Automatyczne strojenie regulatora PID za pomocą panela dotykowego human machine interface

More and more control systems are based on industry microprocessors like PLC controllers (Programmable Logic Controller). The most commonly used control algorithm is PID (Proportional-Integral-Derivative) algorithm. Autotuning procedure is not available in every PLC. These controllers are typically used in cooperation with HMI (Human Machine Interface) devices. In the study two procedures of autotuning of the PID controller were implemented in the HMI device: step method and relay method. Six tuning rules for step methods and one for relay method were chosen. The autotuning procedures on simulated controlled object and PLC controller without build-in autotuning were tested. The object of control was first order system plus time delay.Coraz więcej układów sterowania opartych jest na przemysłowych mikroprocesorach takich jak sterowniki PLC (Programmable Logic Controller). W procesach regulacji najczęściej wykorzystywanym algorytmem jest algorytm PID (Proporcjonalno-Całkująco-Różniczkujący). Jednak nie w każdym sterowniku PLC dostępna jest procedura autotuningu. Zazwyczaj sterowniki PLC są wykorzystywane w połączeniu z panelami operatorskimi HMI (Human Machine Interface). W celu przeprowadzeniu badań zaimplementowano w panelu operatorskim HMI dwie metody automatycznego strojenia regulatora PID. Wykorzystano metodę skoku jednostkowego oraz przekaźnikową. Wybrano sześć reguł doboru nastaw dla metody skokowej oraz jedną dla przekaźnikowej. Procedurę autotuningu przetestowano z symulowanym komputerowo obiektem regulacji oraz sterownikiem PLC bez wbudowanej procedury autotuningu. Obiektem regulacji był człon inercyjny I rzędu z opóźnieniem

Tuning PID controller implemented in the PLC using genetic algorithms

Artykuł ma na celu przedstawienie metody strojenia parametrów regulatora PID o znanej strukturze zaimplementowanego w sterowniku PLC przy użyciu algorytmów genetycznych. Strojenia regulatora rozpatrywano pod kątem obiektów o charakterystyce statycznej liniowej oraz nieliniowej. Dla każdego obiektu analizowano nastawy uzyskane przy pomocy algorytmów genetycznych oraz dwóch par innych nastaw dedykowanych do danego typu obiektu, które zostały wybrane na podstawie kryterium całkowego. Testy zostały przeprowadzone dla skoku wartości zadanej, zmiany wartości zadanej wg trajektorii, perturbacji modelu oraz zakłóceń. Dla celów przedstawienia metody jak i testów przyjęto uniwersalną strukturę algorytmu typu PI.The paper presents a way of tuning parameters of PID regulator of known structure implemented in the PLC using genetic algorithms (Fig. 1). The tuning process was considered for objects with both linear and nonlinear characteristics (Section 2). For each object the parameters were analyzed using genetic algorithms as well as two pairs of other settings dedicated to a particular object type selected on the basis of integral index (Section 5). Objects were simulated on a PC in Matlab / Simulink connected to PLC S7-300 Siemens by DAQ card in a negative feedback loop (Fig. 2). The tests were conducted for the set point, a trajectory model, perturbations and disturbances. For purposes of presentation and testing the methods were adopted as a universal structure of the PI algorithm (Figs. 3 and 4). Comparing the values of the integral indexes one can conclude that in most cases the best quality of control can be achieved with use of genetic algorithms. These settings proved to be more effective than those dedicated to the test objects (Tables 1 and 2)

Artificial neural network model of hardness, porosity and cavitation erosion wear of APS deposited Al2O3 -13 wt% TiO2 coatings

The aim of the article is to build-up a simplified model of the effect of atmospheric plasma spraying process parameters on the deposits’ functional properties. The artificial neural networks were employed to elaborate on the model and the Matlab software was used. The model is crucial to study the relationship between process parameters, such as stand-off distance and torch velocity, and the properties of Al2O3-13 wt% TiO2 ceramic coatings. During this study, the coatings morphology, as well as its properties such as Vickers microhardness, porosity, and cavitation erosion resistance were taken into consideration. The cavitation erosion tests were conducted according to the ASTM G32 standard. Moreover, the cavitation erosion wear mechanism was presented. The proposed neural model is essential for establishing the optimisation procedure for the selection of the spray process parameters to obtain the Al2O3-13 wt% TiO2 ceramic coatings with specified functional propertie