ໃນໂຮງງານ, ເຄື່ອງຄວບຄຸມ PID ແມ່ນເປັນທີ່ນິຍົມເພາະວ່າມັນງ່າຍດາຍແລະເຮັດວຽກໄດ້ດີ. ພວກມັນຖືກນໍາໃຊ້ໃນຫຼາຍອຸດສາຫະກໍາ:
ການຜະລິດລົດສໍາລັບການເຮັດຄວາມຮ້ອນແລະການເຊື່ອມໂລຫະ.
ເຮືອບິນສໍາລັບການຄວບຄຸມທີ່ຖືກຕ້ອງ.
ເອເລັກໂຕຣນິກເພື່ອຮັກສາຄຸນນະພາບສູງ.
ການເຮັດເຄື່ອງນຸ່ງເພື່ອຄວບຄຸມຄວາມຮ້ອນ.
ອາຫານແລະເຄື່ອງດື່ມສໍາລັບສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນການຫມັກ.
ຢາແລະສານເຄມີສໍາລັບຂະບວນການທີ່ຫມັ້ນຄົງ.
ໃນຂະນະທີ່ເຕັກໂນໂລຢີປັບປຸງ, ອຸດສາຫະກໍາຕ້ອງການລະບົບການຄວບຄຸມທີ່ເຂັ້ມແຂງ. ດ້ວຍການປ່ຽນແປງໃນໂຮງງານ, ເຄື່ອງມືເຊັ່ນເຄື່ອງຄວບຄຸມ PID ແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນກວ່າ.
ວິທີການໃໝ່, ເຊັ່ນ: Fuzzy Logic Control ແລະ Model Predictive Control, ເຮັດວຽກໄດ້ດີກວ່າສໍາລັບລະບົບທີ່ຫຼອກລວງ. ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຕົວຄວບຄຸມ PID ອາດຈະຊອກຫາຍາກ, ເຊັ່ນການຈັດການຂະບວນການທີ່ບໍ່ສະເຫມີກັນຫຼືການປ່ຽນແປງໄວ.
Key Takeaways
ຕົວຄວບຄຸມ PID ແມ່ນງ່າຍທີ່ຈະໃຊ້ແລະເຮັດວຽກໄດ້ດີສໍາລັບລະບົບທີ່ຫມັ້ນຄົງ. ພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນທົ່ວໄປໃນໂຮງງານຜະລິດແລະອຸດສາຫະກໍາເອເລັກໂຕຣນິກ.
ການຄວບຄຸມຂັ້ນສູງເຊັ່ນ Fuzzy Logic Control (FLC) ແລະ Model Predictive Control (MPC) ແມ່ນດີກວ່າສໍາລັບລະບົບທີ່ສັບສົນ. ພວກເຂົາປັບຕົວກັບການປ່ຽນແປງແລະຈັດການຂະບວນການທີ່ເຄັ່ງຄັດຫຼາຍຂື້ນ.
ການຕັ້ງຄ່າຕົວຄວບຄຸມ PID ສາມາດຍາກ. ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງປັບພວກມັນຢ່າງລະມັດລະວັງເພື່ອຮັກສາລະບົບຄົງທີ່ເມື່ອພວກເຂົາມີພຶດຕິກໍາທີ່ສັບສົນ.
ການປະສົມ PID ກັບການຄວບຄຸມຂັ້ນສູງສາມາດປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບ. ນີ້ລວມເອົາຄວາມງ່າຍດາຍຂອງ PID ກັບຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງວິທີການຂັ້ນສູງ.
ເລືອກປະເພດການຄວບຄຸມຂອງທ່ານໂດຍອີງໃສ່ວິທີການສະລັບສັບຊ້ອນຂອງລະບົບ. ໃຊ້ PID ສໍາລັບວຽກງ່າຍໆ ແລະການຄວບຄຸມຂັ້ນສູງສຳລັບວຽກທີ່ຍາກກວ່າ.
ຄວາມເຂົ້າໃຈຕົວຄວບຄຸມ PID
ຄໍານິຍາມຂອງການຄວບຄຸມ PID
A ຕົວຄວບຄຸມ PID ແມ່ນລະບົບທີ່ຮັກສາສິ່ງຕ່າງໆໃຫ້ຄົງທີ່. "PID" ຫມາຍຄວາມວ່າ ສັດສ່ວນ, Integral, ແລະ ອະນຸພັນ, ຊຶ່ງເປັນສາມພາກສ່ວນຂອງຕົນ. ພາກສ່ວນເຫຼົ່ານີ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເພື່ອຄວບຄຸມວິທີການປະພຶດຂອງລະບົບ. ໂຮງງານຜະລິດໃຊ້ພວກມັນເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າເຄື່ອງຈັກເຮັດວຽກໄດ້ດີແລະຖືກຕ້ອງ. ຕົວຢ່າງ, ພວກເຂົາສາມາດຄວບຄຸມຄວາມຮ້ອນ, ຄວາມກົດດັນ, ຫຼືຄວາມໄວໃນການຜະລິດ.
ພວກເຮົາວັດແທກວິທີການທີ່ດີ a ຕົວຄວບຄຸມ PID ແມ່ນມີການທົດສອບທີ່ແນ່ນອນ. ການທົດສອບຫນຶ່ງແມ່ນເວລາເພີ່ມຂຶ້ນ, ເຊິ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມັນສາມາດບັນລຸເປົ້າຫມາຍໄວເທົ່າໃດ. ອີກປະການຫນຶ່ງແມ່ນການຕັ້ງເວລາ, ເຊິ່ງບອກວ່າມັນໃຊ້ເວລາດົນປານໃດເພື່ອໃຫ້ຄົງທີ່. ການທົດສອບອື່ນໆ, ເຊັ່ນ overshoot ແລະຄວາມຜິດພາດສະຫມໍ່າສະເຫມີ, ກວດເບິ່ງວ່າມັນຢູ່ໃນເປົ້າຫມາຍໂດຍບໍ່ມີການ swings ໃຫຍ່.
ອົງປະກອບຂອງຕົວຄວບຄຸມ PID
A ຕົວຄວບຄຸມ PID ມີສາມພາກສ່ວນຕົ້ນຕໍ:
ອັດຕາສ່ວນ (Kp): ສ່ວນນີ້ແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດໃນປະຈຸບັນໂດຍການປະຕິກິລິຍາຢ່າງໄວວາ. Kp ທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຫມາຍເຖິງການຕອບສະຫນອງທີ່ເຂັ້ມແຂງ.
Integral Gain (Ki): ສ່ວນນີ້ເບິ່ງຄວາມຜິດພາດທີ່ຜ່ານມາແລະແກ້ໄຂໃຫ້ເຂົາເຈົ້າໃນໄລຍະເວລາ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ລະບົບບັນລຸເປົ້າຫມາຍຂອງຕົນໂດຍບໍ່ມີການຂາດຫາຍໄປ.
ຜົນໄດ້ຮັບ (Kd): ສ່ວນນີ້ຄາດຄະເນຄວາມຜິດພາດໃນອະນາຄົດໂດຍການກວດສອບວ່າສິ່ງທີ່ປ່ຽນແປງໄວເທົ່າໃດ. ມັນຢຸດລະບົບຈາກການສັ່ນສະເທືອນຫຼາຍເກີນໄປ.
ພາກສ່ວນເຫຼົ່ານີ້ເຮັດວຽກເປັນທີມເພື່ອຄວບຄຸມສິ່ງຕ່າງໆໄດ້ດີ. ສ່ວນອັດຕາສ່ວນແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດທັນທີ. ພາກສ່ວນທີ່ສໍາຄັນແກ້ໄຂບັນຫາໃນໄລຍະຍາວ. ພາກສ່ວນອະນຸພັນເຮັດໃຫ້ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງລຽບງ່າຍແລະສະຫມໍ່າສະເຫມີ.
ເປັນຫຍັງຕົວຄວບຄຸມ PID ຈຶ່ງເປັນທີ່ນິຍົມ
ຕົວຄວບຄຸມ PID ຖືກມັກເພາະວ່າພວກມັນງ່າຍດາຍແລະເຮັດວຽກໄດ້ດີ. ພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນງ່າຍທີ່ຈະສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ, ເຖິງແມ່ນວ່າສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ. ພວກເຂົາເຈົ້າຍັງເຮັດວຽກຢູ່ໃນສະຖານະການທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍ, ດັ່ງນັ້ນເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຫຼາຍອຸດສາຫະກໍາ.
ໃນໂຮງງານ, ຕົວຄວບຄຸມ PID ຍັງເປັນທາງເລືອກອັນດັບຫນຶ່ງເພາະວ່າພວກເຂົາປັບຕົວໄດ້ງ່າຍ. ຄຸນສົມບັດໃໝ່, ເຊັ່ນ: IoT ແລະ ການປັບແຕ່ງຕົນເອງ, ເຮັດໃຫ້ພວກມັນດີຂຶ້ນກວ່າເກົ່າ. ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ: LabVIEW ຍັງຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາມີຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືແລະເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບວຽກງານທີ່ສໍາຄັນ.
ໃນຖານະເປັນໂຮງງານຜະລິດນໍາໃຊ້ເຄື່ອງຈັກ smarter, ຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການ ຕົວຄວບຄຸມ PID ເຕີບໃຫຍ່. ຄວາມສາມາດໃນການຄວບຄຸມສິ່ງຕ່າງໆຢ່າງແນ່ນອນເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍໃນມື້ນີ້.
ຂໍ້ຈໍາກັດຂອງຕົວຄວບຄຸມ PID
ສິ່ງທ້າທາຍການປັບ
ການປັບຕົວກ ຕົວຄວບຄຸມ PID ສາມາດຍາກສໍາລັບລະບົບສະລັບສັບຊ້ອນ. ທ່ານຕ້ອງກໍານົດຢ່າງລະມັດລະວັງອັດຕາສ່ວນ, ປະສົມປະສານ, ແລະຜົນກໍາໄລ. ແຕ່ລະຂະບວນການປະຕິກິລິຍາແຕກຕ່າງກັນຕໍ່ກັບການຕັ້ງຄ່າເຫຼົ່ານີ້, ເຮັດໃຫ້ມັນຍາກເພື່ອໃຫ້ມັນຖືກຕ້ອງ.
ບາງລະບົບຕົກລົງຢ່າງໄວວາ, ໃນຂະນະທີ່ບາງລະບົບອາດຈະ wobble ຫຼື overshoot. ຕາຕະລາງຂ້າງລຸ່ມນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນປະເພດຂອງການຕອບສະຫນອງຂອງລະບົບ:
ການຕອບສະໜອງແບບເຄື່ອນໄຫວທີ່ຊັບຊ້ອນ | ລາຍລະອຽດ |
|---|---|
ການຄວບຄຸມຕົນເອງ, ຄໍາສັ່ງທີສອງ, overdamped | ລະບົບທີ່ຊ້າລົງໃນມູນຄ່າໃຫມ່. |
ການຄວບຄຸມຕົນເອງ, ຄໍາສັ່ງທີສອງ, underdamped | ລະບົບທີ່ wobbles ກ່ອນທີ່ຈະຕົກລົງໃນມູນຄ່າໃຫມ່. |
ການຄວບຄຸມຕົນເອງ, ຄໍາສັ່ງທີສອງບວກກັບຜູ້ນໍາ | ລະບົບທີ່ມີອົງປະກອບນໍາພາຜົນກະທົບຕໍ່ພຶດຕິກໍາຂອງມັນ. |
ການຄວບຄຸມຕົນເອງ, ຄໍາສັ່ງທີສອງບວກກັບການນໍາພາກັບ overshoot | ລະບົບທີ່ overshoots ເປົ້າຫມາຍຂອງຕົນກ່ອນທີ່ຈະຕົກລົງ. |
ການຄວບຄຸມຕົນເອງ, ຄໍາສັ່ງທີສອງ, ໄລຍະທີ່ບໍ່ແມ່ນຕໍາ່ສຸດທີ່ | ລະບົບທີ່ມີພຶດຕິກໍາທີ່ຜິດປົກກະຕິຜົນກະທົບຕໍ່ການຕອບສະຫນອງຂອງມັນ. |
integrator ບວກກັບ lag ຄໍາສັ່ງທໍາອິດ | ລະບົບທີ່ມີການປ່ຽນແປງຕາມເວລາແຕ່ມີປະຕິກິລິຍາຊ້າໆ. |
integrator ບວກກັບຜູ້ນໍາພາຄໍາສັ່ງທໍາອິດ | ລະບົບທີ່ມີການປ່ຽນແປງໃນໄລຍະເວລາທີ່ມີປະຕິກິລິຍາໄວຂຶ້ນ. |
integrator ບວກກັບໄລຍະທີ່ບໍ່ແມ່ນຕໍາ່ສຸດທີ່ | ລະບົບທີ່ມີການປ່ຽນແປງໃນໄລຍະເວລາທີ່ມີພຶດຕິກໍາທີ່ຜິດປົກກະຕິ. |
ຖ້າຫາກວ່າທ່ານປັບຢ່າງຮຸນແຮງເກີນໄປ, ລະບົບອາດຈະສັ່ນຫຼືບໍ່ສະຖຽນລະພາບ. ຈົ່ງລະມັດລະວັງໃນເວລາທີ່ລະບົບການປັບມີຄວາມລ່າຊ້າຫຼືການເຄື່ອນໄຫວທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ.
ການຈັດການແບບເຄື່ອນໄຫວທີ່ຊັບຊ້ອນ
ຕົວຄວບຄຸມ PID ແມ່ນດີເລີດສໍາລັບລະບົບທີ່ງ່າຍດາຍແຕ່ຕໍ່ສູ້ກັບສະລັບສັບຊ້ອນ. ລະບົບທີ່ມີການຊັກຊ້າ, ພຶດຕິກໍາທີ່ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນ, ຫຼືຕົວແປຫຼາຍສາມາດເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາສັບສົນ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າລະບົບມີການຕອບສະຫນອງຜິດປົກກະຕິຫຼືການປ່ຽນແປງໃນໄລຍະເວລາ, ຕົວຄວບຄຸມອາດຈະບໍ່ເຮັດວຽກດີ.
ໃນກໍລະນີດັ່ງກ່າວນີ້, ການຄວບຄຸມອາດຈະ overreact ຫຼືເຮັດບໍ່ພຽງພໍ. ອັນນີ້ເກີດຂຶ້ນຍ້ອນ ຕົວຄວບຄຸມ PID ໃຊ້ການຕັ້ງຄ່າຄົງທີ່ທີ່ບໍ່ສາມາດປັບປ່ຽນກັບການປ່ຽນແປງໄດ້. ວິທີການຂັ້ນສູງ, ເຊັ່ນ: ການຄວບຄຸມແບບຈໍາລອງ, ເຮັດວຽກທີ່ດີກວ່າສໍາລັບສະຖານະການທີ່ຫຍຸ້ງຍາກເຫຼົ່ານີ້.
ຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ກັບສິ່ງລົບກວນແລະການວັດແທກຄວາມຜິດພາດ
ສິ່ງລົບກວນແລະຄວາມຜິດພາດສາມາດທໍາຮ້າຍ a ຕົວຄວບຄຸມ PID ການປະຕິບັດ. ພາກສ່ວນທີ່ປະສົມປະສານຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງລົບກວນ, ແຕ່ສ່ວນທີ່ເປັນອະນຸພັນສາມາດເຮັດໃຫ້ມັນຮ້າຍແຮງຂຶ້ນ. ນີ້ແມ່ນຄວາມຈິງໂດຍສະເພາະຖ້າການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງ D ແມ່ນສູງເກີນໄປ.
ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້, ເຮັດຄວາມສະອາດສັນຍານຂອງທ່ານຢ່າງລະມັດລະວັງ. ໃຊ້ໄສ້ແລະການກັ່ນຕອງເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງລົບກວນໃນການວັດແທກ. ບາງຄັ້ງ, ການກຳນົດຄ່າອະນຸພັນເປັນສູນຈະຊ່ວຍໃນບ່ອນທີ່ມີສຽງດັງ.
ຄໍາແນະນໍາ: ກວດເບິ່ງສະເໝີວ່າເຊັນເຊີຂອງທ່ານຖືກຕ້ອງ ແລະຖືກປ້ອງກັນຈາກການແຊກແຊງ. ນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ເຈົ້າ ຕົວຄວບຄຸມ PID ເຮັດວຽກດີກວ່າ.
ເຕັກນິກການຄວບຄຸມຂັ້ນສູງ
Fuzzy Logic Control (FLC) ແມ່ນຫຍັງ?
Fuzzy Logic Control (FLC) ຊ່ວຍຈັດການລະບົບທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ. ມັນເຮັດວຽກໄດ້ດີກັບລະບົບທີ່ບໍ່ງ່າຍດາຍຫຼືມີສ່ວນທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກ. ແທນທີ່ຈະໃຊ້ຄະນິດສາດທີ່ເຄັ່ງຄັດ, FLC ໃຊ້ກົດລະບຽບທີ່ມະນຸດຄິດ. ມັນຄ້າຍຄືກັບລະບົບທີ່ເຮັດການຕັດສິນໃຈ, ດັ່ງນັ້ນມັນດີຫຼາຍສໍາລັບສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ: ເຄື່ອງມືໃນເຮືອນຫຼືຫຸ່ນຍົນ.
ເປັນຫຍັງ FLC ພິເສດ?
ມັນປັບປ່ຽນໄດ້ດີກວ່າຕົວຄວບຄຸມ PID.
ມັນເຮັດວຽກກັບຄໍາສັບຕ່າງໆເຊັ່ນ "ອົບອຸ່ນ" ຫຼື "ເຢັນ" ແທນທີ່ຈະເປັນຕົວເລກ.
ທ່ານສາມາດເພີ່ມກົດລະບຽບເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຕົວຄວບຄຸມ PID ບໍ່ສາມາດຈັດການໄດ້.
Control Method | ຄວາມເຂັ້ມແຂງ | ຄວາມອ່ອນແອ |
|---|---|---|
Fuzzy Logic Control | ດີສໍາລັບລະບົບ tricky ແລະບໍ່ແນ່ນອນ | ຕ້ອງການຕັ້ງຄ່າເພີ່ມເຕີມແລະສາມາດໃຊ້ໄດ້ຍາກຂຶ້ນ |
ຕົວຄວບຄຸມ PID | ເຮັດວຽກໄດ້ດີສໍາລັບລະບົບງ່າຍດາຍ | ຕໍ່ສູ້ກັບລະບົບ tricky ຫຼືການປ່ຽນແປງ |
FLC ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ສໍາລັບວຽກງານສະເພາະ. ຕົວຢ່າງ, ການປະສົມ FLC ກັບ PID ສາມາດປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບໃນສະຖານະການຍາກ.
ການຄວບຄຸມການຄາດເດົາແບບຈໍາລອງ (MPC) ແມ່ນຫຍັງ?
Model Predictive Control (MPC) ແມ່ນດີເລີດສໍາລັບການຈັດການລະບົບທີ່ເຄັ່ງຄັດທີ່ມີຫຼາຍພາກສ່ວນ. ບໍ່ຄືກັບ PID, MPC ຄາດເດົາການກະ ທຳ ໃນອະນາຄົດໂດຍໃຊ້ຕົວແບບຄະນິດສາດ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນປະໂຫຍດໃນພື້ນທີ່ເຊັ່ນ: ຫຸ່ນຍົນ, ລົດຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ, ແລະໂຮງງານຜະລິດ.
ເປັນຫຍັງ MPC ຈຶ່ງເປັນປະໂຫຍດ?
ມັນເຮັດວຽກໄດ້ດີກັບການຊັກຊ້າຫຼືຂໍ້ຈໍາກັດໃນລະບົບ.
ມັນວາງແຜນລ່ວງຫນ້າເພື່ອເຮັດໃຫ້ທາງເລືອກໃນການຄວບຄຸມທີ່ດີກວ່າ.
ມັນຮັກສາສິ່ງຕ່າງໆໃຫ້ຄົງທີ່ດີກວ່າຕົວຄວບຄຸມ PID.
ຕົວຢ່າງ, ໃນຢາປົວພະຍາດ, MPC ຮັກສາລະດັບນໍ້າຕານໃນເລືອດໃຫ້ຄົງທີ່ 12.57% ດີກວ່າ PID. ນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການ MPC ແມ່ນດີເລີດສໍາລັບລະບົບທີ່ຕ້ອງການຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ.
ວິທີການຂັ້ນສູງອື່ນໆ (ເຊັ່ນ: LQR, LQG)
ວິທີການອື່ນໆເຊັ່ນ Linear Quadratic Regulator (LQR) ແລະ Linear Quadratic Gaussian (LQG) ໃຫ້ການຄວບຄຸມທີ່ດີກວ່າ. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນໄວແລະເຮັດວຽກໄດ້ດີກວ່າຕົວຄວບຄຸມ PID, ໂດຍສະເພາະສໍາລັບສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນລະບົບພະລັງງານ.
ເປັນຫຍັງຕ້ອງໃຊ້ LQR ແລະ LQG?
ພວກເຂົາຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດແລະເຮັດໃຫ້ລະບົບຄົງທີ່ໄວຂຶ້ນ.
ພວກມັນເຮັດວຽກໄດ້ດີກວ່າເມື່ອຖືກປັບດ້ວຍເຄື່ອງມືອັດສະລິຍະເຊັ່ນ: Genetic Algorithms.
ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນດີທີ່ສຸດສໍາລັບລະບົບທີ່ຕ້ອງການຄວາມໄວແລະຄວາມຖືກຕ້ອງ. ການນໍາໃຊ້ LQR ຫຼື LQG ສາມາດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າບ່ອນທີ່ຕົວຄວບຄຸມ PID ເຮັດວຽກບໍ່ດີ.
ການວິເຄາະການປຽບທຽບຂອງວິທີການຄວບຄຸມ
ການປະຕິບັດໃນລະບົບງ່າຍດາຍທຽບກັບລະບົບສະລັບສັບຊ້ອນ
ໃນເວລາທີ່ເລືອກເອົາວິທີການຄວບຄຸມ, ຄິດກ່ຽວກັບວິທີມັນເຮັດວຽກຢູ່ໃນລະບົບງ່າຍດາຍແລະ tricky. ກ ຕົວຄວບຄຸມ PID ແມ່ນດີເລີດສໍາລັບວຽກງານທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ມີພຶດຕິກໍາທີ່ຫມັ້ນຄົງແລະຄາດເດົາໄດ້. ຕົວຢ່າງ, ມັນສາມາດຈັດການຄວາມຮ້ອນໃນເຕົາຫຼືຄວາມໄວຂອງມໍເຕີໄດ້ດີ. ແຕ່ໃນລະບົບທີ່ຍາກກວ່າທີ່ມີຫຼາຍພາກສ່ວນ, ຄວາມລ່າຊ້າ, ຫຼືພຶດຕິກໍາທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງ, ມັນກໍ່ບໍ່ໄດ້ຜົນເຊັ່ນກັນ.
ວິທີການຂັ້ນສູງເຊັ່ນ: ການຄວບຄຸມແບບຈໍາລອງ (MPC) ແລະ Fuzzy Logic Control (FLC) ແມ່ນດີກວ່າສໍາລັບສະຖານະການທີ່ເຄັ່ງຄັດເຫຼົ່ານີ້. MPC ໃຊ້ຄະນິດສາດເພື່ອຄາດເດົາສິ່ງທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນຕໍ່ໄປ, ເຮັດໃຫ້ມັນດີສໍາລັບລະບົບທີ່ມີຄວາມຊັກຊ້າຫຼືຈໍາກັດ. FLC ເຮັດຄືກັບແນວຄິດຂອງມະນຸດ, ສະນັ້ນມັນຈັດການກັບລະບົບທີ່ຫລອກລວງແລະບໍ່ແນ່ນອນດີກວ່າ a ຕົວຄວບຄຸມ PID.
ຕາຕະລາງຂ້າງລຸ່ມນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການປະຕິບັດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ:
ລັກສະນະການປຽບທຽບ | ການຄວບຄຸມການຂັບເຄື່ອນຂໍ້ມູນ | ການຄວບຄຸມຕາມແບບຈໍາລອງ |
|---|---|---|
ເວລາທີ່ຈະຄິດໄລ່ການຄວບຄຸມທີ່ດີທີ່ສຸດ | ການປ່ຽນແປງທີ່ມີຂະຫນາດຂອງລະບົບ | ການປ່ຽນແປງທີ່ມີຂະຫນາດຂອງລະບົບ |
ຄວາມຜິດພາດໃນສະຖານະສຸດທ້າຍ | ກວດສອບແລະສົມທຽບ | ກວດສອບແລະສົມທຽບ |
ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຕົວເລກ | ອັດຕາຄວາມຜິດພາດທີ່ສຶກສາ | ອັດຕາຄວາມຜິດພາດທີ່ສຶກສາ |
ນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການກ້າວຫນ້າທາງດ້ານແມ່ນຖືກຕ້ອງແລະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນລະບົບ tricky. ຕົວຄວບຄຸມ PID ຍັງດີສຳລັບວຽກທີ່ງ່າຍກວ່າ.
ການປັບຕົວກັບການປ່ຽນແປງເງື່ອນໄຂ
ການປັບຕົວກັບການປ່ຽນແປງແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບລະບົບທີ່ປ່ຽນແປງຫຼາຍ. ກ ຕົວຄວບຄຸມ PID ມີບັນຫາກັບການປ່ຽນແປງຢ່າງກະທັນຫັນ ຫຼືແປກໃຈ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ຖ້າລະບົບເລື່ອນຫຼືປະຕິບັດບໍ່ສະຫມໍ່າສະເຫມີ, ການຕັ້ງຄ່າຄົງທີ່ຂອງ a ຕົວຄວບຄຸມ PID ອາດຈະບໍ່ເຮັດວຽກໄດ້ດີ.
ວິທີການຂັ້ນສູງເຊັ່ນ: ການຄວບຄຸມການປັບຕົວ, ການຄວບຄຸມ feedforward, ແລະເຄືອຂ່າຍ neural ປັບຕົວມັນເອງໃນເວລາທີ່ການປ່ຽນແປງ. ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ເຮັດວຽກໄດ້ດີເຖິງແມ່ນວ່າໃນເວລາທີ່ລະບົບປ່ຽນ. ຕາຕະລາງຂ້າງລຸ່ມນີ້ປຽບທຽບວິທີການເຫຼົ່ານີ້ທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້:
ເຕັກນິກຄວບຄຸມ | ການປັບຕົວໄດ້ໃນເງື່ອນໄຂໄດນາມິກ | ຂໍ້ຈໍາກັດຂອງການຄວບຄຸມ PID |
|---|---|---|
PID ຄວບຄຸມ | ຕ່ໍາ | ຕໍ່ສູ້ກັບການຕອບສະ ໜອງ ແລະການຕອບສະ ໜອງ ບໍ່ສະ ເໝີ ພາບ |
ການຄວບຄຸມການປັບຕົວ | ສູງ | N / A |
ການຄວບຄຸມ Feedforward | ສູງ | N / A |
ການເຊື່ອມໂຍງເຄືອຂ່າຍ neural | ສູງ | N / A |
ການຄວບຄຸມ PID ເຮັດວຽກໄດ້ດີໃນລະບົບສະຫມໍ່າສະເຫມີແຕ່ລົ້ມເຫລວດ້ວຍຄວາມແປກໃຈ.
ການຄວບຄຸມການປັບຕົວ ແລະ feedforward ປັບຕົວໄດ້ດີຂຶ້ນ, ເຮັດໃຫ້ມັນດີສໍາລັບການປ່ຽນແປງລະບົບ.
ການເລືອກວິທີການຂັ້ນສູງຊ່ວຍໃຫ້ລະບົບຂອງທ່ານຄົງທີ່ແລະເຮັດວຽກໄດ້ດີ, ເຖິງແມ່ນວ່າສິ່ງທີ່ມີການປ່ຽນແປງ.
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ເຫມາະສົມກັບຕົວຢ່າງ
ແຕ່ລະວິທີມີຈຸດແຂງຂອງຕົນເອງ, ເຮັດໃຫ້ມັນດີສໍາລັບວຽກທີ່ແນ່ນອນ. ກ ຕົວຄວບຄຸມ PID ແມ່ນດີທີ່ສຸດສໍາລັບລະບົບງ່າຍດາຍທີ່ບໍ່ປ່ຽນແປງຫຼາຍ. ຕົວຢ່າງ, ມັນມັກຈະໃຊ້ໃນໂຮງງານເພື່ອຄວບຄຸມຄວາມຮ້ອນ, ຄວາມກົດດັນ, ຫຼືຄວາມໄວ. ມັນງ່າຍດາຍແລະລາຄາຖືກ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທີ່ຊື່ນຊອບສໍາລັບວຽກງານເຫຼົ່ານີ້.
ວິທີການຂັ້ນສູງແມ່ນດີກວ່າສໍາລັບວຽກທີ່ຍາກກວ່າ. ຕົວຢ່າງ:
ການຄວບຄຸມແບບຈໍາລອງ (MPC): ຊ່ວຍໃຫ້ລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງວາງແຜນການປ່ຽນແປງເສັ້ນທາງ.
Fuzzy Logic Control (FLC): ໃຊ້ໃນເຄື່ອງຊັກຜ້າເພື່ອປັບການຕັ້ງຄ່າສໍາລັບການໂຫຼດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ການເຊື່ອມໂຍງເຄືອຂ່າຍ neural: ຊ່ວຍໃຫ້ຫຸ່ນຍົນຕັດສິນໃຈໄວ ແລະປັບຕົວໄດ້ໄວ.
ໂດຍການຮູ້ວ່າແຕ່ລະວິທີເຮັດໄດ້ດີທີ່ສຸດ, ເຈົ້າສາມາດເລືອກໄດ້. ສໍາລັບວຽກງານທີ່ງ່າຍດາຍ, ກ ຕົວຄວບຄຸມ PID ເຮັດວຽກໄດ້ດີ. ສໍາລັບ harder, ການປ່ຽນແປງລະບົບ, ວິທີການກ້າວຫນ້າທາງດ້ານໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
ສໍາລັບລະບົບງ່າຍດາຍ, ຕົວຄວບຄຸມ PID ແມ່ນເປັນທີ່ເຊື່ອຖືແລະສາມາດໃຫ້ໄດ້. ພວກມັນງ່າຍຕໍ່ການໃຊ້ແລະເຮັດວຽກໄດ້ດີສໍາລັບວຽກງານທີ່ຫມັ້ນຄົງ.
ສໍາລັບລະບົບ harder, ວິທີການຂັ້ນສູງເຊັ່ນ: Fuzzy Logic Control (FLC) ແລະ ການຄວບຄຸມແບບຈໍາລອງ (MPC) ປະຕິບັດດີກວ່າ. ພວກເຂົາເຈົ້າຈັດການຂະບວນການປ່ຽນແປງແລະ tricky ດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.
ຄໍາແນະນໍາ: ເລືອກວິທີການຄວບຄຸມຂອງທ່ານໂດຍອີງໃສ່ຄວາມສັບສົນຂອງລະບົບຂອງທ່ານ. ໃຊ້ ຕົວຄວບຄຸມ PID ສໍາລັບວຽກງານທີ່ງ່າຍດາຍ. ສໍາລັບລະບົບທີ່ເຄັ່ງຄັດ, ວິທີການຂັ້ນສູງເຮັດວຽກທີ່ດີທີ່ສຸດ.
FAQ
PID ແລະວິທີການຄວບຄຸມຂັ້ນສູງແຕກຕ່າງກັນແນວໃດ?
ຕົວຄວບຄຸມ PID ປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຄົງທີ່ຕໍ່ລະບົບການຄວບຄຸມ. ວິທີການຂັ້ນສູງ ເຊັ່ນ: Fuzzy Logic Control (FLC) ແລະ Model Predictive Control (MPC), ປັບປ່ຽນກັບການປ່ຽນແປງ ແລະຈັດການລະບົບທີ່ຍາກກວ່າ. ເລືອກອັນໜຶ່ງໂດຍອີງໃສ່ວິທີການທີ່ລະບົບຂອງເຈົ້າຫຍຸ້ງຍາກ.
PID ສາມາດເຮັດວຽກກັບວິທີການຂັ້ນສູງໄດ້ບໍ?
ແມ່ນແລ້ວ, ທ່ານສາມາດປະສົມ PID ກັບວິທີການຂັ້ນສູງເພື່ອຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າ. ຕົວຢ່າງ, ການເພີ່ມ Fuzzy Logic ກັບ PID ຊ່ວຍໃຫ້ລະບົບຫຼອກລວງ. ການປະສົມນີ້ເຮັດໃຫ້ທ່ານມີຄວາມງ່າຍດາຍຂອງ PID ແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງວິທີການຂັ້ນສູງ.
ວິທີການຂັ້ນສູງແມ່ນໃຊ້ຍາກກວ່າບໍ?
ວິທີການຂັ້ນສູງຕ້ອງການການຕິດຕັ້ງແລະທັກສະຫຼາຍກວ່າຕົວຄວບຄຸມ PID. ທ່ານອາດຈະຈໍາເປັນຕ້ອງສ້າງແບບຈໍາລອງຫຼືກໍານົດກົດລະບຽບ. ແຕ່ເຄື່ອງມືທີ່ທັນສະໄຫມເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນ, ເຖິງແມ່ນວ່າສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ.
ເມື່ອໃດທີ່ທ່ານບໍ່ຄວນໃຊ້ຕົວຄວບຄຸມ PID?
ຢ່າໃຊ້ຕົວຄວບຄຸມ PID ສໍາລັບລະບົບທີ່ມີການຊັກຊ້າຫຼືການປ່ຽນແປງໄວ. ພວກເຂົາປັບຕົວບໍ່ດີຕໍ່ບັນຫາເຫຼົ່ານີ້. ວິທີການຂັ້ນສູງເຊັ່ນ MPC ຫຼືການຄວບຄຸມການປັບຕົວເຮັດວຽກໄດ້ດີກວ່າທີ່ນີ້.
ວິທີການຂັ້ນສູງມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍກ່ວາ PID ບໍ?
ແມ່ນແລ້ວ, ວິທີການຂັ້ນສູງມັກຈະມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍເພາະວ່າພວກມັນສັບສົນ. ແຕ່ພວກເຂົາປະຫຍັດເງິນຕໍ່ມາໂດຍການເຮັດວຽກທີ່ດີກວ່າແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດໃນລະບົບທີ່ເຄັ່ງຄັດ.
