Kontrolör Parametreleri – Endüstride Model- Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Kontrolör Parametreleri
Tesis tahmini parametreleri, kontrolör katsayılarını (lyl’ ly2, lTI ve lUI) hesaplamak için kullanılabilir’ Bu katsayılar, tesis parametreleri a, bo,b}, 8(i) ve A(i)’nin fonksiyonlarıdır. GPC, tesisin birim statik kazancı olacak şekilde tasarlanırsa, tesis parametreleri arasında bir ilişki vardır.
Parametre Tn, denklem (3.13)’te kullanılan modelde gerçek ölü zamanın parametre d’ye ne kadar yakın olduğunu gösterir. Yani Tn d+1 ise; dolayısıyla 1 ile 0 arasındaki bir Tn aralığı, d ile d+1 arasındaki kesirli ölü zamanları kapsar.
6(i) ve A(i) değerleri seçildikten ve tesis parametreleri bilindikten sonra, kontrolör katsayıları kolaylıkla türetilebilir. Üniter statik kazançlı bir sistem elde etmek ve parametre sayısını azaltmak için kontrol sinyali proses statik kazancına bölünür.
M, P, Rand Q matrislerini hesaplamak ve denklemi (3.15) çözmek için gereken ağır hesaplama gereksinimlerinden kaçınmak için, katsayılar, gösterildiği gibi önceden hesaplanmış bir dizi değerde enterpolasyon yapılarak elde edilebilir.
Bunun bu durumda başarılabileceğine dikkat edin, çünkü kontrolör katsayıları sadece iki parametreye bağlıdır. Üniter statik kazanç dikkate alınarak elde edildikleri için Iyl , ly2 ve ITI katsayıları bu değere bölünerek düzeltilmelidirler.
Yukarıda açıklanan algoritma, ilgilenilen bölgeyi kapsayan bir küme üzerinde denklem (3.13) ile tanımlanabilen tesisler için GPC’nin kontrolör parametrelerini hesaplamak için kullanılabilir. Bu bölge, [0.5, 0.95] aralığındaki kutup değerleri ve 0 ile 1 arasında değişen diğer tesis parametresi m ile tanımlanır.
Şekil 3.10’da gösterilen eğriler, Iyl , ly2 andluI for6(i)=6i ve A(i)=Aiwith6=I,A=0.8andN=15 için kontrolör parametrelerine karşılık gelir. Kapalı döngü statik kazancının I değerine eşit olması gerektiğinden, Iyl , l y2 ve Irl parametrelerinin toplamının sıfıra eşit olduğuna dikkat edin. Bu sonuç, dört parametreden sadece üçünün bilinmesi gerektiği anlamına gelir.
kji (m) katsayıları, m değerine bağlıdır ve farklı a ve m değerleri için bilinen lyi değerleri kümesi kullanılarak en küçük kareler uydurmasıyla hesaplanabilir. kji(rn) için iyi bir yaklaşıklık veren düşük dereceli polinomlar Bordons tarafından elde edilmiştir.
Bu ifadeler, gerçek kontrolör parametrelerine çok iyi bir yaklaşım sağlar ve tesis parametrelerinin ilgi alanı için nominal değerlerin yüzde ikisinden daha az bir maksimum hata ile hesaplanan veri kümesine uyar.
Kontrol ağırlık faktörünün ,\ kontrolör parametreleri üzerindeki etkisi de dikkate alınabilir. Küçük ‘\ değerleri için, parametreler daha büyük bir kontrol çabası üretecek şekilde daha büyüktür, bu nedenle yaklaşık fonksiyonlarda bu faktör dikkate alınmalıdır.
Önceki bölümlere benzer bir prosedürle, (3.18) ifadelerindeki kij(m) değerleri, A’nın fonksiyonları olarak yaklaşık alınabilir ve yaklaşık yüzde üç’lük bir maksimum hata elde edilebilir (en kötü durumlar bölge sınırlarında) .
Kp Ki Kd hesaplama
Pd kontrol Nedir
Pi Kontrolör nedir
PID kontrol pdf
PID kontrol devresi
Pid parametreleri nasıl belirlenir
PID kontrol uygulamaları
Örnekler
Bu örnek, bir ikili damıtma kolonunun damıtık bileşim döngüsünden alınmıştır ve buna karşılık gelir. Manipüle edilen değişken geri akış akış hızıdır ve kontrol edilen değişken distilat bileşimidir.
Süreç açıkça doğrusal olmamasına rağmen, birinci dereceden bir model artı farklı çalışma noktalarında G(s) =K e-srd /(1 +7S) biçimindeki bir ölü zaman ile modellenebilir. Bunun makul bir yaklaşım olduğuna dikkat edin, çünkü aslında bir damıtma kolonu, her biri birinci dereceden bir eleman olan birkaç plakadan oluşur.
Proses doğrusal olmadığı için tepki farklı çalışma koşulları için değişir, bu nedenle geri akış hızı 3.5 mol/dk’dan 4.5 mol/dk’ya değiştirilerek K, 7 ve 7d parametreleri için farklı değerler elde edildi. Bu testler ile proses parametrelerinde 0.107 :S K :S 0.112, 15.6 :S 7d :S 16.37 ve 40.49 :S 7 :S 62.8 (dakika olarak 7 ve 7d olmak üzere) varyasyonlarının dikkate alınması gerektiği görülmüştür.
Beş dakikalık bir örnek zaman göz önüne alındığında, ölü zaman tamsayı değildir ve ayrık transfer fonksiyonu denklem (3.13)’teki gibi olmalıdır. Ayrık parametreler aynı tabloda görülebilir. Sistem kutbu 0,8838 ile 0,9234 arasında değişebilirken, m parametresi 0,7381 ile 0,8841 arasında hareket edecektir.
Çalışma noktasına bağlı olarak sistem dinamiğinin varyasyonlarıyla başa çıkmak için bir kazanç çizelgeleme öngörücü denetleyici geliştirilebilir. Bunu yapmak için, her çalışma noktası için bir dizi kontrolör parametresi elde edilir ve geri akış akışına bağlı olarak, her koşuldaki parametreler enterpolasyon yapılarak hesaplanacaktır.
G’nin statik kazanç olduğu ve denetleyici ve tahmin parametrelerinin, yukarıda verilen tablolarda düşük geçişli bir filtreyle filtrelendikten sonra akışın interpolasyonu ile elde edildiği yerde.
Sistem davranışını göstermek için, tüm bölgeyi kapsayan ayar noktası değişiklikleri üretilir ve değişen çalışma noktası nedeniyle sistem dinamiklerindeki değişikliklere rağmen çıktının referansı takip ettiği görülebilir.
Entegre Süreçler
Endüstriyel uygulamada, integral bir etki de dahil olmak üzere bazı süreçleri bulmak kolaydır. Bu süreçlerden birinin çıktısı, bir adım girişi tarafından uyarıldığında sonsuz olarak büyür.
Bu, bir giriş akışı ve sabit bir çıkış olması koşuluyla seviyenin arttığı bir tank durumudur. Ayrıca, tork yüke eşit olana kadar güç verilirken büyüyen bir elektrik motoru şaftının açısı. Bu süreçlerin davranışı, şimdiye kadar bu bölümde ele alınanlardan önemli ölçüde farklıdır.
Bu süreçler birinci dereceden artı gecikme transfer fonksiyonu ile modellenemez, ancak bütünleştirici etkiyi modellemek için bir l/s teriminin eklenmesine ihtiyaç duyar. Dolayısıyla, bu tür işlemler için transfer fonksiyonu olacaktır.
Ölü zamanın örnekleme süresinin katı olmadığı genel durumda, sıfır dereceli bir tutma kullanıldığında eşdeğer ayrık transfer fonksiyonu ile verilir.
Ölü zamanın, örnekleme süresinin tamsayı katı olduğu daha basit durumda, b2 terimi ortadan kalkar.
(3.19) ile açıklanan süreçler için GPC kontrol yasası bu bölümde hesaplanacaktır. Bazı MPC formülasyonlarının, kararsız süreçler için geçerli olmayan, kesik darbe veya adım tepkisini kullandıkları için bu süreçlerle başa çıkamadıklarına dikkat edin. GPC, aktarım işlevini kullandığından, kararsız işlemlerle ilgili herhangi bir sorun yoktur.
Kp Ki Kd hesaplama Pd kontrol Nedir Pi Kontrolör nedir PID kontrol devresi PID kontrol pdf PID kontrol uygulamaları Pid parametreleri nasıl belirlenir