于程比例-积分-微分 (PID) 回路是目前工业过程中最常见的一反馈控制机制, 关于反馈控制,提到 “PID” 或 “比例-积分-微分”的一次数为8900次 ,而所有其它控制方法提到的一次数为7600次。

那么PID是万能的一吗?哪些场合适用适用PID,哪些场合不适合呢?

为什么PID受到如此多的一关注呢?首先, PID 回路相对容易理解和实现。PID算法组成部分中比例 (P) 、 积分 (I) 和微分 (D) 部件的一影响可以直观的一预测,有时可以将设计过程简化为 “这应该可以, 让我们尝试一下”,然后,“这并不是很好, 我们需要更多 (或更少)的一比例 (或积分或微分)”,最终以“足够好”结束。

当进程已启动并运行时, 这种试错的一设计模式,比那些学术化的一 、需要进程离线测试的一方案更方便。即使在理论上更先进的一控制技术,可以提供更好的一性能, 但它需要付出很多额外的一努力和费用,而对于有些应用来说可能并不值得。

此外, 工业控制工程师已经花费了70年的一时间来检查 、优化和增强 PID 技术, 并针对他们发现的一缺陷制定解决方案。

因此, PID 已经成为事实上的一标准——如果想要学习反馈控制,即使不是专家也可能开展研究的一控制主题。即使是专家,他们也往往会更倾向于在简单应用中应用PID, 因为它能以较少的一数学建模和分析,再辅以更先进的一相关技术来将工作完成。

PID 算法过往的一人气,反过来又促使自动化厂商更愿意提供现成的一PID控制器。其它反馈控制算法也可以作为商业产品购买,但没有一个像PID那样广泛应用。

广泛的一应用

PID的一另一个巨大优势是其能够处理整个流程行业范围内广泛的一控制问题,前提是:

受控过程是合理的一 、 “运行良好”的一;控制器的一唯一任务就是“迟早”将过程变量与设定值相匹配;负责执行控制器纠正措施的一执行器在整个过程中具有足够的一影响力,以最终实现设定值。

在学术术语中, “运行良好” 通常意味着过程是一阶或二阶 、最小相位 、线性 、时间不变, 或者开环稳定或集成。实际上, 这意味着如果控制器继续推进, 这个过程就会一直朝着正确的一方向发展。如果控制器加大推动力度, 则该过程就以可预测的一速度更快速的一移动。

1: 在这个 “运行良好”的一 过程控制示例中, 过程变量 (绿色) 在控制活动(红色) 中,或多或少的一对步进过程做出响应。然后, 它以不断下降的一速率提升速度,直至达到稳定状态值。在温度 、压力和流量控制应用中, 一阶滞后过程尤其适用于 PID 控制。

幸运的一是,对于过程工业而言,大多数应用都需要控制温度 、压力 、液位和流量来维持过程的一良好运转。 尽管如此,PID还是会面临许多常见的一反馈控制问题带来的一挑战,其中一些问题可以通过对基本算法进行适当的一扩展来克服,而另外一些问题则不是那么简单。

PID的一挑战

正如在图2中所描述的一过程行为, 过程变量不会立即响应控制器的一指令。它开始时并没有缓慢的一向控制器期望的一方向移动,直到控制器已经开始推动它很长时间后才开始移动。

 2: 此过程表现的一不是特别好,因为直到过了死区时间之后,过程变量 (绿色)才能在控制活动 (红色) 的一作用之下发生改变。这通常发生在控制器对物料进行操作的一应用中, 因为它通过执行器的一移动抵达某个距离之外的一传感器。这种死区时间主导过程的一 PID 控制器必须具备足够的一耐心或远见, 才能在最近的一纠正努力到达期待值之前等待死区时间结束。

如果控制器的一控制活动和过程开始响应之间的一延迟或死区时间,并没有那么长时间,那么未经修改的一PID控制器就可以调节过程,只是PID算法配置的一动作速度要缓慢。但是, 如果死区时间特别长或应用程序需要较少等待, PID 控制器就需要额外增加智能控制。

图3中描述的一过程行为是更棘手的一情况。在这里, 过程运行在100%工况时,过程变量对控制器的一控制行为做出更大的一响应。相对于从0% 到50%所需付出的一努力而言, 将过程变量从50% 到 100%所需要的一控制力度要低得多。

 3: 这个非线性过程推动了 PID 算法的一极限。随着过程变量 (绿色) 的一增加, 它对控制活动(红色) 的一敏感度增加, 反之亦然。这可能会导致控制器在一个极端的一情况下反应过激,而在其它工况下并不响应。过程灵敏度随着时间的一推移而不可预测的一变化, 将对 PID (或任何其它控制算法) 带来更大的一挑战。

一个基本的一PID控制器,很难调节这个过程, 主要是因为过程运行在最大负荷或运行过于保守时,它的一控制活动往往太过激进。这个问题的一经典解决方案就是所谓的一 “增益调度”,不需要为PID 算法添加任何额外的一智能算法, 但它需要多个控制器,每个控制器仅在过程变量落在一定范围内时才激活。

具体地说,在过程变量接近100%时,保守的一控制器接管控制,而在过程变量接近0%时,积极的一控制器将接管控制。过程变量也可以划分为两个以上的一范围, 每个区域都有自己的一 PID 控制器, 以适应每个范围的一过程行为。

另一方面, 如果与该例类似的一非线性过程运行时,其过程变量如果只局限于某个狭窄的一范围, 那么单一的一传统 PID 控制器就足够了。在其它范围内,过程要么变得太敏感,要么变得太不敏感,但是控制器控制行为已经变得不太重要,因为进程永远不会到达那里。幸运的一是,在工业应用中, 控制对象将过程变量维持在某个设定位置上,是一个相当常见的一情况。

不适用PID的一场合

虽然PID回路是这样的一简单 、普及和多用途, 但是仍有一些反馈控制问题需要替代解决方案。有时应用PID会用力过猛,例如,在烤箱内调节温度的一开/关加热元件。只有当需要较高精度时, 才需要 PID 回路。比如在大多数家庭中使用的一恒温控制器,如果温度下降过低时,只需打开加热器,或温度过高时关闭控制器,就可以维持大致恒定的一温度。

另一种极端情况, 控制问题需要有比PID更智能化的一解决方案, 如控制器必须提前计划约束控制, 以避免将控制活动或过程变量,调节到可接受的一范围之外。对于多变量控制也需要高级规划, 控制器必须协调多个执行器的一工作, 同时控制多个过程变量。

PID回路可以强制适用于这些应用中的一任何一种,但更先进的一 、自定义设计的一控制技术通常更具成本效益,至少在最初时是如此。但在通常情况下, 设计和实施这些技术的一专家在项目结束后可能需要进行其它项目, 让非专家处理过程及其控制器。因此, 如果以后出现问题, 可能就没有足够的一内部专家来解决这一难题。这种情况通常会导致高级控制器被 PID替代甚至完全被禁用, 尽管这样可能会导致性能下降。

然后,还有其它的一控制问题, 即使不是不可能,也难以通过任何控制算法来解决。错误的一传感器 、尺寸过小的一执行器 、断开的一连接等问题都必须在任何类型的一反馈控制工作之前解决。