Enfrentando a curva de aprendizado do PID

Os livros didáticos são ótimos para construir conceitos e provavelmente bombardeiam você com uma infinidade de informações que você acha que são suficientes esforçar-se no mundo prático. A verdade, no entanto, se revela no dia em que você se forma e consegue um emprego no local. Vários egressos se surpreendem com o nível de diferenças com o que se passa em campo, e com o que foi ensinado em sala de aula.

Quando se trata de sistemas de controle PID , o efeito é amplificado devido ao número de imprecisões que precisam ser consideradas no mundo real. Como alguém pode seguir a Curva de Aprendizagem do PID e se tornar um especialista? Ou seja, fazendo testes em campo e otimizando os controles PID.

Termos a conhecer

Considere uma fábrica de produtos químicos que possui uma área de produção de etileno, com o operador lutando para manter um tanque de produtos químicos de 500 gal, parte do processo da linha de produtos químicos.

A primeira coisa que precisa ser vista é o sinal do setpoint, que neste caso pode ser um sinal de 0-10VDC de um potenciômetro, refletindo o nível de produto químico necessário no tanque. Em seguida, o sinal de feedback precisa ser verificado, que pode ser gerado a partir de um dispositivo como um transdutor de nível de líquido que fornece um sinal de 4 a 20 mA com base no nível de líquido. Por fim, o item necessário é o controlador PID real.

Os controladores de hoje são hospedados em módulos autônomos, que são configurados para receber o ponto de ajuste e os sinais de feedback, enquanto também realizam cálculos aritméticos de PID. Módulos de controle PID independentes também estão disponíveis, mas se houver necessidade, os controles PID também estão disponíveis em VFDs e PLCs.

Teste

Uma boa maneira de diagnosticar o sistema de controle é verificar os limites inferior/superior do sensor. Por exemplo, o sensor de nível de líquido pode ser verificado no exemplo acima para ver se ele fornece 4 mA e 20 mA em níveis baixo e alto, respectivamente. Em seguida, o sinal do setpoint pode ser verificado, ajustando o botão de controle, que neste caso é um potenciômetro de min a max. O sinal pode ser medido usando um multímetro e seus valores verificados. Se isso ocorrer sem problemas, verifique a válvula e, se ela abrir/fechar com um controlador independente, o problema pode ser reduzido ao módulo PID.

Existem vários tipos de módulos PID disponíveis no mercado. Para este artigo, vamos considerar um que tenha três chaves seletoras :

• Um para configuração de ganho proporcional
• Um para configuração de tempo integral
• Um para configuração de hora derivada

Definir as chaves seletoras no novo módulo e fazer configurações idênticas pode resolver o problema, mas ir além seria ainda melhor a longo prazo.

Otimização de PID

Ao ajustar as configurações proporcionais, integrais e derivadas, a otimização pode ser alcançada, o que pode ajudar a melhorar todo o processo. A seguir estão algumas regras de ouro que podem ajudar a tornar o controlador PID mais eficiente:

• Fazer alterações nos três controles ao mesmo tempo pode causar desorientação e confusão. Em vez disso, trabalhe em um ajuste por vez.
• O ganho proporcional controla a velocidade com que um processo atinge o ponto de ajuste. Se definido em um nível alto, o setpoint seria alcançado mais rapidamente, mas o risco de overshoots e oscilações drásticas também aumenta. Se definido muito baixo, eliminaria os overshoots, mas aumentaria o tempo geral.
• A melhor maneira de abordar isso é começar com os valores de tempo integral, tempo derivativo e ganho proporcional definidos como zero e, em seguida, aumentar o ganho proporcional primeiro em pequenas quantidades até oscilações mínimas ocorrer.
• O tempo integral pode ser visto como um eliminador de erros, reduzindo o tempo de oscilação e eliminando o offset. No entanto, o ajuste inadequado pode resultar em um aumento acentuado do overshoot, além de oscilações. Aproxime-se de maneira semelhante ao ganho proporcional, aumentando-o constantemente até que as oscilações e o deslocamento sejam neutralizados.
• O tempo derivativo atua como um mecanismo de frenagem para a malha de controle e não é necessário em diversas aplicações onde o overshoot é insignificante. O controle derivativo pode ajudar a eliminar overshoots, mas também pode causar redução na capacidade de resposta. Aumente lentamente o tempo de derivação até que a resposta alcançada seja ótima.

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