Алгоритм фильтра выхода контроллера (со)
Фильтр 1 порядка производит сглаженную величину CO* как
Где
CO = исходный (нефильтрованный) PID сигнал.
CO* = фильтрованный CO сигнал, посланный на конечный управляющий элемент.
Tf = константа фильтра, настроечный параметр.
Достоинства:
CO фильтр работает с уменьшением выхода контроллера и поэтому уменьшает и флуктуации, которые вызывают износ оборудования
CO фильтр – единственное решение, которое адресовано и пробемам измерения PV+шум, и расчёту странности коммерческих алгоритмов
И, пожалуй, самое важное, что настройку можно успешнее провести для этой архитектуры для PI и PID алгоритма.
Изучение фильтра 1 порядка, т.е. сравнение фильтра 1 порядка с общей моделью системы 1 порядка (FOPDT) обнаруживает, что:
Показатель (коэффициент передачи) (масштабирующий фактор) фильтра один. Поэтому сигнал CO* имеет одну и ту же единицу измерения, как сигнал CO из PID алгоритма.
Нет времени мёртвой зоны, встроенного в фильтр. CO*, подаваемый на конечный управляющий элемент, вычисляется немедленно после того, как PID алгоритм вырабатывает исходный (нефильтрованный) PID сигнал
Степень фильтрации, или как быстро CO* подаётся вместо CO, устанавливается постоянной фильтра Tf
В практике характеристики процесса нелинейны и могут меняться со временем. Поэтому линейные модели, используемые для начальной установки (дизайна) не могут быть применимы, когда условия процесса меняются или когда процесс выполняется в другой области.
8 Адаптивное регулирование
Технологии адаптивного регулирования позволяют полностью автоматизировать процесс настройки контуров регулирования широкого класса промышленных объектов управления с различными видами и величинами запаздывания. Они позволяют полностью отказаться от использования обычных методов идентификации динамики объекта и расчета оптимальных параметров настройки регуляторов.
Как показывает практика, адаптивные регуляторы позволяют экономить до 15% сырья и энергоресурсов по сравнению с ручным управлением или порядка 5% по сравнению с неоптимально настроенным классическим PID регулятором.
Более элегантная техника – поместить контроллер внутри некоторых адаптивных рамок. Здесь параметры линейной модели системы обновляются регулярно, чтобы отразить характеристики текущего процесса. [Warwick et al, 1987; Willis and Tham, 1989a]. Эти параметры вводятся в использование, чтобы рассчитать установки контроллера. (рис.1)
Рис. 1. Простейшая схема структуры адаптивного контроллера
Установки контроллера могут обновляться непрерывно согласно изменениям характеристик процесса. Такие контроллеры поэтому называются авто-настраивающиеся /адаптивные/самонастраивающиеся. В некоторых формулировках установки контроллера прямо определяются. Быстрее алгоритм получается, т.к. избегается стадия построения модели. Много коммерческих PID контроллеров производятся с тьюнингом. Хороший обзор контролеров с автотьюнингом сделали Astrom and Hagglund [1988].
9 Нечеткая логика в pid -регуляторах Нечеткая логика, нейронные сети и генетические алгоритмы
PID-регуляторы, описанные выше, имеют плохие показатели качества при управлении нелинейными и сложными системами, а также при недостаточной информации об объекте управления. Характеристики регуляторов в некоторых случаях можно улучшить с помощью методов нечеткой логики, нейронных сетей и генетических алгоритмов. Перечисленные методы называют "soft-computing", подчеркивая их отличие от "hard-computing", состоящее в возможности оперировать с неполными и неточными данными. В одном контроллере могут применяться комбинации перечисленных методов (фаззи- PID, нейро- PID, нейро-фаззи- PID регуляторы с генетическими алгоритмами).
Основным недостатком нечетких и нейросетевых контроллеров является сложность их настройки (составления базы нечетких правил и обучения нейронной сети).