O controlo PID é composto por regulação proporcional, regulação integral e regulação diferencial. A fórmula do algoritmo inclui o controlo PID digital da posição e o controlo PID incremental. Esta é a base de todo o controlo de regulação.
Com o desenvolvimento contínuo da tecnologia, o controlo PID inteligente está a tornar-se gradualmente a tendência.
O controlo PID inteligente é a combinação do controlo inteligente e do controlo PID tradicional, é auto-adaptável, a sua ideia de conceção consiste em utilizar as tecnologias ExpertSystem, fuzzycontrol e neuralnetwork, introduzir a inteligência artificial no controlador num modo de controlo não linear, de modo a que o sistema possa obter um melhor desempenho de controlo do que o controlo PID tradicional em qualquer estado de funcionamento. É independente do modelo matemático exato do sistema e do ajuste automático em linha dos parâmetros do controlador. Tem uma boa capacidade de adaptação à alteração dos parâmetros do sistema.
O controlo PID inteligente inclui principalmente um controlador PID difuso, um controlador PID especializado e um controlador PID baseado numa rede neural.
O controlo PID difuso consiste em utilizar o desvio de controlo atual, combinar com a alteração das características dinâmicas do processo controlado e a experiência prática em relação a processos específicos, de acordo com determinados requisitos de controlo ou funções objectivas, ratiocinar por regras difusas, ajustar os três parâmetros do controlador PID em linha.
O sistema pericial é um tipo de sistema de cálculo que pode resolver a tarefa especial num domínio específico ao nível de um perito humano, possui uma vasta quantidade de conhecimentos e experiência de nível pericial num domínio específico, podendo utilizar os conhecimentos e métodos de resolução de problemas de peritos humanos para resolver problemas no domínio específico. O controlo PID especializado adopta a forma de controlo PID normal, através da identificação do erro do sistema e da saída do sistema, podemos compreender a alteração das características dinâmicas do objeto controlado, ajustar três parâmetros do PID em linha até que a curva de resposta do processo seja a curva de resposta óptima. Trata-se de uma técnica adaptativa baseada no raciocínio de regras heurísticas, cujo objetivo é lidar com a incerteza que surge durante o processo.
O sistema de rede neural é também designado por rede neural artificial, é uma rede que liga neurónios artificiais de uma determinada forma, para simular o processo da atividade neuronal no cérebro humano, realizar o processamento de informação, armazenamento, etc. A rede neuronal tem a estrutura de rede de avanço, rede de feedback e assim por diante. É diferente do controlo PID difuso e do controlo PID especializado, o controlo PID baseado na rede neuronal utiliza as redes neuronais diretamente como controladores, em vez de utilizar a rede neuronal para definir os parâmetros PID, os parâmetros PID podem ser ajustados indiretamente treinando o coeficiente de peso da rede neuronal.
Vantagens do controlo PID inteligente
Absorve as vantagens do controlo inteligente e do controlo PID convencional, em primeiro lugar, tem a capacidade de auto-aprendizagem, auto-adaptação e auto-organização, pode identificar automaticamente os parâmetros do processo controlado, ajustar automaticamente os parâmetros de controlo e adaptar-se às alterações dos parâmetros do processo controlado. Em segundo lugar, tem as características de uma estrutura simples, forte robustez, elevada fiabilidade e familiaridade para os projectistas no terreno.
Em projectos práticos, recomenda-se a utilização do controlo PID inteligente, porque é simples e fácil de implementar, e o controlo geral pode ser resolvido automaticamente. O sistema PID tradicional requer uma grande experiência prática, caso contrário, será necessário um grande esforço para implementar um ajustamento bem sucedido.
Sugere-se que o circuito automático PID seja introduzido no dispositivo tanto quanto possível, de modo a que o operador esteja relativamente relaxado, caso contrário será muito cansativo.