PID 制御システムでは、比例した、積分的、および派生物的な利益を調整することは、目的のシステム性能を達成するための不可欠です。 誘導体および積分的な利益のための高度な計算は、応答時間、安定性、および精度を最適化するのに役立ちます。 この記事では、これらの利益を効果的に決定するための方法を探ります。

派生的な利益計算を理解する

誘導体ゲイン(Kd)は、システムが急激な変化に及ぼす影響を及ぼす。Kdの正確な計算は、システムの動的および望ましい弱み特性を分析することを伴う。根ローカスや周波数応答方法などの技術は一般的に使用される。

システムの自然な周波数と減衰率に基づいてKdを基づかせることは、方式を使用してあります:

[Kd = (N / (Kp * ωn)]

N がフィルタ係数であるところ、Kp は比例したゲインであり、ωn は自然な周波数です。微調整は、システム応答に基づいて反復的な調整を含みます。

積分利益を効果的に計算する

積分的な利益(Ki)は、定常状態のエラーを低下させますが、適切に設定されていない場合は、オーバーシュートを引き起こす可能性があります。 高度な計算は、システムの種類と希望の応答速度を考慮します。

一般的な方法は、リレーフィードバックテストから究極のゲイン(Ku)と究極の期間(Pu)を使用することを含みます。

Ki = (0.6 * Ku) / プ [

シミュレーションや実世界テストで、応答性や安定性のバランスをとりながら、洗練されたスタートポイントを計算します。

実用的な実装のヒント

高度な計算を実行するときは、次のことを検討してください。

  • シミュレーションツールを使用して、実際のアプリケーションの前にゲイン調整をテストします。
  • ノイズ感度を低減するために、誘導体アクションにフィルタリングを適用します。
  • システム応答の観察に基づいて反復的に利益を精製します。
  • 将来の参照のための計算の文書を維持します。