
Простой метод моделирования процессов и петель настройки
Прокомментировал один из коллег:Как вам это удалось?«Когда вопрос звучит как заявление, вот когда вы знаете, что совершили что-то особенное. По иронии судьбы, когда речь заходит о настройке ПИД-регуляторов есть только несколько трюков, которые могут трансформировать вас от парня, делающего такой комментарий, чтобы парень получил всю похвалу.
Я настроил много контрольных циклов во время моей карьеры, но один опыт, когда я был молодым учеником, явно выделяется. Со своим временем в армии и в университете в зеркале заднего вида я начал работать в отрасли в качестве специалиста по турбинам с компанией инженерных служб.
Наверняка - я был так же уверен, как и я. Когда я получил свое первое задание в поддержку старшего инженера полевых служб, я был уверен, что поставлю такой сервис, который бы мой коллега похвалил, а клиент попросил большего. Это будет учебник !!
Заказчику нужна была помощь в настройке нескольких PID, и я очень высоко оценил Process Control. Но, как говорится: на пути к форуму случилось смешное.

Европейская интеграция и сбыт, Станция управления
Этот «рецепт» был моим ресурсом с тех пор ... хотя теперь мне не нужно полагаться на графическую бумагу и секундомер!
Заказчиком был производитель нефти и газа, расположенный во Вьетнаме. Как и большинство процессов на нефтяной платформе, они в значительной степени полагались на управление давлением, уровнем и потоком. То, что сразу поразило меня, - это очень динамичный характер контроля завода - и насколько они отличаются от примеров учебников.
Заказчик изо всех сил пытался удовлетворить проектные мощности из-за чрезмерной изменчивости процесса в своих разделительных сосудах. Напомним, что сбор данных не был стандартом в 1990, поэтому тренд данных был ограничен, а программное обеспечение еще не было вариантом. Эта работа потребовала бы, чтобы мы настраивали петли вручную, и методы, которые я изучил в школе, были плохо подходят для этой задачи.
Хотя из учебников есть много знаний, я быстро понял, что есть еще более глубокое понимание, которое можно получить из первых рук. По мере того, как моя забота росла с каждым минутой, мой коллега хладнокровно вовлекал менеджера завода с несколькими вопросами.
Оборудованный пониманием цели управления и знаний об изменениях, которые ускорили увеличение изменчивости, он изложил очень простую процедуру, которую мы будем придерживаться, чтобы настроить петли клиента. Этот «рецепт» был моим ресурсом с тех пор ... хотя теперь мне не нужно полагаться на графическую бумагу и секундомер!
Пока мой последний пост советы по сбору хороших данных для настройки, этот охватывает простой метод для расчета трех параметров модели, которые используются для получения коэффициентов настройки ПЛК.
1. Как далеко: коэффициент усиления процесса, Kp
Process Gain - это параметр модели, который описывает, как изменяется переменная измеренного процесса в ответ на изменения Output Controller. По сути, он описывает «насколько далеко» процесс движется в ответ на данное изменение.
При ручной настройке PID обязательно используйте трендовые данные, которые показывают переменную процесса, перемещающуюся из стационарного состояния в ответ на изменение выходного сигнала контроллера. Значение для коэффициента усиления процесса может быть вычислено как изменение установившегося состояния в измеренной переменной, деленное на соответствующее изменение в выходе контроллера.
Имейте в виду, что Process Gain должен основываться на тех же значениях инженерных единиц, которые используются в этом процессе. Кроме того, знайте, что контроллер не будет использовать эти инженерные единицы. Скорее, контроллер будет использовать процентный диапазон сигнала - необходимо будет преобразовать коэффициент усиления процесса в единицы, которые отражают «процентный диапазон», связанный с вашим контроллером.

Вычислите коэффициент усиления процесса, определив изменение переменной Measured Process Variable (PV), а затем разделив ее на соответствующее изменение на выход контроллера (CO).
2. Как быстро: постоянная времени процесса, Ƭp
Постоянная времени процесса похожа на часы, которые дополнительно объясняют отношение выходного параметра Process Variable-Controller. В частности, постоянная времени процесса описывает «Как быстро» переменная измеренного процесса реагирует на изменения в выходе контроллера.
Чтобы вычислить постоянную времени процесса, просмотрите те же самые данные. Важно определить время, когда переменная измеренного процесса сначала показывает ясный и видимый ответ на тест bump.
Затем определите время, в которое обрабатывается переменная процесса, при ее новом установившемся значении (т.е. в финише). Значение для постоянной времени процесса равно 63.2% от этого общего изменения.
Чем меньше значение постоянной времени процесса, тем быстрее ваш процесс реагирует на изменения. Возможность управления процессом - это функция 1), скорость постоянной времени процесса относительно 2), скорость последнего параметра модели.

Постоянная времени процесса определяется путем определения времени, в которое измеренное PV достигает 63.2% его изменения, а затем вычитает время, в которое видимо начинается изменение PV.
3. Сколько задержек: Время обработки, θp
Время, прошедшее с момента перехода на выход контроллера, начинается до тех пор, пока измеренная переменная не увидит четкий первоначальный отклик, называемый «Время обработки». Этот параметр модели указывает «Сколько задержек» существует в данном процессе.
Процесс Dead-Time возникает из-за задержки транспортировки, выборки или инструментария. Вычисление значения для Dead-Time процесса относительно просто. Начните с определения времени, в которое изменяется выход контроллера, и установите время, в которое отвечает переменная измеренного процесса.
Процесс Dead-Time подрывает способность ПИД-регулятора поддерживать стабильность, поскольку он ограничивает скорость, с которой контроллер может реагировать на расстройства. Именно по этой причине процесс Dead-Time широко называют «убийцей контроля».

Вычислите значение «мертвое время» процесса, определяя, когда измеренное PV отчетливо реагирует на изменение CO, а затем вычитает время, в которое первоначально было изменено CO.
Как только мы рассчитали три параметра модели, сложная часть была выполнена. Из этого было легко преобразовать каждый набор значений в настройки коэффициентов, которые работали с ПЛК платформы.
Во время этого первого опыта настройки ПИД-регуляторов я изучил два важных урока: во-первых, знание учебника имеет свои ограничения, и, во-вторых, методы, переданные от опытных профессионалов, похожи на золото.
В конце нашего визита клиент действительно запросил дополнительные услуги поддержки, и я ухмыльнулся моему коллеге, а оба допроса и заявили: «Как вы справились с этим?»
Большинство промышленных контрольных петель настроены нечасто, предоставляя практикующим мало возможностей применять свои знания и часто приводя к навыкам соскользнуть с течением времени.
К счастью, широко доступны семинары, посвященные проверенным лучшим практикам. Эти семинары предлагают практические средства для сохранения навыков.
Если посещение одного из них не является вариантом из-за ограничений бюджета и / или времени, то есть гиды, подобные этому что может оказаться полезным