W artykule opisano zalety i wady regulatorów proporcjonalno-różniczkująco-całkujących (PID) z funkcją automatycznego doboru nastaw. Choć regulatory tego typu wydają się atrakcyjnym rozwiązaniem, jednak z ich zastosowaniem wiążą się pewne wyzwania.
Mimo to większość producentów automatyki przemysłowej zaadaptowała algorytm regulacji proporcjonalno-różniczkująco-całkującej (PID) jako podstawowy standard w układach automatycznego sterowania procesami, to jednak wypracowanie najlepszej metody doboru nastaw regulatora PID, zapewniającej uzyskanie optymalnej regulacji, pozostaje nadal kwestią otwartą. Zadanie co do samej koncepcji jest proste. Należy dobrać takie wartości wzmocnienia, czasu zdwojenia i czasu wyprzedzenia, które definiują względne udziały akcji członów P, I oraz D w sygnale sterującym regulatora.
W praktyce dobór nastaw regulatora często okazuje się bardziej sztuką niż nauką. Dobór najlepszych parametrów PID zależy od różnych czynników, w tym dynamicznego zachowania się sterowanego procesu, celów regulacji określonych przez operatora oraz zrozumienia przez niego samych zasad doboru nastaw PID. Opracowano różne metody i techniki ręcznego doboru nastaw regulatorów, które pomagają operatorom w pracy, jednak nawet przy pomocy specjalnego oprogramowania do optymalizacji parametrów PID zadanie to może być trudne i czasochłonne.
Dlatego też w celu ułatwienia operatorom pracy zaprojektowano regulatory PID wyposażone w układ automatycznego wstępnego doboru nastaw (autostrojenia), czyli autotuningu (ang. autotuning) albo samotuningu (ang. self-tuning). Urządzenia te samodzielnie dobierają swoje własne parametry regulacji na podstawie pewnej zautomatyzowanej analizy zachowania się sterowanego procesu. Te automatyczne procedury często obejmują konieczność zbudowania matematycznego modelu relacji pomiędzy wielkościami wejściowymi a wyjściowymi sterowanego procesu, uzyskiwanego na podstawie danych procesowych rozszerzonych o informacje wprowadzone przez doświadczonego operatora (rys. 1).
Pojęcie „samotuningu” odnosi się do procedur wykonywanych stale podczas sterowania procesem przez regulator. Natomiast pojęcie „autotuningu” odnosi się do procedur wymuszania sygnałów wykonywanych w czasie, gdy regulator nie steruje procesem. Jednak obydwa terminy są często używane zamiennie, ponieważ oba rodzaje regulatorów – z funkcją samotuningu i autotuningu – automatycznie dostrajają swoje parametry. Dla uproszczenia w dalszej części artykułu obydwa będą nazywane regulatorami z układem automatycznego doboru nastaw albo regulatorami z funkcją autotuningu (oryg. autotuners).
Testy odpowiedzi na wymuszenie skokowe
Najbardziej podstawowe układy automatycznego doboru nastaw automatyzują procedury ręcznego ich doboru, które operator wykonuje podczas obsługi zwykłego regulatora: (i) wymuszenie zmiany sygnału sterującego regulatora, (ii) obserwacja i analiza wyników oraz ostatecznie (iii) odpowiednie dostrojenie parametrów regulacji. Jednak różne regulatory z funkcją autotuningu różnią się sposobem wykonywania takich testów odpowiedzi na wymuszenie skokowe.
Na przykład podstawowy układ automatycznego doboru nastaw regulatora może wykonać „test skokowy” albo „test impulsowy”, podczas którego sygnał wejściowy regulatora jest zmieniany skokowo w otwartej pętli regulacji. Teoretycznie odpowiedź procesu na taki impuls dostarczy informacji wystarczających do scharakteryzowania dynamicznego zachowania się tego procesu, co z kolei narzuci odpowiednie nastawy regulatora. Jednak w praktyce wymuszenie odpowiedzi impulsowej procesu tylko w celu optymalizacji nastaw regulatora może być niepraktyczne w takich aplikacjach, w których fluktuacje zmiennej procesowej muszą być zawsze zminimalizowane.
W przypadku niektórych układów automatycznego doboru nastaw można uniknąć tego problemu, wykonując test odpowiedzi na wymuszenie skokowe, podczas reagowania na zmianę wartości zadanej. Ponieważ proces ten będzie zawsze zakłócany, to regulator może pozwolić sobie na zastosowanie małego impulsu w stosunku do procesu, gdy dąży do doprowadzenia wartości zmiennej procesowej do nowego punktu nastawy.
Na przykład przeanalizujmy testy odpowiedzi na wymuszenie skokowe metodą back-to-back, pokazane na rys. 2. Gdy operator zmienia nastawę, regulator wysyła sygnał sterujący o wartości 100% (skok dodatni), a następnie wyłącza ten sygnał, zanim zmienna procesowa osiągnie nową wartość zadaną (skok ujemny). Wówczas regulator obserwuje fluktuacje zmiennej procesowej, aby zidentyfikować matematyczny model zachowania się procesu.
Stała czasowa tego procesu może być wyznaczona na podstawie czasu, jaki upływa pomiędzy wyłączeniem sygnału sterującego regulatora a rozpoczęciem opadania wartości zmiennej procesowej. Odpowiednie parametry PID mogą wtedy być obliczone na podstawie czasu martwego, wzmocnienia i stałej czasowej procesu, przy wykorzystaniu dowolnej liczby reguł optymalizacji nastaw oraz preferencji operatora dotyczących zamkniętych pętli regulacji. Po zakończeniu optymalizacji nastaw regulator może przywrócić normalne działanie w pętli zamkniętej, aby utrzymywać wartość zmiennej procesowej jak najbliżej wartości zadanej.
Wpływ szumów oraz zakłóceń na automatyzację doboru nastaw regulatorów
O ile same testy odpowiedzi na wymuszenie skokowe są koncepcyjnie proste, to jednak ich zautomatyzowanie może być wyzwaniem. Wyniki będą zniekształcone, jeśli w trakcie wykonywania testu wystąpi zakłócenie wpływające na zmienną procesową. Doświadczony operator wykonujący ręczny test odpowiedzi na wymuszenie skokowe zwykle jest w stanie rozpoznać występujące zakłócenie i albo zaczekać z rozpoczęciem testu, albo przeprowadzić go ponownie, gdy okaże się to konieczne. Jednak obdarzenie układu automatycznego doboru nastaw regulatora podobnymi „umiejętnościami” obserwacyjnymi jest znacznie trudniejsze.
Problem ten jest szczególnie dokuczliwy, gdy występują szumy pomiarowe zmiennej procesowej. Układ automatycznego doboru nastaw nie zawsze potrafi odróżnić widmo szumu od rzeczywistych zakłóceń. A nawet gdy to potrafi, to szum pomiarowy może jednak zniekształcić obliczenia modelu procesu przez przesłonięcie właściwego kształtu krzywej odpowiedzi procesu.
Niektóre układy automatycznego doboru nastaw potrafią radzić sobie z problemem szumów pomiarowych, wykonując automatyczne testy odpowiedzi na wymuszenie skokowe więcej niż jeden raz, a następnie uśredniając wyniki lub wybierając te wyniki, które są otrzymywane najczęściej. Rozbudowany układ automatycznego doboru nastaw potrafi także obliczyć, w jakim stopniu jego oszacowania modelu procesu pasują do zaszumionych danych i albo poinformować operatora, na ile jest pewien ostatnich wyników testu, albo powtarzać test tak długo, aż wyniki osiągną zdefiniowany przez operatora poziom ufności.
Nadal nie ma uniwersalnego rozwiązania problemu doboru nastaw regulatorów PID
Jednak zautomatyzowany heurystyczny dobór nastaw regulatorów PID ma także swoje wady. Jeśli wzorce zachowań procesu, które regulator z układem automatycznego doboru nastaw jest nauczony rozpoznawać, nie występują albo proces zachowuje się w całkowicie nieprzewidywalny sposób, to regulator taki nie będzie wiedział, co ma robić. Heurystyczny regulator z funkcją autotuningu, wykorzystujący logikę rozmytą lub sztuczną inteligencję do zapisywania doświadczeń operatora, może być nauczony rozpoznawania nowych wzorców, jednak doświadczony operator nadal musi mu pomagać, ponieważ nauka ta nie może być przeprowadzana automatycznie przez większość czasu.
Heurystyczna optymalizacja nastaw regulatorów PID może wymagać dużo czasu i kilku iteracji, aby osiągnąć odpowiedni wynik końcowy. Same zaś heurystyczne układy automatycznego doboru nastaw zwykle zachowują się dość konserwatywnie jeśli chodzi o wartości i częstość realizacji procedur dostrojeń parametrów, aby nie doprowadzić do przesady.
Control Engineering
