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Die Bedeutung von 'Gute Daten' beim Abstimmen von PID-Loops

Die Bedeutung von 'Gute Daten' beim Abstimmen von PID-Loops

- 4 häufigsten Datensammlung und Controller Tuning Fallstricke

Fragen Sie Techniker und Ingenieure nach manuellen PID-Einstellungen. Ihre Antworten fallen normalerweise in eine von drei verschiedenen Gruppen:

1) Einige werden sagen, dass es eine "dunkle Kunst" ist und nicht von den Standardparametern eines OEM abweichen wird

2) Die Mehrheit, die Ansätze beschreiben wird, die auf scheinbar zufälligem Versuch-und-Irrtum beruhen

3) Sehr wenige, die es wirklich herausgefunden haben

Meine Karriere hat es mir glücklicherweise ermöglicht, mich mit genügend Praktizierenden aus dieser letzten Gruppe zusammenzutun, und mit ihrer Anleitung habe ich eine Liste von Tuning-Tipps zusammengestellt, die mir gute Dienste geleistet haben.

Das Thema manuelle Loop-Optimierung erinnerte mich an Beratungsleistungen, die ich einem Lebensmittel- und Getränkehersteller in Großbritannien angeboten habe. Es war ein Hersteller von Schokoladenprodukten, und wie bei den meisten Süßwarenherstellern vertraute man auf PID-Regler, um die Temperatur der Temperier- und Umhüllungssysteme der Fabrik aufrechtzuerhalten.

Damien Munroe

Damien Munroe

Europäische Integration und Verkauf, Kontrollstation

Zitat links

Es ist wichtig, die Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen Ihrem Test und der Antwort der Schleife zu ermitteln.

Über mehrere Monate hinweg hatte sich meine Kontraktkontrolle im gesamten Werk stetig verschlechtert, was zu einem spürbaren Verlust des "Knacks" führte, den hochwertige Schokolade haben sollte. Etwas, das so unbedeutend wie eine schlechte Kontrolle war, führte dazu, dass die Anlage kostspielige Inputs verschwendet und sogar Produkte wegwarf, die die Produktionsspezifikationen nicht erfüllten.

Der Werksleiter wusste, dass die Produktion nur so lange über die vorgesehenen Toleranzen hinausgehen konnte, bis das Geschäft darunter leiden würde. Bei meinem ersten Gespräch mit ihm erfuhr ich, dass der Leistungsverfall mit dem Rücktritt eines leitenden Ingenieurs zusammenfällt.

Er war derjenige, der die PIDs jedes 6-9 Monate überprüft hat und jene herausstellte, die gelegentliche Anpassungen erforderten. Es wurde mir schnell klar, dass der Rentner einer der wenigen war, die es wirklich herausgefunden hatten. Diese Annahme wurde später von anderen Mitarbeitern bestätigt.

Ich habe einige Tage damit verbracht, etwas über die Prozesse zu lernen, Ursachen zu untersuchen und individuelle PIDs zu optimieren. Letztendlich stellte ich fest, dass die verschlechterte Leistung der Anlage auf eine Reihe von Pumpen zurückzuführen war, die in der gesamten Anlage modernisiert worden waren.

Ihre Dynamik wirkte sich direkt auf die Fähigkeit der einzelnen Schleifen aus, die Kontrolle zu steuern. Was den jungen Techniker, der mich unterstützt hatte, überraschte, war, wie systematisch die Prozesse zum Testen, Analysieren und Abstimmen von PIDs sein konnten - sogar, wenn man Schleifen manuell abstimmte.

Zum Glück für Praktiker sind die meisten Pflanzen jetzt mit einem DCS oder einem anderen Kontrollsystem ausgestattet, das den Einsatz von Tuning-Software unterstützt. Das ist der Schlüssel zu meinen derzeitigen Bemühungen auf dem Gebiet der Prozessoptimierung. Trotzdem gibt es vier grundlegende Tipps zum Sammeln guter Testdaten, die ich immer mit denen teile, die ihre PIDs noch manuell tunen:

1. Start in einem Steady-State

Dies ist ein Muss, wenn Sie Schleifen manuell tun, und die meisten Tuning-Produkte enthalten diese Anforderung ebenfalls. Durch die Stabilisierung des Prozesses ist es einfacher, Werte für Prozessverstärkung, Prozesszeitkonstante und Prozess-Totzeit zu berechnen, die dann in PID-Optimierungsparameter umgewandelt werden können.

2. Bump Beyond the Noise

Es ist wichtig, dass die Prozessvariable über das Rauschen hinausgeht, das im Prozesssignal auftritt. Ich empfehle Tests, die 3-5 mal die Größe des Rauschbandes sind. Dies sollte das dynamische Verhalten eines Prozesses aufzeigen, das dann modelliert und kontrolliert werden kann.

PID-Loops abstimmen

Es ist wichtig, beim manuellen PID-Tuning gute Testdaten zu erfassen. Starten Sie die Erfassung im stationären Zustand und fahren Sie die Prozessvariable (PV) des Controllers über den Rauschbereich (NB) hinaus, um eine eindeutige Ursache-Wirkungs-Beziehung herzustellen.

3. Stellen Sie eine schnelle Abtastrate ein

Die Geschwindigkeit der Datenerfassung ist beim PID-Tuning wichtig und schneller ist immer besser. Während 1-Minuten-Daten für sehr langsame Temperaturschleifen geeignet sein können, werden Daten, die bei 1-Sekunde abgetastet werden, für schnelle Temperatur-, Druck- und Flussschleifen benötigt. Wenn die Daten zu langsam sind, können wichtige Details übersehen werden.

PID-Loops abstimmen

Wenn die Bumptestdaten zu langsam abgetastet werden, ist es möglich, dass wichtige Aspekte der Dynamik des Prozesses übersehen werden. Schlimmer noch, die Daten könnten sogar irreführend sein.

4. Verwenden Sie keine Störungsdaten

Es ist wichtig, die Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen Ihrem Test und der Antwort der Schleife zu ermitteln. Das bedeutet, dass alle anderen Loops während des Tests "ruhig" sein müssen. Wenn ein Upstream-Prozess Ihre Testdaten beeinflusst, ist es am besten, erneut zu beginnen und es richtig zu machen.

Wie bei den meisten Dingen gibt es Best Practices zum Einstellen von PID-Reglern, die die Arbeit weniger beängstigend machen. Und während die vier Tipps, die in diesem Beitrag geteilt werden, einfach erscheinen mögen, wenden sie nur wenige Praktiker an, wenn sie Testdaten für Analyse, Modellierung und Optimierung sammeln.

Zuvor habe ich mir Gedanken gemacht Ursachenanalyse und Optimierung - Ein Systemdenken-Ansatz, der auch für das manuelle Schleifen-Tuning gilt. In meinem nächsten Beitrag werde ich einfache, wiederholbare Schritte zur Berechnung der Prozess- und Controller-Tuning-Parameter teilen.

Damien Munroe

http://www.controlstation.com

Damien gibt einen Einblick in die Prozesssteuerung und -automatisierung, die aus seinen Erfahrungen in der militärischen Luftfahrt, der Offshore-Öl- und Gasindustrie, der Präzisions-Pharmaindustrie und der Halbleiterherstellung resultiert. Seine Ausbildung an der

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