Алгоритм компенсации задержки измерения температуры с помощью термопротивников в ректификационной колонне

После увеличения дифференциала эффект по-прежнему плохой. Хотя клапан реагирует быстро, температура всё равно меняется медленно. Период регулировки температуры составляет примерно 7 минут (от пика до минимума температуры); отклонение температуры вверх и вниз составляет около 13 градусов. Степень открытия клапана может быстро изменяться от 15 до 85%, примерно за 20 секунд. После добавления дифференциала возникают колебания в точке прохождения нуля настройки (по отношению к заданной температуре), однако это не влияет на конечный результат.

Я поискал ресурсы в Интернете — там в основном описывается алгоритм управления PSO или другие прогностические алгоритмы, но есть ли кто-нибудь, кто поделится практическим опытом? Частоту срабатывания датчика температуры можно определить экспериментально. Существуют ли более простые способы коррекции (формулы аппроксимации)?

Когда одной лишь дифференциальной функции PID трудно решить проблему, какие алгоритмы компенсации из теории автоматического управления можно использовать? Толкни сам.

Я сам ещё немного потяну. Я рассматриваю возможности применения метода «размытие + PID»; его реализация довольно проста. Подскажите, пожалуйста, какие у вас есть предложения.

Алгоритмы с размытием, вероятно, являются наиболее простыми в реализации и удобными для настройки. Пожалуйста, помогите и вы.

Что может вызвать изменение температуры? Разве нельзя использовать изменения в качестве фидбека?

После внедрения фидбек-фазового фазово-функционального PID ситуация улучшилась, но допуск перегрева по-прежнему составляет ±15 градусов. Я думаю о необходимости учитывать компенсацию временной константы в датчиках, то есть о создании кривой исторических значений на основе временной константы. При незначительных изменениях температуры производится коррекция, соответствующая прогнозируемым изменениям. Пожалуйста, дайте советы.

Если передача сигналов вперед также не работает должным образом, тогда стоит учесть влияние большой задержки. Попробуйте прогнозатор Смита

Можете поделиться примерами конкретных способов? Хочу изучить процесс реализации *размытого PID

В Интернете много информации. Это заключается в фазовом обработке параметров PID Kp, Ti, Td с использованием метода фазовых алгоритмов, а также в выборе подходящих значений этих параметров на основе измеряемых отклонений. Обязательно необходимо учитывать реальный эффект, прежде чем судить о том, действительно ли размытие приносит пользу.

У прогнозатора Смита есть подробные решения? Пожалуйста, помогите, эксперты. Кроме того, стоит ли рассмотреть усовершенствованную оценку Смита из-за опасений по поводу сильных колебаний системы?

Ключевым моментом в алгоритмах нечеткости является построение функции принадлежности; также важно определить отношения нечеткости/дечеткости. Прогноз Смита предназначен для чистой задержки и не действует на задержку емкости. В инженерии высшие порядки объектов часто аппроксимируются как сумма чистой задержки и элемента с первым порядком задержки. Если после такой аппроксимации чистая задержка становится незаметной, то алгоритм прогнозирования Смита теряет эффективность, что в свою очередь приводит к ухудшению качества управления. Дифференциальное управление эффективно снижает большие задержки, однако время дифференцирования должно быть подобрано правильно: если оно слишком мало, эффект будет незначительным, а если слишком велико — усилятся колебания системы (что в свою очередь ухудшит качество управления). Если необходимо усилить дифференциальное воздействие, требуется соответствующим образом уменьшить коэффициент пропорциональности (увеличить степень пропорциональности). Если просто увеличить время дифференцирования, качество управления не обязательно улучшится; оно может даже ухудшиться.

Спасибо за руководство. Однако даже при более значительном дифференциальном воздействии невозможно избежать перерегулирования. По всем признакам, в системе наблюдается сильная задержка, поскольку после изменения значения управляющей величины температура не менялась в течение почти 2 минут. Вероятно, это вызвано слишком малым расходом холодного вещества и слишком большим расстоянием течения. Смит, пожалуйста, расскажите, какие существуют варианты реализации через программы, и дайте рекомендации. Можете также отправить мне письмо на sam_scada@126.com. Спасибо

Я тоже не пользовался. Я узнал об этом только, читая документацию по помощи. deltav можно реализовать как в ecs700. Вы можете сначала посмотреть их документацию по помощи.

Спасибо, изучу это и вернусь, чтобы обсудить.

Здравствуйте, учитель. Я хотел бы спросить: при расчете EC, а именно ec(k) – ec(k-1), при использовании DCS необходимо выполнять этот расчет в каждом цикле сканирования, то есть вычитать текущее значение ec из значения, полученного в предыдущий момент времени? Как значение три секунды назад. Или все три секунды — это разница от предыдущих трех секунд

Я не понял ваш вопрос. В общем, это значение изменения EC в текущий момент времени, то есть самое актуальное значение EC. Поскольку система постоянно обновляется, для определения степени принадлежности используются, безусловно, самые свежие данные. Когда реализуешь это с помощью программы, это похоже на инкрементный метод PID, то есть используются данные самого последнего момента времени.

Каждый цикл сканирования сравнивается с значениями, полученными за три секунды до текущего времени.