PID控制器在所有使用控制的领域都能找到,是集散控制系统(DCS)的重要组成部分。许多专用控制系统中也嵌入了PID控制器。PID控制常常与逻辑控制、顺序控制、选择器和简单的功能块相结合,构成用于能源生产、输送和制造的复杂自动化系统。许多复杂的控制策略,如多变量模型预测控制,也被分层实施,PID控制器在最底层使用,多变量控制器为较低层级的PID控制器提供设定值。因此,PID控制器可以说是控制工程的基础。
国际自动控制联合会(IFAC)工业委员会曾经对工业技术影响力现状进行了调查,结果见表1。在十几种控制方法中,PID以百分之百好评(零差评)的绝对优势高居榜首。
表1 IFAC工业技术影响调查排序表
其实PID控制器的结构非常简单,就是系统偏差的“比例-积分-微分”三项线性反馈结构之和。实际被控对象几乎都是非线性的,而且不确定性普遍存在于实际运行的系统之中,如此简单的线性结构的PID控制为什么能在实际中广泛应用于非线性不确定系统? PID的理论基础是什么?再就是虽然PID只有三个参数,但至今PID参数整定方法已有一百多种、四百多个公式,而且绝大部分都是工程经验公式,而工程界依然认为实际使用中的大部分PID控制回路并没有整定在好的工作状态,那么如何整定才能实现满意的闭环控制效果呢?
PID控制器广泛应用于过程控制、飞行器、通信设备、汽车等行业。PID制器形式多种多样,如硬件温度控制器、可编程逻辑控制器和集散控制系统中的软件组件、机器人和光盘播放器中的内置控制器等。随着对安全、环境、效率和效益的关注,对装置过程控制水平的要求也越来越高。
即使发明了其他控制算法,PID控制也一定会继续使用。如果使用得当这是一种非常有效的反馈控制形式,通常可以获得令人满意的控制效果。PID控制器还可以在更复杂的控制器中充当基础组件。实际上,大多数模型预测控制将计算结果传递给PID控制器的设定值。这些PID控制器的良好性能至关重要,模型预测控制的许多调试工作实际上包括底层PID控制回路的参数整定。
先进控制和智能制造是为了解决生产过程中更复杂的多变量约束控制问题。但是如果基础不牢,美好的理想就不能变成现实。因此,我们首先要把自动化的问题解决作为扎实推进知识自动化和智能化的基础工作,只有自下而上的解决方案才有生命力。
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