一文理解PID 控制器的工作原理！如何将它与自动化和 PLC 结合使用？

今天，你将了解到PID。具体来说，你将知道PID是什么，以及何时将PID与自动化和 PLC 结合使用。

那么，什么是PID控制器呢？PID 是 Proportional、Integral、Derivative 的首字母缩写词。 PID( Proportional Integral Derivative)控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于工业过程控制，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。

如果你需要保持某些东西恒定，例如让温度保持不变，那么使用PID控制器就是一个不错的方法！

本质上，PID 控制器使用控制回路反馈来确保你将想要的输出。简单地说，你在控制器中输入一个设置，它会根据来自某些输入（通常是某种传感器）的反馈保持输出恒定。

每天都会遇到本质上是 PID 控制的东西是车辆中的巡航控制。首先，要达到你想要的速度，然后设置巡航控制，巡航控制向油门发送输出信号来调节速度。速度传感器提供控制回路反馈，来告诉巡航车辆是否应该加速或减速，或者提供多少油门。

在制造业和工业中一种常见的独立类型是“温度控制器 PID”。这些控制器使用和设置非常简单，而且它们在控制各种设备的温度方面做得很好。

举一个例子， PID 控制器控制过程管道上的伴热温度。首先，输入一个设定点，例如 200 华氏度，然后控制器向输出发出信号以开始加热伴热。控制回路反馈采用热电偶的形式来读取温度。在这个示例中，PID 控制器可以用作伴热的开关控制。

除了 200 度的设置点，还可以将控制器设置在 200 度上下几度。比如当热电偶读数为 202 度时，它将关闭伴热。当读数为 198 度时，它将重新打开。这是比较简单的PID控制形式。

除此之外，还可以选择使用 PLC 设置 PID 控制器。使用 PLC 上已有的输入和输出卡来代替独立单元。过程变量或控制回路反馈将连接到输入卡并编程到 PID 中，被控制的输出连接到输出卡。PLC 中的 PID 可以进行所有数学运算，并根据变量和设定点做出决定。

总之，PID 控制器是一种比例、积分、微分控制器。它可以自动保持温度、压力或流量等自动化过程恒定。PID 使用控制回路反馈或过程变量来监控输出位置，这些通常以传感器和仪表的形式出现。PID 有许多不同的形式，包括独立单元和 PLC 编程。可以使用输入和输出卡以及编程软件来设置 PID。

三相感应电机：传感器和执行器的实时神经分类器，是如何工作的？

文|时梦嫣

编辑|时梦嫣

前言

近些年，三相感应电机逐渐进入人们的视野，其应用范围也越来越广泛。随着时代的发展，三相感应电机将会逐渐成为生活中不可或缺的部分。

在三相感应电机中，传感器扮演“监视者”的角色，负责监控设备的工作情况，执行器扮演“操作员”的角色，负责驱动设备中的事情，二者在工作中互相补充。一旦它们出现故障，将由实时神经分类器负责处理。

因为高强度的工作，三相感应电机难免会出现各种故障，轻则无法正常运行，重则可能会发生危险事故，因此研究电机故障诊断的方法具有重要意义。

那么实时神经分类器的原理是什么？它到底是如何工作的？

FTC方案简介

近年来，容错控制系统引起了学术界、专业人士和业界的兴趣，因为要控制的系统越来越复杂，不同的系统组件会导致不确定性、威胁和干扰，以及其他压力现象。

FTC方案用于减轻故障造成的影响，它们的相关性在于，这种方法提供了安全性和可靠性，即使在系统故障的情况下也能保持系统的整体性能和稳定性，一般而言，FTC方法分为两个阶段。

其一是故障检测和隔离： 目标是处理输入或输出数据，以检测故障的存在，将其与系统的其他故障或更改隔离。

其二是容错控制算法： 目标是根据故障检测器提供的信息，调整控制器以补偿故障的影响。

FTC的第一项任务，即识别和检测现有故障，也称为诊断问题，此问题可以分为两个阶段，故障检测阶段和故障隔离阶段。

在故障检测阶段，除了区分系统发生故障的时刻外，它还确定是否发生了故障，另一方面的故障隔离阶段，侧重于确定故障产生的组件。

感应电机的故障主要有三种：执行器故障、机器故障和传感器故障，在工业应用中，传感器故障的FTC至关重要，因为传感器会观察系统状态变量，即一些故障可能性最大的组件。

分析传感器的观测结果，是一项具有挑战性的任务，此外执行器代表控制算法和系统之间的连接。

如果执行器出现故障，则与正常运行相比，操作能力会降低，故障检测和隔离的主要应用之一是保证可靠性和安全性，例如高速列车。

外国直接投资办法分为无模式和基于模式的范式，基于模型的方案使用来自系统数学模型的冗余，但是它的缺点是忽略了可变参数和噪声，此外并非总是能够获得系统的标称模型。

故障检测和隔离

在使用基于模型的FDI方案的研究中，我们可以提到基于卡尔曼滤波的观察者、自适应观察者和滑模观察者，相比之下，无模型方法包括不依赖于底层系统的名义模型的技术。

大多数已发布的无模型FDI计划都是基于人工智能方法设计的，检测和诊断故障的传统方法是分五个步骤进行的，这些是数据采集、数据处理、特征提取、降维和分类。

这意味着在每一步找到正确的技术至关重要，并且必须进行反复试验，因此不同的作品使用独特的方法来解决每个特定的应用。

例如提出了用于检测和诊断传感器故障的分布式系统，该系统使用自动编码器减小输入信号的尺寸，作为支持向量机的输入。

用于分类为正常或有缺陷，提出了两种基于模型的故障诊断方法来估计剩余电流动态。在第一种方法中，对失效动力学进行微分代数估计。在第二种方法中，使用代数方法和鲁棒积分误差符号观察器的组合。

之后在检测到故障发生后，它会转到基于逻辑的决策单元来识别故障传感器，在最近的另一项工作中，多头一维卷积神经网络用于使用两个加速度计检测和诊断电动机中的六种不同类型的故障。

显示的结果来自离线测试，因此排除了实时测试，关于实时检测和诊断故障，它提出了一种机器学习方法。

该研究涉及来自具有故障和非故障条件的21D机器模拟系统的数据，主要缺点是该模型需要 3% 的数据进行训练。

而只有 70% 的数据用于测试，这项工作仅限于故障检测，没有考虑故障隔离。

在另一项工作中，一种允许传感器和执行器故障诊断的FDI方法，提出了使用递归神经网络对非线性系统进行建模和反演。

这些神经网络用于构建预测模型并生成残差，它对一组故障敏感，对其余故障不敏感，从而生成故障的分类。在线实施被排除在外，深度神经网络不需要在每一步都组合各种技术，相反地为特征学习生成深层。

从这个意义上说，故障检测和隔离任务可以基于人工神经网络，但是关于ANN的在线故障检测和隔离的结果并不多。

此外ANN与确定性有限状态自动机一起使用，以检测和隔离可编程逻辑控制器制造中的故障和异常。

为了自动检测控制过程中的故障，ANN负责对PLC的状态转换行为影响不大的异常，同样地研究使用MLP网络，作为具有外生输入的自回归模型。

基于时间序列数据对动态系统进行建模，等混合模型使用多种技术的组合，在这种情况下，为了对数据进行预处理，小波包进行变换。

之后将它们作为输入传递到自编码器中以提取故障特征，使用均衡优化器算法和长短期记忆进行故障检测和分类。

深度神经网络已被用于不同领域的分类任务，例如用于早期检测疾病的医学领域，以及使用LSTM检测医疗设备传感器的故障。

在工业中，它们通常用于检测设备故障以提高生产效率，检测不正确的组件。

避免交付无法使用的成品的成本，并通过及早发现有故障的机械齿轮来改善维护，电场需要使用电流、振动或电压作为模型的输入来检测电路或电机中的故障，这可能是事故的来源。

研究探讨了线下分类，事实上一篇有趣的评论，显示了对高速列车牵引系统的故障检测和隔离工作的详尽研究。

这里汇集了大量具有不同诊断和检测方法的论文，其中提到了基于信号分析，基于模型和数据驱动的方法。

研究表明为使用容错控制器而开发的策略，是研究人员感兴趣的主题，但是与外国直接投资计划有关的工作并不多。

研究目的是用于控制者，但是对于实时应用程序，必须有一个可靠的分类器以及一个容错控制器来在线工作。

本研究提出了一种在感应电机测试台上，在线诊断执行器和传感器故障的新方法， 仅使用测量数据而不了解标称模型，或除ANN训练数据之外的先验知识，该方法通过四种深度神经网络架构实现，并通过实验数据测试了它们的性能。

用于传感器故障分类的旋转感应电机测试台配置

研究所提出的故障检测和隔离方法通过测试台应用于三相感应电机，其中包括以下组件：三相感应电机、自耦变压器、电路板、电流传感器、IGBT模块。

外部电源、转换器以及用于编程和监控的计算机，数据测试通过电路板获取，分别使用霍尔效应传感器和编码器测量电流和位置，通过软件引入实验故障，以测试所提方法的适用性。

用于传感器故障分类的旋转感应电机试验台

基于 FDI 模型的架构使用观察器在发生故障时监视传感器，然后观察者生成差异以将其与阈值进行比较，并确定传感器是否出现故障，然而观察者依赖于系统的标称模型。

该模型可以忽略时变参数和噪声，并依赖于容易出现故障的传感器进行测量。

在这项工作中，我们使用了深度神经网络，它能够在传感器健康时学习传感器的特征，在传感器显示故障时学习特征，而无需标称模型。

深度神经网络

对于实际应用，需要开发能够分析大量数据以进行准确，快速地自动故障检测的故障诊断方法，通常IM 的故障检测基于观察器。

然而它的主要缺点在于，它非常依赖于与系统相对应的精确数学模型。

这在实际应用中并不完全有效，因为系统参数在过程中经常变化，并且干扰是未知的，这可能导致误报。

然而用于智能故障诊断的神经网络架构较浅，这限制了人工神经网络学习复杂非线性关系的能力，因此有必要为此目的建立一个深度架构网络。

深度神经网络包含多层非线性操作，用于处理复杂结构，这些层与前一层相连，使参数被调整为实际应用的抽象表示。

DNN 通过训练多级抽象来捕获复杂功能，只需了解原始传感器数据，因为神经网络可以在故障条件和健康状态下学习传感器的特性。

DNN已经引起了不同领域研究人员的注意，并已证明对复杂的现实世界问题非常有效，例如分类、图像处理、语音处理、语言模型和顺序数据，然而深度神经网络对于检测和隔离系统故障的任务来说相对较新。

然而由于其深度架构，DNN 有可能克服当前方法的传感器故障诊断缺陷，使用 DNN 将有助于开发更好、更可靠的故障诊断系统。

基于深度神经网络的求测方法

当前对数据即时处理的实时要求，以及传感器观察到的数据中的行为模式随时间的变化，降低了传统机器学习方法的有效性。

此外不确定性、非线性元素和传感器数据性质的可变性是监测过程中捕获时间序列数据之间关系的宝贵信息。

需要一种新的故障分类方法，这些方法应该具有计算效率，并具有高水平的预测准确性和精度，应该注意的是，为了及时检测故障，必须监测从传感器和执行器获得的每个样品。

对于多变量时间序列，可以通过动态时间扭曲和从时间序列数据中提取的特征来解决分类问题。

这些方法的主要缺点是计算成本，这使得在线分类复杂化，使用多元时间序列数据进行分类任务的工作包括。

此外故障检测和诊断方案，仅限于识别故障的存在，但是为了在容错控制器中使用，还需要隔离故障。

为此数据驱动方案在故障隔离阶段使用神经网络，然而这种用于故障检测和隔离的方法排除了闭环控制目的。

因此为了降低计算成本，处理单变量时间序列更方便，对于无模型FDI方案，与用于多变量时间序列的方案相比，这意味着架构不太复杂。

为了隔离故障，不同的信号被分离，然后每个信号被视为一个通道，这些通道中的每一个都有一个神经分类器块，该分类器单独学习相应的特征。

结论时间序列分类是实际应用中感兴趣的主题，例如在医疗和工业领域，大多数传统方法都是离线实现的，因为它们的计算成本高，系统的复杂性，在许多情况下性能低下。

在这项工作中，基于神经分类器对传感器和感应电机执行器的故障进行检测和隔离，而无需系统的数学模型或传感器冗余，实现了一个简单的结构。

其中不同的信号被认为是通道，其中神经分类器学习单独分类单变量时间序列，通过生成延迟向量将上下文合并到神经网络中。

深度神经网络广泛用于图像分类，但在数据流故障分类中很少被探索，然而他们已经证明能够从观察到的数据中学习特征，将健康样本与出现失败的样本区分开来，并具有出色的结果。

这提供了传统方法的替代方案，传统方法的主要缺点是除了系统的输入信号或传感器冗余之外，还取决于系统的标称型号。

应该注意的是，所提出的方法不需要事先处理，因此包括噪声、测量误差、数据丢失、量化效应、离散化效应和异常值。

作为未来的工作，它打算使用具有容错控制律的闭环神经分类器，以使电机的性能保持最佳状态。

此外对于通过传感器获得的数据，它旨在继续探索具有医疗应用的数据流中的时间序列分类。

结论

深度神经网络能够在传感器健康时学习传感器的特征，而人工神经网络学习复杂非线性关系的能力，因此有必要为此目的建立一个深度架构网络。

随着理论水平的不断深入，技术水平的不断提升，三相感应电机的研究会更趋于实用化，那些在现实中出现的问题会慢慢得到解决。

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END

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