PID в сравнении с другими методами управления: какой метод лучше всего использовать

RealPars повышает квалификацию сотрудников таких крупных компаний, как Volkswagen и Moderna, благодаря обучению в области промышленной автоматизации. ПИД-регулирование является золотым стандартом для систем управления технологическими процессами, широко используемых в различных промышленных контурах управления. В ходе обсуждения будут рассмотрены основные методы, такие как включение / выключение или регулирование по принципу "Бах-бах", которые обычно используются в системах отопления домов, где температура колеблется вокруг заданного значения. Хотя этот метод подходит для использования в жилых помещениях, ему не хватает точности, необходимой для промышленных процессов и управления движением.

ПИД-регулирование - это алгоритм обратной связи, состоящий из пропорционального, интегрального и производного компонентов, который поддерживает стабильность процесса в пределах заданного значения, несмотря на помехи. Он эффективно управляет такими системами, как регуляторы уровня в резервуарах, с приемлемой реакцией на незначительные изменения, но может испытывать трудности в приложениях, требующих точного управления, таких как электрогидравлические клапаны на лесопильных заводах. Настройка ПИД-регулятора включает в себя настройку его параметров для оптимального реагирования на изменения. Его многолетнее присутствие в инженерном образовании и встроенные функциональные возможности в ПЛК и DCSS способствуют его популярности; однако это не всегда идеальное решение для каждого сценария.

ПИД-регулятор состоит из трех компонентов: пропорционального, интегрального и производного. Пропорциональный компонент регулирует усилие в зависимости от расстояния до заданного значения, но может достигать его не полностью. Интегральный компонент устраняет постоянные ошибки, увеличивая мощность с течением времени, чтобы вернуться к заданному значению. В то же время производный компонент прогнозирует будущие тенденции возникновения ошибок, оценивая, насколько быстро процесс отклоняется от своей цели, и соответствующим образом изменяет выходные данные. Вместе эти компоненты создают комплексный сигнал контроллера для эффективного управления процессом.

Нечеткое логическое управление (FLC) выходит за рамки традиционной двоичной логики, вводя концепцию частичной достоверности наряду с истинностью и ложью. Это позволяет использовать диапазон значений между крайними значениями, такими как "холодно" и "горячо". Фаззификация преобразует конкретные входные данные в степени принадлежности к нечетким множествам, определяемым лингвистическими переменными, такими как температура или скорость вращения вентилятора, представленными с помощью графических функций принадлежности. Процесс принятия решений в FLC основан на правилах "ЕСЛИ-ТО", которые соотносят входные условия с выходными действиями; например, если температура классифицируется как высокая, скорость вращения вентилятора соответственно увеличивается. Процесс завершается дефаззификацией, которая преобразует эти нечеткие выводы обратно в точные выходные данные реального мира.

Model Predictive Control (MPC) - это усовершенствованный метод управления с обратной связью, который использует математическую модель для прогнозирования поведения переменных процесса. В отличие от традиционных ПИД-регуляторов, MPC предсказывает будущее поведение системы и соответствующим образом оптимизирует управляющие воздействия. В роботизированных системах MPC использует такие компоненты, как кинематика и динамика робота, для расчета оптимальных управляющих воздействий в течение заданного периода времени. Алгоритм оптимизации в контроллере определяет эффективные действия на основе желаемых траекторий с учетом эксплуатационных ограничений и целей.

Алгоритмы оптимизации определяют наилучшие методы управления для различных систем. ПИД-регулирование идеально подходит для простых приложений благодаря простоте реализации и настройки. Нечеткое логическое управление (FLC) особенно эффективно в сценариях, связанных с вводом данных человеком или лингвистическими переменными, например, в бытовых приборах. Модельное прогнозирующее управление (MPC) эффективно в сложных средах с множеством взаимодействующих переменных, таких как робототехника и автономные транспортные средства.