温度を完璧に調節したり、正確な圧力を維持したり、モーターを一定の速度で保持する無数の自動化されたシステムの背後で、エレガントで強力なアルゴリズムが静かに職場にいます。それはしばしば「現代の産業用主力馬」と呼ばれていますが、その精度から利益を得る多くの人は、それがどのように動作するかを完全に把握していません。多くの自動化されたプロセスは、チェックされていないままにしておくと、野生の不安定性に苦しみ、常にターゲットをオーバーシュートしたり、緩慢で非効率的な応答を示したりします。これらの課題では、手動制御は単にオプションではありません。
これは、比例統合誘導性（PID制御アルゴリズム）が登場する場所です。ほぼ1世紀にわたり、安定した効率的で信頼できる自動化システムを作成するための最も広く使用され、信頼できるアルゴリズムのままです。このガイドでは、この重要な概念を分かります。 PIDコントロールアルゴリズムとは何か、3つの基本的なコンポーネントのそれぞれが調和してどのように機能するかを正確に分解します。 可変周波数駆動、および最適なパフォーマンスのためにチューニングの重要な技術にアプローチする方法。このアルゴリズムを理解することは、より高いレベルのプロセス制御を解き放つための鍵です。
PID制御アルゴリズムを理解するには、最初にそのコア関数を把握する必要があります。システムの出力をインテリジェントに管理することにより、目的の 'SetPoint 'を維持する必要があります。これは、閉ループフィードバックコントロールのゴールドスタンダードです。
水タンクの温度を正確に70°Cに維持したいと想像してください。この70°Cがあなたの設定値です。タンク内の温度センサーは、プロセス変数である現在の温度を提供します。 PIDコントロールアルゴリズムは、 'Error '値を継続的に計算します。これは、設定値とプロセス変数（ERROR = Setpoint -Process Variable）の違いです。
PID制御アルゴリズムの全体的な目的は、できるだけ早くスムーズにこのエラーをゼロに駆動するように、制御出力（加熱要素のような）を操作することです。これは、比例、積分、派生の3つの異なる制御アクションの加重合計を通じて達成します。 PIDコントロールアルゴリズムは、動的応答の傑作です。
比例項は、PID制御アルゴリズムの主要な駆動力です。現在のエラーのサイズに直接比例するコントロール出力を生成します。
それがどのように機能するか：大きなエラーが発生すると、大きな是正措置が生じます。小さなエラーは、小さな是正措置をもたらします。
アナロジー：車の中のガソリンペダルのように考えてください。現在の速度が速度制限（設定値）を下回るほど、ペダルを押すのが難しくなります。この比例アクションは、正しい逸脱に対する最初の強い応答を提供します。
ただし、比例制御だけでも制限があります。多くのシステムでは、修正アクションがエラーを完全に排除するのに十分ではないポイントに到達し、その結果、小さいが永続的な定常状態の誤差が生じます。
積分用語は、エラーの履歴を調べます。エラー値を経時的に継続的に要約または統合します。
それがどのように機能するか：ゼロ以外のエラーが持続する限り、積分用語は成長し続け、出力にますます是正力を加えます。このアクションは、比例のみのコントローラーによって残された定常状態のエラーを排除するように特別に設計されています。
アナロジー：あなたはアップヒルを運転しています、そして、あなたのクルーズコントロールの比例応答は、速度制限を維持するのに十分な強さではありません。車は設定値の2 mph下に落ち着きます。 PIDコントロールアルゴリズムの積分成分は、数秒にわたってこの永続的なエラーに気付き、蓄積し、車が速度制限に正確に留まるまでもう少し電力を追加するようにエンジンに指示します。
積分アクションは信じられないほどの精度を保証しますが、そのゲインが高すぎると設定されている場合、設定値のオーバーシュートにつながる可能性があります。 PID制御アルゴリズム全体の有効性は、この用語のバランスに依存します。
微分用語は、PID制御アルゴリズムの最も洗練された部分です。現在のエラーや過去のエラーは見えません。代わりに、エラーの変更率を確認します。
それがどのように機能するか：派生用語は、エラーの将来の動作を予測します。エラーが非常に迅速にゼロに閉じ込められている場合、デリバティブ用語はブレーキまたは減衰力を出力に適用して、システムがセットポイントを超えて飛ぶのを防ぎます。
アナロジー：あなたの車が希望の速度に急速に近づくと、到達するガスペダルを本能的に緩和し、 前に ターゲットに滑らかで柔らかい着陸を確保します。それがまさに派生用語が行うことです。応答を弱め、オーバーシュートを減らし、システムの安定性を向上させます。
強力ですが、デリバティブ制御はセンサーからの測定ノイズに非常に敏感です。 'Jumpy 'のフィードバックを備えたシステムでは、不安定な動作を引き起こす可能性があります。そのため、省略されることがあり、PIコントローラーが発生します。ただし、完全なPID制御アルゴリズムの場合、この予測要素は高性能の鍵です。
よく調整されたPIDコントロールアルゴリズムの実装は、単なる学術演習ではありません。現代の産業にとって重要な具体的で測定可能な利点を提供します。適切に実行されたPIDコントロールアルゴリズムは、ゲームチェンジャーです。
高度化された精度：中核的な利点は、目的のセットポイントと実際のプロセス変数との間のギャップを大幅に削減し、一貫した製品品質と信頼性の高いパフォーマンスにつながることです。 PIDコントロールアルゴリズムにより、これが可能になります。
安定性の向上：よく調整されたPID制御アルゴリズムは、混oticとした振動プロセスを滑らかで安定したプロセスに変換します。それは、そうでなければ機器を損傷したり、製品を台無しにしたりする可能性のある変動を飼いならします。
省エネ：ON/OFF制御の一定の過補正と必死のサイクリングを回避することにより、PIDコントロールアルゴリズムは、モーター、ヒーター、バルブが必要な正確な量のエネルギーのみを使用することを保証します。これにより、運用コストが大幅に削減されます。
摩耗と裂け目の削減：PID制御アルゴリズムによって提供される滑らかで制御された調整は、突然の開始と停止よりも、バルブ、ポンプ、ギアボックスなどの機械コンポーネントにはるかに優れています。これは、より長い機器の寿命とメンテナンスコストの削減に直接変換されます。
完全な自動化：PID制御アルゴリズムは、複雑なレギュレーションタスクを効果的に自動化し、人間のオペレーターを解放し、手動で複製することができない一貫性のレベルを達成します。
今日のPID制御アルゴリズムの最も一般的で強力なアプリケーションの1つは、 VFD （可変周波数駆動）。この組み合わせにより、HVACから水処理まで産業が革命をもたらしました。
VFDは、供給される電力の周波数を変化させることにより、ACモーターの速度を制御するデバイスです。それ自体で、 'Open-Loop 'モードで実行されるVFDは、特定の速度でコマンドを送信するだけです。
インテリジェントな自己規制システムを作成するために、フィードバックループを紹介します。圧力センサー、フローメーター、または温度プローブなどのトランスデューサーは、プロセス変数を測定し、フィードバック信号（通常はアナログ4-20MAまたは0-10VDC信号）をVFDに送り返します。ほとんどの最新のVFDユニットには、PID制御アルゴリズムが組み込まれています。この内部PID制御関数は、トランスデューサーのフィードバックを使用してモーターの速度を自動的に調整して設定値を維持するために、操作の脳になります。
一般的なシナリオで説明しましょう。建物の配管で50 psiの一定の水圧を維持する必要があるブースターポンプシステムです。
PIDのないシナリオ：ポンプは100％速度でオフまたは実行されます。これにより、大規模な圧力スパイク（ウォーターハンマー）が発生し、システムを緩衝するために大きな圧力タンクが必要であり、非常に非効率的です。
VFDにPIDコントロールアルゴリズムを備えたシナリオ：
セットアップ：圧力トランスデューサーがウォーターラインに取り付けられ、VFDのアナログ入力に配線されています。 50 psiの目的の設定値は、VFDにプログラムされています。
アクション：誰かが蛇口を開き、圧力は45 psiに低下します。トランスデューサーは、ドロップを示す信号をVFDに送信します。
応答：VFDの内部PID制御アルゴリズムは、大きなエラーを計算します。比例項はすぐに始まり、VFDがモーターの速度をすばやく上昇させます。積分用語は、エラーが50 psi未満で落ち着かないようにするために蓄積し始めます。
安定化：圧力が50 PSIセットポイントに急速に近づくと、PIDコントロールアルゴリズムの微分用語は到着を予測し、モーターに緩和を容易にし、オーバーシュートを防ぎます。次に、VFDはモーターの速度を完全に変調して、蛇口の数に関係なく、正確に50 psiで圧力を安定させます。 PID制御アルゴリズムとVFDのこの使用は、複雑な機械的圧力調節バルブの必要性を排除し、膨大な量のエネルギーを節約します。
PID制御アルゴリズムとVFDの相乗効果は止まりません。最新のトレンドには、最適化の別の層が含まれます。 PID制御アルゴリズムがモーターの速度を安定させてプロセス需要を満たすと、高度な 'Active Energy Control 'アルゴリズムが引き継ぐことができます。
この二次アルゴリズムはをインテリジェントかつ徐々に減少させます。 電圧 、その定常速度でモーターに供給されているスリップや電流などの運動パラメーターを常に監視して、必要なトルクを提供するために必要な絶対最小電圧を見つけます。モーターコアの磁束を減らすことにより、この方法はモーターコアの損失を減らし、 に加えて、さらに2〜10％のエネルギー節約を達成することができます。 PIDコントロールとVFDによって既に提供されている節約これは、他のスマートロジックと協力して動作する最新のPIDコントロールアルゴリズムの代表的な例です。
PIDコントロールアルゴリズムは、そのチューニングと同じくらい優れています。 'Tuning 'は、P、I、およびDの項に最適なゲイン値を設定するプロセスです。目標は、最小限のオーバーシュートと振動なしで変化に対する迅速な応答を達成することです。これは間違いなく、PIDコントロールアルゴリズムを実装する上で最も重要な側面です。
間違ったゲイン値は、システムをまったく制御できないよりもパフォーマンスを悪化させる可能性があります。
| チューニング条件が不十分です | システムの動作が生じる |
|---|---|
| 比例（p）が高すぎます | システムは攻撃的になり、セットポイントの周りで乱暴に振動し、決して落ち着きません。 |
| 積分（i）高すぎる | システムはセットポイントを大幅にオーバーシュートし、解決するのに非常に長い時間がかかります。 |
| デリバティブ（d）が高すぎます | システムは 'Twitchy 'になり、あらゆるセンサーノイズに対して超敏感になり、不安定になります。 |
多くの最新のコントローラーには自動調整機能がありますが、手動調整プロセスを理解することは非常に貴重なスキルです。 Ziegler-Nicholsメソッドは、PIDコントロールアルゴリズムの優れた開始値を見つけるための古典的なエンジニアリングアプローチです。
ゼロから始めます：積分（i）と派生（d）をゼロにゲインする（d）を設定することから始めます。これにより、コントローラーが比例のみのコントローラーになります。
比例（P）ゲインを増やす：システムが実行されると、Pゲインをゆっくりと増加させます。あなたがそうであるように、システムは振動し始めます。システムが安定し、安定した、連続した速度で振動するポイントに達するまで、Pを増やし続けます。このp値は、 'ultimate gay '（ku）と呼ばれます。
振動期間を測定します。システムが着実に振動している間、1つの完全な振動の波にかかる時間を測定します（1つのピークから次のピークまで）。今回は 'Ultimate Period '（Tu）です。
ゲインを計算します。ここで、確立されたZiegler-Nichols式を使用して、開始ゲイン値を計算します。標準のPID制御アルゴリズムの場合：
Pゲイン= 0.6 * ku
Gain = 2 * P gay / tu
Dゲイン= Pゲイン * TU / 8
微調整：これらの計算値は優れた出発点です。ここから、特定のアプリケーションのニーズに対するシステムの応答を完成させるために、P、I、およびDの用語を小さく漸進的に調整します（たとえば、より速い応答とオーバーシュートの少ない）。このプロセスは、PIDコントロールアルゴリズムを習得するための鍵です。
位置PID制御アルゴリズムは、各サイクルで必要な完全な絶対出力値を計算します（例： 'ヒーターを75％の電力に設定します'）。インクリメンタルPID制御アルゴリズムは、以前の出力から必要な 変更のみを計算します （例： 'ヒーター電力の増加2％'）。コントローラーが一時的にリセットすると、出力の大規模で突然のジャンプを防ぐため、一部のシステムでは増分アプローチがより安全になる可能性があります。
多くの測定 'Noise 'を備えたプロセスでは、センサーフィードバックが急速かつ不規則に変動することを意味します。微分用語は、このノイズをエラーの急速な変化と誤解し、出力を不安定にすることができます。これらの一般的な 'Noisy 'ループでは、Dゲインをゼロに設定し、PIDコントロールのみ（特にPIコントロール）のみを使用して動作することが標準的な慣行です。
オーバーシュートは、プロセス変数がセットポイントを通過してから戻って落ち着くときです。これは、積分（i）ゲインが高すぎるため、コントローラーが「」を「」しすぎるようにするという古典的な兆候です。また、応答を減衰させるために、微分（d）ゲインが不十分であることによって引き起こされる可能性があります。それを修正するには、最初に積分ゲインを減らしてみてください。
はい、絶対に。 PLC（プログラマブルロジックコントローラー）は、PIDコントロールアルゴリズムを実装するための最も一般的なプラットフォームの1つです。ほとんどの最新のPLCには、構成を簡単にする専用の組み込みのPID関数ブロックがあります。 PLCは多くの場合、PID制御計算を実行し、結果のアナログ出力信号をVFDまたは制御バルブに送信します。
PIDコントロールアルゴリズムは、エレガントで効果的なエンジニアリングの証です。これは、現代の産業自動化の岩盤を形成する基本的で強力で、非常に柔軟なツールです。現在に対する比例的な反応、過去の積分考慮、および将来の派生予測を巧みにバランスさせることにより、PIDコントロールアルゴリズムは、それ以外の場合は混oticと無駄、信頼性の低いシステムに比類のない安定性、効率、および精度をもたらします。
最も単純な温度コントローラーから、複雑な省エネのルーチンを活用する最先端のVFDまで、PIDコントロールアルゴリズムは共通スレッドです。その原則とそのチューニングの芸術を習得することは、エンジニアリング、自動化、およびプロセス制御の分野における傑出した専門家の礎石のスキルであり、今後も続くでしょう。
