Los procesos de tratamiento térmico ejemplifican la necesidad de control PID. Para garantizar la calidad constante del producto, la temperatura dentro de un horno o horno debe mantenerse dentro de límites estrechos. Cualquier perturbación, como cuando se añade o retira un producto o se aplica una función de rampa, debe manipularse adecuadamente.
Aunque simple en concepto, las matemáticas que sustentan el control PID son complejas y lograr un rendimiento óptimo implica seleccionar valores específicos del proceso para una gama de parámetros que interactúan.
El proceso de encontrar estos valores se conoce como » tuning.»Cuando se ajusta de manera óptima, un controlador de temperatura PID minimiza la desviación del punto de ajuste y responde a las perturbaciones o cambios de punto de ajuste rápidamente, pero con un exceso mínimo.
Este documento técnico de OMEGA Engineering analiza cómo ajustar un controlador PID. A pesar de que muchos controladores proporcionan capacidades de ajuste automático, comprender el ajuste PID ayudará a lograr un rendimiento óptimo. Dirección de secciones individuales:
Conceptos básicos del Control PID
Métodos de ajuste del controlador PID
○ Ajuste manual
○ Heurística de ajuste
○ Ajuste automático
Aplicaciones comunes del Control PID
Conceptos básicos del control PID
El control PID se basa en la retroalimentación. La salida de un dispositivo o proceso, como un calentador, se mide y compara con el objetivo o el punto de ajuste. Si se detecta una diferencia, se calcula y aplica una corrección. La salida se mide de nuevo y se vuelve a calcular cualquier corrección necesaria.
PID significa derivado proporcional integral. No todos los controladores utilizan estas tres funciones matemáticas. Muchos procesos se pueden manejar a un nivel aceptable con solo los términos proporcional-integrales. Sin embargo, el control fino, y especialmente la evitación de rebasamientos, requiere la adición de control de derivados.
En el control proporcional, el factor de corrección se determina por el tamaño de la diferencia entre el punto de ajuste y el valor medido. El problema con esto es que a medida que la diferencia se acerca a cero, también lo hace la corrección, con el resultado de que el error nunca llega a cero.
La función integral aborda esto considerando el valor acumulado del error. Cuanto más persista la diferencia de valor de punto de ajuste a valor actual, mayor será el tamaño del factor de corrección calculado. Sin embargo, cuando hay un retraso en respuesta a la corrección, esto conduce a un rebasamiento y posiblemente a una oscilación sobre el punto de ajuste. Evitar este es el propósito de la función derivada. Esto analiza la tasa de cambio que se está logrando, modificando progresivamente el factor de corrección para disminuir su efecto a medida que se aproxima el punto de ajuste.
Métodos de ajuste del controlador PID
Cada proceso tiene características únicas, incluso cuando el equipo es esencialmente idéntico. El flujo de aire alrededor de los hornos variará, la temperatura ambiente alterará la densidad y viscosidad del fluido y la presión barométrica cambiará de hora en hora. Los ajustes de PID (principalmente la ganancia aplicada al factor de corrección junto con el tiempo utilizado en los cálculos de integral y derivada, denominados «reset» y «rate») deben seleccionarse para adaptarse a estas diferencias locales. En términos generales, hay tres enfoques para determinar la combinación óptima de estos ajustes: afinación manual, heurística de afinación y métodos automatizados.
Reglas de Zeigler-Nichols (ZN)
Publicado por primera vez en 1942, Zeigler y Nichols describieron dos métodos para afinar un bucle PID. El primer método consiste en medir el retraso o retardo en la respuesta y luego el tiempo necesario para alcanzar el nuevo valor de salida. El segundo depende de establecer el período de una oscilación de estado estacionario. En ambos métodos, estos valores se ingresan en una tabla para derivar los valores de ganancia, tiempo de restablecimiento y velocidad.ZN no está exenta de problemas. En algunas aplicaciones produce una respuesta considerada demasiado agresiva en términos de rebasamiento y oscilación. Otro inconveniente es que puede llevar mucho tiempo en procesos que reaccionan lentamente. Por estas razones, algunos practicantes de control prefieren otras reglas como Tyreus-Luyben o Rivera, Morari y Skogestad.
Ajuste manual
Con suficiente información sobre el proceso que se está controlando, es posible calcular valores óptimos de ganancia, reinicio y velocidad. A menudo, el proceso es demasiado complejo, pero con algunos conocimientos, particularmente sobre la velocidad con la que responde a las correcciones de errores, es posible lograr un nivel rudimentario de ajuste. El ajuste manual se realiza ajustando el tiempo de reinicio a su valor máximo y la velocidad a cero y aumentando la ganancia hasta que el bucle oscile a una amplitud constante. (Cuando la respuesta a una corrección de errores ocurre rápidamente, se puede usar una ganancia mayor. Si la respuesta es lenta, es deseable una ganancia relativamente pequeña). Luego, establezca la ganancia a la mitad de ese valor y ajuste el tiempo de reinicio para que corrija cualquier desplazamiento dentro de un período aceptable. Finalmente, aumente la tasa hasta que se minimice el exceso.
Cómo automatizar el ajuste del controlador PID
La mayoría de los controladores PID vendidos hoy en día incorporan funciones de ajuste automático. Los detalles de funcionamiento varían de un fabricante a otro, pero todos siguen reglas en las que el controlador «aprende» cómo responde el proceso a una perturbación o cambio en el punto de ajuste y calcula los ajustes PID apropiados.Los controladores PID más nuevos y sofisticados, como la serie Platinum de controladores de temperatura y proceso de OMEGA, incorporan lógica difusa con sus capacidades de ajuste automático. Esto proporciona una forma de lidiar con la imprecisión y la no linealidad en situaciones de control complejas, como las que se encuentran a menudo en las industrias de fabricación y procesos, y ayuda con la optimización de ajustes.
Heurística de afinación
Muchas reglas han evolucionado a lo largo de los años para abordar la cuestión de cómo afinar un bucle PID. Probablemente las primeras, y ciertamente las más conocidas, son las reglas de Zeigler-Nichols (ZN). Publicado por primera vez en 1942, Zeigler y Nichols describieron dos métodos para afinar un bucle PID. Estos funcionan aplicando un cambio de paso al sistema y observando la respuesta resultante. El primer método consiste en medir el retraso o retardo en la respuesta y luego el tiempo necesario para alcanzar el nuevo valor de salida. El segundo depende de establecer el período de una oscilación de estado estacionario. En ambos métodos, estos valores se ingresan en una tabla para derivar los valores de ganancia, tiempo de restablecimiento y velocidad. ZN no está exenta de problemas. En algunas aplicaciones produce una respuesta considerada demasiado agresiva en términos de rebasamiento y oscilación. Otro inconveniente es que puede llevar mucho tiempo en procesos que reaccionan lentamente. Por estas razones, algunos practicantes de control prefieren otras reglas como Tyreus-Luyben o Rivera, Morari y Skogestad.
Ajuste de ganancia del controlador PID
El ajuste de ganancia del controlador PID puede ser difícil. El método proporcional es el más fácil de entender. En este caso, la salida del factor proporcional es el producto de ganancia y error medido ε. Por lo tanto, una mayor ganancia proporcional o error hace que el factor proporcional produzca una mayor producción. Establecer la ganancia proporcional demasiado alta hace que un controlador rebase repetidamente el punto de ajuste, lo que lleva a la oscilación. Al establecer la ganancia proporcional demasiado baja, la salida de bucle es insignificante. Una forma de compensar este error de estado estacionario es usar el método Zeigler-Nichols de establecer las ganancias I y D a cero y luego aumentar la ganancia P hasta que la salida del bucle comience a oscilar.
Ajuste automático
La mayoría de los controladores de proceso vendidos hoy en día incorporan funciones de ajuste automático. Los detalles de operación varían entre los fabricantes, pero todos siguen reglas similares a las descritas anteriormente. Esencialmente, el controlador «aprende» cómo responde el proceso a una perturbación o cambio en el punto de ajuste, y calcula los ajustes PID apropiados. En el caso de un controlador de temperatura como la serie CNi8 de OMEGA, cuando se selecciona «Auto Tune», el controlador activa una salida. Al observar tanto el retardo como la velocidad con la que se realiza el cambio, calcula los ajustes óptimos de P, I y D, que luego se pueden ajustar manualmente si es necesario. (Tenga en cuenta que este controlador requiere que el punto de ajuste esté al menos 10°C por encima del valor de proceso actual para que se realice el ajuste automático). Los controladores más nuevos y sofisticados, como la serie Platinum de controladores de temperatura y proceso de OMEGA, incorporan lógica difusa con sus capacidades de ajuste automático. Esto proporciona una forma de lidiar con la imprecisión y la no linealidad en situaciones de control complejas, como las que se encuentran a menudo en las industrias de fabricación y procesos, y ayuda con la optimización de ajustes.
Las aplicaciones comunes del control PID
Simulador de control PID
Se requieren hornos y hornos utilizados en el tratamiento térmico industrial para lograr resultados consistentes, independientemente de cómo varíe la masa y la humedad del material que se calienta. Esto hace que este equipo sea ideal para el control PID. Las bombas utilizadas para mover fluidos son una aplicación similar, donde la variación en las propiedades de los medios podría cambiar las salidas del sistema a menos que se implemente un bucle de retroalimentación efectivo. Los sistemas de control de movimiento también utilizan una forma de control PID. Sin embargo, como la respuesta es órdenes de magnitud más rápida que los sistemas descritos anteriormente, estos requieren una forma de controlador diferente a la que se discute aquí.
Entendiendo el ajuste PID
El control PID se utiliza para gestionar muchos procesos. Los factores de corrección se calculan comparando el valor de salida con el punto de ajuste y aplicando ganancias que minimizan el exceso y la oscilación al tiempo que efectúan el cambio lo más rápido posible. El ajuste PID implica establecer valores de ganancia apropiados para el proceso que se está controlando. Si bien esto se puede hacer manualmente o por medio de heurística de control, la mayoría de los controladores modernos proporcionan capacidades de ajuste automático. Sin embargo, sigue siendo importante que los profesionales de control entiendan lo que sucede después de presionar el botón.