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類型分類：: 科普知識

數據分類：: 單相導軌開關電源

當PID回路表現不佳時儀表工該怎么辦

發布日期：2022-07-16 點擊率：52

學習比例-積分-微分(PID)的回路整定可能很難，但一旦掌握，就可以更好地改進運營。在PID回路性能表現不佳時，請參考本文中的6個建議。

一旦系統投入使用并開始運行，人們通常會忽視比例-積分-微分(PID)回路的性能，不再將這些回路視為一種持續改進的手段。正是因為它們“正常”運行，所以經常被忽略，直到某些事情變得不正常，突然成為突出問題時為止。這些事件發生的很少，而且發生的時間間隔較長，因此也就沒有得到太多的關注。然而，在影響產品質量和生產率的各種因素中，運行事件通常是關鍵組成部分，會對運營效率產生相當大的影響。

在整定回路時，需要采取一些工程和數學步驟，但如何根據經驗和知識來整定回路構成和響應，有很多值得探討的地方。最初幾次肯定很有挑戰性，但是一旦成功，在一個應用或過程中來之不易的經驗，就可以為其它領域的工程師所用。

系統集成商通常僅在啟動期間，與回路整定的參數進行交互。一旦控制系統調試完成，那些回路整定參數和整體回路性能會發生怎樣的變化，可能無人知曉。我們總是想知道，運行人員是否會將回路變成手動(甚至關閉)，由他們親自控制系統？

一些運行人員是否會覺得，他們比其他運行人員可以更好地處理流程，并經常將回路整定到他們認為“正確”的數字上？由于設備和實際條件的退化，這些回路響應是否會隨著時間的推移而降低？最后，在初始的系統過程設計中，是否總是能夠考慮到所有階段和運營模式，經 PID整定的替代參數是否一定會比原始參數更好？

只有系統的每個部分都能正常工作，才能實現控制邏輯的最佳性能。

校正次優PID性能
通常情況下，設置并調節控制回路之后，人們就會將其遺忘或忽略，除非發生“重大事件”。如果沒有“重大事件”發生，運營人員就會對回路性能缺乏關注，而這就可能會導致質量問題、顯著的效率損失和運營不一致。因為事情并沒有嚴重到導致明顯問題的程度，通常只會推動運營人員進行一些手動干預，但這并不是最優的狀態，運營人員仍然在嘗試讓它變得更好。

造成回路性能次優的原因有很多。其中之一是機械磨損或故障。這些回路中包含各種易磨損和易發生故障的物理組件。有可能沒有對這些部件進行主動維護。

無論用戶是遵循基于時間的預防性維護計劃，還是遵循基于條件或分析的預測性維護計劃，主動維護和更換磨損部件對于實現控制回路的最佳性能都很重要。

過程中的其它因素，可能會在不同的時間對回路產生不同的影響，例如季節性或基于產品的粘度變化。

如何應對PID回路表現不佳？
無論是涂抹潤滑脂以防止物理粘連，還是更換移動速度較慢的執行器，每個部件都需要正常運行，以便控制邏輯能夠實現最佳性能。當PID回路表現不佳時，需要了解以下6個注意事項：

1、先查看設備健康情況
重新調節比重建控制閥更容易，但潛在問題仍然存在并且會變得更糟。

2、還應該考慮支持PID塊的邏輯
有許多編程方法和技術可以與PID算法結合使用，以提高回路的一致性和性能。例如，用戶的某個回路，由于配方或回路動態變化的原因，它發現自己與過程變量的設定值相去甚遠。在這種情況下，讓代碼控制回路，在手動模式下輸出較大值，直到它們進入定義的范圍，這對控制回路是有益的。一旦到達這種工況，用戶就可以將回路切換到自動模式并允許算法進行控制。

3、當PID回路執行不力時，另一個有用的編碼組件是報警
在設置報警時，如果需要太長時間才能“達到”設定值，或者在設定值點變化較大，有助于實現實時標記問題和/或觸發額外的程序干預。當我們確實需要進行一些響應性維護時，這有助于最大限度地減少響應時間。

4、當PID回路表現不佳時，信號過濾也是一個重要的考慮因素
在啟動過程中，用戶關心的是實現回路的控制和正確的響應。過程變量上的噪聲或其它微小的波動所導致的環路響應抖動可能并不明顯。很自然的應對措施是對回路進行去調諧以實現阻尼響應，但也可以通過過濾過程變量 (PV) 信號來更好地處理它。

5、PID算法本身也需要考慮
PID算法是調節器的核心技術，高性能調節器其PID算法往往更容易獲得滿意的控制效果。確保控制不會擴展回路的功能很重要。如果調節參數設置的過于激進，用戶可能會面臨在過程中出現物理問題的風險。例如，用戶可能會因閥門完全關閉或打開太快而導致水錘現象。這會導致系統中其它部件的損壞。

6、回路也可能需要在不同的場景下運行
雖然設定值不會改變，但過程中可能會發生其它事情，在不同的時間對回路產生不同的影響，例如季節性或基于產品的粘度變化。這就需要根據周圍環境加載不同的參數集。

鑒于當前數據和分析技術的進步，我們很幸運現在可以解決這個問題。有了可用的數據收集和存儲技術，就可以輕松收集回路信息，以更好地了解它們的執行情況以及可以改進的地方。匯總這些數據，就可以識別出在實時監控環路時不那么明顯的性能變化。

隨著時間的推移，越來越多的制造商希望使用機器學習(ML，即大家常說的調節器自學習功能)來評估其過程關鍵回路性能。這種評估為改進運營提供了深刻的見解，并在無人值守時也可以了解系統發生的情況。這種方法為對抗控制回路性能下降提供了更結構化和更科學的“防御”，而不僅僅像原來一樣只能提供修補“藝術”。
作者：Brian Fenn

關鍵概念
■學習PID 整定可以幫助系統集成商改進運營。
■機器學習可以幫助集成商減少潛在的 PID 調節問題。
昌暉儀表請您思考一下：貴工廠可以從持續的PID監控中獲得哪些收益？

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