Academic literature on the topic 'PID-reglering'

LabVIEW ger en snabb och enkel tillgång till att styra instrument och en mycket stor databas med drivrutiner för DAQ-kort och olika datorgränssnitt (GPIB, serie, osv.). Många instrument och datorer kan anslutas till GPIB-bussen.  Detta kan ge en praktisk modell för utveckling av instrumentets styrprogram i LabVIEW med hjälp av GPIB-gränssnittet. Ett program i LabVIEW 8.2 med hjälp av GPIB-bussen kan kopplas till t.ex. multimetern (HP-34401A) för att mäta och visa multimeters noggrannhet. Men på grund av fel i drivrutiner för GPIB-gränssnittet kunde jag inte köra programmet med GPIB-bussen. Genom att använda LabVIEW 8.2 med hjälp av DAQ-kort kan en PID-regleringsalgoritm simuleras. PID konstrueras med virtuella instrument som innehåller alla nödvändiga komponenter och utrustning som krävs för att reglera någon linjär eller olinjär process exempelvis att nivåreglera två tankar i serie. Här stöter vi på alla de grundläggande regulatorer och får möjlighet att bygga PID med LabVIEW på ett enkelt sätt. Det finns två metoder för att bygga PID. Den första är med matematiska funktioner och den andra är med ’’Simulations functions control’’. Arbetet visar att bägge metoderna fungerar bra för att lösa uppgiften jämfört med färdiga PID-controls på LabVIEW.

In Scania’s single speed engines for industrial and marine use, the engine speed is controlled by a PI-controller. This controller is tuned independent of engine type and application. This brings certain disadvantages since the engines are used in a wide range of applications where the dynamics may differ. In this thesis, the possibility to tune the controller automatically for a specific engine installation has been investigated. The work shows that automatic tuning is possible. By performing an identification experiment on the engine, the parameters in a first order model describing the dynamics of the engine and the load aggregate are determined. The control parameters are then determined as functions of the model parameters. Measurements on a generator set show that the proposed method provides a controller which is able to follow changes in the reference value, and to compensate for load disturbances.
I Scania’s envarvsmotorer för industri- och marin-bruk regleras varvtalet av en PI-regulator. Denna regulator är inställd oberoende av motortyp och applikation. Detta medför vissa nackdelar då motorerna används i flera olika typer av applikationer där dynamiken kan variera. I detta arbete har det undersökts huruvida det är möjligt att automatiskt ställa in parametrarna i en PID-regulator för en enskild motorinstallation. Arbetet visar att automatisk inställning är möjlig. Genom att göra ett identifieringsexperiment på motorn bestäms parametrarna i en första ordningens modell som beskriver dynamiken för den aktuella konfigurationen av motor och belastande aggregat. Därefter bestäms regulatorparametrarna som funktion av modellparametrarna. Mätningar på ett generatoraggregat visar att man med hjälp av den föreslagna metoden erhåller en inställning av regulatorn som både klarar av att följa börvärdesförändringar och kompensera för laststörningar.

Control of a diesel engine equipped with Variable Geometry Turbine (VGT) and Exhaust Gas Recirculation (EGR) requires a multivariable control method. One problem is that the engine system is non-linear. Furthermore there are strong cross-connections between inputs and outputs and the inputs have alsoboundaries. To be able to manage these control problems, MPC has been used that is a multivariable method. The MPC-controller consists of an optimization problem and therefore MPC can find the optimum control signals in an easy way. Furthermore the boundaries of the control signals can be handled with by-conditions in the optimization. The disadvantage with MPC is that it requires a lot of amount of calculations and memory, which are important factors when a control system should be implemented. Therefore it has been chosen to compare MPC with PID, that is a common and simpler method.

The results from this thesis are that MPC is a method that gives more optimal and faster control. Furthermore MPC can handle different control cases much better, without changing the settings. On the other hand PID requires considerable fewer amounts of calculations and memory. In one case that has been examined, MPC requires 40 times more amounts of calculations than PID. To be able to control a non-linear system, both MPC and PID must be implemented in several different working points. Furthermore decoupling must be used in the PID-controller to be able to manage cross-connections that seems to be a very important problem.

I detta arbeta gjordes en undersökning om hur en drönare kan regleras vid olika viktbelastningar. Först gjordes en teoretisk undersökning av fyra olika reglermetoder, två modellbaserade och två icke-modellbaserade metoder. De två modellbaserade var linjär kvadratisk reglering och modell prediktiv kontroll. De två icke-modellbaserade var kaskad kontroll och PID regulator. Av alla metoderna valdes det att användas en PID regulator för regleringen. För att ställa in PID testades tre olika metoder, Ziegler-Nichols, lambda och AMIGO metoden. Alla dessa tre använde stegsvaret för systemet för att beräkna parametrarna till PID. Detta resulterade i flera olika parameterval för systemet. Parametervalen testades på drönaren och AMIGO metoden gav de bästa resultaten. De olika lasterna som testades var 4.7, 6.1 och 10.8 gram. AMIGO metoden kunde användas för att reglera drönaren upp till 6.1 gram därefter blev drönarens beteende allt för olinjärt. Sammanfattningsvis går det att använda en PID som ställs in med AMIGO metoden från stegsvaret för att reglera en drönare med mindre laster upp till ungefär sex gram.
This project tested how a drone can be controlled when loads are applied to it. First four different control methods were analyzed, two model based and two non-model based. The two model based were linear quadratic regulator and model predictive control. The two non-model based were cascade control and PID regulator. The PID regulator were chosen and three different methods to tune the PID was tested. Ziegler-Nichols, lambda and AMIGO method, all used the step response from the system to determine the parameters. These different methods gave different setup of parameters and the best result came from the AMIGO method. The different loads that were applied to the system was 4.7, 6.1 and 10.8 gram. The AMIGO method were able to tune the PID up to 6.1 grams, then the system lost to much of its linear behavior. To summarize the work a PID tuned by the AMIGO method using the step response were able to control a drone with a load up to about six grams.

Denna rapport behandlar utveckling av en tvåhjulig balanserande robot. En PID-regulator är implementerad i en mikrokontroller, som även AD-omvandlar en sensorsignal, samt styr motorer via H-bryggor med pulsbreddsmodulering. I rapporten förklaras framtagning av diskret PID-regulator, processorkort, motorkort, val av komponenter och sensor för att mäta robotens vinkel mot ett vertikalplan.

Roboten kan balansera stillastående, men behöver kompletteras ytterligare med hjulåterkoppling för att kunna balansera medan den kör. Roboten balanserar med mätdata från en mekanisk golvavkännare (potentiometer). Andra sorters sensorer diskuteras också, t ex accelerometer, gyro och optisk sensor.

This report explain the development of a two wheel balancing robot. A PID-regulator is implemented in a microcontroller, which also AD-converts a sensor signal, and generate pulse width modulated signals to drive H-bridges. It is discussed how to develop a discretisized PID regulator, microcontroller and H-bridge circuit boards, as well as how to chose components and suitable sensors for measuring the robots angle against a vertical plane.

The robot is able to balance on its own when standing still, but it need to have feedback from its wheel position if it should be able to maintain balancing when moving. The robot use a mechanical floor feeler (potentiometer). Other sensors are also discussed, e g accelerometer, rate gyro and optical sensor.

Målet med det här arbetet var att implementera och bygga ett komplett testsystem för reglering som efterfrågades av företaget Prevas AB i Karlstad. De önskade ett testsystem som reglerar en vattentemperatur som de kan använda på kontoret för att genomföra egna tester, analyser samt lära nyanställda medarbetare mer om automation. Testsystemet har även ett tillhörande HMI (Machine Human Interface) som användaren styr regleringen ifrån. Regleringen i testsystemet använder PID(Proportional–integral–derivative)-reglering och är inställd med lambdametoden. PID-reglering är den vanligaste använda metoden inom tillverkningsindustrin för reglering, men trots det är det många av dagens PID-regleringar som underpresterar. En anledning är slitage i mekaniska ställdonen som finns i processerna. För att utvärdera att testsystemet fungerar samt för att visa vad det kan användas till, har en mindre analys av ett mekaniskt ställdon genomförts, där antalet tillslag för ett ställdon i det byggda systemet undersökts. Testsystemet som byggdes uppfyller de krav som ställts från Prevas och de är nöjda med resultatet. Analysen som genomfördes visade att testsystemet fungerade och kan användas till den typen av test. Analysen i sig visade att simulationen som implementerats i testsystemet inte fungerade som den skulle och därmed är några testresultat ogiltiga. Rapporten presenterar hur ett testsystem för reglering kan implementeras och sedan vad det kan användas till.

Syftet med projektet är att konstruera en inverterad pendel som sedan med hjälp av reglertekniska metoder ska stabiliseras. De linjära regulatorer som prövats är Proportionell, Integrerande och Deriverande (PID) -regulatorn och Linnear Quadratic Gaussian (LQG) -regulatorn som båda är populära och beprövade i industrin. PID-regulatorn är den absolut mest använda regulatorn medan LQG-regulatorn är mer raffinerad och i vissa avseenden en optimal regulator. Regulatorerna programmerades in i mikrokontrollern Arduino Nano som skickar signaler till en motordrivare som styr den stegmotor som ska balansera pendeln. Mycket av arbetet har handlat om att skapa en uppställning som tillåter goda förutsättningar för att pröva regulatorerna. I uppställningen finns delar som utformats i Computor-Aided design (CAD) -verktyget OpenSCAD och skrivits ut på en 3D-skrivare. Den givare vi använt för att mäta pendelns vinkel är en potentiometer infäst i dessa 3D-utskrivna delar. Motorn kunde styras till sin maximala kapacitet och en uppställning har skapats. Dock skulle en starkare motor och en mer robust uppställning möjliggöra en avsevärt bättre reglering. Regulatorerna klarade inte av att stabilisera systemet mer än ett fåtal sekunder, detta bland annat pågrund av tidsbrist till att justera regleringsvariablerna.

This report describes the manufacture and control of a flying platform. The report describes the basic and fundamental theories required to get the platform flying. It touches on subjects such as A/D-conversion. PWM-control and PID-control. The sensors used in the platform are a gyro and an accelerometer. The platform is controlled from a ground station through a wireless link. The wireless link is an Xbee-module that implements the ZigBee-protocol. The microprocessor used is the Atmega 128 by Atmel.

An indirect complementary filter is used to get the angle of the platform. For the platform to be able to balance a more thourough analysis of the gyro is required. This sensor proved to be more difficult to handle than first anticipated. Every component except the gyro worked as expected. Every algorithm and method reported in this work have been implemented and tested in software.

Arbetet handlar om hur man med hjälp av LabVIEW 8.0 kan lösa olika uppgifter. Uppgifterna löses med hjälp av ett DAQ-kort. DAQ-kortet gör det möjligt att mata in signaler, som sedan behandlas efter behov i programmet och därefter skickas ut genom DAQ- kortet till olika komponenter som man vill styra. DAQ-kortet klarar att behandla både analoga och digitala signaler. LabVIEW 8.0 och dess historia, DAQ-kortet samt de olika processerna/uppgifter beskrivs mer utförligt i arbetet.

The purpose with this masters thesis was to model the scanner in a system for laser bathymetry. The model was then used to develop a controller for the scanner so a good search pattern was achieved.

Two different types of models have been tested, a physical model and a Black Box model of Box Jenkins type. The physical model has been derived from Lagranges equations. Identification experiments have been used to compute the Black Box model and to find the unknown parameters in the physical model.

Three different controllers have been tested, a PID controller, a model predictive controller and a controller with feedforward. The controller with feedforward gave the best result. By softening the reference signal and using feedforward a good search pattern was achieved.