• 结合温度对象特点来进行温控器参数整定

    控制算法是温控器获得良好控制效果的灵魂!很多人认为精确控温选用的是PID调节器,这种说法没有错。但您必须要知道:温控器是PID调节器,温控器的控制算法更需要满足温度大滞后、无超调、无欠调的要求。控温效果好、操作简单、能适应各种复杂工况、市场占有率高和口碑好的温控器或调节器,其先进控制算法必然走在同行前列,这就是欧陆、霍尼韦尔、山武霍尼韦尔、岛电、宇电等品牌控制器占据我国中高端市场根本。 温度控制系统首先要组成系统整体高精度的控温系统,并分析温度对象的特点和控温影响因素,结合工况整定最佳PID控制参数,才能达到精确控制的目的。1、先认识温度对象的特点 实践证明温度对象的特点是时间常数大,滞后现象严重。反映在控制系统上,就是被控温度的变化滞后于温控器的输出。因为热量的传递是需要一定时间的,温度上升的快慢与热容量的大小有关,温度上升与下降和时间的关系是一个指数曲线关系。而产生滞后则与热量的传递过程有关,测温元件也有一定的惯性,这些都会产生滞后现象。由于上述两个特点,就给温度控制系统带来一些困难,因此要采取一定的措施来克服滞后现象。 2、进行温控器PID参数整定 当温度自动控制系统组成后,对象各通道的静态、动态特性就很难改变了,因此控制过程就取决于PID参数了。PID参数整定就是针对特定的控制回路,求取保证控制过程最好的参数值。由于PID控制算法的变化层出不穷,当自整定或修改温控器的参数时,首先要确定这台PID温控器的控制算法类型。 对于PID参数整定,主要有经验法、临界比例度法、衰减曲线法、自整定等。经验法提供了温度控制时的参数凑试范围,即比例度δ为20%-60%,积分时间TI为3-10min,微分时间TD为0.5-3min。整定时把δ放至50%左右,TI调至6min,TD放至0。调整时先减小δ看变化曲线,再把TI从大往小调,看曲线的变化再进行调整,基本差不多了再加TD。 衡量一个PID控制系统质量的好坏,主要是看在外界干扰产生后,被控量偏离给定值的情况,假如偏离了以后能很快平稳地回复到给定值,就认为是好的。温度控制系统要求控制无超调、无欠调,经典PID算法在大滞后温度控制中难以获得理想效果,市场上占有率高的温控器品牌其产品无一例外都有其独到的控制算法。 3、温度控制系统还应重视以下几点 要想精确控制好温度,除做好PID参数的整定工作外,影响精确控制温度的因素还有很多。应注意以下几点:①温度系统的控制精度与组成该系统各环节的误差有很大关系,只要知道了测温元件、温度变送器、显示仪表、调节仪表、控制系统板卡的精度(或最大允许误差),是可以的。如果要达到精确控制温度的目的,在系统设计、选型时就要综合考虑选择精度较高的仪表。在实际应用中,组成系统的各环节、各仪表的误差可能是同方向,也可能是反方向,在同一系统中所有仪表出现同向误差的可能性极小,故系统的误差比理论计算的要小些。当温控器的测量、给定精度校好后,其他误差对系统影响不是太大,即对闭环控制主回路的影响不大,这也是闭环负反馈的优点。  ②不能片面追求仪表的精度,如果工艺允许,适当改变测量仪表及温控器的量程范围,也是一种提高控制精度的手段。如温度变送器量程的选择,可直接影响到系统的控制精度和显示的分辨率。  ③对温控器的性能要求是,当测量值等于给定值时,控制器的输出应该能稳定在任一输出值上,温控器的这种性能称为控制点。温控器的输出稳定在任一值时,测量值与给定值之差就叫控制点偏差,控制点偏差就是调节精度。温控器积分增益的大小决定着调节精度的高低,而温控器的开环放大倍数又决定着积分增益的大小。要提高调节精度,就要认真做好温控器的校验工作。  ④PID工程整定的主要依据是4:1衰减比和各种不同的附加条件。在整定中如果只按衰减比进行整定,是可以得到许多对积分与放大倍数相配合的数值,它们都能满足4:1的衰减比,只有增加另一个附加条件时,才能从许多对数值中选出一对适合的值,这一对适合的值常称为“最佳整定值”,但不能理解成一组最好的数据,因为对于不同的控制系统,最佳的必要条件不一定相同。要具体问题作具体分析。如有两个温度控制系统,一个系统的要求是温度稳定、其偏差不能太大,而另一个系统则要求被控制温度的数值恒定,对于这两个系统一般的整定方法是可以满足前者要求的,但用相同的整定方法,不一定能得到满足后者要求的数据。因此在要求较高时,对温度控制系统的设计、组合、及定都应引起足够的重视,否则很难达到预期的效果。能熟练进行PID参数整定,将温度控制系统投自动,这代表着工程技术人员的自动化技能水平,但很多人并未真正掌握PID控制和PID参数整定,习惯于依赖温控器的自整定功能完成参数整定,但在串级温度控制等复杂过程控制时就束手无策。在本站“温控器”产品页面免费分享白志刚工程师编著的《自动调节系统解析与PID整定》一书,书中内容没有高深的理论公式,全是实战干货,理解了此书内容真谛,高中学历的仪表人也能整定PID参数,将PID控制弄透彻!对您有帮助,还是免费的,赶快去产品页面“”免费领取这本书!

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  • 浅谈遗传算法的PID调节器参数整定

    PID调节器是工业过程控制中最常见的一种控制器。PID调节器具有以下优点:①原理简单,使用方便。②适应性强,可以广泛应用于化工、热工、冶金、炼油以及造纸、建材等各种生产部门。③鲁棒性较强,即其控制品质对被控对象特性的变化不太敏感。由于PID调节器算法简单,尽管工业自动化飞速发展,PID控制技术仍然是工业过程控制的基础。1、PID调节器基本原理及仿真研究1.1 PID参数整定的基本方法调节器方法可以分为时域整定和视屏整定两大类。时域方法中最基本的是Ziegler和Nichol提出的Z-N阶跃响应法。在实际的应用中传统的Z-N整定方法有着多种类型,最常见的有Cohen.Coon法和CHR法。其中CHR方法就是通过改变阶跃响应以得出较好的闭环特性的一种方法。1.2 仿真实例为了改善系统的性能,在系统中引入形如:的串联校正网络,以改善系统的闭环极点。但是,Gc同时也会在系统闭环传递函数中增加一个新的零点。这个新增的零点肯定会严重影响闭环函数的动态性能。此时要考虑在系统的输入串接一个前置滤波器,以消除新增闭环零点的不利影响。 设带有前置滤波器的控制系统乳图1所示,被控对象为;校正网络为PI调节器,前置滤波器为;系统的设计主要为:①系统阻尼比为0.707;②阶跃响应的超调量≦5%;③阶跃响应的调节时间≦ 0.6s。                                                                                        图1  带前置滤波器的控制系统框图 试设计K1、K2及前置滤波器。 解:根据图1系统框图可得系统的闭环传递函数为;系统的闭环传递函数为 根据系统对阻尼比和调节时间的要求,令阻尼比为0.707,且由ts<0.6s 可求得ξWn≧7.33。取ξWn =8,故Wn=11.312.于是求出PI控制其参数为:;于是,无前置滤波器时,系统的上升时间为0.07s,峰值时间为0.2s,超调量为20.2%,调节时间为0.54s。显然,由于新增的零点的影响,超调量无法满足要求。 考虑采用前置滤波器Gp(s)来对消闭环传递函数中的零点,并同时保持系统原有的直流增益不变,为此取;闭环传递函数变成 上升时间为0.29s,峰值时间为0.39s,超调量为4.3%,调节时间为0.55s           以上图形基于Z-N参数整定的方法来仿真的,根据设定函数的零极点,来抵消需要校正函数的零极点,从而达到设计的要求。此种方法简单、方便,通常用于要求精度不高的调节器中。2、基于遗传算法的PID参数整定2.1 遗传算法 2.1.1 编码与译码 遗传算法最常用的编码方法是二进制编码法,假设某一参数取值范围为[A,B],用长度h的二进制编码串来表示该参数,[A,B]将等分成2h-1个子部分,则它能产生2h种不同的编码。上述二进制编码所对应的编码公式为:                                                                 ,    2.1.2 适应函数 为了体现染色体的适应能力而引入的对问题中的每一个染色体都能进行度量的函数叫适应度函数。通过适应度函数来决定染色体的优劣程度,它体现了自然进化中的优胜劣汰原则。 2.1.3 选择 选择又称为复制,是在群体中选择生命力强的个体产生下一代群体的过程。遗传算法使用选择算子来对种群中的个体进行选择操作;根据每个个体的适应度大小来进行选择适应度高的被遗传到下一代的概率较大,适应度小的被遗传到下一代的概率就小。选择操作的目的是为了避免有用的遗传信息的丢失,提高全局收敛性和计算效率。确定一个好的选择算子,能提高搜索的全局性,避免早熟。 2.1.4 交叉、变异 基本的遗传操作主要由3种:选择、交叉、变异。选择操作也叫复制操作,根据个体适应度函数值所度量的优劣程度决定它在下一代是被淘汰还是被遗传。一般地说,选择将使适应度较大的个体有较大的存在机会,而适应度较小的个体继续存在机会也较小。2.2 遗传算法对PID参数整定的实例 PID调节器的三个参数Kp、Ki、Kd进行二进制编码,其中Kpϵ(0.1,20),Kiϵ(0,2),Kdϵ(0,2)每个参数的长度取14为,3个参宿一次串接,形成一个个体,个体长度为L=42,种群大小取n=30.选择算法采用常用的赌轮算法。交叉概率一般取0.4-0.9,本实例中取Pc=0.7,变异概率取0.0001-0.1,本实例Pc=0.01,收敛代数取迭代300次结束。遗传算法寻优得:Kp=4.8651,Ki=0.4252,Kd=0.6355                                                                                                          上升时间:0.50s;超调量为1.23% 遗传算法对于多变、目标函数不可微或不确定问题解的寻优,比传统的优化方法有更广泛的适应性。仿真结果表明遗传算法应用于PID调节器参数优化方法。 智能控制的发展日新月异,结合调节器新的,例如神经网络、遗传算法、专家控制方式等,把它们运用到传统PID控制中,已获得适应非线性、时变不确定性,并于难以建立精确的数学模型的复杂控制环境中获得大大优化于传统PID控制的动态性能和稳态性能;像遗传算法和PID相结合的自适应PID控制以及模糊神经网络和PID相结合的PID控制方式都是研究的重要方向。因为结构简单、容易实现,并且具有较强的鲁棒性,因而被广泛应用于各种工业过程控制中。尽管已经出现多种先进控制方法,PID控制仍然在各种工业控制技术中占据主导地位。PID调节器参数整定优劣与否,是以其能否在实用中得到好的闭环控制效果为前提条件的。迄今为止,各种先进PID调节器参数整定方法层出不穷,但在实际应用中,这些先进的整定方法并没有像预期的那样产生完美的控制效果。这主要是因为PID调节器结构上的简单性决定了它在控制品质上的局限性,并且这种简单性使得PID调节器对大时滞、不稳对象等被控对象的控制性能不是很好,同时PID调节器无法同时满足对设定值跟踪和抑制外扰的不同性能要求。本文提出的遗传算法在一定程度上改进了PID调节器性能指标。

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