PIDコントローラ最適化のための伝達関数こんにちは、みんな、
顧客は、PID コントローラの設計と最適化に JMP を使用できるかどうかを知りたいと考えています。これには伝達関数 (時間から周波数への変換) が使用されるようです。
これについて知っている人や例を持っている人はいますか?
ありがとう
フロリアン
Re: PID コントローラ最適化のための伝達関数JMP 自体には、制御システムをシミュレートしたり、伝達関数を直接操作したりするための機能が組み込まれていませんが、シミュレーション (MATLAB や Simulink などの他のソフトウェアで実行) からデータを JMP にインポートして分析することができます。JMP は、結果を分析し、さまざまな PID 設定の影響を理解するのに役立ちます。
JMP は制御システム設計用に特別に設計されたものではありませんが、次のような機能を備えています。
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実験計画法 (DoE): JMP の RSM (応答曲面法) および CD (カスタム設計) 機能は、PID パラメータとパフォーマンス メトリックの関係をモデル化して最適化するのに役立ちます。これにより、PID 設定の変更がシステムの応答にどのように影響するかを視覚化し、最適な設定を見つけることができます。
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視覚化: JMP の視覚化ツールを使用すると、システム応答、制御信号、およびその他の関連メトリックをプロットできます。これは、特に広範な時間領域関数が関係する場合、制御システムの動作とさまざまな PID 設定の有効性を理解するのに役立ちます。
他の制御システム設計ツールと組み合わせて使用すると、PID コントローラーを最適化するための貴重なツールになります。
伝達関数や時間から周波数への変換を広範囲に扱う必要がある場合は、MATLABやSimulinkなどの特殊な制御システムソフトウェアと一緒にJMP（JMP用に構築された機能を活用する）を使用することが実用的で有益です。これらのツールは医療機器の分野で広く使用されており、JMPはこのコンテキストで効果的に補完することができます。
Re: PID コントローラ最適化のための伝達関数@Chandramouli_R さんのように、JMP はここで非常に役立ちます。空間充填設計とガウス過程フィッティングは、システムの代替モデルを時間効率よく構築するのに非常に効果的です。その後、プロファイラーを使用して what-if 分析や追加のモンテカルロ シミュレーションを実行し、非常に複雑なモデルを関係者に伝えることができます。
以前書いた MATLAB WP に例がありましたが、削除されたと思います。掘り出すことはできます。
Re: PID コントローラ最適化のための伝達関数私の意見を述べます
DOE は、PID コントローラーの設計と最適化を支援するために使用できます。ここでは、考慮すべき楽しいことがたくさんあります。DOE がどのように役立つかは、顧客が行っている設計と最適化の活動によって異なると思います。ここにいくつかの可能性を示します...
顧客が古典的制御理論、シミュレーション ソフトウェア、およびコントローラ パラメータをテストするための機器に関する知識を持っていると仮定します。
最も単純なケースでは、顧客は物理システムをモデル化し、補償器伝達関数の比例 (P)、積分 (I)、微分 (D) ゲインの推定値を決定しています。推定値は、応答時間、オーバーシュート、定常誤差などの設計目標に基づいて選択されます。多くの場合、システムの不安定性につながる可能性のあるゲインの値を理解するために、安定性分析が実行されます。設計作業は、MATLAB などのソフトウェアで行われることが多いです。ゲインがマシンなどのシステムのコントローラに適用されると、実際の動作は予想と異なることが多く、パラメータの調整が必要になります。ここで DOE が役立ちます。一般的なワークフローは次のようになります。
最適な PID ゲインを見つけるための実験を設計します。
要因: P、I、D、および追加のプロセス変数
制限: シミュレートされた PID ゲインを含み、システムの不安定性につながるゲインまたはゲインの組み合わせを回避する制限を選択します。必要に応じて制約を使用します。
応答: 実験で応答として与えられた応答時間、オーバーシュート、ss エラーなどの設計目標を使用します。
装置上でランダムな順序で実験を実行し、結果を分析します。最適な PID パラメータを見つけます。このアイデアの簡単な例を示す論文を添付しました。この論文と私の過去の経験では、応答は、応答時間、オーバーシュートなどの測定に対する制御理論で一般的な時系列曲線の要約に基づいていました。私は過去の経験でこの種の作業を行う際に FDE にアクセスできませんでした。アクセスできたらよかったのですが。理想的な時系列曲線を実現する PID ゲインの値を決定する方がはるかに良いと思います。余談ですが、お客様がこのアプローチを試してみたい場合は、これは素晴らしい発見論文になると思います。
実験設計の種類については議論の余地があります。Dan が述べた空間充填設計は機能します。おそらく別の可能性としては、伝達関数の log LaPlace 変換をモデルとして使用して、古典的な設計 (または制約が関係する場合はカスタム設計) を使用することでしょうか。これは試していませんが、可能と思われます。文献でこのアイデアに最も近いものは、Taguchi が書いた論文で、直交表を使用して PID 制御システムの信号対雑音比を最小化しています。論文を添付しました。顧客が純粋にシミュレーション モードで、最適なシステム動作を実現する伝達関数パラメータを探している場合、Dan が述べた空間充填設計アプローチは、モデルが決定論的であるため間違いなく理にかなっています。また、PID ゲインは単なる補償器パラメータであるため、より多くのパラメータが含まれると予想されます。
制御理論、伝達関数、シミュレーション ソフトウェアへのアクセスに関する知識は、実験でゲインの制限を決定する方法を理解するのに非常に役立ちます。ただし、これは厳密には必須ではありません。コントローラーを設計するのではなく、既存のマシンのコントローラーを調整しているお客様にとっては、これはまれだと思います。この場合、既存の PID ゲインを使用して制限を確立するとうまくいきます。マシンは、摩耗やさまざまな要因により、時間の経過とともに動作が変わります。DOE にマシンの制御性を変える可能性のある他の要因を含めることも役立つ場合があります。私の推測では、これが PID チューニング/最適化における DOE の最も一般的な用途です。これは確かに私が最も多く行ってきたことです。
これがお役に立てば幸いです。まだ遊べる機械があり、制御理論の知識がもう少し新鮮であればいいのですが。ここは DOE にとってまさに遊び場だと思います!
Re: PID コントローラの最適化のための伝達関数@Chandramouli_R @Daniel_Valente @Jason_Wigginsの皆さん、ありがとうございました!
私にとっては興味深い展開:)お客様と話をして、状況について詳しく知り、DoE が本当に必要なのかどうかを確認します。
