Les processus de traitement thermique illustrent la nécessité d’un contrôle PID. Pour assurer une qualité de produit constante, la température à l’intérieur d’un four ou d’un four doit être maintenue dans des limites étroites. Toute perturbation, par exemple lorsqu’un produit est ajouté ou retiré ou lorsqu’une fonction de rampe est appliquée, doit être traitée de manière appropriée.
Bien que simples dans leur concept, les mathématiques qui sous-tendent le contrôle PID sont complexes et pour obtenir des performances optimales, il faut sélectionner des valeurs spécifiques au processus pour une gamme de paramètres en interaction.
Le processus de recherche de ces valeurs est appelé « réglage. »Lorsqu’il est réglé de manière optimale, un régulateur de température PID minimise l’écart par rapport au point de consigne et réagit rapidement aux perturbations ou aux changements de point de consigne, mais avec un dépassement minimal.
Ce livre blanc d’OMEGA Engineering explique comment régler un contrôleur PID. Même si de nombreux contrôleurs offrent des capacités de réglage automatique, une compréhension du réglage PID aidera à obtenir des performances optimales. Adresse des sections individuelles:
Bases du contrôle PID
Méthodes de réglage du Contrôleur PID
○ Réglage manuel
○ Heuristique de réglage
○ Réglage automatique
Applications courantes du Contrôle PID
Bases du Contrôle PID
Le contrôle PID est basé sur le feedback. La sortie d’un appareil ou d’un procédé, tel qu’un appareil de chauffage, est mesurée et comparée à la cible ou au point de consigne. Si une différence est détectée, une correction est calculée et appliquée. La sortie est à nouveau mesurée et toute correction requise recalculée.
PID signifie proportionnelle-intégrale-dérivée. Tous les contrôleurs n’utilisent pas ces trois fonctions mathématiques. De nombreux processus peuvent être traités à un niveau acceptable avec uniquement les termes proportionnels-intégraux. Cependant, le contrôle fin, et en particulier l’évitement du dépassement, nécessite l’ajout d’un contrôle dérivé.
En contrôle proportionnel, le facteur de correction est déterminé par la taille de la différence entre la valeur de consigne et la valeur mesurée. Le problème avec cela est que lorsque la différence approche de zéro, la correction en est de même, de sorte que l’erreur ne va jamais à zéro.
La fonction intégrale répond à cela en considérant la valeur cumulative de l’erreur. Plus la différence de valeur de consigne par rapport à la valeur réelle persiste longtemps, plus la taille du facteur de correction calculé est grande. Cependant, lorsqu’il y a un retard en réponse à la correction, cela entraîne un dépassement et éventuellement une oscillation autour de la consigne. Éviter cela est le but de la fonction dérivée. Ceci examine le taux de variation atteint, modifiant progressivement le facteur de correction pour en diminuer l’effet à mesure que la consigne est approchée.
Méthodes de réglage du contrôleur PID
Chaque processus a des caractéristiques uniques, même lorsque l’équipement est essentiellement identique. Le flux d’air autour des fours variera, les températures ambiantes modifieront la densité et la viscosité du fluide, et la pression barométrique changera d’heure en heure. Les paramètres PID (principalement le gain appliqué au facteur de correction ainsi que le temps utilisé dans les calculs d’intégrale et de dérivée, appelés « reset” et « rate”) doivent être sélectionnés en fonction de ces différences locales.
En termes généraux, il existe trois approches pour déterminer la combinaison optimale de ces paramètres: réglage manuel, heuristiques de réglage et méthodes automatisées.
Règles de Zeigler-Nichols (ZN)
Publiées pour la première fois en 1942, Zeigler et Nichols ont décrit deux méthodes d’accord d’une boucle PID. La première méthode consiste à mesurer le retard de réponse puis le temps nécessaire pour atteindre la nouvelle valeur de sortie. La seconde dépend de l’établissement de la période d’oscillation en régime permanent. Dans les deux méthodes, ces valeurs sont ensuite entrées dans une table pour dériver des valeurs de gain, de temps de réinitialisation et de taux.
ZN n’est pas sans problèmes. Dans certaines applications, il produit une réponse jugée trop agressive en termes de dépassement et d’oscillation. Un autre inconvénient est que cela peut prendre du temps dans des processus qui réagissent lentement. Pour ces raisons, certains praticiens du contrôle préfèrent d’autres règles telles que Tyreus-Luyben ou Rivera, Morari et Skogestad.
Réglage manuel
Avec suffisamment d’informations sur le processus à contrôler, il peut être possible de calculer des valeurs optimales de gain, de réinitialisation et de débit. Souvent, le processus est trop complexe, mais avec une certaine connaissance, en particulier de la rapidité avec laquelle il répond aux corrections d’erreurs, il est possible d’atteindre un niveau de réglage rudimentaire.
Le réglage manuel se fait en réglant le temps de réinitialisation à sa valeur maximale et le taux à zéro et en augmentant le gain jusqu’à ce que la boucle oscille à une amplitude constante. (Lorsque la réponse à une correction d’erreur se produit rapidement, un gain plus important peut être utilisé. Si la réponse est lente, un gain relativement faible est souhaitable). Réglez ensuite le gain sur la moitié de cette valeur et ajustez le temps de réinitialisation pour qu’il corrige tout décalage dans une période acceptable. Enfin, augmentez le taux jusqu’à ce que le dépassement soit minimisé.
Comment automatiser le réglage du contrôleur PID
La plupart des contrôleurs PID vendus aujourd’hui intègrent des fonctions de réglage automatique. Les détails de fonctionnement varient d’un fabricant à l’autre, mais tous suivent des règles selon lesquelles le contrôleur « apprend” comment le processus réagit à une perturbation ou à un changement de point de consigne et calcule les paramètres PID appropriés.
Les contrôleurs PID plus récents et plus sophistiqués, tels que les contrôleurs de température et de processus de la série Platinum d’OMEGA, intègrent une logique floue avec leurs capacités de réglage automatique. Cela permet de faire face à l’imprécision et à la non-linéarité dans des situations de contrôle complexes, telles que celles souvent rencontrées dans les industries de fabrication et de transformation, et aide à l’optimisation des réglages.
Heuristiques de réglage
De nombreuses règles ont évolué au fil des ans pour répondre à la question de savoir comment accorder une boucle PID. Les règles de Zeigler-Nichols (ZN) sont probablement les premières, et certainement les plus connues.
Publiés pour la première fois en 1942, Zeigler et Nichols ont décrit deux méthodes d’accord d’une boucle PID. Ceux-ci fonctionnent en appliquant un changement d’étape au système et en observant la réponse résultante. La première méthode consiste à mesurer le retard de réponse puis le temps nécessaire pour atteindre la nouvelle valeur de sortie. La seconde dépend de l’établissement de la période d’oscillation en régime permanent. Dans les deux méthodes, ces valeurs sont ensuite entrées dans une table pour dériver des valeurs de gain, de temps de réinitialisation et de taux.
ZN n’est pas sans problèmes. Dans certaines applications, il produit une réponse jugée trop agressive en termes de dépassement et d’oscillation. Un autre inconvénient est que cela peut prendre du temps dans des processus qui ne réagissent que lentement. Pour ces raisons, certains praticiens du contrôle préfèrent d’autres règles telles que Tyreus-Luyben ou Rivera, Morari et Skogestad.
Réglage du gain du contrôleur PID
Le réglage du gain du contrôleur PID peut être difficile. La méthode proportionnelle est la plus facile à comprendre. Dans ce cas, la sortie du facteur proportionnel est le produit du gain et de l’erreur mesurée ε. Ainsi, un gain ou une erreur proportionnel plus important permet une sortie plus grande du facteur proportionnel. Si le gain proportionnel est trop élevé, un contrôleur dépasse à plusieurs reprises la consigne, ce qui entraîne une oscillation. Tout en réglant le gain proportionnel trop bas, la sortie de la boucle est négligeable. Une façon de compenser cette erreur en régime permanent consiste à utiliser la méthode Zeigler-Nichols pour régler les gains I et D à zéro, puis augmenter le gain P jusqu’à ce que la sortie de la boucle commence à osciller.
Auto Tune
La plupart des contrôleurs de processus vendus aujourd’hui intègrent des fonctions de réglage automatique. Les détails de fonctionnement varient d’un fabricant à l’autre, mais tous suivent des règles similaires à celles décrites ci-dessus. Essentiellement, le contrôleur « apprend » comment le processus réagit à une perturbation ou à un changement de point de consigne et calcule les paramètres PID appropriés. Dans le cas d’un régulateur de température comme la série CNi8 d’OMEGA, lorsque « Auto Tune” est sélectionné, le régulateur active une sortie. En observant à la fois le délai et la vitesse avec lesquels le changement est effectué, il calcule les paramètres optimaux P, I et D, qui peuvent ensuite être ajustés manuellement si nécessaire. (Notez que ce contrôleur nécessite que le point de consigne soit au moins 10 ° C au-dessus de la valeur de processus actuelle pour que le réglage automatique soit effectué).
Les contrôleurs plus récents et plus sophistiqués, tels que les contrôleurs de température et de processus de la série Platinum d’OMEGA, intègrent une logique floue avec leurs capacités de réglage automatique. Cela permet de faire face à l’imprécision et à la non-linéarité dans des situations de contrôle complexes, telles que celles souvent rencontrées dans les industries de fabrication et de transformation, et aide à l’optimisation des réglages.
Applications courantes du contrôle PID
Simulateur de contrôle PID
Les fours et les fours utilisés dans le traitement thermique industriel sont nécessaires pour obtenir des résultats cohérents, quelle que soit la façon dont la masse et l’humidité du matériau chauffé peuvent varier. Cela rend un tel équipement idéal pour le contrôle PID. Les pompes utilisées pour le déplacement des fluides sont une application similaire, où la variation des propriétés du fluide pourrait modifier les sorties du système à moins qu’une boucle de rétroaction efficace ne soit mise en œuvre. Les systèmes de contrôle de mouvement utilisent également une forme de contrôle PID. Cependant, comme la réponse est d’ordre de grandeur plus rapide que les systèmes décrits ci-dessus, ceux-ci nécessitent une forme de contrôleur différente de celle discutée ici.
Comprendre le réglage PID
Le contrôle PID est utilisé pour gérer de nombreux processus. Les facteurs de correction sont calculés en comparant la valeur de sortie au point de consigne et en appliquant des gains qui minimisent le dépassement et l’oscillation tout en effectuant le changement le plus rapidement possible.
L’accord PID implique d’établir des valeurs de gain appropriées pour le processus à contrôler. Bien que cela puisse être fait manuellement ou au moyen d’heuristiques de contrôle, la plupart des contrôleurs modernes offrent des capacités de réglage automatique. Cependant, il reste important pour les professionnels du contrôle de comprendre ce qui se passe une fois le bouton enfoncé.