Wärmebehandlungsprozesse veranschaulichen die Notwendigkeit einer PID-Regelung. Um eine gleichbleibende Produktqualität zu gewährleisten, muss die Temperatur im Inneren eines Ofens oder Ofens in engen Grenzen gehalten werden. Jede Störung, z. B. wenn ein Produkt hinzugefügt oder entnommen wird oder eine Rampenfunktion angewendet wird, muss angemessen gehandhabt werden.
Obwohl das Konzept einfach ist, ist die Mathematik, die der PID-Regelung zugrunde liegt, komplex, und um eine optimale Leistung zu erzielen, müssen prozessspezifische Werte für eine Reihe interagierender Parameter ausgewählt werden.
Das Auffinden dieser Werte wird als „Tuning“ bezeichnet.“ Bei optimaler Abstimmung minimiert ein PID-Temperaturregler die Abweichung vom Sollwert und reagiert schnell, aber mit minimalem Überschwingen auf Störungen oder Sollwertänderungen.
In diesem Whitepaper von OMEGA Engineering wird erläutert, wie ein PID-Regler eingestellt wird. Obwohl viele Controller Auto-Tune-Funktionen bieten, hilft ein Verständnis der PID-Abstimmung, eine optimale Leistung zu erzielen. Einzelne Abschnitte Adresse:
Grundlagen der PID-Regelung
Abstimmmethoden des PID-Reglers
○ Manuelle Abstimmung
○ Abstimmheuristik
○ Automatische Abstimmung
Häufige Anwendungen der PID-Regelung
Grundlagen der PID-Regelung
Die PID-Regelung basiert auf Feedback. Die Leistung eines Geräts oder Prozesses, z. B. einer Heizung, wird gemessen und mit dem Soll- oder Sollwert verglichen. Wenn eine Differenz erkannt wird, wird eine Korrektur berechnet und angewendet. Der Ausgang wird erneut gemessen und eine eventuell erforderliche Korrektur neu berechnet. PID steht für proportional-integral-derivative. Nicht jeder Controller verwendet alle drei mathematischen Funktionen. Viele Prozesse können nur mit den Proportional-Integral-Termen auf ein akzeptables Niveau gehandhabt werden. Eine Feinsteuerung und insbesondere die Vermeidung von Überschwingen erfordert jedoch die Hinzufügung einer abgeleiteten Steuerung.
Bei der Proportionalregelung wird der Korrekturfaktor durch die Größe der Differenz zwischen Sollwert und Messwert bestimmt. Das Problem dabei ist, dass, wenn sich die Differenz Null nähert, dies auch die Korrektur tut, mit dem Ergebnis, dass der Fehler niemals auf Null geht.
Die Integralfunktion adressiert dies, indem sie den kumulativen Wert des Fehlers berücksichtigt. Je länger die Sollwertdifferenz anhält, desto größer ist der berechnete Korrekturfaktor. Bei einer Verzögerung der Korrektur führt dies jedoch zu einem Überschwingen und ggf. zu einer Oszillation um den Sollwert. Dies zu vermeiden, ist der Zweck der Ableitungsfunktion. Dabei wird die Änderungsrate betrachtet, die erreicht wird, und der Korrekturfaktor wird schrittweise geändert, um seine Wirkung zu verringern, wenn der Sollwert angefahren wird.
PID-Regler Tuning Methoden
Jeder prozess hat einzigartige eigenschaften, auch wenn die ausrüstung ist im wesentlichen identisch. Der Luftstrom um Öfen variiert, die Umgebungstemperaturen verändern die Flüssigkeitsdichte und -viskosität, und der Luftdruck ändert sich von Stunde zu Stunde. Die PID-Einstellungen (hauptsächlich die Verstärkung, die auf den Korrekturfaktor angewendet wird, zusammen mit der Zeit, die in den Integral- und Ableitungsberechnungen verwendet wird, als „Reset“ und „Rate“ bezeichnet) müssen so gewählt werden, dass sie diesen lokalen Unterschieden entsprechen. Im Großen und Ganzen gibt es drei Ansätze, um die optimale Kombination dieser Einstellungen zu bestimmen: manuelle Abstimmung, Abstimmheuristik und automatisierte Methoden.
Zeigler-Nichols (ZN) -Regeln
Erstmals 1942 veröffentlicht, beschrieben Zeigler und Nichols zwei Methoden zur Abstimmung einer PID-Schleife. Die erste Methode besteht darin, die Verzögerung oder Verzögerung der Reaktion und dann die Zeit zu messen, die benötigt wird, um den neuen Ausgabewert zu erreichen. Die zweite hängt von der Bestimmung der Periode einer stationären Schwingung ab. Bei beiden Verfahren werden diese Werte dann in eine Tabelle eingegeben, um daraus Werte für Verstärkung, Rücksetzzeit und Rate abzuleiten.
ZN ist nicht ohne Probleme. In einigen Anwendungen erzeugt es eine Reaktion, die in Bezug auf Überschwingen und Oszillation als zu aggressiv angesehen wird. Ein weiterer Nachteil ist, dass es bei Prozessen, die langsam reagieren, zeitaufwendig sein kann. Aus diesen Gründen bevorzugen einige Kontrollpraktiker andere Regeln wie Tyreus-Luyben oder Rivera, Morari und Skogestad.
Manuelle Abstimmung
Mit genügend Informationen über den zu steuernden Prozess kann es möglich sein, optimale Werte für Verstärkung, Reset und Rate zu berechnen. Oft ist der Prozess zu komplex, aber mit etwas Wissen, insbesondere über die Geschwindigkeit, mit der er auf Fehlerkorrekturen reagiert, ist es möglich, ein rudimentäres Maß an Abstimmung zu erreichen.
Die manuelle Abstimmung erfolgt durch Einstellen der Rücksetzzeit auf den Maximalwert und der Rate auf Null und Erhöhen der Verstärkung, bis die Schleife mit konstanter Amplitude schwingt. (Wenn die Reaktion auf eine Fehlerkorrektur schnell erfolgt, kann eine größere Verstärkung verwendet werden. Wenn die Antwort langsam ist, ist eine relativ kleine Verstärkung wünschenswert). Stellen Sie dann die Verstärkung auf die Hälfte dieses Werts ein und passen Sie die Rücksetzzeit so an, dass sie jeden Offset innerhalb eines akzeptablen Zeitraums korrigiert. Erhöhen Sie schließlich die Rate, bis das Überschwingen minimiert ist.
So automatisieren Sie die Abstimmung des PID-Reglers
Die meisten heute verkauften PID-Regler enthalten Auto-Tuning-Funktionen. Die Betriebsdetails variieren zwischen den Herstellern, aber alle folgen Regeln, bei denen der Regler „lernt“, wie der Prozess auf eine Störung oder Änderung des Sollwerts reagiert, und geeignete PID-Einstellungen berechnet.Neuere und anspruchsvollere PID-Regler, wie Omegas Platinum-Serie von Temperatur- und Prozessreglern, integrieren Fuzzy-Logik mit ihren Auto-Tune-Funktionen. Dies bietet eine Möglichkeit, mit Ungenauigkeiten und Nichtlinearitäten in komplexen Steuerungssituationen umzugehen, wie sie häufig in der Fertigungs- und Prozessindustrie auftreten, und hilft bei der Feinabstimmung von Optimierungen.
Tuning-Heuristik
Im Laufe der Jahre haben sich viele Regeln entwickelt, um die Frage zu beantworten, wie eine PID-Schleife abgestimmt werden kann. Wahrscheinlich die erste und sicherlich die bekannteste sind die Zeigler-Nichols (ZN) Regeln. Erstmals 1942 veröffentlicht, beschrieben Zeigler und Nichols zwei Methoden zur Abstimmung einer PID-Schleife. Diese arbeiten, indem sie eine Schrittänderung auf das System anwenden und die resultierende Reaktion beobachten. Die erste Methode besteht darin, die Verzögerung oder Verzögerung der Reaktion und dann die Zeit zu messen, die benötigt wird, um den neuen Ausgabewert zu erreichen. Die zweite hängt von der Bestimmung der Periode einer stationären Schwingung ab. Bei beiden Verfahren werden diese Werte dann in eine Tabelle eingegeben, um daraus Werte für Verstärkung, Rücksetzzeit und Rate abzuleiten.
ZN ist nicht ohne Probleme. In einigen Anwendungen erzeugt es eine Reaktion, die in Bezug auf Überschwingen und Oszillation als zu aggressiv angesehen wird. Ein weiterer Nachteil ist, dass es bei Prozessen, die nur langsam reagieren, zeitaufwendig sein kann. Aus diesen Gründen bevorzugen einige Kontrollpraktiker andere Regeln wie Tyreus-Luyben oder Rivera, Morari und Skogestad.
PID-Regler Gain Tuning
PID-Regler Gain Tuning kann schwierig sein. Die proportionale Methode ist am einfachsten zu verstehen. Der Ausgang des Proportionalfaktors ist in diesem Fall das Produkt aus Verstärkung und Messfehler ε. Somit führt eine größere proportionale Verstärkung oder ein größerer Fehler zu einer größeren Ausgabe des Proportionalfaktors. Wenn Sie die Proportionalverstärkung zu hoch einstellen, überschreitet ein Regler wiederholt den Sollwert, was zu Oszillationen führt. Wenn Sie die Proportionalverstärkung zu niedrig einstellen, wird der Schleifenausgang vernachlässigbar. Eine Möglichkeit, diesen stationären Fehler auszugleichen, besteht darin, die Zeigler-Nichols-Methode zu verwenden, um die I- und D-Verstärkungen auf Null zu setzen und dann die P-Verstärkung zu erhöhen, bis der Schleifenausgang zu schwingen beginnt.
Auto Tune
Die meisten heute verkauften Prozessregler verfügen über Auto-Tuning-Funktionen. Die Betriebsdetails variieren zwischen den Herstellern, aber alle folgen ähnlichen Regeln wie oben beschrieben. Im Wesentlichen „lernt“ der Regler, wie der Prozess auf eine Störung oder Änderung des Sollwerts reagiert, und berechnet entsprechende PID-Einstellungen. Bei einem Temperaturregler wie der CNI8-Serie von OMEGA aktiviert der Regler bei Auswahl von „Auto Tune“ einen Ausgang. Durch Beobachtung sowohl der Verzögerung als auch der Rate, mit der die Änderung vorgenommen wird, werden optimale P-, I- und D-Einstellungen berechnet, die dann bei Bedarf manuell angepasst werden können. (Beachten Sie, dass dieser Regler erfordert, dass der Sollwert mindestens 10 ° C über dem aktuellen Prozesswert liegt, damit die automatische Abstimmung durchgeführt werden kann). Neuere und anspruchsvollere Steuerungen, wie Omegas Platinum-Serie von Temperatur- und Prozesssteuerungen, integrieren Fuzzy-Logik mit ihren Auto-Tune-Funktionen. Dies bietet eine Möglichkeit, mit Ungenauigkeiten und Nichtlinearitäten in komplexen Steuerungssituationen umzugehen, wie sie häufig in der Fertigungs- und Prozessindustrie auftreten, und hilft bei der Feinabstimmung der Optimierung.
Häufige Anwendungen der PID-Regelung
PID-Regelsimulator
Öfen und Öfen, die in der industriellen Wärmebehandlung eingesetzt werden, müssen konsistente Ergebnisse erzielen, unabhängig davon, wie die Masse und Feuchtigkeit des erwärmten Materials variieren können. Dies macht solche Geräte ideal für die PID-Regelung. Pumpen, die zum Bewegen von Flüssigkeiten verwendet werden, sind eine ähnliche Anwendung, bei der Variationen der Medieneigenschaften die Systemausgänge ändern können, es sei denn, eine effektive Rückkopplungsschleife ist implementiert.
Motion-Control-Systeme verwenden auch eine Form der PID-Regelung. Da die Reaktion jedoch um Größenordnungen schneller ist als die oben beschriebenen Systeme, erfordern diese eine andere Form der Steuerung als die hier diskutierte.
PID-Tuning verstehen
Die PID-Regelung wird zur Steuerung vieler Prozesse verwendet. Korrekturfaktoren werden berechnet, indem der Ausgangswert mit dem Sollwert verglichen und Verstärkungen angewendet werden, die Überschwingen und Oszillation minimieren und gleichzeitig die Änderung so schnell wie möglich bewirken.
Die PID-Abstimmung beinhaltet die Festlegung geeigneter Verstärkungswerte für den zu steuernden Prozess. Während dies manuell oder mittels Steuerheuristik erfolgen kann, bieten die meisten modernen Controller Auto-Tune-Funktionen. Für Steuerungsprofis bleibt es jedoch wichtig zu verstehen, was nach dem Drücken der Taste passiert.