Kiểm soát PIV được thực hiện như thế nào?

Tôi đang xem xét thử nghiệm với điều khiển PIV thay vì điều khiển PID. Trái ngược với PID, kiểm soát PIV có rất ít lời giải thích trên internet và tài liệu. Gần như có một nguồn thông tin giải thích phương pháp, đó là một bài viết kỹ thuật của Parker Motion .

Điều tôi hiểu từ sơ đồ phương thức điều khiển (nằm trong miền Laplace) là đầu ra điều khiển sôi xuống với tổng:

Kpp * (tích phân lỗi vị trí)
-Kiv * (tích phân của vận tốc đo)
-Kpv * (vận tốc đo)

Tôi có đúng không? Cảm ơn bạn.

control otherservos pid

— Ayberk Özgür
nguồn

Tôi chưa bao giờ nghe nói về điều đó và, thành thật mà nói, từ viết tắt khá kỳ lạ. Nếu bạn đang nói về kiểm soát vị trí, vận tốc có giống với đạo hàm không? Điều tôi cảm thấy thú vị là tích phân của lỗi vị trí không có ở đó, do đó, như thể bạn có bộ điều khiển PD với hai nguồn thông tin vị trí (vị trí đo và tích phân vận tốc). Bạn có thể liên kết bài viết để chúng tôi có thể trả lời câu hỏi của bạn?

— georgebrindeiro

Kiểm soát PIV được giải thích tại đây: parkermotion.com/whitepages/ServoFundamentals.pdf

— Ayberk zgür

Đây về cơ bản là một hình thức của bộ điều khiển xếp tầng. Giải thích một chút ở đây: vi.wikipedia.org/wiki/PID_controll#Cascade_control

— Guy Sirton

Câu trả lời:

Dường như với tôi có ba điểm khác biệt cơ bản giữa cấu trúc liên kết cổ điển PID và cấu trúc liên kết PIV được đề cập trong sách trắng:

Vận tốc mong muốn được giả định là tỷ lệ thuận với sai số vị trí, thuật ngữ quy định điều này. $K_p$
Hệ số khuếch đại lỗi tích phân hoạt động để loại bỏ các lỗi trạng thái ổn định về vận tốc, không phải vị trí. Đó thực chất là điều tương tự, tuy nhiên, do mục số 1. $K_i$
Ước tính vận tốc được cung cấp trực tiếp thông qua thuật ngữ (thay vì xem xét đạo hàm của lỗi vị trí). $K_v$

Trong bài báo họ cho rằng ưu điểm chính của cấu trúc liên kết này là dễ điều chỉnh hơn.

Đầu ra của bộ điều khiển được hình thành như sau:

$e_\theta=\theta^*-\theta\\ e_\omega = (K_pe_\theta-\hat{\omega})\\ \text{output} = \int K_ie_\omega dt - K_v\hat{\omega}$

Tất nhiên, vì bạn có thể sẽ lập trình điều này, tích phân được thay thế bằng biến tích lũy như sau:

$e_\theta=\theta^*-\theta\\ e_\omega = (K_pe_\theta-\hat{\omega})\\ \text{integral} = \text{integral} + K_ie_\omega \Delta t \\ \text{output} = \text{integral} - K_v\hat{\omega}$

— georgebrindeiro
nguồn

Các ước tính góc vận tốc

có riêng hệ số của nó

phải không?

\hat{ω}

$\hat{\omega}$

K_{p v}

$K_{pv}$

— Ayberk Özgür

Tôi cũng đoán rằng PIV không hữu ích trong thực tế do đó không phổ biến.

— Ayberk Özgür

Vâng, bạn nói đúng, tôi quên thêm điều đó. Tôi không biết vấn đề là nó hữu ích như thế nào ... Nó chỉ không được nhìn thấy trong tài liệu tiêu chuẩn, mặc dù nó chính đáng. Có lẽ thứ gì đó được phát triển nội bộ vì nó phù hợp với nhu cầu của họ, nhưng nó không khác mấy so với PID.

— georgebrindeiro

chúng tôi đang sử dụng PIV để điều chỉnh một bánh xe trên hệ thống bánh xe có chân. Do hình dạng (không đều) của bánh xe, vị trí rất quan trọng. Tuy nhiên, trong các tình huống bình thường, bạn muốn điều chỉnh tốc độ. PIV đã tính đến cả hai và mang lại kết quả tốt hơn so với PID.

— sylvain.joyeux 24/03/13

@ AyberkÖzgür Hầu như tất cả các hệ thống điều khiển chuyển động thương mại đều sử dụng một số biến thể của bộ điều khiển PID xếp tầng với một số điểm tương đồng với điều này. Ví dụ: Parker, Baldor, ACS, Copely, ACS, Delta-Tau ... Loại vòng lặp vị trí chỉ đạt tỷ lệ này trên một vòng vận tốc PI là rất phổ biến nhưng các nhà cung cấp khác nhau chắc chắn có những thay đổi nhỏ của riêng họ. Một hệ thống thường sẽ có một vòng lặp hiện tại cũng như các thành phần chuyển tiếp thức ăn khác nhau. Đúng là trong giới sở thích, IMO ít phổ biến hơn vì hiệu suất không phải là mối quan tâm so với sự đơn giản.

— Guy Sirton

Vòng lặp PID và vòng lặp PIV được gọi là có mức tăng bằng nhau sẽ có cùng phản ứng với nhiễu, vì vậy tôi không chắc tại sao tuyên bố rằng phản hồi nhiễu tốt hơn hay xấu hơn.

Như đã đề cập, "cú đá" phái sinh sẽ ít hơn, đó có thể là một điều tốt nếu bạn đưa ra điều đầu vào sắc nét.

Ngoài ra, có thể có một số lợi ích khi điều này xuất phát từ độ bão hòa tích hợp, tùy thuộc vào cách bạn thực hiện chống gió.

Hầu hết, cái gọi là vòng PIV chỉ là một cách ảnh hưởng đến các số không của hàm truyền vòng kín. Đây là trường hợp đặc biệt của sơ đồ tổng quát hơn trong đó đầu ra bộ điều khiển của bạn là (theo ký hiệu Laplace)

Y (s) = \frac{k_{f i} U (s) - k_{b i} X (s)}{s} + (k_{f p} U (s) - k_{b p} X (s)) + (k_{f d} U (s) - k_{b d} X (s)) s

$Y(s)=\frac{k_{fi}U(s) - k_{bi}X(s)}{s} + \left(k_{fp}U(s) - k_{bp}X(s)\right) + \left(k_{fd}U(s) - k_{bd}X(s)\right)s$

Y

$Y$

U

$U$

X

$X$

k_{x x}

$k_{xx}$

k_{b x}

$k_{bx}$

k_{f x}

$k_{fx}$

$k_{bp}=0$ $k_{bd}=0$

— Hủy bỏ thời gian
nguồn

Bạn có chắc Tim không? Xem ở đây trang 3-26 web.stanford.edu/class/archive/ee/ee392m/ee392m.1056/... mà chủ yếu là cấu hình tương tự ... Vì vậy, bạn đang nói đây là tương đương với một "ol đồng bằng '" PID lặp qua vị trí? Ít nhất bạn sẽ nghĩ những gì bên trong hộp ước tính "vận tốc" có vấn đề. Và nếu chúng tương đương tại sao mọi người dường như bận tâm với bộ điều khiển xếp tầng để điều khiển chuyển động?

— Guy Sirton

Trong công nghiệp, loại điều khiển này vẫn thường được gọi là điều khiển PID và tôi đã thấy nhiều ứng dụng của nó. Lợi ích chính của nó bắt nguồn từ việc nó loại bỏ "cú đá phái sinh" gây ra bởi sự thay đổi đột ngột ở điểm đặt và do đó rất hữu ích cho các ứng dụng trong đó theo dõi điểm đặt là quan trọng nhất (thay vì từ chối nhiễu nhanh). Xem http://www.controlguru.com/wp/p76.html .

Hình ảnh cho thấy sự khác biệt trong cú đá phái sinh của PID và PIV http://controlguru.com/wp-content/uploads/2015/08/pidkickbig.jpg

— ddevaz
nguồn

FYI, liên kết thứ hai bị hỏng ...

— daaxix