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个人中心我的主页好友zhengliu688|装扮|设置|退出 查看文章 温度PID的整定过程2011-08-0619:19在两年多以前,我写了一篇关于如何整定PID的小文章,收到不少的朋友给我发E-mail,讨论关于PID参数整定的问题。今天刚好有一个小小的项目,需要整定PID参数,我们再用原来的方法,来做一遍,看看效果如何。 需要注意的是,我们都是从头开始,我并不知道之前的方法会不会有效,不过,我们来试一试吧。 1.首先,我们先看看客户的要求。 客户要求我们,控温的精度在0.5度以内,尽量小的波动。 2.好吧,要求比较的少。我们开始吧。 我们测试一下执行机构,看看这个执行机构的加热速度有多快,这个速度将影响我们选取PID的采样时间,这可是整个系统的前提。 我们编写一个程序,使加热器以100%的功率加热,编写下位机程序,让单片机将温度传感器的采集值,传送到计算机。计算机使用串口助手,将数据收集起来,然后使用我们的秒点绘图的软件,将图像绘制出来【描点绘图软件在我们的网站上有下载。免费】。图1-1整个温控系统的结构复制代码1.unsignedintmyData;2.PWM(100); //最高档加热3.for(;;)4.{5. myData=GetTemp(); //获取当前的温度6. SendOnyByte(myData/10); //发送数据到计算机7. os_wait(K_TMO,100,0); //等待1秒钟8.}空城我的空间主页博客相册|个人档案|好友|i贴吧消息页码,1/7温度PID的整定过程_空城_百度空间2011-10-23 好了,数据开始采集了,让我们耐心等待吧…… 【漫长的等待】 好了,经过半个小时的连续采集,采集到了8600组有效数据,在下面的文件中,大家可以下载研究:采集到的原始数据1.txt(25.59KB,下载次数:3) 以上采集到的这些数据是16进制的,我们使用张彦欣单片机有限公司的免费进制转换软件,将其转换为10进制: 转换成10进制以后的文件,点击这里可以下载:原始数据1转换成10进制后.txt(25.59KB,下载次数:0) 现在得到一个转换为10进制的文件,里面的数据可以用来绘制图像了。启动张彦欣单片机的描点绘图软件,将数据导入,可以绘制出图形:图1-2使用串口助手数据采集中图1-316进制转换为10禁止批量软件(可到免费下载)页码,2/7温度PID的整定过程_空城_百度空间2011-10-23 3.选择合适的采样时间 根据图1-4,我们可以看出来,整个加热过程基本是呈线性的,也就是说,加热机构的加热速度是比较均匀的,而且加热速度比较的慢。30分钟,温度从35度到了95度,平均每分钟温度升高2度,每30秒变化1度。按照我之前论文中的说法,如果将我们目标控制温度误差0.5度叫做一个“最小单位”,那么变化一个“最小单位”所需要的时间是15秒,我们可以叫这个时间为“最小单位时间”。那么,在PID中,采样时间一定要小于这个“最小单位时间”,否则,可能出现温度超标,却还没有检测到的现象;当然,采样时间也不能远远小于这个时间,否则可能出现系统振荡。综上所述,我们将采样时间定在5秒钟。 虽然方法没有问题,但是加热机构的效率的确有点低,加热速度有些慢,所以,我们更换一个功率更大的加热器,再重新测试一下看看:采集到的原始数据2.txt(14.39KB,下载次数:0)原始数据2转换成10进制后.txt.txt(14.75KB,下载次数:0) 以上是加热500秒的曲线,温度从24度加热到了106度,平均每6秒钟变化1度。按照之前我们提到的“最小单位时间”,变化0.5度的时间是3秒,所以综合起来,我们选取采样时间为1秒钟。 4.确定比例系数Kp图1-4将数据绘制成图形后的结果图1-5 更换更快的加热器后加热曲线页码,3/7温度PID的整定过程_空城_百度空间2011-10-23 确定采样周期后,就要确定比例系数Kp、Ki和Kd。按照顺序,先确定Kp,然后是Ki,最后是Kd。 如图1-6所示,典型PID的控制曲线,在一般的PID控制过程中,比例部分(P部分)至关重要。比例部分可以归结成一句话说:当当前的温度和目标温度相差较远的时候,全火力加热,当温度慢慢接近目标温度的时候,火力慢慢的降低,比例部分(P部分)的作用慢慢的削减,积分(I部分)和微分(D部分)慢慢的起作用。 在这其中,比例系数的作用就是告诉系统,什么时候停止全火力加热。比如,在本系统的驱动程序中PWM()函数负责调节输出功率,最低是PWM(0),输出功率是0;最高是PWM(100),输出功率最大(本例子中是200瓦)。 例如,当前温度是50度,目标温度是100度,Kp=2: Ek=100-50=50; DTY=Kp*Ek=2*50=100; PWM(100); 再例如,当前温度是80度,目标温度是100度,Kp=6: Ek=100-80=20; DTY=Kp*Ek=6*20=120; DTY=100; PWM(100); 上面举的例子,可以看出,比例系数(Kp)越大,加热的速度就越快,但是这其中有一个问题:是不是Kp越大越好?肯定不是,那么如果Kp太大,会有什么后果呢?我们不妨来再看一个例子: 当前温度是98度,目标温度是100度,Kp=50: Ek=100-98=2; DTY=Kp*Ek=2*50=100; PWM(100); 我们可以看到,在当前温度达到98度的时候,系统还在100%的功率加热,会出现什么情况?会出现系统加热速度太快,过了100度的情况,要知道,一般的加热系统,加热容易,要降温往往就比较麻烦了…… 这个“过了”的了情况,其实就是PID系统里的“超调”。Kp过大,加热速度快,超调也会很大;Kp过小,加热速度很慢,超调也很小。 当然,Kp的大小,是有一个最优化的,就是并不是平白无故选择的,而是跟系统的特性有关。举个例子说明“超调”:图1-6PID控制系统的典型曲线复制代码1.Ek=TargetTemp-CurrentTemp;//计算当前温度和目标温度之间的差值2.DTY=Kp*Ek; //计算当前应该输出的功率3.if(DTY100) //限幅4. DTY=100;5.PWM(DTY); //功率输出页码,4/7温度PID的整定过程_空城_百度空间2011-10-23 如图1-7所示,图中的直线是“目标量”,我们希望汽车以最快的速度到达代表“目标量”的直线,但是不要超过,也不要没有到达,最好刚刚好到达直线。现在就来问题了:汽车的司机在离直线很远的时候,全速前进;在离直线距离较近的时候,开始减速前进。不减速,到了直线再刹车,显然会使汽车越过直线较远距离,那么什么时候减速,减速多少,这就是一个优化问题。这也就是上面提到的比例系数Kp的大小问题。 我们再考虑一下,汽车应该在什么时候减速是最优化的?显然是一开始全速运转,然后在离直线“特定距离”的时候,紧急刹车,车刚刚好停在直线上。这种情况下,到达直线需要的时间显然是最短的。那么,这个“特定距离”是多少,跟什么有关呢?显然,和车的惯性有关,惯性大的车,应该提前刹车;惯性小的车,可以离直线更近的时候刹车。 同样的道理,不光汽车有“惯性”,我们加热系统同样是有惯性的,加热系统在停止加热以后,温度仍然有可能继续上升,这就是惯性,显然这个惯性越大,Kp就应该相应的减小,提前“刹车”。下面我们就测试一下加热系统的“惯性”: 以上代码的意思是,使用全部火力加热,当检测到温度达到100度的时候,关闭加热器,继续采集温度,继续观测温度,观看系统的“惯性”。惯性测量的原始数据.txt(22.77KB,下载次数:0)惯性测量数据转换为10进制.txt(22.8KB,下载次数:0)图1-7 汽车加速到终点线的演示复制代码1.for(;;)2.{3. PWM(100); //全火力加热4. myData=GetTemp(); //获取当前的温度5. SendOnyByte(myData); //将数据发送到计算机6. if(myData==100)7. {8. PWM(0); //停止加热9. break; //跳出循环10. }11.}12.13.for(;;)14.{15. myData=GetTemp();//获取当前的温度16. SendOnyByte(myData);//将数据发送到计算机17.}页码,5/7温度PID的整定过程_空城_百度空间2011-10-23 如图1-8所示,系统在达到100度以后,温度并没有因为“惯性”继续上升,而是转而下降,这说明系统“刹车”很快,我们可以放心驾驶,不会出现到达终点停不下的情况。可以将Kp设置为一个较大的数据。 我们可以设定,在温度误差是2度的时候,全火力加热,只有小于2度的误差,才慢慢的降低火力,因此Kp=5(因为系统采集的温度都带有1位小数,但是使用整数int表示,所以都乘以了10); 我们来看看在Kp=5的情况下,系统的加热曲线(目标温度是30度):图1-8惯性测试曲线复制代码1.for(;;)2.{3. if(SYS.TargetValueSYS.Temp)//目标温度值比当前值高4. {5. Ek=SYS.TargetValue-SYS.Temp;//比例部分6. Data=Ek*Kp;7.8. if(Data100)9. Data=100;10.11. PWM.DTY=Data;12. }13. elseif(SYS.TargetValue=SYS.Temp)//目标温度值比当前值低14. {15. PWM.DTY=0;16. }17.18. os_wait(K_TMO,100,0); //等待1秒19.}图1-9Kp=5时,系统加热曲线页码,6/7温度PID的整定过程_空城_百度空间2011-10-23 我们看到,以上的加热曲线中,加热快速而准确,满足了我们的要求。如果此处想验证更加优化的Kp,可以多次调整,绘制图像,比较各个图像,选择一个最佳值。此处我们不做更改了,就选择Kp=5; 细心的朋友可能会发现了,我们的目标值是30度,而系统最终稳定在了29度(其实是绘图的误差,系统最终稳定在了29.6度左右)。但是无论如何,系统没有到达我们的要求值30度,可奇怪的是,此时的系统是稳定的,一直恒定在这个温度,不像是一个故障状态。 正是如此,这不是故障,也不是我
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