Neil có một câu trả lời hoàn hảo cho bạn, nhưng sự nhầm lẫn này cứ lặp đi lặp lại, vì vậy sẽ không đau khi nhấn mạnh mối quan hệ giữa toán học, mô hình và thực tế.
Trong thực tế, bạn sẽ có các đơn vị vật lý, trong trường hợp của bạn là vật phẩm mà bạn muốn kiểm soát, môi trường mà nó sống và cả các cảm biến, bộ truyền động (động cơ) và một thiết bị điều khiển (thường là mạch điện tử hoặc bộ điều khiển vi mô) bạn thêm vào để kiểm soát mục của bạn.
Để hiểu được hoạt động của hệ thống kết quả của bạn, cũng như đưa ra các lựa chọn thiết kế tốt, chúng tôi phải chuyển sang mô hình hóa các hệ thống đang hoạt động. Đây là một quá trình gần đúng, trong đó chúng tôi bỏ qua các chi tiết mà chúng tôi cho là không thiết yếu đối với hành vi hệ thống mà vẫn giữ nguyên hành vi chung của hệ thống.
Chẳng hạn, phương trình động hệ thống của bạn dựa trên Định luật Newton, nhưng rõ ràng bạn có thể thêm những thứ như ma sát và khí động học, các biến thể dựa trên nhiệt, nén các bộ phận cơ học, v.v. Bộ truyền động của bạn có thể được thiết kế khá tuyến tính quanh điểm vận hành của chúng , nhưng chúng cũng có thể được mô hình hóa thành các phương trình phi tuyến tính. Ngay cả bộ phận điều khiển của bạn rất có thể là một sự đơn giản hóa - ví dụ, không có mạch điện nào chính xác 100%, cũng không hoạt động tức thời - và bạn chưa mô hình hóa điều đó. Nhưng điều đó không sao, có lẽ nó sẽ không thay đổi hiệu quả kiểm soát của bạn nhiều.
Một mô hình là một cấu trúc hư cấu (toán học) mà chúng ta sử dụng để hiểu hành vi của hệ thống. Mặc dù hư cấu, nhưng nó rất hữu ích vì chúng ta có thể suy luận về hệ thống. Biểu đồ PID của bạn ở trên là biểu diễn đồ họa của các phương trình sau:
Những điều này ít nhiều có ý nghĩa với tôi. Có lẽ tôi sẽ mô hình hóa cảm biến, lấy vị trí thành giá trị đo . Một bổ sung điển hình là thêm
i(t)=C(xset(t)−x(t),t;kP,kI,kD),F(t)=M(i(t),t),mx′′(t)+cx′(t)+kx(t)=F(t),model of PID controllermodel of motormodel of system
xxmeasuredxmeasured(t)=x(t)+ϵ(t),
trong đó là hàm nhiễu Gaussian, để mô hình hóa sự không chính xác của phép đo.
ϵ
Việc bạn sử dụng hiện tại làm đầu ra từ bộ điều khiển của bạn cho tôi biết loại đầu ra mà bạn dự định.i
Với mô hình này, giờ đây bạn có thể thực hiện những việc gọn gàng như mô phỏng nó trên máy tính. Điều này có thể cho biết hằng số PID của bạn sẽ là gì. Bạn có thể tính toán các đường cong đáp ứng tần số, để tìm hiểu xem hệ thống có cộng hưởng ở các tần số nhất định hay không.
Cuối cùng, lưu ý rằng mọi thứ trong tầm kiểm soát đều phụ thuộc vào thời gian. Điều này thường sau đó chỉ được bỏ qua và chúng tôi cũng sử dụng ký hiệu:
x˙=x′(t)=dxdt(t)
x_set
toàn bộ thời gian và bạn thậm chí không cần một PID cho điều đó.