自動システムにおけるPID制御の理解

現代の自動ソートとパッケージングラインでは、モーション、速度、および位置を正確に制御を維持することは重要です。 Proportional-Integral-Derivative(PID)コントローラーは、これらの環境で使用される最も一般的なクローズドループフィードバックデバイスです。 それらは、コンベアベルト速度、ロボティックジョイントアングル、ピックアンドプレースアクセラレーション、およびソートゲートタイミングなどの可変を管理します。 適切に調整されたPIDループにより、実際のプロセス値は、最小限の遅延、許容誤差、および安定性、およびマージンの安定性とセットポイントに一致することを保証します。

PID コントローラーは、setpoint(target値)とプロセス変数(測定値)の違いとして、エラー信号[]]e(t)を計算します。 コントローラ出力は、次の 3 つの用語の合計です。

  • [ 比例した用語: Kp]×e(t)])。 現在のエラーに比例した補正を適用します。 高比例したゲインは、システムが迅速に応答しますが、あまりにも攻撃的ならば、過剰なおよび発振を引き起こす可能性があります。
  • [ 一体語:] K]]i]×e(t)[]] dt。 この用語は、過去のエラーを要約することによって、安定した状態オフセットを根絶します。 しかし、あまりにも多くの積分的な動作は、特に可変的な負荷を伴うシステムで、インテグラル風の動作と不安定性につながることができます。
  • [] の由来:] K]d]× de(t)[]]/dt。 誘導体は変化率を見て将来のエラーを予測します。 減衰と調整時間を向上しますが、ノイズを増幅して、騒ぎの発生環境で不可欠を誘導する誘導体を増幅します。

有効なPID調整は、システムが許容上昇時間、オーバーシュート、セトリング時間、および安定した状態の正確さを達成することができるように、これらの3つの係数のバランスをとります。高速選別および包装では、追加のセトリングのミリ秒でさえ、制御エンジニアにとって最優先事項を適切に調整するミスパックまたはジャムを引き起こすことができます。

系統的PID調整方法

PID ループをチューニングするために、いくつかの十分に確立された手順が存在します。 方法の選択は、システムの動的、許容プロセスのセットアップ、およびオペレータの経験レベルによって異なります。 以下は、以下の 3 つの広く使用されているアプローチです。

Ziegler-Nichols Ultimateゲインメソッド

この古典的な方法は、適度なデッドタイムでプロセスを調整するためにうまく機能します。 ステップ:

  1. K[]i]とK[]dをゼロに設定します。
  2. 一定の振幅(究極のゲインK]])で発振するプロセスまで、pを増加させます。
  3. 振動期間(P]]]u)を測定します。
  4. ジグラー=ニッケルテーブルの値を適用します。K[]]p = 0.6 K]]u, Ki = 2 K[p[]] / Pu, K]i]]] = ] = [FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT] [F] [FLT:[F] [F] [FLT:[F] [[FLT:[F] [FLT:[F] [[F]] [[FLT:[FLT:[FLT:[F] [F]] [F] [F] [[F] [F] [[F] [FLT:[F] [FLT:[F] [FLT:[F] [F] [[FLT

結果パラメータは、多くの場合、多くのパッケージングアプリケーションに適した4:1のデカイ比を生成します。しかし、この方法は、システムが持続的な発振に強制できると仮定し、いくつかの精密選別ラインでは許容できません。

コーチング・コオン法

重要なデッドタイム(輸送遅延)のプロセスのために、Cohen-CoonメソッドはZiegler-Nicholsよりも優れた性能を提供します。 これは、ステップテストからデータを使用します。 コントローラ出力にステップ変更を適用し、プロセス変数応答を記録します。 このことから、プロセスゲイン、時間定数、およびデッドタイムを抽出します。 調整式は、急速な障害が拒絶されるときに有益である、より積極的な設定を生成します。製品密度が変動するパッケージシステムでは、製品密度が不可欠です。

ステップテストによる手動トライアルとエラー

生産環境のほとんどの技術者は、反復的な手動調整に依存しています。保守的な利益(低いP、IとD)から始まります。小さなセットポイントステップを適用し、応答を観察します。K]pを増加させ、応答がわずかに弱まるまで、Kをセットし、オフセットを排除し、最終的に小さなKを[FLT:]を[FLT]に変換し、詳細な作業をチャートに送ります。

共通 滝の調整と対策

  • :]]を過度に高利得を使用して、”サッピー”応答を取得します。 これは、持続的な発振、アクチュエータウェア、および矛盾する製品処理につながります。 []]ソリューション:[]少なくとも2と45°〜60°の相陽極の利益マージンを使用します。
  • [Integral windup:]] アクチュエータ飽和時に、インテグラル用語が大きなエラーを蓄積したときに発生します。 システム「winds up」と、セットポイントが到達したときに、重度にオーバーシュートします。 []]ソリューション:]]アンチウィンドアップロジック(強制または条件付き統合)を実行します。
  • デリバティブキック:[]] 設定された変更によって引き起こされる派生物的用語のスパイク。 []]] ソリューション:]] エラーではなく、プロセス変数の派生物を使用します。
  • センサーノイズを無視する:[ ノイズフィードバック(光電センサーやエンコーダから) 誘導体アクションを不安定にします。 [] ソリューション:[]]] 誘導体用語またはプロセス変数信号に低パスフィルタを適用します。
  • []プロセス非線形性:[]]]] ソートおよびパッケージシステムは、製品サイズ、重量、または湿度に応じて可変的な利益をしばしば持っています。 [] ソリューション:[[]]] ゲインスケジューリングまたは適応制御を使用する(次のセクションを参照してください)。

包装および選別用途の高度な検討

適応的調整とゲインスケジューリング

マルチ・プロダクトのソートラインでは、重箱と軽量箱の間で転換するとき動的特徴の変更。固定PIDの利益は1つのプロダクトのためによく働かせますが、別ののための不安定性を引き起こします。利益のスケジューリングはプロダクト タイプか重量によって選ぶ事前調整されたPID変数のルックアップのテーブルを使用します。適応性コントローラーはモデル参照の技術を使用してオンラインで絶えず調整し、または自動調整を中継します。多くの現代PLCおよび動きのコントローラー(例えば、Siemens、AllenBlay、自動焼却物は、自動焼却物)はプロダクト 機能変更をすることができます。

フィードフォワード制御

障害が測定可能(例えば、インバウンド製品フローの急増)の場合、フィードフォワードコントロールはPIDループに追加できます。フィードフォワードの用語は、アップセットを予測し、コンセンサス出力を直接適用します。PIDループは残りのエラーを修正します。この組み合わせは、高スループットパッケージラインの障害を軽減します。コンベア速度の変化は事前にコンベア速度で調整されるため、ソートゲートは適切なタイミングを維持できます。

安全・システム保護

攻撃的なPID調整は、機械的な過速度または過度のトルクにつながることができます。 常に、コントローラ出力とランプレート制限のソフトウェア制限を含みます。 往復運動(例、ケース勃起、パレタイザー)を備えたパッケージシステムでは、過度に高速応答は、物理的衝突や部分の疲労を引き起こす可能性があります。 緊急停止条件とwatchdogタイマーは、システムが安全境界外に漂流した場合、PID出力をオーバーライドする必要があります。

現代機械視野および品質管理の統合

PIDチューニングは、分離では発生しません。 ビジョンガイドのソートでは、ロボットの最終アプローチをピックポイントに制御するPIDループは、カメラのフレームレートと処理遅延でtandemで動作しなければなりません。 ビジョン処理がサンプルループ時間を超過した場合、誤った一致は、コンベアをノックアウトするオーバーシュートを引き起こす可能性があります。 デッドタイムコンセンサ(Smith Forecastor)を追加することにより、ビジョンシステムレイテンシと調整を調整します。

重量ベースの充填制御(例、プレミアムフードまたは化学容器)を使用する包装ラインでは、PID規制当局は、規制許容範囲を満たしている間、過充電を最小限に抑えるために調整する必要があります。 プロセス変数は、多くの場合、機械リングに固有の負荷セル信号です。 過剰な遅延を導入することなく、デジタル信号をフィルタリングし、共鳴周波数を拒否するループをチューニングします。

検証とメンテナンス

調整後、異なる動作点で複数のステップ変更でパフォーマンスを検証します。 ISE(四角形のエラーの統合)や、ITAE(時間単位の絶対エラーの統合)などのメトリックを使用して、調整品質を比較します。 レコードベースライン応答と主要なメンテナンスイベント(モーター交換、ベルトテンション調整、センサークリーニング)後のスケジュール調整。 多くのパッケージング施設は、エッジベースのデータ分析を使用して、ループ性能を継続的に監視し、ループを劣化させるフラグを使用します。

ケーススタディ:高速ボットリング選別

飲料包装工場は、ボトルを4つのパッキングレーンにルーティングするPIDループを制御するPIDループをチューニングする拡張Ziegler-Nicholsアプローチを使用していました。 最初の手動調整により、毎分120本のボトルで過度のボトルのチップが引き起こしました。 ステップテスト分析を実施し、デリバティブゲインを40%削減し、2Hzのローパスフィルタを追加し、チップレートは3〜0.1%に低下しました。 また、植物は、夏にガラスを交換する(夏)ボトルを増加させました。

より深い読書のための外部リソース

コンテンツ

信頼性の高いPIDチューニングは、自動選別と包装システムのコーナーストーンを維持します。プロセスの動的を理解することで、適切な調整方法を選択し、騒音、風化、非線形性などの非特異性に注意を払い、エンジニアはスループットを最大化し、廃棄物を最小限に抑えるタイトな制御を達成することができます。保守的な設定から始め、体系的な手順に従い、実際の生産データに基づいて改善します。適切な調整、パッケージラインの調整、および最終製品の交換を短くするために、よりスムーズな要求を最小限にすることができます。