Một hướng dẫn toàn diện về việc thực hiện bộ điều khiển PID
Hướng dẫn toàn diện này sẽ dạy bạn cách thiết lập aBộ điều khiển PID.
Việc hiểu các kỹ thuật thiết kế và điều chỉnh cho hiệu suất tối ưu là quan trọng trong nhiều ứng dụng khác nhau.
2. Hiểu được sự điều khiển PID
Hệ thống điều khiển phản hồi PID rất phổ biến vì nó kết hợp ba thành phần: tỷ lệ, tích phân và đạo hàm. Hệ thống điều khiển PID là linh hoạt vì mỗi thành phần đều có đóng góp độc đáo riêng cho hành động tổng thể.
Điều khiển tỷ lệ: Thành phần điều chỉnh đầu ra theo tỷ lệ với sai số (sự khác biệt giữa điểm đặt mong muốn và các biến quá trình thực tế) là. Controller' S đáp ứng được xác định bởi độ lợi tỷ lệ, KpK_p.
Điều khiển tích phân: Thành phần này cộng thêm các lỗi theo thời gian và điều chỉnh bất kỳ trạng thái ổn định hoặc lỗi liên tục nào. Lợi tích phân (KiK_i), dựa trên lỗi tích lũy, ảnh hưởng đến sự sửa chữa.
Đạo hàm điều khiển: Bằng cách xem xét tỷ lệ thay đổi sai số, đạo hàm có thể dự đoán xu hướng trong tương lai. Đạo hàm gain KdK_d giúp làm giảm phản ứng hệ thống và giảm các overshoots và dao động.
Phương trình PID có thể được biểu diễn bằng toán học như sau:$$U (t), = K_i + K_iint e (t) DT, + K_dfracddt e (t) dt$$
Lỗi là E (t).
3. Các linh kiện và dụng cụ cần thiết là gì?
Bạn sẽ cần những công cụ và các thành phần sau để thực hiện một bộ điều khiển PID:
Bộ điều khiển PID/phần cứng: Bao gồm các bộ điều khiển PID thương mại, hoặc các PLC và vi điều khiển được xây dựng tùy chỉnh.
Các cảm biến chính xác là cần thiết để theo dõi các biến như nhiệt độ, áp suất hoặc vị trí.
Các chất hoạt hóa: các chất hoạt hóa như động cơ, máy sưởi hoặc van thực hiện hành động điều khiển mong muốn dựa trên đầu ra bộ điều khiển.
Microcontroller/PLC để xử lý dữ liệu cảm biến và thực hiện các thuật toán PID, một vi điều khiển/PLC được yêu cầu.
4. Phương pháp bước theo bước thiết kế
Cấu hình hệ thống
Bắt đầu bằng cách xác định các điểm đặt và biến của bạn cho ứng dụng. Hãy chọn các thiết bị cảm biến và thiết bị chấp hành phù hợp với hệ thống của bạn. Hiệu suất của bộ điều khiển phụ thuộc vào độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu được cung cấp bởi các cảm biến.
2. Thiết kế bộ điều khiển PID
Tính toán lợi nhuận tích phân và dẫn xuất là một phần của việc thiết kế PID. Lợi ích là điều quyết định sự ổn định và đáp ứng của bộ điều khiển. Độ lợi có thể được tính bằng cách sử dụng các phương pháp khác nhau như Ziegler Nichols hoặc phần mềm như MATLAB.
3. Điều chỉnh nhiệt độ điều khiển PID
Quá trình điều chỉnh rất quan trọng để đạt được hiệu suất tối đa. Ziegler Nichols là một trong nhiều phương pháp có thể được sử dụng để điều chỉnh tốc độ thu PID. Phương pháp Ziegler-Nichols là một cách phổ biến để điều chỉnh thu nhập PID. Nó bao gồm việc điều chỉnh độ lợi ban đầu, gây ra các dao động và sau đó điều chỉnh các giá trị.
Các yếu tố cần điều chỉnh là:
Ngăn chặn cú hích phái sinh: đảm bảo thành phần phái sinh doesn' T gây ra thay đổi đột ngột đối với kiểm soát đầu ra.
Tích phân kẹp: Giới hạn thành phần tích phân để tránh tích lũy quá mức các lỗi.
4.4. Thử nghiệm và xác nhận
Để quan sát hoạt động của bộ điều khiển, mô phỏng nó trong một cài đặt được điều khiển. Xác nhận bộ điều khiển với dữ liệu thế giới thực để xác minh rằng nó đáp ứng các thông số kỹ thuật mong muốn. Kiểm tra bộ điều khiển bằng các kịch bản khác nhau.
5. Thí dụ về cách sử dụng thực tế
PID thực hiện trong Arduino bạn có thể sử dụng Arduino để thực hiện các điều khiển PID cho các ứng dụng kiểm soát nhiệt độ. Arduino' Thư viện PID làm cho nó dễ dàng để thiết lập đầu ra và xác định giá trị mong muốn.
Bộ điều khiển PID trong tự động hóa công nghiệp: Bộ điều khiển PID được sử dụng trong tự động hóa công nghiệp để điều chỉnh áp suất trong đường ống. Các bộ điều khiển PID có thể được thực hiện bằng cách sử dụng PLC để đảm bảo kiểm soát chính xác, và tích hợp liền mạch vào các hệ thống tự động hóa hiện có.
6. Kết luận của bài là:
Để đạt được hiệu suất tốt nhất, một hệ thống điều khiển PID đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về tất cả các bộ phận của nó và điều chỉnh cẩn thận. Các bộ điều khiển PID, khi được sử dụng đúng cách, có thể cải thiện độ chính xác và hiệu quả của nhiều quá trình tự động. Trong tương lai, nó có thể cần thiết để khám phá các chiến lược điều khiển tiên tiến như điều khiển mô hình dự đoán và các bộ điều khiển PID thích ứng.