温控电路PID参数的调节方法

在定值控制问题中，如果控制精度要求不高，一般采用双位调节法，不用PID。但如果要求控制精度高，而且要求波动小，响应快，那就要用PID调节或更新的智能调节。调节器是根据设定值和实际检测到的输出值之间的误差来校正直接控制量的，温度控制中的直接控制量是加热或制冷的功率。PID调节中，用比例环节（P)来决定基本的调节响应力度，用微分环节（D)来加速对快速变动的响应，用积分环节（I)来消除残留误差。PID调节按基本理论是属于线性调节。但由于直接控制量的幅度总是受到限定，所以在实际工作过程中三个调节环节都有可能使控制量进入受限状态。这时系统是非线性工作。手动对PID进行整定时，总是先调节比例环节，然后一般是调节积分环节，最后调节微分环节。温度控制中控制功率和温度之间具有积分关系，为多容系统，积分环节应用不当会造成系统不稳定。许多文献对PID整定都给出推荐参数。PID是依据瞬时误差(设定值和实际值的差值)随时间的变化量来对加热器的控制进行相应修正的一种方法!!!如果不修正,温度由于热惯性会有很大的波动.大家讲的都不错.比例：实际温度与设定温度差得越大，输出控制参数越大。例如：设定温控于60度，在实际温度为50和55度时，加热的功率就不一样。而20度和40度时,一般都是全功率加热.是一样的.积分：如果长时间达不到设定值，积分器起作用，进行修正积分的特点是随时间延长而增大.在可预见的时间里,温度按趋势将达到设定值时,积分将起作用防止过冲!微分：用来修正很小的振荡.方法是按比例.微分.积分的顺序调.一次调一个值.调到振荡范围最小为止.再调下一个量.调完后再重复精调一次.要求不是很严格.先复习一下P、I、D的作用，P就是比例控制，是一种放大（或缩小）的作用，它的控制优点就是：误差一旦产生，控制器立即就有控制作用，使被控量朝着减小误差方向变化，控制作用的强弱取决于比例系数Kp。举个例子：如果你煮的牛奶迅速沸腾了（你的火开的太大了），你就会立马把火关小，关小多少就取决于经验了（这就是人脑的优越性了），这个过程就是一个比例控制。缺点是对于具有自平衡性的被控对象存在静态误差，加大Kp可以减小静差，但Kp过大时，会导致控制系统的动态性能变坏，甚至出现不稳定。所谓自平衡性是指系统阶跃响应的终值为一有限值，举个例子：你用10％的功率去加热一块铁，铁最终保持在50度左右，这就是一个自平衡对象，那静差是怎样出现的呢？比例控制是通过比例系数与误差的乘积来对系统进行闭环控制的，当控制的结果越接近目标的时候，误差也就越小，同时比例系数与误差的乘积（控制作用）也在减小，当误差等于0时控制作用也为0，这就是我们最终希望的控制效果（误差＝0），但是对于一个自平衡对象来说这一时刻是不会持续的。就像此时你把功率降为0，铁是不会维持50度的（不考虑理想状态下），铁的温度开始下降了，误差又出现了（本人文采不是很好，废这么多话相信大家应该明白了！）。也就是比例控制最终会维持一个输出值来使系统处于一个固定状态，既然又输出，误差也就不等于0了，这个误差就是静差。虽然简单的比例控制反馈能保证系统稳定，但常有较大的静差，满足不了稳态精度的要求，这就是（I）积分控制引入的原因了，积分控制的优点是能对误差进行记忆并积分，有利于消除静差，就像人脑的记忆功能，只是传统的积分控制是不加选择的“记忆”误差及误差变化的所有信息，人脑就没这么笨了，人脑是有选择的记忆有用的信息，并遗忘无用的信息（又是人脑的优越性）。但积分控制的不足之处就在于积分作用具有滞后特性，举个例子：一个电源通过一个电阻对电容充电，要过一定时间后电容两端的电压才会等于电源的电压（理想状态下），这就是一个积分电路。而且存在积分饱和现象，如果积分控制作用太强会使控制的动态性能变差，以致使系统变得不稳定。由于通常被控对象都是具有惯性作用的，而且这种作用是不能忽略的，为了加快控制系统的响应速度，减少超调量，人们引入了（D）微分控制，微分作用的优点是它具有对误差进行微分，敏感出误差的变化趋势，增加系统稳定性。就像人脑的预见性。只要控制系统的误差有变化，微分就起作用。它的缺点是对干扰同样敏感，使系统抑制干扰能力降低。对于加热系统的控制，如果要采用PID控制的话是需要结合不同控制要求而采用不同的方法的，如果对升温阶段的曲线不要求可以直接用P（或PD）控制升温过程，保温段再采用PID控制，这样的好处是升温速度快。保温段最好用PID控制，积分相当重要，是起主要控制作用的，否则保温段很容易出现振荡或静差，如果你最终稳定了并保持在给定温度，最好还是把微分去了，否则来个信号干扰它就不得了了。加热对象惯性都比较大，温度是不会突变的。如果你的PID参数调整的好的话，保温段的控制效果是非常好的。如果要求升温曲线（也就是升温的速度要也要控制），那升温段最好还是用PID（或PD），这个阶段想控制好不是件容易的事，特别是那些大滞后的系统。升温段积分只是“配角”，“主角”是比例控制，如果积分利用不好是很容易是系统超调的，对于加热系统来说，超调是很麻烦的事，你必须尽量保证你的控制系统不超调。此时最好的方法就是改积分时积分，不该积分就不要积，搞这么复杂还不如直接分离积分得了。fengxianjin“请问,m(t)怎样跟OCR1A联系起来,它们的关系是怎样的?”PID并没有对输出做太多描述，也没有指定对象和作用域，它的输出是很灵活的，你可以自己定，再把输出域映射到你的控制部件上去，例如m(t)规定为0－100来代表输出功率（分辨率为1％）。再将这个范围和你的PWM占空比对应起来（通过映射转换成OCR1A值）。很简单吧？超级灵活，你想咋整就咋整！误差也一样，直接用采样的16进制或转成温度再用，都可以。AI智能调节器在湿热箱温控系统中的应用一、概述露点式湿热箱可供各种产品和材料进行不同规范的潮热试验和干热试验。某精细化工厂有一台90年初代生产的Y61320温热试验箱，由于是采用模拟电子电路设计，电路较复杂，在元器件老化及发生温控故障时很难找到替代品维修，并且试验箱的温度测量不是数字显示，显得很不直观，有必要进行技术改造，应用智能PID调节器可解决这些问题。根据这个设想，将试验箱的后热器、热套和水箱的加热器的温度控制改用智能自整定PID调节器控制。二、仪表选型在湿热箱温控系统中，是通过控制可控硅的导通和断开来实现温度调节的，为了能够更精确的调节温度和尽量延长加热器的使用寿命，采用可控硅移相触发模式工作。仪表选择宇电AI人工智能调节器，具体型号为AI-518EK5L2L2。它具有以下的特点：(1)采用万能输入，使仪表仅通过简单快捷的菜单选择，即可实现仪表的各种分度号、标准信号及远传压力信号、毫伏信号的输入。(2)采用模块化通用电路结构，通过简单的模块组合，即可实现仪表的各种功能变换，通用性和灵活性显著增强。(3)采用了集成度更高的IC芯片和先进的SMT表面元件贴装工艺以及独特的电路屏蔽技术，从而具备超强的抗干扰力和可靠性，可在十分严酷的电磁干扰环境下长期稳定工作。三、控制原理原有湿温箱电路的温控原理如下图所示。先把空气加湿到饱和状态或接近饱和状态，然后把湿空气加热，降低空气的相对湿度达到所需的湿度值。箱内的空气经螺壳通风机进入加湿通道喷雾加湿后，空气达到或接近所需的饱和状态，再经后热器加热，空气达到所需的空气状态。只要适当地控制后热器及水箱水的温度，就能达到所需要的湿度和温度。采用AI智能PID调节器控制后热器、热套和水箱的加热器的温度。在实际应用中，当箱内实际温度小于设定温度时，由感温元件热电阻将温度变化转化为电阻值的变化，测温直流电桥的不平衡输出经差动放大和相敏检波后，产生频率不同的触发脉冲，加到可控硅的控制极上，使其导通角变化，从而获得升温过程所需的功率。当实际温度和设定温度相等时，测量电桥平衡，只有频率较低的触发脉冲输出，使可控硅以很少的导通角开启，提供一个小功率以弥补自然散发的热量而维持恒温。当实际温度高于设定温度时，触发电路无脉冲输出，可控硅完全关断，加热器两端无电压供给，试验箱停止加热。应用AI智能PID调节器后的控制加热应用电路如下图所示，采用Pt100作为测温元件输入到控制仪中，和改进前电路不同的是加热功率的大小是由AI智能PID调节器输出信号控制双向可控硅的控制极上，控温更加准确和直观。速度，改善控制品质。针对控制参数较难确定的现实，表内设有自整定专家系统，可使系统的控制参数确定简单，准确度提高，因此，自整定系统的引入，不仅使复杂劳动简化，节约了调试时间，而且提高了控制系统的调节品质。对于许多复杂的调节对象，例如电炉温度控制中的电网电压变化、外界干扰因素和工作环境多变等，针对有严重非线形的控制对象，国外仪表公司也推出了不少对策和方法。例如，日本导电公司生产的仪表中，采用了多组算法；欧陆和欧姆龙仪表中采用了自适应功能；KMM智能调节仪表中采用了折线模块来适应系统的非线性；还有的仪表公司在仪表中采用辩识方法来提高仪表在非线性系统中的调节质量。在AI系列智能工业调节器中，针对有严重中非线性的控制对象，选择了自适应方式来解决。其改进的特点是：当控制偏差大于估计的误差时，自适应系统不三、AI调节器PID算法、自整定和操作调节器PID算法AI系列智能工业调节器中的人工智能控制算法，既对PID算法加以改进和保留，加入模糊控制算法规则，并对给定值的变化加入了前馈调节。在误差大时，运用模糊算法进行调节，以彻底消除PID饱和积分现象，如同熟练工人进行手动调节。当误差趋小时，采用改进后的PID算法控制输出。其控制参数采用被控对象特征描述方式。一组(MPT)参数即可同时确定PID参数和模糊控制参数。系统具有无超调和高控制精度等特点。针对不稳定的非线形复杂调节对象，表内设有自适应调节规则，可使系统进一步加快响应是修改MPT参数(国外仪表的自适应功能是修改控制参数)，而是修改输出值来降低误差。虽然修改范围有限，但不会出现将原来正确控制参数改错的现象，使响应速度加快，使控制精度大大提高。PID算法的改进：常规PID=比例作用(P)+积分作用(I)+微分作用(D)在常规PID的控制系统中，减少超调和提高控制精度是难以两全其美的，这主要是积分作用有缺陷造成的。如果减少积分作用，则静差不易消除，有扰动时，消除误差速度变慢，而当加强积分作用时，又难以避免超调，这也是常规PID控制中经常遇到的难题。在AI系列智能工业调节器中，当控制参数在比例带以外时，采用模糊控制，不存在抗饱和积分问题，而对PID算法部分又加以改进如下：输出=比例作用(P)+积分作用(I)+微分作用(D)+微分积分作用(∫I)由于仪表中增加了微分积分作用，所以，使常规PID算法中的积分饱和现象得到较大缓解。不过从上式中可以看到，原有参数已经较难确定了，又增加了一个新参数(∫I)，所以，这些参数必然互相影响，使得新算法参数更加难以确定。为此，经过认真的研究和实验分析，比例作用与微分作用的比值和积分作用与微分作用的比值可取相同的值，并且比例作用与微分作用的最佳比值同控制对象的滞后时间有关。滞后时间越大，则比例作用响应减少，而微分作用响应增加。两者存在的关系如下：比例作用=K(1/t)微分作用=K(1-1/t)d式中，K为系数；t为滞后时间与控制周期的比值；t≥1；d由此，可将人工智能控制算法公式改为：输出=P［1/t+(1-1/t)d］+(1/M)∫［1/t+(1-1/t)d式中，P用于调整微分和比例的大小，P增加，相当于同时将微分时间增加及减少比例带。反之，P减少，相当于同时将微分时间减少和增大比例带。M类似积分时间，可用于调整积分和微分积分的大小，t用于调整微分与比例的相互比例成分。如果t=1，则微分作用为0，如果10。这样，控制参数又减少为3个，由于常规PID参数的定义只根据算法本身，其特点是不需要考虑被控对象的精确模型，而改进后的3个控制参数，由于同原参数概念不同，所以，定义为MPT控制算法，具体含义如下：M5为保持参数：M5定义为输出值变化为5％时，控制对象基本稳定后测量值的差值。5表示输出值变化量为5%，同一系统的M5