Um guia para ajustar loops PID para controle de temperatura

I. I. Introdução: Ajuste PID no controle de temperatura

A Engenharia de Controle de Processos é um componente-chave dos sistemas industriais hoje, pois garante que eles operem com segurança e eficiência. Entre as estratégias de controle mais onipresentes está o controlador Proporcional-Integral-Derivativo (PID). A eficácia dos controladores PID no gerenciamento de processos dinâmicos tem sido amplamente reconhecida. Embora os controladores PID possam ser usados em muitos domínios diferentes, a implementação desses dispositivos para controle de temperatura apresenta oportunidades e desafios únicos. Em muitas aplicações, como fabricação de produtos químicos, processamento de materiais, câmaras ambientais, sistemas de aquecimento, ventilação e ar condicionado, é essencial manter temperaturas precisas e constantes. O loop PID deve ser ajustado corretamente para atingir o desempenho desejado - resposta rápida, overshoot mínimo e controle rígido do ponto de ajuste. Um sistema de controle de temperatura que não está ajustado corretamente pode apresentar instabilidade, baixa precisão e comportamento lento. Isso pode levar à redução da eficiência, diminuição da qualidade do produto e riscos de segurança. O objetivo deste artigo é apresentar um guia para ajustar circuitos PID, projetados especificamente para controlar a temperatura. Ele se baseia em princípios estabelecidos de engenharia de processos.

II. Noções básicas de sistemas PID e controle de temperatura

O controlador PID calcula um valor de erro que é a diferença no Setpoint (SP), o setpoint desejado e a variável de processo medida pelo sensor. O controlador então faz uma correção com base nos três termos a seguir:

Proporcional: A saída do controlador é proporcional ao erro. A saída mudará mais se o erro for maior. A abordagem proporcional ajuda a reduzir o erro, mas deixa um deslocamento no estado estacionário.

Integral: A saída do controlador é corrigida com base em uma soma cumulativa ao longo do tempo. O deslocamento de estado estacionário é eliminado por este termo, que corrige continuamente a saída para zero.

Derivado (D): a saída do controlador é afetada pela taxa de alteração de erro. O controlador prevê erros no futuro com base nas tendências atuais, o que ajuda a melhorar a estabilidade e amortecer as oscilações, acelerando assim a resposta.

Um sensor, como um termistor, RTD ou termopar (por exemplo), mede a temperatura do loop (PV). O controlador PID compara essa medição com a temperatura do ponto de ajuste (SP). Este controlador gera um sinal com base no erro calculado. O sinal de saída é geralmente usado para acionar um atuador. Este pode ser um aquecedor, serpentina de resfriamento, válvula que controla um refrigerante ' ou qualquer outro dispositivo capaz de alterar as condições térmicas do sistema para aproximar o SP do PV.

O sensor de temperatura, o controlador (geralmente parte de um Controlador Lógico Programável ou Sistemas de Controle Distribuído (DCS), o atuador e o processo de controle (por exemplo, o reator ou o forno Qiang) são todos componentes-chave neste loop. O ajuste eficaz requer uma compreensão das interações entre cada componente. As estratégias de ajuste são influenciadas pelas diferentes aplicações de controle de temperatura, que exigem vários graus de precisão e velocidade.

III. Qual é a importância do ajuste para o controle ideal da temperatura?

Um sistema PID deve ser ajustado corretamente para funcionar de maneira ideal e atender às necessidades pretendidas de um sistema de controle de temperatura. Loops PID mal ajustados podem exibir vários comportamentos negativos. Um overshoot é quando a temperatura do sistema excede seu ponto de ajuste, antes de se estabilizar. Isso pode danificar materiais sensíveis e causar problemas de segurança. A instabilidade se manifesta como uma temperatura flutuando em torno do ponto de ajuste. Isso torna o sistema difícil de controlar e imprevisível. Uma resposta lenta ou longos tempos de estabilização significam que o sistema está demorando muito para manter e atingir o ponto de ajuste de temperatura após uma mudança. Isso leva à redução da eficiência e do rendimento. Erro de estado estacionário ou deslocamento refere-se à diferença de temperatura entre as temperaturas final e do ponto de ajuste. Isso indica que o termo integral não está tendo um bom desempenho.

É o objetivo principal do PID configurar os ganhos para que o loop atinja um equilíbrio ideal. O loop deve ser capaz de responder rapidamente a quaisquer mudanças no sistema, para se estabelecer perto do ponto de ajuste, com pouca ultrapassagem ou oscilação e para rastrear com precisão o ponto de ajuste, mesmo quando há pequenos erros com os sensores, como uma mudança de carga. O processo de ajuste é frequentemente negligenciado, resultando em baixo desempenho. Isso pode levar a consequências operacionais e econômicas significativas.

IV. Métodos comuns de ajuste para loops de temperatura usando PID

Há muitas maneiras de ajustar os controladores PID. Estes variam de métodos empíricos simples a abordagens sofisticadas e modernas. A seleção do método depende de muitos fatores, incluindo a complexidade dos sistemas, as ferramentas disponíveis e a experiência dos engenheiros.

A. A.

Há décadas, esses métodos contam com a observação empírica das respostas do processo.

Método Ziegler Nichols: Provavelmente o método de afinação manual mais popular. Este método é uma maneira sistematizada de determinar o ganho inicial de PID com base em um processo e#39; s resposta à frequência. Este procedimento geralmente envolve duas etapas:

Método de malha aberta: As ações integrais e derivadas do controlador são desativadas (definidas em zero). O controlador' A saída é alterada de maneira gradual (geralmente enquanto o sistema atingiu o estado estacionário). Isso é feito identificando o ganho final (Ku), que representa o ganho máximo que o sistema pode alcançar antes de exibir oscilações. Em seguida, o período final (Tu), ou a duração das oscilações (o período), são determinados. Ziegler e Nichols fornecem fórmulas empíricas que podem calcular o ganho aproximado de PID (Kp) usando esses valores. Por exemplo, Kp pode ser definido como 0,6 * Ku com tempo integral Ti igual a 0,5 * Tu. É importante observar que essas regras podem ser aplicadas diretamente para loops de temperatura que têm tempos mortos significativos.

Método de resposta em etapas: Uma segunda alternativa é aplicar uma mudança de etapa diretamente à variável no processo (se for seguro e possível) e observar a resposta do sistema. A curva de degrau é usada para estimar parâmetros como o ganho de processo Kp, a constante de tempo T e o tempo morto L. As fórmulas de Ziegler e Nichols são novamente aplicáveis para derivar os ganhos iniciais dessas estimativas. A resposta deve ser cuidadosamente interpretada para usar este método.

Ziegler-Nichols é um bom ponto de partida. No entanto, os ganhos resultantes geralmente exigem mais refinamento por tentativa e erro ou observando a resposta de circuito fechado.

Método do Ponto Crítico: Neste método, o ponto crítico é determinado encontrando o ganho onde o sistema para de oscilar e se torna estável. Em seguida, a fórmula usada para calcular os parâmetros PID pode ser aplicada. Em muitas aplicações na vida real, como sistemas complexos de controle de temperatura, é considerado menos robusto e prático do que o Ziegler' s-Nichols.

B. B. Métodos de afinação modernos/avançados:

As técnicas de ajuste evoluíram junto com a teoria do controle e o poder do computador.

Software de ajuste: A maioria dos sistemas de controle distribuídos modernos e controladores lógicos programáveis possui recursos de ajuste automático integrados. Eles seguem um procedimento semelhante ao circuito aberto, mas são automatizados. Essas ferramentas aplicam pequenos sinais ao processo, medem sua resposta, calculam os principais parâmetros do processo (como ganho e tempo morto) e determinam ganhos adequados para PID. O esforço de ajuste e o tempo necessários são significativamente reduzidos, principalmente para os operadores que estão menos familiarizados com o ajuste manual.

Análise de resposta em frequência: O método consiste em analisar as características de resposta em frequência de um sistema (geralmente usando gráficos de Bode e gráficos de Nyquist) para calcular o ganho de PID adequado. Este método requer um conhecimento mais avançado da teoria de controle, mas pode fornecer uma melhor compreensão da dinâmica do sistema.

Ajuste baseado em um modelo: A abordagem envolve o desenvolvimento de uma representação matemática do processo de controle de temperatura. Você pode usar técnicas como Variável de Parâmetro Linear ou Controle Preditivo de Modelo Não Linear. Software avançado pode ser usado para calcular o ganho PID ideal com base em um modelo e#39; s desempenho e outros critérios. O método de ajuste baseado em modelo é preciso, mas também pode ser complicado e exigir muito esforço para ser desenvolvido.

Ajuste baseado em otimização: O método de ajuste baseado em otimização é uma técnica que envolve a criação de uma lista de critérios de desempenho, como minimizar os tempos de overshoot e estabilização, ou minimizar erros absolutos integrais e, em seguida, usar algoritmos para determinar os ganhos em PIDs que melhor satisfazem esses critérios. Isso pode ser feito off-line, usando modelos de simulação, ou on-line, fazendo ajustes de ganhos com base no feedback em tempo real.

A decisão entre os dois métodos é baseada na complexidade do sistema, nas ferramentas de ajuste disponíveis e no nível de desempenho necessário. O ajuste automático baseado em software ou ajuste fino manual com base nos princípios da Ziegler Nichols costuma ser a melhor opção para muitas aplicações padrão de controle de temperatura.

Não importa qual método seja escolhido, o ajuste PID eficaz segue uma abordagem sistematizada. A preparação e a observação cuidadosa são essenciais.

A. Preparação:

É importante definir e entender o desempenho desejado antes de ajustar um PID. É importante identificar as constantes de tempo do processo (a rapidez com que a temperatura muda em resposta ao controlador), o tempo morto entre o controlador e a mudança de temperatura e as características finais do sistema. Defina os critérios de desempenho: com que rapidez o sistema deve responder às mudanças no ponto de ajuste (tempo de estabilização), qual é o nível aceitável de overshoot e qual é o tamanho do erro de estado estacionário? É importante avaliar e orientar o processo de sintonia. Esta etapa também inclui a seleção da melhor técnica de afinação com base nas ferramentas disponíveis e no conhecimento especializado.

B. B.

O ajuste envolve o ajuste dos ganhos P, D e I iterativamente enquanto observa a resposta do sistema.

Seleção de ganho inicial: A maioria das estratégias de ajuste começa com um pequeno ganho proporcional. É importante que o sistema seja estável para permitir que você monitore sua resposta. É importante selecionar um ganho que fará com que o sistema#39; s resposta a ser significativa, mas não muito alta para torná-la instável ou oscilar excessivamente quando ocorre uma leve perturbação. Esta fase inicial será tratada por software se você estiver usando o ajuste automático.

Ajuste apenas os ganhos proporcionais (P). Defina ganhos integrais e derivativos como zero ou seu valor padrão se o ajuste automático for usado. Aumente o ganho proporcional em incrementos. Observe a resposta do sistema a quaisquer alterações no ponto de ajuste. É importante selecionar um ganho que forneça um tempo de resposta adequado sem criar oscilações significativas. Nota: o deslocamento de estado estacionário (erro) é mostrado. O ganho inicial P serve como ponto de partida.

Ação integral (I): Incorpore a ação integral (I), aumentando gradualmente o ganho integral. Termo integral' O objetivo principal é eliminar erros de estado estacionário. A recorrificação integral pode ocorrer se o ganho integral for aumentado muito rapidamente. O controlador integrará o erro por muito tempo, o que pode fazer com que a saída do controlador atinja seu limite (máximo ou mínimo) antes que o erro seja corrigido. Reduza o ganho integral. Se a saída ficar saturada ou instável, aumente o tempo integral. Muitos controladores modernos têm recursos que impedem ou reduzem a corda integral. Observe como o sistema se estabelece. Procure um deslocamento mínimo e estabilidade aceitável.

Ação derivada (D): Incorpore a ação derivada (ou tempo derivado, Td) ajustando cuidadosamente o ganho derivativo. Este termo derivado pode ajudar a prever erros no futuro com base na taxa de mudança. Também ajuda a melhorar o tempo de resposta, amortecendo as oscilações. O termo derivado pode aumentar o ruído proveniente dos sensores de temperatura, o que pode fazer com que a saída do controlador flutue. Os controladores modernos geralmente incluem filtros derivados que suavizam a entrada de termos derivados, reduzindo assim o ruído. Comece com um baixo ganho de derivada ou um grande tempo de derivada e veja os efeitos. Se ocorrerem oscilações, aumente-o lentamente. Tenha cuidado para não causar ruído ou instabilidade.

Ajuste final: Depois de obter uma resposta básica estável, continue a iterar os ganhos em P, I e D. Muitas vezes, pequenos ajustes melhorarão o desempenho. Por exemplo, aumentar o P pode acelerar o tempo de resposta, mas também aumentar o overshoot. Ajustando, eu eliminaria o deslocamento enquanto desacelerava as coisas. É importante alcançar o equilíbrio certo entre desempenho e custo. Se disponível, use ferramentas gráficas, como gráficos de Bode e diagramas de locus raiz (mais sofisticados) ou métodos mais simples, como testes de resposta (adicionando pequenos distúrbios à configuração ou fazendo pequenas alterações deliberadas) para refinar ainda mais os ganhos. A sintonia é um ciclo contínuo de ajustes e observações.

C. C. Monitoramento e Ajuste

O desempenho do loop PID deve ser verificado em diferentes condições após o ajuste inicial. Qual é a resposta do sistema a mudanças na carga, como variações de temperatura ou demanda? Qual é a sua resposta ao ruído do sensor e pequenas flutuações? Para garantir um desempenho robusto em diferentes situações operacionais, muitas vezes é necessário um ajuste fino. As técnicas de controle preditivo de modelo (MPC) são métodos avançados que podem levar em conta interrupções, otimizar o desempenho e fornecer um período de previsão mais longo. Eles adicionam outro nível de sofisticação a circuitos complexos de temperatura.

D. A segurança deve estar sempre em primeiro lugar. Defina ganhos para evitar oscilações perigosas, overshoots que podem danificar processos e saturações de atuadores que causam estresse no equipamento. Siga os procedimentos de segurança e os protocolos de desligamento de emergência.

E. Implementação: Após determinar ganhos satisfatórios por meio de simulações ou testes off-line (se possível), incorpore-os ao sistema de controle em tempo real. Monitore de perto o loop durante sua operação inicial e faça os ajustes necessários.

VI. Sistemas de controle de temperatura: considerações especiais

O sistema de controle de temperatura pode apresentar um desafio único que pode afetar o ajuste do dispositivo e requer considerações específicas.

Atrasos de tempo: Pode haver atrasos nas respostas do sensor, efeitos do atuador nos processos ou transferência de calor dentro de um sistema. As fórmulas de Ziegler e Nichols podem exigir ajustes empíricos, especialmente para sistemas que têm tempo morto. O tempo morto geralmente é melhor tratado com ferramentas de ajuste de software.

Não linearidade: Raramente há uma relação linear perfeita entre as saídas do controlador (por exemplo, potência do aquecedor) e as mudanças de temperatura. É possível que o sistema responda de forma diferente quando as temperaturas estiverem baixas ou altas. Para sistemas altamente não lineares, métodos avançados de ajuste e linearização por partes podem ser necessários.