิดจริง ในทางปฏิบัติมันอาจจบลงด้วยการเป็นบิตของทั้งสองแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ให้คุณเป็นจุดเริ่มต้นที่เหมาะสมซึ่งคุณปรับแต่งในการตอบสนองต่อพฤติกรรมโลกแห่งความจริง
Chris Johns

@Jodes ในทางปฏิบัติระบบจริงหลายคนมีพฤติกรรมที่ไม่สามารถทราบล่วงหน้าด้วยการสร้างแบบจำลอง
joojaa

4

ตัวควบคุม PID ใช้พารามิเตอร์การปรับแต่งเพื่อปรับการตอบสนอง

จากสมการสำหรับการควบคุมแบบ PID:

ป้อนคำอธิบายรูปภาพที่นี่

คำศัพท์ K-subscript สามคำคือพารามิเตอร์การปรับแต่งและมีหนึ่งคำสำหรับแต่ละเอาต์พุตของตัวควบคุม PID: สัดส่วน, อินทิกรัล, และดิฟเฟอเรนเชียล

ตัวอย่างเช่นด้วยข้อผิดพลาด + 5V และ Kp 0.3 ผลลัพธ์จะเป็น 1.5V เช่นเดียวกันสำหรับคำอินทิกรัลและอนุพันธ์

ในทางปฏิบัติพารามิเตอร์เหล่านี้จะถูกกำหนดโดยการทดลอง Ziegler-Nichols (PDF) วิธีการปรับแต่งเป็นวิธีการแก้ปัญหาง่ายๆที่ใช้ในการเป็นที่นิยมมากในอุตสาหกรรม

ทุกวันนี้ส่วนควบคุม PID และ PLC แบบ off-the-shelf ส่วนใหญ่มีการปรับแต่งในตัว

หวังว่าจะช่วย!

โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.