ਲਾਭ:
- P, I, D ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ PID ਕੰਟਰੋਲਰ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਜ਼ੀਗਲਰ-ਨਿਕੋਲਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਏਆਈ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਪੀਆਈਡੀ ਫਾਹਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਖ਼ਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਟੁੱਟ ਵਿੰਡਅਪ, ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਸ਼ੋਰ
ਇੱਕ ਓਵਨ ਦਾ ਤਾਪਮਾਨ ਸਥਿਰ ਰੱਖਣਾ, ਇੱਕ ਮੋਟਰ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮੁੱਲ 'ਤੇ ਚਲਾਉਣਾ, ਡਰੋਨ ਦੇ ਕੋਣ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ; ਉਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਦੇ ਦਿਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ. ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਪੀਆਈਡੀ ਕੰਟਰੋਲਰ ਹੈ, ਜੋ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਹੈ। PID; ਇਹ ਸਧਾਰਨ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ "ਸਧਾਰਨ" ਦਾ ਮਤਲਬ "ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ" ਨਹੀਂ ਹੈ: ਇੱਕ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ PID ਓਸੀਲੇਟ, ਓਵਰਸ਼ੂਟ, ਦੇਰ ਨਾਲ ਬੈਠ ਜਾਵੇਗਾ, ਜਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਸਥਿਰ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ: ਇਹ ਪੀਆਈਡੀ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟਿਊਨਿੰਗ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਖਰਾਬੀਆਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟਿਊਨਿੰਗ ਕੋਡ ਲਿਖਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅੰਤਿਮ ਵਿਵਸਥਾ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ AI ਨਾਲ PID ਟਰੈਪ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ, ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।
PID ਦੀਆਂ ਤਿੰਨ ਸ਼ਰਤਾਂ
PID ਤਿੰਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਗਲਤੀ ਸਿਗਨਲ (e = ਟਾਰਗਿਟ - ਮਾਪਿਆ) ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
ਮਿਆਦ
ਉਹ ਕੀ ਦੇਖਦਾ ਹੈ?
ਪ੍ਰਭਾਵ
ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ
ਪੀ (ਅਨੁਪਾਤਕ)
ਮੌਜੂਦਾ ਗਲਤੀ
ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ
ਓਸਿਲੇਸ਼ਨ, ਸਥਾਈ ਗਲਤੀ
ਮੈਂ (ਅੰਤਰ)
ਪਿਛਲੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ
ਸਥਾਈ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਰੀਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਓਵਰਸ਼ੂਟ, ਵਿੰਡਅੱਪ, ਓਸਿਲੇਸ਼ਨ
ਡੀ (ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ)
ਗਲਤੀ ਦੇ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਦਰ
ਡੈਂਪਿੰਗ ਓਵਰਸ਼ੂਟ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ
ਰੌਲਾ ਵਧਾਓ
ਮੌਖਿਕ ਸੰਖੇਪ: P ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ "ਮੈਂ ਹੁਣ ਕਿੰਨੀ ਦੂਰ ਹਾਂ", ਮੈਂ "ਮੈਂ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਦੂਰ ਹਾਂ", D "ਮੈਂ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨੇੜੇ ਆ ਰਿਹਾ ਹਾਂ"। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਕੰਟਰੋਲਰ ਤਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਲਾਸ PID: def __init__(self, Kp, Ki, Kd, output_min=-100, output_max=100): self.Kp, self.Ki, self.Kd = Kp, Ki, Kd self.out_min, self.out_max = output_min, output_max self.integral = 0.0_self.0.0.0.0.0. ਸਵੈ-ਏਰਰਰ = 0.0. ਟਾਰਗਿਟ, ਮਾਪਿਆ, ਡੀਟੀ): ਗਲਤੀ = ਟੀਚਾ - ਮਾਪਿਆ # P p = self.Kp * ਗਲਤੀ # I -- windup ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ self.integral += error * dt i = self.Ki * self.integral # D -- ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਸ਼ੋਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ d = self.Kd * (error - self.previous_error) / ious p_ttur = error # dt. ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਵਿੰਡਅੱਪ ਜੇ ਆਉਟਪੁੱਟ > self.output_max: output = self.out_max self.integral -= error * dt # ਐਂਟੀ-ਵਿੰਡਅੱਪ: ਇੰਟੈਗਰਲ ਐਲੀਫ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅਨਡੂ ਕਰੋ < self.output_min: output = self.output_min self.integral -= error * dt ਵਾਪਸ ਆਉਟਪੁੱਟ
ਇਹ ਕੋਡ "ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ PID" ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਉਤਪਾਦਨ ਤਰਕ ਦੇ ਨੇੜੇ ਇੱਕ ਪਿੰਜਰ ਹੈ: ਇਸ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ ਅਤੇ ਐਂਟੀ-ਵਿੰਡਅੱਪ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। AI ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਧਾਰਨ PID ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਸੁਰੱਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਜਦੋਂ ਐਕਟੁਏਟਰ ਆਪਣੀ ਸੀਮਾ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੰਟੈਗਰਲ ਸੁੱਜ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਅਚਾਨਕ ਓਵਰਸ਼ੂਟ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।
ਸੁਝਾਅ: ਜਦੋਂ AI ਨੂੰ PID ਲਈ ਪੁੱਛੋ ਤਾਂ ਕਹੋ "ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ ਅਤੇ ਐਂਟੀ-ਵਿੰਡਅਪ ਜੋੜੋ, ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਸ਼ਬਦ 'ਤੇ ਮਾਪ 'ਤੇ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਲਾਗੂ ਕਰੋ"। ਇਹ ਤਿੰਨ ਜੋੜ ਪਾਠ ਪੁਸਤਕ PID ਨੂੰ ਫੀਲਡ PID ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
ਇੰਟੈਗਰਲ ਵਿੰਡਅਪ ਅਤੇ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਸ਼ੋਰ
ਪੀਆਈਡੀ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਦੋ ਕਲਾਸਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕਾਰਨ ਹਨ:
ਇੰਟੈਗਰਲ ਵਿੰਡਅਪ: ਜਦੋਂ ਐਕਟੁਏਟਰ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੋਟਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪੂਰੀ ਪਾਵਰ 'ਤੇ ਹੈ) ਤਾਂ ਗਲਤੀ ਬਣੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੰਟੈਗਰਲ ਟਰਮ ਵਧਣਾ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸਿਸਟਮ ਟੀਚੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਫੁੱਲਿਆ ਹੋਇਆ ਇੰਟੈਗਰਲ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਓਵਰਸ਼ੂਟ ਵੱਲ ਖੜਦਾ ਹੈ। ਹੱਲ: ਜਦੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇੰਟੈਗਰਲ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ ਜਾਂ ਵਾਪਸ ਰੋਲ ਕਰਨਾ (ਐਂਟੀ-ਵਿੰਡਅੱਪ, ਉਪਰੋਕਤ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ)।
ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਸ਼ੋਰ: ਡੀ ਸ਼ਬਦ ਗਲਤੀ ਦਾ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਲੈਂਦਾ ਹੈ; ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਮਾਪ ਦਾ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਰੌਲਾ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਐਕਟੁਏਟਰ ਨੂੰ ਵਾਈਬ੍ਰੇਟ ਕਰੇਗਾ। ਹੱਲ: ਮਾਪ ਤੋਂ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਲੈਣਾ (ਗਲਤੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਾਪ ਦਾ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ), ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਸ਼ਬਦ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਪਾਸ ਫਿਲਟਰ ਜੋੜਨਾ।
# ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ: ਮਾਪ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ + ਫਿਲਟਰਡ_ਰੌ = -(ਮਾਪਿਆ - ਸਵੈ.ਪਿਛਲੇ_ਮਾਪਿਆ) / dt ਗਲਤੀ ਦੀ ਬਜਾਏ
AI ਇਹਨਾਂ ਕਮੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਹੈ; ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ ਕਿ "ਮੇਰਾ ਪੀਆਈਡੀ ਟੀਚੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਓਵਰਸ਼ੂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ", ਤਾਂ ਇਹ ਵਿੰਡਅੱਪ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਮਾਪ ਕੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਫਿਕਸ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜ਼ੀਗਲਰ-ਨਿਕੋਲਸ ਨਾਲ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ
ਸਕਰੈਚ ਤੋਂ ਲਾਭ (Kp, Ki, Kd) ਲੱਭਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜ਼ੀਗਲਰ-ਨਿਕੋਲਸ। ਇਸ ਦਾ ਸਾਰ: ਸਿਰਫ਼ P ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ Kp ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਵਧਾਉਣਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸਿਸਟਮ ਨਿਰੰਤਰ ਔਸਿਲੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਚਲਾ ਜਾਂਦਾ; ਇਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਗੰਭੀਰ ਲਾਭ Ku ਅਤੇ ਔਸਿਲੇਸ਼ਨ ਪੀਰੀਅਡ Tu ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਰਣੀ ਤੋਂ Kp, Ki, Kd ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ।
ਕੰਟਰੋਲਰ
kp
ਤਿ
ਟੀ.ਡੀ
ਪੀ.
0.5·Ku
-
-
ਪੀ.ਆਈ.
0.45·Ku
Tu/1.2
-
ਪੀ.ਆਈ.ਡੀ
0.6·Ku
Tu/2
Tu/8
ਜ਼ੀਗਲਰ-ਨਿਕੋਲਜ਼ ਕਦਮ (ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਜਾਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ):1. Ki=0, Kd=0 ਲਓ। ਬਸ P.2 ਚਲਾਓ. ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ Kp ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਵਧਾਓ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸਥਿਰ, ਸਥਾਈ ਓਸਿਲੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।3। ਇਹ Kp = Ku (ਨਾਜ਼ੁਕ ਲਾਭ), ਔਸਿਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮਿਆਦ = Tu.4. ਸਾਰਣੀ ਤੋਂ Kp, Ti, Td ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ; ਕੀ = Kp/Ti, Kd = Kp*Td.5. ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਜ਼ੀਗਲਰ-ਨਿਕੋਲਸ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਸੀਮਾ (ਸਥਾਈ ਓਸਿਲੇਸ਼ਨ) ਤੱਕ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਮਕੈਨੀਕਲ ਤਣਾਅ, ਓਵਰਕਰੈਂਟ ਅਤੇ ਖ਼ਤਰੇ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਈ-ਸਟਾਪ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ। AI ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਇਆ ਗਿਆ Ku ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਮਾਪਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
AI- ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਿਦਾਨ
ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਇਸ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਕੇ PID ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਲੱਛਣ → ਸੰਭਵ ਕਾਰਨ ਮੈਪਿੰਗ:
ਲੱਛਣ
ਸੰਭਵ ਕਾਰਨ
ਦਿਸ਼ਾ AI ਸੁਝਾਅ ਦੇਵੇਗੀ
ਹੌਲੀ ਬੈਠਣਾ
Kp/Ki ਘੱਟ
kp ਵਧਾਓ
ਸਥਾਈ ਗਲਤੀ
ਮੈਂ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹਾਂ
ਕੀ ਜੋੜੋ/ਵਧਾਓ
ਓਵਰਸ਼ੂਟ + ਓਸਿਲੇਸ਼ਨ
Kp/Ki ਉੱਚ, ਕੋਈ D ਨਹੀਂ
Kd ਜੋੜੋ, ਕੀ ਘਟਾਓ
ਐਕਟੁਏਟਰ ਹਿੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ
ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਰੌਲਾ
ਫਿਲਟਰ/ਘਟਾਓ ਡੀ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵੱਡੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹੋ
ਅਟੁੱਟ ਵਿੰਡਅੱਪ
ਐਂਟੀ-ਵਿੰਡਅੱਪ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ:"PID ਲਾਭ ਦਿਓ।"(ਕਿਹੜਾ ਸਿਸਟਮ? ਵਿਵਹਾਰ ਕਿਵੇਂ ਹੈ? ਕੀ ਕੋਈ ਮਾਪ ਹਨ? ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨੰਬਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।) STRONG:"ਮੈਂ DC ਮੋਟਰ ਸਪੀਡ ਕੰਟਰੋਲ ਲਈ PID ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰ ਰਿਹਾ/ਰਹੀ ਹਾਂ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, Kp=2, Ki=0.5, Kd=0। ਇਹ ਸਟੈਪ ਇਨਪੁਟ 'ਤੇ 35% ਓਵਰਸ਼ੂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਇਹ ਟੀਚਾ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕਿੰਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ; ਨਮੂਨਾ ਲੈਣਾ 100 Hz ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਲੱਛਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ, ਜੋ "ਸੁਝਾਓ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਕਿਸ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਓਵਰਸ਼ੂਟ ਇੱਕ ਅਟੁੱਟ ਵਿੰਡਅਪ ਹੈ।"
ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ
ਕੰਟਰੋਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕੇਰੇਮ ਇੱਕ ਐਕਸਟਰੂਡਰ ਦੇ ਤਾਪਮਾਨ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਲਾਭਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿਸਟਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟੀਚੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਹਰੇਕ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ 'ਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਓਵਰਸ਼ੂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸੈਟਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੇਰੇਮ ਏਆਈ ਨੂੰ ਲੱਛਣ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ; AI ਨੂੰ ਅਟੁੱਟ ਵਿੰਡਅਪ ਦਾ ਸ਼ੱਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਹੀਟਰ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਪੂਰੀ ਸ਼ਕਤੀ (ਸੰਤ੍ਰਿਪਤ) 'ਤੇ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਕੇਰੇਮ ਪੀਆਈਡੀ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਐਂਟੀ-ਵਿੰਡਅਪ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਓਵਰਸ਼ੂਟ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਹੁਣ ਹੀਟਰ ਆਊਟਲੈੱਟ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ ਝਪਕਦਾ ਹੈ; ਉਹ ਇਸ ਦਾ ਕਾਰਨ ਤਾਪਮਾਨ ਸੰਵੇਦਕ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ D ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਪਾਸ ਫਿਲਟਰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ੀਗਲਰ-ਨਿਕੋਲਜ਼ ਨਾਲ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਕੋਲ ਤੇਜ਼-ਟਰੈਕ ਨਿਦਾਨ ਹੈ; ਪਰ ਕੇਰੇਮ ਨੇ ਅਸਲ ਕਦਮ ਦੇ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਮਾਪ ਕੇ ਹਰੇਕ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ - ਕੀ ਵਿੰਡਅਪ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜਾਂ ਫਲਿੱਕਰਿੰਗ ਚਲੀ ਗਈ ਸੀ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਪੀਆਈਡੀ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ ਅਤੇ ਐਂਟੀ-ਵਿੰਡਅਪ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋਣਾ ਅਤੇ ਐਕਟੁਏਟਰ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਓਵਰਸ਼ੂਟ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਨਾ।
- ਸ਼ੋਰ ਮਾਪ ਦੇ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਤੋਂ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਨੂੰ ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਐਕਟੁਏਟਰ ਨੂੰ ਵਾਈਬ੍ਰੇਟ ਕਰਨਾ।
- ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਕਿ dt ਸਥਿਰ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀ ਮਿਆਦ ਬਦਲਦੀ ਹੈ।
- ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਾਵਧਾਨੀ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਜ਼ੀਗਲਰ-ਨਿਕੋਲਸ ਓਸਿਲੇਸ਼ਨ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ।
- ਸਿਸਟਮ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ AI-ਉਤਪੰਨ ਕਮਾਈ ਨੂੰ "ਅੰਤਿਮ" ਵਜੋਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ।
- ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਕਦਮਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਲਾਭ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਅਸਥਿਰਤਾ ਵਿੱਚ ਧੱਕਣਾ.
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
- PID; ਇਹ P (ਮੌਜੂਦਾ ਗਲਤੀ), I (ਸੰਚਿਤ ਗਲਤੀ), D (ਗਲਤੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਦਰ) ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਫੀਲਡ PID ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ, ਐਂਟੀ-ਵਿੰਡਅਪ ਅਤੇ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਫਿਲਟਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
- ਇੰਟੈਗਰਲ ਵਿੰਡਅੱਪ ਵੱਡਾ ਓਵਰਸ਼ੂਟ, ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਸ਼ੋਰ ਐਕਟੁਏਟਰ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ।
- ਜ਼ੀਗਲਰ-ਨਿਕੋਲਸ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
- AI ਲੱਛਣ ਤੋਂ ਕਾਰਨ ਤੱਕ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਸੁਧਾਰ ਮਾਪ ਦੁਆਰਾ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.
- dt ਅਸਲ ਮਾਪਿਆ; ਕਮਾਈ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਛੋਟੇ ਕਦਮਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ (ਅਸਲ ਮੋਟਰ/ਹੀਟਰ ਜਾਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪਹਿਲਾ/ਦੂਜਾ ਆਰਡਰ ਮਾਡਲ) ਚੁਣੋ ਅਤੇ AI ਕੋਲ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ + ਐਂਟੀ-ਵਿੰਡਅਪ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ PID ਕਲਾਸ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਫਿਰ: (1) ਸਿਰਫ਼ P ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਕੇ ਅਤੇ Kp ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ ਔਸਿਲੇਸ਼ਨ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰੋ, (2) ਸਥਾਈ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ Ki ਜੋੜੋ ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਓਵਰਸ਼ੂਟ ਕਿਵੇਂ ਵਧਦਾ ਹੈ, (3) ਐਂਟੀ-ਵਿੰਡਅਪ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਅਤੇ ਬੰਦ ਕਰਕੇ ਵੱਡੇ ਓਵਰਸ਼ੂਟ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਕਦਮ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਪਲਾਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਲਾਭ ਕਿਹੜਾ ਵਿਹਾਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਜ਼ੀਗਲਰ-ਨਿਕੋਲਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਉਹਨਾਂ ਲਾਭਾਂ ਨਾਲ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਹਨ।