Hej tamo! Kao dobavljač kontrolera, često me pitaju o razlikama između PID regulatora i fuzzy kontrolera. Pa, mislio sam da vam to razložim u ovom postu na blogu.
PID kontroleri: stari pouzdani
Počnimo s PID kontrolerima. PID je skraćenica za Proporcionalno - Integralno - Derivatno. Ovi kontroleri postoje već godinama i super su popularni u svim vrstama industrija. Zašto? Pa, prilično su jednostavni i efikasni za širok spektar aplikacija.
Kako rade
"P" u PID-u, proporcionalnom dijelu, izračunava grešku između željene zadane vrijednosti i stvarne procesne varijable. Na osnovu ove greške, daje izlaz koji je proporcionalan njoj. Na primjer, ako pokušavate kontrolirati temperaturu prostorije, a stvarna temperatura je 5 stupnjeva ispod zadane vrijednosti, proporcionalni dio će povećati učinak grijanja proporcionalno tih 5 stupnjeva razlike.
"I" ili sastavni dio akumulira grešku tokom vremena. Ovo pomaže da se eliminišu sve greške u stalnom stanju. Recimo da postoji mala konstantna greška koju proporcionalni dio ne može u potpunosti ispraviti. Sastavni dio stalno zbraja ove greške i prilagođava izlaz sve dok greška ne bude nula.
"D" ili derivati dio gleda na stopu promjene greške. Ako se greška brzo mijenja, derivativni dio će djelovati da priguši sistem i spriječi prekoračenje. Na primjer, kada počnete zagrijavati prostoriju, temperatura može početi brzo rasti. Izvodni dio će usporiti izlaz grijanja kako bi se izbjeglo prekoračenje zadane vrijednosti.
Prednosti
Jedna od najvećih prednosti PID regulatora je njihova jednostavnost. Lako ih je razumjeti i podesiti. Na mreži možete pronaći mnogo resursa koji vas uče kako prilagoditi P, I i D parametre za vašu specifičnu aplikaciju. Takođe, veoma su pouzdani. Korišćeni su u mnogim sistemima, od industrijske proizvodnje do kućnih aparata, i imaju dokazano iskustvo.
Nedostaci
Međutim, PID kontroleri imaju neka ograničenja. Najbolje rade za linearne sisteme. Ako je vaš sistem vrlo nelinearan, poput hemijskog procesa u kojem se brzina reakcije značajno mijenja s temperaturom i pritiskom, PID kontroler možda neće raditi tako dobro. Oni takođe zahtevaju dobro razumevanje dinamike sistema da bi bili pravilno podešeni. Ako ih ne podesite ispravno, možete završiti s oscilacijama ili sporim vremenom odziva.
Fuzzy kontroleri: fleksibilna opcija
Sada, hajde da pričamo o fuzzy kontrolerima. One su malo modernije i zasnovane su na nejasnoj logici, što je oblik viševrednosne logike koja dozvoljava stepene istine.
Kako rade
Fuzzy kontroleri koriste fuzzy skupove i funkcije članstva. Umjesto da ima binarno "tačno" ili "netačno" kao u tradicionalnoj logici, fuzzy logika dozvoljava vrijednosti između 0 i 1. Na primjer, ako kontrolirate brzinu motora, možda ćete imati nejasne skupove kao što su "sporo", "srednje" i "brzo". Brzina motora od 300 RPM može imati vrijednost pripadnosti od 0,8 u "sporo" skupu i 0,2 u "srednjem" skupu.
Kontroler ima skup pravila, poput "Ako je brzina spora, a opterećenje je veliko, onda povećajte snagu". Ova pravila se procjenjuju na osnovu vrijednosti članstva ulaznih varijabli. Nakon evaluacije svih pravila, kontroler koristi metodu defuzzifikacije da dobije oštru izlaznu vrijednost.
Prednosti
Fuzzy kontroleri su odlični za nelinearne sisteme. Oni mogu upravljati sistemima u kojima su odnosi između ulaza i izlaza složeni i teško ih je precizno modelirati. Takođe su veoma fleksibilni. Možete jednostavno dodavati ili mijenjati pravila kako se vaši sistemski zahtjevi mijenjaju. I ne zahtevaju tačan matematički model sistema, što je veliki plus kada se radi o složenim sistemima u stvarnom svetu.
Nedostaci
S druge strane, nejasne kontrolere može biti teže dizajnirati. Morate pažljivo definirati nejasne skupove, funkcije članstva i pravila. A pošto su zasnovani na ljudskim definisanim pravilima, tu je i malo subjektivnosti. Podešavanje fuzzy kontrolera takođe može biti proces pokušaja i grešaka.
Real - World Applications
Pogledajmo neke aplikacije iz stvarnog svijeta da vidimo kako se ove dvije vrste kontrolera slažu.
Industrial Automation
U industrijskoj automatizaciji, PID kontroleri se obično koriste za kontrolu stvari kao što su protok tekućine u cjevovodu, pritisak u rezervoaru ili brzina pokretne trake. Oni su dobro - prikladni za ove relativno linearne i dobro ponašane sisteme. Na primjer, u postrojenju za preradu hrane, PID kontroler se može koristiti za kontrolu temperature kotla za kuhanje kako bi se osigurao dosljedan kvalitet proizvoda.
Fuzzy kontroleri se, s druge strane, koriste u složenijim industrijskim procesima. Na primjer, u procesu proizvodnje čelika gdje topljenje čelika uključuje složene kemijske reakcije i prijenos topline, fuzzy kontroler može bolje upravljati nelinearnostima i nesigurnostima.
Automotive
U automobilskoj industriji, PID kontroleri se koriste u upravljačkim jedinicama motora (ECU) za kontrolu stvari poput ubrizgavanja goriva i vremena paljenja. Oni pomažu u optimizaciji performansi motora i smanjenju emisija. Možete pogledati našeKontroler ECU 60100000 Za EC210B EC240B EC290Bkoji vjerovatno koristi strategiju upravljanja zasnovanu na PID-u.
Fuzzy kontroleri se koriste u naprednim sistemima za pomoć vozaču (ADAS). Na primjer, u adaptivnom tempomatu, fuzzy kontroler može bolje upravljati promjenjivim uvjetima vožnje, kao što su različite gustine saobraćaja i nagibi puta.
Kućni aparati
U kućanskim aparatima, PID kontroleri se koriste u stvarima kao što su termostati za kontrolu temperature prostorije ili bojlera. Jednostavni su i efikasni za ove vrste aplikacija. NašKontroler 372 - 2900 za C7 C9 C18 C32 ECU sa programommogu se koristiti u takvim aplikacijama.
Fuzzy kontroleri se mogu naći u vrhunskim mašinama za pranje veša. Oni mogu prilagoditi ciklus pranja na osnovu faktora kao što su količina prljavštine, vrsta tkanine i veličina punjenja na inteligentniji način.
Koju odabrati?
Dakle, kako se odlučiti između PID regulatora i fuzzy kontrolera? Zaista zavisi od vaše aplikacije.
Ako je vaš sistem linearan, dobro razumljiv i potrebno vam je jednostavno i pouzdano rješenje, PID kontroler je vjerovatno pravi način. To je isplativo i lako za implementaciju.
Ako je vaš sistem veoma nelinearan, ima mnogo nesigurnosti i zahteva inteligentniju i fleksibilniju strategiju upravljanja, fuzzy kontroler bi mogao biti bolji izbor. Međutim, budite spremni na malo veću složenost u dizajnu i podešavanju.
Nudimo i a172 - 9391 1729391 ECU kontroler za utovarivač na kotačima 938G 950G 988Gkoji se može prilagoditi bilo PID-om ili fuzzy algoritmom upravljanja ovisno o vašim specifičnim potrebama.
Kontaktirajte nas za potrebe vašeg kontrolora
Bilo da ste zainteresovani za PID kontroler, fuzzy kontroler ili vam je potrebna pomoć da odlučite koji je pravi za vaš projekat, mi smo tu da vam pomognemo. Imamo širok spektar kontrolera pogodnih za različite aplikacije. Ako želite da kupite ili imate bilo kakva pitanja o našim proizvodima, slobodno nam se obratite. Voljeli bismo razgovarati i razgovarati o tome kako možemo ispuniti vaše zahtjeve za kontrolorom.
Reference
- Astrom, KJ, & Murray, RM (2008). Sistemi povratnih informacija: Uvod za naučnike i inženjere. Princeton University Press.
- Jang, J. - SR, Sun, CT, & Mizutani, E. (1997). Neuro – neizrazito i meko računarstvo: računarski pristup učenju i mašinskoj inteligenciji. Prentice Hall.
