6ES7312-5BF04-0AB0

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6ES7312-5BF04-0AB0 SIMATIC S7-300，CPU 312C 带 MPI 的紧凑型 CPU， 10 DE/6 DA， 2 个快速计数器(10 kHz) 集成电源 24V DC， 工作存储器 64 KB， 前连接器（1x 40 较）和 需要微型存储卡

1 PID Tuner介绍
PCS 7 PID Tuner是一款PID控制器参数整定的工具。从PCS 7 V5.1开始，该工具就可以用来优化控制器，而在PCS 7 V7.1中，PID Tuner工具除了能够用于标准库中的PID功能块（例如CTRL_PID、CTRL_S等）之外还可以兼容APL库中的PID功能块（PIDConL、PIDStepL等），更为关键的是从7.0开始PID tuner就免费了。
PID Tuner工具通过从在线PID功能块的背景数据块中收集数据并记录，基于这些记录下来的数据进行运算，得出当前控制器的优化参数，并应用到控制器。工具还提供了设定值、过程值和操控输出值的实时数据曲线显示功能，直观显示整个优化过程。

图 1 PID Tuner界面

PID Tuner的界面大体分为两个部分，上半部分是曲线实现，包括相应的坐标设置、归档等；下半部分则是具体的优化步骤的指示和相应的设置。
PID Tuner可以对由标准库或APL库的PID功能块组成的单回路进行优化，也可以在诸如串级控制、比值控制等复杂回路中完成控制器优化。

2 PID Tuner基本使用
PID Tuner一般在工程师站ES上执行，但在使用之前需要在OS或者CFC中进行使能，以PIDConL功能块为例，在对应ICON的参数面板中使能优化功能：

图2 在OS上使能优化功能

在上图中，比例、积分等参数都是可输入的。选中“PID optimization”，使能参数优化，这些相关的参数都会被取消使能，不可修改。
除了在面板中使能之外，在CFC中也可以通过修改参数“OptimEn”来使能。

图3 在CFC中使能优化功能

使用PID Tuner完成优化之后，OptimEn会自动复位。和参数OptimEn一样，参数OptimOcc在优化启动之后变为1，在结束的时候复位到0。
由于优化过程需要对CPU中的背景数据块进行数据读写，所以要确保运行PID Tuner的ES站和CPU的连接正常。
需要注意的是，PID Tuner的优化过程中会直接影响过程输出，所以需要在工艺条件具备的情况下才能操作。在软件中如果某个步骤会对输出产生影响，在窗口上会出现一个叹号的警示标识来提示。
至此，使用PID Tuner的前提条件已经具备，可以开始对控制器进行优化了。

2.1 运行PID Tuner
打开调用了相应PID功能块的CFC，鼠标左键单击PID块，在菜单“CFC”下选择“Optimize PID Controller…”即可运行PID Tuner工具：

图4 从CFC中运行PID Tuner

正常情况下在点击“Optimize PID Controller…”之后，PCS 7 PID Tuner工具软件会运行并且获取回路的数据：

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图5 PID Tuner起始界面

上图中的浅蓝色区域中的数据就是来自背景数据块的实时值。为了方便调试，PID Tuner中的实时数据显示曲线还可以调整坐标、显示时间段等参数的设置。首先点击按钮“Stop”停止曲线动态显示，此时“Settings…”按钮可操作，点击：

图6 曲线参数设置

在参数区域A中主要是曲线坐标范围、曲线颜色等的设置，参数区域B则是数据采样间隔和显示的时间轴长度的设置；而在参数区域C中，可以设置归档数据的较长记录时间长度（或者是较大的记录文件空间）。
PID Tuner还提供了数据归档的功能，单击按钮“New Archive”，软件会提示用户新建一个后缀为“.csv”的文件，这个文件用来存储归档数据。之后点击“Start”按钮就可以开始进行数据归档了：

图7 数据归档中

如上图所示，归档过程中“Close Archive”按钮可操作，只要点击这个按钮即可停止归档。此外，对于已经归档的数据，开始在PID Tuner中以曲线的形式重新打开。在停止曲线动态显示的时候，“Open Archive”按钮时可操作的，单击它，选择归档文件即可。

2.2 控制器优化过程
本文对使用PCS 7 V7.1下APL库中的PIDConL功能块的PID控制器进行优化。从OS或者CFC中使能控制器优化之后，在如图5所示的界面中点击按钮“Start Controller Optimization”开始优化过程。
控制器优化过程，其实就是一个控制对象模型的识别过程。通过设定值或者控制输出的一个阶跃变化，记录对象的响应曲线数据，并根据这些数据辨识出过程模型主要参数，包括模型类型、阶数、对象的增益、迟滞时间等。之后根据模型数据计算出较优的控制器参数。如下一个控制对象，正常工作点在30左右，工作范围在20～40之间，而且在这个范围中回路是收敛的而不是发散的，所以优化过程就可以给定一个设定值从20到40的阶跃，通过记录过程值的曲线，从而得出对象的模型：

图8 优化过程

2.2.1 Step 1：过程回路类型选择

图9 Step 1：过程回路类型选择

上图中需要对被控回路的类型进行选择，按照回路是否存在“积分”特性来区分。
对于没有积分特性的回路，每一个给定控制输出下，过程值都会稳定在一个固定值上，例如一个简单的流量控制，在没有外界干扰时，一个控制流量的阀门开度对应一个固定的流量值，改变阀门开度，流量变化到对应的值。与此相对应地，如果回路存在积分特性，那么在控制器给出一个输出值时，过程值要么保持为一个稳定值，要么不断增加或者减少。例如一个反应罐的液位，进料是一个恒定值，出口阀门的一个开度，可能会让罐的液位保持稳定，也可能让液位不断升高或者降低。
选择“Without Integral action in the process”，点击“Next”按钮进入下一步。

2.2.2 Step 2：设定开始点
控制器优化适用于线性对象，为了提高识别的准确性和适用性，需要将工作点附近的较大线性范围高低限作为优化的开始点和目标点。例如，一个温度控制对象，工作点在300℃，在260~350℃这个范围里，系统是线性的，那么开始点就可以设置在260℃，目标值为350℃。

(a)

(b)

图10 Step 2：设定开始点和操作模式

第2步中设置优化过程的操作模式和开始点，对于没有“积分”特性的回路，自动模式和手动模式均可用，而具有“积分”特性的回路只有自动模式可以选择。
自动模式中优化过程在闭环控制回路下进行，而手动模式则完全在开环控制回路下工作，这类似于PID控制中的自动/手动控制模式。自动模式下需要设置优化开始的设定值，手动模式下需要给出优化开始时的操控输出量。点击“Next”按钮，操作模式和相应的设定值/输出值会作用到PID控制器中：

图11 应用开始点参数

完成开始点参数设置之后，PID Tuner会提示设置目标点。

2.2.3 Step 3：设定目标点

(a)

(b)

图12 Step 3：设定目标值

注意；完成设置之后，不可立即点击“Next”按钮！此时需要等待系统是否已经稳定在开始点，如果采用的是自动模式，过程值稳定在设定值上；如果采用的是手动模式，过程值稳定在一个固定的值上。
系统稳定之后，点击“Next”按钮，进入数据收集阶段。

2.2.4 Step 4：数据收集

图13 Step 4：测量数据收集

在这个阶段中，回路从第2步设置好的开始点向第3步设置的目标值变化，PID Tuner不断收集这个过程中的测量值以备后续的对象模型识别和参数计算：

图14 手动模式下输出值变化时的回路曲线

PID Tuner在获取足够的数据之后，图13中的“Cancel Measured Value Acquisition”按钮会被使能，可以通过点击这个按钮提前地结束数据收集过程。但为了保证优化的效果，只要回路不是明显呈现出发散而无法稳定，较好让软件在完成所有的工作之后自动停止数据收集。

2.2.5 Step 5：复位
在完成之后，PID Tuner会询问是否需要复位：

图15 Step 5：回路复位

选择“Reset”，之前被优化过程修改的参数，例如手自动模式、设定值等，会恢复到优化之前的“开始点”的状态；如果选择的是“No reset”，则保持控制器参数不变
点击“Next”，进入控制器特性*：

2.2.6 Step 6：控制器设计

图16 Step 6：*控制器特性

在这一步中，控制器特性可以有两种选择：Optimal interference response和Optimal control response。前者可以快速地补偿和调节干扰，但回路可能会有高达10%的**调量；后者的**调量相比而言则只有在控制器的采样时间和过程对象的稳定时间接近时才有轻微的**调。需要注意的是，这里选择的控制器特性和实际的应用场合要相互吻合，对于干扰信号较频繁的对象，快速抑制干扰才是需要主要考虑的因素。

2.2.7 Step 7：选择控制器类型和参数
确定控制器特性之后，点击“Next”按钮，PID Tuner会给出一个参数列表和曲线图：

(a)

(b)

图17 Step 7：过程参数和优化结果

图(a)中显示了在给出一个控制输出跳变的情况下，实际过程值的响应和模型的响应，这两条曲线的吻合度也表征了优化过程中计算得到的模型和实际过程对象的匹配程度。
在图(b)中详细列出了计算识别出的过程对象的参数，其中包括对象增益、时间常数、迟滞时间和模型匹配度等。辨识的回路模型有VZ2和PTn两种：VZ2是一个二阶模型，主要参数包括阻尼因子damping、增益Gain和时间常数（Time constant）；PTn模型中包括指数order、增益和时间常数参数。模型匹配度指的是模型和实际采样得到的曲线数据之间的吻合程度。Time lag是对象的迟滞特性时间。
在上图中，PID Tuner给出了P、PI和PID三种情况下的建议控制器参数。
PID Tuner还提供了保存参数功能，在图(b)中的有两个按钮“Read Parameters”和“Save Parameters”，通过点击这两个按钮，可以将当前的过程模型参数和推荐的优化参数保存到“.csv”文件中，或者从“.csv”文件中读取到PID Tuner中。
选择好需要的控制类型之后，点击“Next”。

2.2.8 Step 8：使用优化参数仿真

图18 Step 8：使用优化参数仿真

在选择了控制器参数之后，可以给定一个设定值跳变幅度在模型上来测试这些选定的参数，点击“Simulate”按钮：

图19 建议参数在模型上的仿真结果

优化的参数如果不能达到理想的控制曲线，可以修改图18中的PID参数并重新仿真。如此多次重复，直到从曲线中反映出来的各项控制参数满足控制要求即可，点击“Next”。

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