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| 图片来源:由AI生成 

作者 | Matt Petras


本文以阀门特性为例,阐述了比例-积分-微分(PID)控制如何超越常规线性过程,以有效处理现实世界中的非线性应用。


当使用比例-积分-微分(PID)控制时,最常见的困难之一是PID控制(CO)被设计用于非线性过程。然而,在现实世界的应用中,许多过程变量(PV)响应表现出非线性行为。系统响应越是非线性,PID算法在控制系统方面的难度就越大。


为了将PID控制应用于非线性过程,请遵循以下针对非积分过程的建议,当控制器进入手动模式时,需要这些过程本身是稳定的。


01

解决过程非线性问题


试图解决这种过程非线性的最常见方法之一,是建立一个阀门特性来调整过程非线性。这种方法将过程线性化到PID控制器中,因此即使实际过程是非线性的,在PID中对PV的过程响应也是线性的。


02

构建阀门特性


要正确构建阀门特性,请查看PV百分比与CO的百分比,并将PV视为百分比,而不是工程单位。这样,当进行反向转换时,计算出的阀门需求的单位为百分比。


例如,从过程开始之初,CO每变化10%,都以工程单位显示出相应的PV。由于尚未配置特性,CO等于阀门需求。为该回路开发的配置文件如图1所示。


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▲图1:在没有配置特性的情况下,阀门需求百分比(CO值按10%的幅度变化)与PV(工程单位表示)的映射。本文图片来源:ControlSoft


接下来,将以工程单位表示的PV转换为以百分比表示的PV。在本例中,PV最大值为300,PV最小值为0,因此从工程单位(EU)转换为百分比(%)的比例为(100-0)/(300-0)=1/3。因此,100EU=100/3=33.3%,150EU=150/3=50%,以此类推。现在将这个简单的阀门需求表转换为PV(百分比),如图2所示。


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▲图2:将以工程单位表示的PV转换为以百分比表示的PV,并绘制图表。


03

通过创建阀门特性曲线使PID响应线性化


接下来,设置CO=PV以线性化 PID 控制器响应。这样就可以提供阀门需求百分比与PID CO百分比的关系图。然后,通过翻转X轴和Y轴,创建图2的反向或反向轮廓线性化(图3所示)。


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▲图3:设置CO=PV以使PID控制器响应线性化。


在图4中,灰色线是线性的。利用CO%与阀门需求%的橙色曲线,创建一个PV响应,将PV信号线性化为CO,因此对于每个所需的CO输出,PV显示相同的输出百分比。考虑将CO%映射到阀门需求%的曲线。在阀门需求20%到50%的范围内,有很多数据,但超出这个范围时,线性化会更稀疏。


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▲图4:将图2和图3结合在一起,可以更清楚地看到反向相反的趋势。


现在,使用线性插值向曲线添加新点。例如,在10%CO的情况下,线性插值的阀门需求为5%。重要的是要注意,定义阀门特性曲线的原始数据是通过测试获得的,而新插入的点则是通过线性插值方法获得的,并在曲线实施后,起到微调曲线占位符的作用。


04

更新阀门特性曲线


一旦运行,由于过程随时间变化,或者在通过线性插值而不是过程测试所定义曲线的区域内运行,曲线可能没有根据需求准确地线性化PID响应。接下来,请参阅一种更新的阀门特性曲线方法,以改进PID响应的线性化。


考虑图5中的阀门特性,10%PID CO对应的阀门需求为5%。预计10%的PID CO将产生10%的PV响应。然而,曲线中的这一点并非基于过程测试,因此实际测量的PV可能与10%不同。为了测试这一点,将CO需求设定为10%,假设实际PV值为5%,阀门需求为17%。更新图表以包含此最新信息。


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▲图5:更新阀门特性曲线。


在线性化曲线的顶部也存在同样的问题。当PID CO超过70%时,曲线的响应不如预期的那么好。将PID CO设置为80%会产生97.5%的阀门需求,预计对应的PV为80%,然而,实际PV响应为75%。


由于映射CO%=PV%(即线性),因此需要更改PID CO%以匹配实际测量的PV%。图6使用新添加的信息进行更新。更新图表以包含此最新信息。


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▲图6:为了映射CO%=PV%(即线性),需要更改PID CO%以匹配实际测量的PV%。


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