有儀表工問：既然PID參數(shù)整定有Lambda整定方法，也有相關(guān)的整定工具，有沒有PID參數(shù)自整定的軟件產(chǎn)品呢？很明確的回答，到目前為止都沒有開發(fā)PID參數(shù)自整定產(chǎn)品的計(jì)劃。那么PID參數(shù)能否自整定呢？如果被控對象模型確定，當(dāng)然是能夠自整定的。但是要講條件，還要考慮風(fēng)險(xiǎn)和成本。實(shí)際工作中使用PID參數(shù)自整定，不僅僅是技術(shù)問題。
到底什么是PID參數(shù)自整定？
自動(dòng)工廠測試、自動(dòng)系統(tǒng)辨識、自動(dòng)計(jì)算參數(shù)、自動(dòng)修改參數(shù)，嚴(yán)格意義上具有這四個(gè)功能才是真正的PID參數(shù)自整定軟件。知道被控對象模型后，計(jì)算給出PID參數(shù)是一件非常確定的問題，自動(dòng)計(jì)算參數(shù)并不難。我們的微信小程序PID整定助手就提供了自動(dòng)計(jì)算參數(shù)的功能。但是其他三個(gè)自動(dòng)都有限制：工廠測試對裝置正常運(yùn)行影響較大，獲得被控對象模型的系統(tǒng)辨識技術(shù)難度最大，自動(dòng)修改參數(shù)的安全風(fēng)險(xiǎn)最高。為了減少自動(dòng)工廠測試的影響，就有軟件提出了用歷史數(shù)據(jù)捕捉被控對象模型的技術(shù)。很不好意思，這個(gè)理論上說不過去。如果理論上說不過去，軟件宣稱功能的可用范圍就很有限。
在過程控制，所有PID參數(shù)自整定技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中，即使有這些功能也不敢用軟件自整定PID參數(shù)。模型的準(zhǔn)確性、性能的強(qiáng)弱、參數(shù)的適用性等還是離不開工程師的最終判斷。
哪些領(lǐng)域在大量應(yīng)用PID參數(shù)自整定？
因果關(guān)系確定，而且被控對象特性多變，現(xiàn)場整定成本較高的場合，都需要PID參數(shù)自整定技術(shù)。例如閥門定位器也使用PID，如果現(xiàn)場工作條件和調(diào)節(jié)閥特性不一致，通過PID參數(shù)自整定，自動(dòng)進(jìn)行測試、辨識、整定、下裝，在不需要工程師參與的情況下，自動(dòng)與當(dāng)前工況匹配，改進(jìn)調(diào)節(jié)閥性能。在溫控儀上，PID參數(shù)自整定技術(shù)也得到廣泛應(yīng)用。這些自整定技術(shù)是溫控儀常見成熟技術(shù)。
過程控制中能否PID參數(shù)自整定？不是能不能的問題，而是需要不需要、有沒有必要的問題。
1、必要性不大
在過程控制中，很多PID參數(shù)的性能欠佳，但是這個(gè)原因很復(fù)雜。有50%的控制回路，只要給出大概的PID參數(shù)就能獲得滿足的性能。這部分控制回路工程師也能很容易的手動(dòng)整定，甚至使用組態(tài)時(shí)的默認(rèn)PID參數(shù)也行。還有20%僅僅靠PID參數(shù)整定是解決不了的，這時(shí)候需要重新定義控制問題、設(shè)計(jì)新的控制方案。剩下的30%控制回路應(yīng)該能用PID參數(shù)自整定技術(shù)進(jìn)行參數(shù)整定。問題是誰能準(zhǔn)確判斷哪些控制回路屬于這30%？
2、需求不高
工程師不會(huì)對一個(gè)還能用的控制回路進(jìn)行貿(mào)然修改。因?yàn)檎麄€(gè)過程是高度不確定的，很多修改可能沒有效果，也可能還有壞的影響。控制方案也一樣，如果現(xiàn)場能用就先維持現(xiàn)狀，存在即合理，沒事找事只會(huì)壞事。就算是知道了問題，但是根因也不一定在PID參數(shù)上。
3、收益有限
在流程工業(yè)中，大量使用反饋控制正好說明了其不確定性，包括模型的不確定性和擾動(dòng)的不確定性。不確定導(dǎo)致甚至有的反饋控制都不能正常工作。在如此不確定的情況下，基于精確模型獲得最優(yōu)性能的整定方法，往往反而不具有魯棒性。自整定技術(shù)獲得收益并不能匹配付出的代價(jià)。Lambda整定方法只使用三個(gè)參數(shù)描述被控對象模型，并用更魯棒的原則設(shè)置PI參數(shù)，這樣做既是為了降低難度，也是為了降低不確定性的影響，以提高學(xué)習(xí)和應(yīng)用整定方法的性價(jià)比。
4、測試風(fēng)險(xiǎn)
在穩(wěn)定運(yùn)行的工廠進(jìn)行階躍測試或者振蕩測試，都超出了工程師的忍受范圍。現(xiàn)在甚至在先進(jìn)控制項(xiàng)目中，也在盡量減少測試的時(shí)間。就算是允許進(jìn)行測試，隨著條件的變化，被控對象也會(huì)發(fā)生變化。如果沒有有效的激勵(lì)，被控對象模型獲取的難度是很大的，此時(shí)更需要專家對歷史數(shù)據(jù)的研判，才能給出整定建議。
在流程工業(yè)中，必須依賴于工程師的判斷力，才能發(fā)揮PID參數(shù)自整定技術(shù)的作用。如果工程師知道如何進(jìn)行整定，PID參數(shù)自整定技術(shù)，就不那么重要了。使用控制回路性能評估軟件找到問題，也可以通過操作分析找到問題，但是這些都是表象，解決問題需要找到根因，如果原因是PID參數(shù)問題，工程師就能解決問題。如果不是PID參數(shù)問題，使用PID參數(shù)自整定技術(shù)可能反受其害。
PID參數(shù)自整定技術(shù)的一個(gè)可能的發(fā)展方向：在AI時(shí)代，把PID參數(shù)整定技術(shù)作為解決問題的一部分，用AI分析所有過程信息，然后幫助工程師找到裝置可能存在的問題，并給出改進(jìn)意見，以提高工程師解決問題的能力。過程控制的獨(dú)特性在于PID參數(shù)可能性能欠佳，專利商給的控制方案可能不好用，所以才需要過程控制這個(gè)專業(yè)。因?yàn)檫^程控制的高度不確定性，所以PID參數(shù)自整定技術(shù)和基于精確模型的控制方法才很難流行。
如果工程師僅僅是需要工具提供一個(gè)整定建議或者控制方案設(shè)計(jì)的建議，筆者推薦大家試試AI。但是要謀士出謀劃策發(fā)揮作用，需要工程師這個(gè)領(lǐng)導(dǎo)會(huì)問能斷。問題還是回到工程師的能力上。
作者：馮少輝博士
