在工業(yè)自動化行業(yè)，盡管大部分人將比例-積分-微分(PID)算法作為閉環(huán)過程控制的事實標準，但優(yōu)化PID回路以達到最優(yōu)性能的最佳方法，仍然沒有達成共識。這些實踐在概念上很簡單：選擇用于定義總體控制量的比例、積分和微分的相對大小的增益、速率和重置參數(shù)。

在實踐中，回路整定與其說是科學，不如說是藝術。優(yōu)化參數(shù)的最佳選擇取決于各種因素，包括受控過程的動態(tài)行為、運行人員確定的性能目標以及運行人員對調(diào)節(jié)工作方式的理解。已經(jīng)開發(fā)了各種手動技術，來幫助運行人員調(diào)整其回路，但即使在專業(yè)軟件的幫助下，回路整定也可能是一項艱難而耗時的差事。

“自動整定”或“自整定”PID控制器旨在簡化問題，方法是根據(jù)對受控過程行為的某種自動分析來選擇自己的調(diào)節(jié)參數(shù)。這些自動過程，通常涉及過程輸入/輸出之間關系的數(shù)學模型，經(jīng)驗豐富的運行人員提供的信息可以改進這些數(shù)學關系(參見圖1)。

圖1：自動調(diào)節(jié)PID控制器，通過測量過程輸入(控制量)和輸出(過程變量)，然后更新其自己的調(diào)節(jié)參數(shù)，以滿足運行人員對閉環(huán)性能的要求。

“自整定”指的是那些在控制器在線調(diào)節(jié)工藝過程時持續(xù)執(zhí)行的程序。"自動整定"是指控制器處于離線狀態(tài)時按需執(zhí)行的過程。但是，這兩個術語通常互換使用，因為自整定和自動整定控制器都可以自動調(diào)整自身。為了簡單起見，在下文中，這兩個詞用"自動調(diào)節(jié)器"代替。

步進測試

在調(diào)試回路的過程中，自動調(diào)節(jié)器可以簡單的自動執(zhí)行操作員可能需要手動執(zhí)行的調(diào)整程序，例如，在控制活動中強制一個波動、觀察結(jié)果并相應調(diào)整參數(shù)。但是，自動調(diào)節(jié)器在執(zhí)行這些步驟時會有所不同。

例如，最基本的自動調(diào)節(jié)器可以執(zhí)行經(jīng)典的“步進測試”或“階躍測試”，在這種情況下，控制工作會以循序漸進的方式改變，并禁用反饋。從理論上講，該過程對階躍輸入的響應，將提供足夠的信息來表征過程的動態(tài)行為，這反過來又會決定調(diào)節(jié)參數(shù)。然而在實踐中，對于那些在所有時間內(nèi)必須將過程變量波動降至最低的應用中，僅僅為了調(diào)節(jié)控制器而為過程引入階躍擾動，是不切實際的。

某些自動調(diào)節(jié)器在執(zhí)行步進測試時，可以通過響應設定值的變更來避免此類問題。無論如何，進程都會受到干擾，在試圖推動過程變量向新設定值變化的過程中，控制器可以承擔在進程中較小的階躍變化。

例如，當運行人員請求更改設定值時，控制器應施加100%的控制量(正步驟)，然后在過程變量到達新設定值(負步驟)之前關閉。然后，控制器就會檢測到過程變量中的波動，以確定過程行為的數(shù)學模型（請參閱圖2中所示的步進測試）。

圖2：對于某些應用程序，如果該過程以可預測的方式運行，那么設定值的微小變化，就足以識別過程行為。執(zhí)行設定值響應測試的自動調(diào)節(jié)器，會中斷控制器對設定值更改的初始響應，以進行兩步測試：一個正向測試和一個負向測試。在過程變量完成一個完整變化之后，自動調(diào)節(jié)器就可以計算出一組新的調(diào)節(jié)參數(shù)，然后重新激活PID算法。當過程變量達到設定值時，控制器已經(jīng)被調(diào)整到運行人員期望的閉環(huán)控制，這涉及到回路的上升時間、過沖率、建立時間等因素。

過程的時間常數(shù)可以推導出來，或者用從控制器關機到過程變量開始下降之間的時間間隔。然后，可以使用任意的優(yōu)化規(guī)則以及運行人員對閉環(huán)性能的偏好，從進程死區(qū)時間、增益和時間常數(shù)來計算相應的PID參數(shù)。優(yōu)化完成后，控制器可以恢復正常的閉環(huán)控制操作，將過程變量繼續(xù)調(diào)節(jié)到設定值。

噪聲和擾動

盡管概念簡單，但步進測試對自動化來講可能也是一個挑戰(zhàn)。如果在測試過程中，過程變量發(fā)生擾動，則結(jié)果會被扭曲。經(jīng)驗豐富的運行人員，在執(zhí)行手動步進測試時，通?？梢宰R別正在發(fā)生的干擾，或者等恢復正常后再啟動測試或在必要時重新啟動測試。賦予自動調(diào)節(jié)器類似的觀察技能則非常難。

當過程變量受測量噪聲的影響時，該問題尤為嚴重。自動調(diào)節(jié)器并不是總能區(qū)分虛假噪聲和真實擾動。即使可以區(qū)分，測量噪聲仍可能會破壞響應曲線的精確形狀，從而損壞過程模型的計算。

某些自動調(diào)節(jié)器可以通過多次執(zhí)行自動步進測試，然后將結(jié)果平均或選擇最常出現(xiàn)的結(jié)果來處理測量噪聲。復雜的自動調(diào)節(jié)器，還可以計算出對過程模型的估計是否能夠適應嘈雜的數(shù)據(jù)，或者報告它在最新結(jié)果中的可信度，或者重復測試，直到達到運行人員定義的置信度。

沒有萬能藥

但自動啟發(fā)式調(diào)節(jié)也有缺點。如果自動調(diào)節(jié)器經(jīng)過訓練，無法獲得過程行為模式，或者如果進程以完全意外的方式運行，那么自動調(diào)節(jié)器就會不知道該做什么。基于模糊邏輯或人工智能的啟發(fā)式自動調(diào)節(jié)器，雖然能記錄運行人員的體驗，可以重新對其進行訓練以識別新模式，但仍然需要經(jīng)驗豐富的運行人員的幫助，因為在大多數(shù)時間，它不能自動完成。

啟發(fā)式調(diào)優(yōu)也可能需要很長時間和幾個迭代才能達到最終結(jié)果。另外，啟發(fā)式自動調(diào)節(jié)器，在調(diào)節(jié)參數(shù)的度和頻率方面傾向于保守，以免導致過調(diào)節(jié)。

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