Como implementar um controlador de temperatura PID baseado em software

1. Definição de controle PID baseado em software

A regulação precisa da temperatura é um requisito para uma ampla gama de aplicações. Desde experimentos de laboratório sensíveis que exigem estabilidade de microkelvin até processos industriais com tolerâncias rígidas ou ambientes complexos que exigem propriedades consistentes do material na impressão 3D. Para atingir e manter com precisão um perfil de temperatura, é necessária uma estratégia sofisticada. Dentre as metodologias mais eficazes disponíveis, destaca-se o algoritmo de controle PID (Proporcional-Integral-Derivativo) como uma técnica fundamental. O método matemático, que é projetado para reduzir a diferença entre o valor do ponto de ajuste desejado e a variável do processo;#39; é a base da maioria dos sistemas de controle de temperatura. Normalmente, umControlador de temperatura PIDutiliza hardware dedicado, geralmente uma unidade contida em microprocessador, para executar o algoritmo e gerenciar a malha de controle em tempo real. Uma solução mais flexível e poderosa envolve a implementação da lógica PID em software executado em computadores de uso geral, microcontroladores dedicados ou hardware projetado especificamente para tarefas de computação. O controlador de temperatura PID baseado em software usa a flexibilidade e o poder computacional do software para a função de gerenciamento. O algoritmo PID é executado em uma unidade de processador que faz interface com os sensores de temperatura e atuadores por meio de comunicações digitais. Os controles PID baseados em software são essenciais para engenheiros, pesquisadores e amadores que desejam automação de temperatura sofisticada e adaptável. Este guia explora os aspectos básicos da implementação de um sistema de controle de temperatura baseado em software.

2. Os principais componentes de um sistema de software PID

O sucesso de um sistema PID baseado em software depende do aXie tong (esforço sinérgico) entre a lógica de hardware e software que executa o algoritmo de controle de temperatura. Primeiro, há a unidade de processador. Esse "cérebro" do sistema realiza os cálculos do PID. Em tais sistemas, os microcontroladores são frequentemente usados, pois oferecem um bom equilíbrio entre poder computacional, capacidade de entrada/saída e custo-benefício. Plataformas como Arduino, Raspberry pi e ESP32 são plataformas populares para implementar controles PID. Eles;#39; re especialmente adequado para projetos que têm requisitos de processamento limitados ou exigem facilidade de programação. Eles podem ser limitados em velocidade e complexidade quando comparados com opções mais poderosas. Um PC ou servidor de uso geral pode fornecer maior desempenho. Esses sistemas geralmente são executados em ambientes de software como MATLAB/Simulink (aproveitando bibliotecas como scipy ou pacotes de controle especializados para PID), C++ ou plataformas gráficas, como o LabVIEW. Eles geralmente são equipados com poderosas ferramentas de simulação e visualizações sofisticadas, o que os torna ideais para sistemas complexos, processamento de dados de alto rendimento ou pesquisa. Além disso, ele ' Vale a pena mencionar que muitos controladores lógicos programáveis modernos ou sistemas de controle distribuído incorporam plataformas de software robustas que permitem a implementação e ajustes do algoritmo PID. Este é outro aspecto do controle de hardware baseado em software. O software deve realizar os cálculos rapidamente, independentemente da plataforma escolhida, principalmente se você precisar de controles em tempo real.

Em segundo lugar, a interface é crítica entre o sensor de temperatura e o software. A resolução ADC (por exemplo, 10 bits, 12 bits, 16 bits) e a taxa de amostragem são o que determinam a precisão da medição da temperatura. Como alternativa, sensores com saída digital que é um código diretamente (como DS18B20 sensores em 1-Wire) podem simplificar a interface porque o software será capaz de lê-la. O condicionamento do sinal pode ser necessário em todas as situações, por exemplo, para amplificar um sensor com baixa intensidade de sinal ou remover o ruído do ADC antes da digitalização.

Em terceiro lugar, a interface para controlar os atuadores é essencial. É necessário traduzir o software' , geralmente na forma de uma modulação por largura de pulso (PWM), em um comando real para regulação de temperatura. Microcontroladores ou computadores que geram sinais digitais podem usar um conversor digital para analógico (DAC), que cria uma tensão analógica adequada para dispositivos como relés de estado sólido para comutação de eletricidade CA / CC, elementos de aquecimento analógico linear. Os relés mecânicos podem ser desgastados por interruptores mecânicos. Os SSRs têm um tempo de comutação mais rápido e são menos propensos a se desgastar. O software também pode controlar um relé optoacoplado conectado a um relé de alta potência que pode alternar a energia para os aquecedores ou resfriadores. O controle direto usando entrada/saída de uso geral (GPIO), pinos e transistores como MOSFETs pode ser usado para cargas muito pequenas. A lógica do software deve incluir todas as etapas necessárias para converter o sinal PID no sinal de controle correto a ser usado pelo atuador.

Os sistemas modernos baseados em software com PIDs geralmente incluem recursos de comunicação e rede, embora não sejam estritamente necessários para o controle básico. Ele permite o monitoramento remoto da temperatura, o ajuste de parâmetros ou pontos de ajuste, bem como o registro de dados de temperatura. É possível o uso de interfaces como USB para conectar diretamente ao computador, Ethernet para conectar a uma rede ou protocolos sem fio, como Wi-Fi e Bluetooth, para facilitar a interação com usuários à distância ou para integrar em sistemas de controle maiores. Essas conexões aumentam a utilidade e a praticidade dos sistemas baseados em software, especialmente em cenários como pesquisa, monitoramento industrial ou controle distribuído.

3. O ambiente de software: configurando-oO primeiro passo na implementação de sistemas PID baseados em software é estabelecer a base do software.

O próximo passo é instalar o software. O primeiro passo é configurar um ambiente de desenvolvimento integrado, ou IDE. Isso permite que você escreva, compile e carregue código para a plataforma de sua escolha (por exemplo, Arduino IDE com PlatformIO, Visual Studio Code, MATLAB R202X com as extensões apropriadas, Python, com as bibliotecas relevantes). Instalar o sistema operacional e as estruturas ou bibliotecas necessárias é crucial se você estiver usando um PC. A instalação do Python, por exemplo, exigiria o Python, bem como bibliotecas como numpy e scipy. O MATLAB também requer a instalação de caixas de ferramentas apropriadas. É importante garantir que todos os drivers de hardware (como conexões USB para computadores e MCUs) estejam instalados corretamente. A fase de preparação é a base para a implementação do PID e a integração do sistema.

O código PID é a coisa mais importante a fazer. A abordagem mais conveniente para muitos usuários é usar bibliotecas PID existentes, especialmente aqueles que são novos na programação de sistemas de controle. Existem muitas bibliotecas disponíveis em diferentes linguagens de programação e plataformas. A biblioteca pid Python, por exemplo, fornece uma interface fácil de usar para implementar controladores PID. O Arduino tem vários esboços de exemplo demonstrando o controle PID. O MATLAB/Simulink fornece blocos pré-construídos para controle PID dentro da caixa de ferramentas do sistema de controle. Essas bibliotecas simplificam o processo de implementação, abstraindo muitos dos detalhes de nível inferior e fornecendo funcionalidade confiável e testada. Essas bibliotecas são poderosas, mas geralmente exigem que o usuário forneça leituras de sensores, comandos de atuadores e outras entradas. O código PID personalizado geralmente é necessário para necessidades mais complexas ou para entender melhor a implementação. Envolve a estruturação do software para que ele possa ler os dados do sensor, calcular o erro, usar a fórmula PID para a saída de controle e gerar o sinal. Codificar manualmente o loop é mais complicado, mas permite a personalização completa de hardware e aplicativos.

4. O algoritmo PID implementado no software

Os sistemas PID baseados em software são tão bons quanto sua implementação. A lógica subjacente da equação é simples, embora possa parecer complexa. Esta é a fórmula PID de tempo discreto padrão que;#39; s comumente usado para implementações digitais: Saída(t).. O sinal de saída será calculado discretamente (por exemplo, a cada 10 milissegundos). Primeiro, o termo Proporcional, ou P, refere-se diretamente ao erro. Esta é a diferença de temperatura entre o ponto de ajuste e as temperaturas medidas. O ganho proporcional (Kp) determina a força da resposta a um erro. Kp mais alto pode levar a tempos de resposta mais rápidos, mas muito disso pode causar instabilidade. Normalmente, a fórmula é P_term = erro * Kp. Integral (I) é o segundo termo que aborda erros persistentes que não podem ser eliminados por proporcional. O erro é integrado (resumindo) ao longo do tempo usando a seguinte fórmula: I_term = Error(t),. O ganho integral (Ki) determina a rapidez com que o termo é adicionado ao total e, portanto, a resposta do sistema no caso de erros de estado estacionário. Se o erro não for corrigido, pode fazer com que o termo integral cresça para sempre. Esse fenômeno é chamado de enrolamento integral. Muitas implementações de software incluem mecanismos que impedem que isso aconteça, como limitar o valor máximo de um termo integral. A derivada do terceiro termo (D) ajuda a prever erros futuros com base na taxa de variação. Esse amortecimento reduz as oscilações e aumenta a estabilidade. Kd é o ganho derivado que determina o quão sensível o sistema será a quaisquer alterações no erro. Kd é multiplicado pela taxa de mudança de erro. A fórmula pode ser algo como D_term = (error(t), error(t-1),)/dt onde dt representa o intervalo de tempo entre as amostras. A implementação do termo derivada é um processo delicado, uma vez que os cálculos brutos de derivadas são muito sensíveis ao ruído do sensor, o que pode levar a ações de controle imprevisíveis. É comum recomendar a filtragem de cálculos de derivadas (por exemplo, usando uma média móvel). Esta fórmula é implementada no software lendo o valor do erro e, em seguida, calculando os termos (P,I,D) usando ganhos de corrente (Kp. Ki. Kd), somando-os para obter a saída final e usando essa saída para controlar o atuador dentro do loop. O software deve gerenciar variáveis de estado para os termos Integral (histórico de soma) e Derivativo (valor de erro anterior).

Como conceito de tempo contínuo, o algoritmo PID deve ser modificado para implementação digital. Esse processo de adaptação é chamado de discretização. O software deve amostrar dados do sistema em intervalos regulares. Os algoritmos PID operam em amostras discretas. Euler' O método é um dos métodos simples. Os loops de software são fundamentais para a implementação. O controlador normalmente executa um loop de repetição a uma taxa de amostragem predeterminada. Nesse loop, o software calcula o erro, lê os valores do sensor, gera sinais de controle e calcula a saída PID. O loop precisa ser rápido o suficiente para as ações de controle necessárias em tempo real, o que é crítico quando se trata de operação estável. Este software executa todas as funções que foram executadas anteriormente pelo controlador de hardware.

Para que o software PID funcione corretamente, é necessário que um conjunto de parâmetros seja ajustado: Ganhos proporcionais (Kp), Ganhos derivados (Kd) e Ganhos integrais (Ki). O valor correto é crucial para alcançar o desempenho desejado. O procedimento de ajuste envolve a escolha dos valores apropriados de Kp, Kd e Ki para reduzir o erro. Cabe ao usuário e ao sistema determinar qual método de ajuste eles usarão. Existem muitos métodos de ajuste manual, incluindo as Regras de Ziegler Nichols (embora possam ser mais teóricas) e Abordagens Heurísticas, onde os usuários ajustam os ganhos observando a resposta do sistema. As regras de Ziegler Nichols são uma forma de fazer estimativas iniciais de ganhos, com base nas características do sistema. Essas regras podem ser aproximadas. Os métodos práticos incluem ajustar manualmente os parâmetros de ganho sequencialmente e observar como eles respondem às mudanças. Normalmente, o ganho proporcional (Kp) é ajustado primeiro. Aumente o Kp gradualmente até obter um sistema que responda rapidamente, mas não com oscilação significativa. Se você deseja obter um bom tempo de resposta ou ter um pouco de superação aceitável, é isso que você deve buscar. Depois que P foi definido, um termo integral é adicionado (Ki). Começando com Ki = 0, ou um valor baixo, aumente lentamente até que qualquer erro no estado estacionário seja eliminado (a diferença de temperatura entre a medição e o ponto de ajuste para de mudar). Aumente o Ki lentamente, porque muito aumento pode fazer o sistema oscilar. A derivada (Kd) é então adicionada. Comece com um valor baixo de Kd (geralmente inicialmente zero) e depois faça pequenos ajustes. Destina-se a reduzir quaisquer oscilações causadas por P ou I. O aumento do Kd suaviza a resposta e ajuda a prever mudanças, mas muito pode causar instabilidades ou desacelerar o sistema desnecessariamente.

O ajuste nem sempre é fácil e requer muita observação e testes. Mesmo pequenas alterações nos parâmetros podem ter um impacto significativo no comportamento do sistema. Overshoot, oscilação e resposta lenta são problemas comuns. Para alcançar um sistema bem ajustado, ele...#39; é importante ser paciente e experimentar com cuidado.

5. Integração de Hardware e Software

Para controle e comunicação adequados, é importante programar o hardware com software. Lendo o sensor' s dados de temperatura são a primeira coisa a fazer no circuito. O código deve fazer interface com o periférico ADC para configurá-lo corretamente (resolução e tensão de referência) e, em seguida, ler os valores brutos. Este valor bruto é convertido em unidades de temperatura significativas (por exemplo, Fahrenheit ou Celsius) usando os parâmetros de calibração do sensor. O código lerá a saída de um sensor digital.

O software então calcula o erro. Esta é a diferença simples entre a temperatura do ponto de ajuste e a temperatura medida. Este erro é então usado pelo bloco PID para calcular o sinal de controle de saída usando os valores de ganho PID (Kp Ki Kd). A saída PID bruta pode ser tensão, corrente ou ciclo de trabalho PWM. Também podem ser sinais digitais indicando o status do controlador. A saída PID bruta deve ser convertida em um comando do atuador. O código, por exemplo, configura os parâmetros PWM se um SSR for controlado pelo PWM por meio de um MCU. Ao usar um relé, o código controlará o GPIO conectado ao módulo. O software deve certificar-se de que o atuador esteja conectado ao canal de saída correto. O software deve gerenciar o tempo para o loop. O loop é executado em um tempo de amostragem constante Ts. O tempo do loop é crucial para um controle consistente. Neste loop, o controlador calcula o erro, gera a saída PID e, em seguida, lê o sensor. É importante escolher o tempo de amostragem com base na resposta de controle desejada e nas características entre o atuador e o sensor.

O loop de software pode verificar falhas de sensores ou problemas de comunicação entre atuadores. Este é um procedimento simples de tratamento de erros, mas pode ser complicado dependendo do hardware de interface usado. É importante implementar o loop corretamente.

6. Benefícios do PID baseado em software

Os controles PID baseados em software oferecem benefícios distintos que são atraentes para muitos usuários. A flexibilidade é o benefício mais importante. As interfaces de software permitem a fácil modificação dos parâmetros PID. O ponto de ajuste pode ser alterado dinamicamente. Essa flexibilidade é essencial para sistemas que operam em uma variedade de ambientes ou requerem ajustes frequentes. Outra vantagem é sua capacidade de afinar. O software permite ajustes iterativos com base na observação. O software também facilita o registro de dados, o que permite que o ponto de ajuste de temperatura seja rastreado ao longo do tempo. Esses dados são inestimáveis em termos de análise, resolução de problemas e otimização de desempenho. O software pode ser facilmente integrado a ferramentas de visualização que fornecem feedback em tempo real. Funções avançadas: O software permite a implementação de estratégias de controle complexas que vão além do PID. Ele pode se integrar a outros sistemas, como sistemas de monitoramento e ambientes de simulação, enquanto incorpora recursos como alarmes avançados ou controles de histerese. O software pode realizar cálculos mais rapidamente do que o microcontrolador e, portanto, permitir algoritmos mais complexos. A relação custo-benefício é possível, mesmo com uma configuração complexa. Isso pode acontecer para soluções personalizadas ou ao usar hardware prontamente disponível, como Arduinos e computadores. O A

também deve considerar as desvantagens. A limitação mais importante é a restrição em tempo real . Os loops de software devem ser capazes de responder rapidamente a quaisquer alterações nas variáveis do processo. O loop nos microcontroladores deve ser executado dentro dos tempos de amostragem e ciclo. Código mal escrito, com uso intensivo de recursos ou com baixa taxa de amostragem