पीआईडी ​​नियंत्रक स्पष्टीकरण


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मुझे एक पाठ नहीं मिला है जो पीआईडी ​​नियंत्रक को सरल शब्दों में समझाता है। मैं सिद्धांत को जानता हूं: यह व्युत्पन्न और आनुपातिक लाभ और अभिन्न आदि की गणना करता है, लेकिन मुझे वास्तविकता में जानना होगा कि प्रत्येक फ़ंक्शन और फ़ंक्शन के प्रत्येक संयोजन का आउटपुट क्या है।

उदाहरण के लिए, आनुपातिक से शुरू करना: यह एक इनपुट भेजता है जो रिकॉर्ड की गई त्रुटि के आनुपातिक है। तो अगर त्रुटि 5 V है, तो क्या यह 1 करता हैयह कम? या1125 V? या-155 Vया क्या? मुझे समझ नहीं आ रहा है।155 V

व्युत्पन्न के लिए, यह एक विशिष्ट समय में व्युत्पन्न की निगरानी करता है? और फिर क्या करता है? इसके अलावा, क्या होगा अगर भीख मांगने पर शोर / गड़बड़ी होती है, इसलिए पीआईडी ​​नियंत्रक में तुलना करने के लिए परिवर्तन की सामान्य उपयोग दर नहीं होगी? अभिन्न के साथ भी। क्या आप मुझे किसी अच्छे संसाधन की ओर इशारा कर सकते हैं या कृपया मुझे समझा सकते हैं?

जवाबों:


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एक पीआईडी ​​फ़ंक्शन जो हर दिन ज्यादातर लोगों का उपयोग करता है वह कार या साइकिल चलाने के लिए हाथ से आँख समन्वय है। आपकी आँखें इनपुट हैं, स्टीयरिंग व्हील / हैंडल बार का कोण आउटपुट है। सेट पॉइंट आमतौर पर आपकी लेन का केंद्र होता है (जब तक कि एक हिरण बाहर नहीं निकलता या कुत्ता आपका पीछा करता है)। इस कार्य को करते समय


आपके मन को लगातार 3 विभिन्न कारकों पर विचार करना पड़ता है । प्रत्येक कारक पर इसका महत्व अतीत के अनुभव पर आधारित है, जिसे पीआईडी ​​दुनिया में "ट्यूनिंग" कहा जाता है।

आनुपातिक: "मैं लेन के केंद्र से एक लंबा रास्ता तय कर रहा हूं, मुझे उस दिशा को वापस करना चाहिए।"
स्वाभाविक रूप से, अगर मैं और भी दूर हूं तो मैं तेज दौड़ना चाहता हूं अगर मैं बहुत करीब हूं। यह मुझे समयबद्ध तरीके से अपने लेन के केंद्र में वापस जाने की अनुमति देगा।

व्युत्पन्न: "मैं बेहतर नहीं है कि बस पहिया / हैंडल सलाखों को उस दिशा में घुमाएं या मैं सही, रोल, और दुर्घटना को खत्म कर दूंगा।"
आप गटर में हो सकते हैं, लेकिन आपका ड्राइविंग अनुभव आपको सिखाता है कि यदि आप तेजी से बदल जाते हैं तो चीजें बहुत तेज़ी से बदल जाएंगी और आपको यह कम करने की ज़रूरत है कि आप अपने सेट-पॉइंट की शूटिंग खत्म करने और आने वाले ट्रैफ़िक में प्रवेश करने के लिए कितने तीखे मोड़ लें।

इंटीग्रल: "हवा मुझे सड़क के किनारे पर धकेलती रहती है, और मुझे मोटे पर बने रहने के लिए इसे चालू करना पड़ता है"
आप अपनी लेन के केंद्र के बहुत करीब हैं, लेकिन आप जहां होना चाहते हैं, वहां नहीं। आनुपातिक छोटा है क्योंकि आप वास्तव में करीब हैं और व्युत्पन्न छोटा है क्योंकि आप बहुत तेजी से नहीं बदल रहे हैं। इंटीग्रल वह शब्द है जो चरणों में है और कहता है "अरे अब, मुझे पता है कि हम बहुत दूर नहीं हैं, लेकिन हम बहुत लंबे समय से बंद हैं; हम कैसे हवा में बदल जाते हैं ताकि हम अपने सेट बिंदु को पकड़ सकें।"

पीआईडी ​​सही नहीं है, और आपकी स्टीयरिंग क्षमताएं वास्तव में एक मानक पीआईडी ​​से काफी बेहतर हैं। आपको यह महसूस करने के लिए पर्याप्त स्मार्ट है कि जब हवा गायब हो जाती है (किसी अज्ञात कारण के लिए) तो आप अपने अभिन्न शब्द को शून्य कर देते हैं और हवा के वापस आने के इंतजार में ट्रैफ़िक का विरोध नहीं करते। त्वरण और भौतिकी जैसे अन्य इनपुटों पर विचार करके ऑपरेशन के दौरान मनुष्य भी आत्म-धुन करता है, जबकि अधिकांश मशीनें / कंप्यूटर वर्तमान में इसके लिए सक्षम नहीं हैं।


धन्यवाद अच्छी व्याख्या। इसलिए संक्षेप में, आनुपातिक सुधार आदर्श होगा लेकिन इसके ये नुकसान हैं: यह जड़ता का सामना नहीं कर सकता, यह बाहरी शोरों का सामना नहीं कर सकता। इसलिए हमें डी को जड़ता से और मुझे शोर से निपटने की जरूरत है। क्या यह एक अच्छा सारांश है? क्या मुझे कुछ याद है?
एर्गन

जब आपके पास वहां पहुंचने के लिए बहुत समय होता है तो आनुपातिक काम करता है। बस इसे घनीभूत पर ट्यून करें और यह ठीक काम करेगा। इंटीग्रल यह सुनिश्चित करता है कि जब हम करीब हों, लेकिन हम अपने वास्तविक निर्धारित बिंदु पर न पहुंचें, लेकिन वहां काफी नहीं। व्युत्पन्न सबसे महत्वपूर्ण है जब हम अपने निर्धारित बिंदु पर जल्दी से जाना चाहते हैं। आनुपातिक अधिक आक्रामक सेट होता है, फिर व्युत्पन्न का उपयोग ओवरशूट को कम करने के लिए किया जाता है; न केवल जड़ता का मुकाबला करने के लिए, बल्कि आउटपुट (स्टीयरिंग व्हील के कोण) का भी प्रतिकार करें।
ericnutsch

PID को सिस्टम @ergon नहीं पता है। पीआईडी ​​की सुंदरता, लेकिन यह भी इसकी सबसे बड़ी विफलता है। यह चीजों का अनुमान लगाने में सक्षम नहीं है, यह केवल प्रतिक्रिया कर सकता है। व्युत्पन्न थोड़ा कठिन अभ्यास में है क्योंकि इसके शोर के कारण अक्सर इसे मापा जाता है। यह मुख्य रूप से बड़े पी मूल्यों को संतुलित करता है।
पूजा १५

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सहज शब्दों में मैंने निम्नलिखित स्पष्टीकरण को उपयोगी पाया है।

तर्क के लिए हम कहते हैं कि हमारी प्रणाली एक नल से पानी में एक बाल्टी भर रही है। हम बाल्टी में पानी की गहराई को मापते हैं और एक नल के माध्यम से पानी के प्रवाह की दर को नियंत्रित करते हैं। हम जल्द से जल्द बाल्टी भरना चाहते हैं, लेकिन यह अतिप्रवाह नहीं करना चाहते हैं।

आनुपातिक तत्व एक रेखीय उपाय, इस मामले में बाल्टी में पानी की ऊंचाई है कि यह कैसे पूरा पैसा एक निश्चित समय पर है का एक उपयोगी उपाय है लेकिन यह हमें कितनी जल्दी यह इतना समय हम से भरना है बारे में कुछ नहीं कहता है ध्यान दें कि यह भरा हुआ है नल को बंद करने में बहुत देर हो सकती है या यदि हम इसे भरते हैं तो धीरे-धीरे पानी छेद से तेजी से रिसता है क्योंकि यह भर जाता है और यह कभी भी पूरा नहीं भर पाता है।

कागज पर यह ध्वनि ऐसा है जैसे यह अपने आप में पर्याप्त होना चाहिए और कुछ मामलों में यह है, हालांकि यह तब टूट जाता है जब सिस्टम स्वयं स्वाभाविक रूप से अस्थिर होता है (जैसे कि एक औंधा पेंडुलम या फाइटर जेट) और त्रुटि को मापने के बीच अंतराल और इनपुट लेने का प्रभाव उस दर की तुलना में धीमा है जिस पर बाहरी शोर प्रेरित गड़बड़ी है।

व्युत्पन्न तत्व जल स्तर में परिवर्तन की दर है। यह विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब हम बाल्टी को जल्दी से जल्दी भरना चाहते हैं। उदाहरण के लिए हम नल को खोल सकते हैं जहाँ तक यह इसे जल्दी से भरने के लिए शुरू में जाएगा, लेकिन स्तर के शीर्ष पर पहुंचने के बाद इसे थोड़ा बंद कर दें। थोड़ा और अधिक सटीक हो सकता है और इसे भरने से अधिक नहीं।

अभिन्न तत्व पानी की कुल मात्रा बाल्टी जोड़ा है। यदि बाल्टी के सीधे पक्ष हैं तो यह ज्यादा मायने नहीं रखता है क्योंकि यह पानी के प्रवाह के अनुपात में आनुपातिक रूप से भरता है यदि बाल्टी में टेप या घुमावदार पक्ष हैं तो इसमें पानी की मात्रा का उस दर पर प्रभाव पड़ना शुरू हो जाता है पानी का स्तर बदल जाता है। आम तौर पर क्योंकि यह एक अभिन्न अंग है जो समय के साथ जमा होता है इसलिए एक बड़ी प्रतिक्रिया लागू होती है यदि P और D तत्व पर्याप्त रूप से सही नहीं हो रहे हैं, तो बाल्टी को आधा भराकर बनाए रखें।

इसे देखने का एक और तरीका यह है कि इंटीग्रल समय के साथ संचयी त्रुटि का एक उपाय है और प्रभावी रूप से इस बात की जांच है कि नियंत्रण रणनीति कितने प्रभावी तरीके से अपेक्षित परिणाम प्राप्त कर रही है और इनपुट को संशोधित करने में सक्षम है कि सिस्टम वास्तव में कैसे व्यवहार करता है। एक निर्धारित समय के लिए।

तो संक्षेप में:

पी (आनुपातिक) तत्व उस चर के आनुपातिक है जिसे आप नियंत्रित करना चाहते हैं (एक साधारण थर्मोस्टेट की तरह)

डी (व्युत्पन्न) तत्व उस चर के परिवर्तन की दर के लिए आनुपातिक है

, (इंटीग्रल) तत्व को समझना सबसे मुश्किल है, लेकिन उस मात्रा से संबंधित है जिसे आपका पी पैरामीटर आमतौर पर माप रहा है, यह एक संचयी मात्रा होगी जैसे वॉल्यूम, द्रव्यमान, आवेश, ऊर्जा आदि।


अद्भुत जवाब, सबसे अच्छा स्पष्टीकरण मुझे कहीं भी मिला है। लेकिन 2 और सवाल: 1. पैरामीटर कैसे ट्यून किए जाते हैं? स्वचालित रूप से, या अन्यथा यदि यह सिर्फ एक पैरामीटर था, तो मैं अस्पष्ट रूप से देखता हूं कि इसे कैसे ऊपर या नीचे किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, अंततः एक स्थिर मूल्य पर पहुंचकर। 2. एक तरह से, यह मान ही एक पीआईडी ​​प्रणाली की आवश्यकता की ओर जाता है अगर पर्यावरण की प्रकृति को बदलना था। उदाहरण के लिए, यदि बाल्टी या नल को बदला जाना था, तो मापदंडों को सबसे कुशलता से समायोजित करने के लिए कैसे बनाया जा सकता है? मुझे आशा है कि यह बहुत अधिक नहीं पूछ रहा है, शायद यह एक अलग सवाल या दो वारंट करता है?
सीएल 22

मापदंडों को ट्यूनिंग वास्तव में नीचे आता है कि आप सिस्टम को पहली जगह में कैसे मॉडल करते हैं। आप इसे गणितीय रूप से लाप्लास रूपांतरित कर सकते हैं जो आवृत्ति के संबंध में सिस्टम प्रतिक्रिया को मॉडल करता है अर्थात आप इसे द्रव्यमान / वसंत / स्पंज प्रणाली के रूप में मानते हैं। या आपके पास सिर्फ एक भौतिक प्रणाली हो सकती है जहां आप वास्तविक डायल और नॉब्स को केवल ट्विक कर सकते हैं। व्यवहार में यह अच्छी तरह से दोनों का एक सा हो सकता है, गणितीय मॉडल आपको एक उचित प्रारंभिक बिंदु देता है जिसे आप वास्तविक विश्व व्यवहार के जवाब में ठीक धुन देते हैं।
क्रिस जॉन्स

@ प्रैक्टिस रियल सिस्टम में बहुत से ऐसे व्यवहार हैं जो मॉडलिंग के साथ पहले से नहीं जाने जा सकते हैं।
पूजा

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पीआईडी ​​नियंत्रक प्रतिक्रिया को समायोजित करने के लिए ट्यूनिंग मापदंडों का उपयोग करते हैं।

पीआईडी ​​नियंत्रण के लिए समीकरण से:

यहां छवि विवरण दर्ज करें

तीन के-सबस्क्रिप्ट शब्द ट्यूनिंग पैरामीटर हैं, और पीआईडी ​​नियंत्रक आउटपुट के प्रत्येक शब्द के लिए एक है: आनुपातिक, अभिन्न और अंतर।

इसलिए, उदाहरण के लिए, + 5V की त्रुटि और 0.3 केपी के साथ, आउटपुट 1.5V होगा। इसी तरह अभिन्न और विभेदक पदों के लिए।

व्यवहार में, इन मापदंडों को प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित किया जाता है। ज़ेग्लर-निकोल्स (पीडीएफ) ट्यूनिंग विधि एक सरल अनुमानी विधि है कि उद्योग में बहुत लोकप्रिय हुआ करता था।

इन दिनों, अधिकांश ऑफ-द-शेल्फ PID नियंत्रकों और PLC कार्यों में अंतर्निहित ट्यूनिंग है।

उम्मीद है की वो मदद करदे!

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