Steuerungskompensationsalgorithmus für Verzögerungsproblem bei der Messung des thermischen Widerstands und der Temperatur im Destillationsturm

Nach dem Versuch, die Differenz zu erhöhen, ist der Effekt immer noch nicht gut. Obwohl das Ventil schnell reagiert, ändert sich die Temperatur dennoch langsam. Ein Temperaturanpassungszyklus dauert etwa 7 Minuten (vom Temperaturhöchstwert bis zum Temperaturtiefstwert), und die Temperatur schwankt sowohl nach oben als auch nach unten um etwa 13 Grad. Die Ventilöffnung kann in etwa 20 Sekunden schnell von 15 auf 85 % geändert werden. Nach dem Hinzufügen der Differenz kommt es zu Schwankungen am Nulldurchgangspunkt der Anpassung (und am Temperatursollwert), die jedoch keinen Einfluss auf den Endeffekt haben.

Ich habe nach Online-Ressourcen gesucht und die meisten von ihnen haben den PSO-Steuerungsalgorithmus oder andere Vorhersagealgorithmen eingeführt, aber hat jemand praktische Erfahrungen, die er weitergeben kann? Die Zeitkonstante der Temperaturmessung kann durch tatsächliche Messung ermittelt werden. Gibt es eine einfachere Kompensationsmethode (Anpassungsformel)?

Welche Kompensationsalgorithmen in der Theorie der automatischen Steuerung können verwendet werden, wenn es schwierig ist, das Problem allein durch die Differentialfunktion von PID zu lösen? Schieben Sie es selbst.

Schieben Sie es noch einmal selbst. Ich denke über den Implementierungseffekt von Fuzzy + PID nach. Es ist relativ einfach umzusetzen. Bitte geben Sie mir einige Vorschläge.

Der Fuzzy-Algorithmus ist wahrscheinlich am einfachsten zu implementieren und anzupassen. Bitten Sie auch Gott um Führung.

Was verursacht Temperaturänderungen? Ist es nicht möglich, den Wandel voranzutreiben?

Nach der Einführung von Feedforward-Fuzzy-PID verbesserte sich die Situation, aber die Temperaturüberschreitung beträgt immer noch +-15 Grad. Ich möchte eine Zeitkonstantenkompensation am Sensor in Betracht ziehen, das heißt, eine historische Wertkurve basierend auf der Zeitkonstante erstellen. Wenn sich die Temperatur geringfügig ändert, wird zum Ausgleich die geschätzte Änderung angegeben. Bitte geben Sie Ihre Vorschläge.

Wenn die Vorwärtskopplung nicht gut gehandhabt werden kann, sollten Sie die Auswirkungen einer großen Verzögerung berücksichtigen. Versuchen Sie es mit dem Smith-Prädiktor

Können Sie konkrete Praxisfälle nennen? Willst du lernen * Implementierungsprozess von Fuzzy PID

Es wird viel Wissen online vermittelt. Es dient dazu, die PID-Parameter Kp, Ti, Td für eine Fuzzy-Lösung zu fuzzifizieren und die geeigneten PID-Parameter basierend auf der Messabweichung auszuwählen. Es muss mit dem tatsächlichen Effekt kombiniert werden, um zu beurteilen, ob die Unschärfe wirksam ist.

Smith Predictor, haben Sie eine detaillierte Lösung? Bitte geben Sie mir eine Anleitung. Darüber hinaus befürchten wir, dass das System stark schwanken wird, unabhängig davon, ob es notwendig ist, die verbesserte Smith-Prognose zu berücksichtigen.

Der Schlüssel zum Fuzzy-Algorithmus liegt in der Etablierung der Zugehörigkeitsfunktion, und die Etablierung der Fuzzifizierungs-/Anti-Fuzzifizierungs-Beziehung ist der Schlüssel. Smith-Schätzungen beziehen sich auf reine Verzögerungen und haben keinen Einfluss auf Kapazitätsverzögerungen. In der Technik werden Objekte höherer Ordnung oft als reine Verzögerung plus einer Verzögerungsverbindung erster Ordnung angenähert. Wenn die reine Verzögerung nach der Annäherung nicht offensichtlich ist, ist der Effekt des Smith-Vorhersagealgorithmus nicht offensichtlich, aber die Steuerungsqualität wird sich verschlechtern. Der Differentialeffekt hat einen besseren Effekt auf die Überwindung der Hysterese bei großer Kapazität, aber die Differentialzeit muss angemessen sein. Wenn er zu klein ist, ist der Effekt nicht offensichtlich, und wenn er zu groß ist, wird die Systemschwingung verstärkt (die Regelqualität wird schlechter). Wenn Sie den Differentialeffekt erhöhen, müssen Sie den Proportionalkoeffizienten entsprechend verringern (die Proportionalität erhöhen). Wenn Sie einfach die Differenzzeit erhöhen, wird der Kontrolleffekt möglicherweise nicht unbedingt besser, sondern möglicherweise schlechter.

Danke für die Anleitung. Ein großer Differenzeffekt kann jedoch ein Überschwingen immer noch nicht verhindern. Es wird davon ausgegangen, dass das System eine erhebliche Hysterese aufweisen sollte, da sich die Temperatur nach der Ausgabe der Steuervariablen nicht geändert hat (fast 2 Minuten). Dies kann daran liegen, dass der Kaltquellenfluss zu gering und der Strömungsweg zu weit ist. Smith schätzt, welche Programmumsetzungsmöglichkeiten es gibt, bitte geben Sie Hinweise. Sie können mir auch eine E-Mail senden, Sam_scada@126.com. Danke

Ich habe es auch nicht benutzt. Ich habe davon erst erfahren, als ich die Hilfedokumentation gelesen habe. Deltav kann auf ecs700 realisiert werden. Sie können sich zunächst die Hilfedokumentation ansehen.

Vielen Dank, ich werde es recherchieren und zurückkommen, um es zu besprechen.

Hallo Lehrer, ich möchte eine Frage zur Berechnung von EC ec(k)-ec(k-1) stellen. Wird DCS zur Implementierung verwendet, wird dieser einmal in jedem Scanzyklus berechnet und der Wert des vorherigen Moments vom aktuellen EC-Wert subtrahiert? Zum Beispiel der Wert vor drei Sekunden. Oder verwenden Sie für diese drei Sekunden die Differenz der letzten drei Sekunden.

Habe deine Frage nicht verstanden. Kurz gesagt, es ist der EC-Änderungswert zum letzten Zeitpunkt, der den neuesten EC-Wert widerspiegelt. Da das System ständig aktualisiert wird, müssen für die Bestimmung des Mitgliedschaftsgrads die aktuellsten Daten herangezogen werden. Wenn Sie ein Programm verwenden, um es zu implementieren, ist es genau wie die inkrementelle Version von PID, die die neuesten Daten verwendet.

Jeder Scanzyklus wird mit dem Wert drei Sekunden vor der aktuellen Uhrzeit verglichen.