PID 기본개념
PID 제어란?
제어 변수와 기준 입력 사이의 오차에 근거하여 계통의 출력이 기준 전압을 유지하도록 하는?피드백?제어의 일종으로 자동제어 방식 가운데서 가장 흔히 이용되는 제어방식으로 PID 제어라고 말합니다.?
이 PID란, P: Proportinal(비례), I: Integral(적분), D: Differential(미분)?의 3가지 조합으로 유연한 제어를 가능하게 하는 제어방식입니다.
단순 ON/OFF 제어
단순한 On/Off 제어의 경우에는 제어 조작량은 0%와 100% 사이를 왕래하므로 조작량의 변화가 너무 크고, 실제 목표 값에 대해 지나치게 반복하기 때문에, 목표 값의 부근에서 아래의 그림과 같은 파형의 형태로 제어됩니다.
정동작과 역동작
정동작 : 설정값 보다 측정값이 증가했을 때, 조작량을 증가 시키는 동작입니다.
역동작 : 설정값 보다 측정값이 감소 하였을 때, 조작량을 증가 시키는 동작입니다.
[ 정,역 동작에서 PV에 따른 MV변화 ]
[ 정,역 동작에 의한 제어 그래프 ]
비례 동작
비례동작이란 편차(설정값과 측정값의 차)에 비례한 조작량을 얻는 동작을 말합니다.
비례동작에서 편차(E)와 조작량(MV)의 변화의 관계를 수식으로 나타내면 다음 식과 같습니다.
MV=KP * E
KP : 비례정수
비례정수 값이 큰 경우 제어동작이 빨라지지만 헌팅이 일어나기 쉬워집니다. 반대로 너무 작은 경우 제어동작이 느려져 안정화 되는 시간이 늦어지게 됩니다.
비례제어에서 위의 그림처럼 시간에 대해 편차가 일정한 경우 일정한 편차(오프셋)를 두고 안정화 됩니다.
적분 동작
적분 동작은 편차가 있을 경우, 그 편차를 없애도록 연속적으로 조작량을 변화시키는 동작입니다.
적분 동작을 사용하면 비례 동작으로 생기는 오프셋을 없앨 수 있습니다.
적분 동작에서 편차가 생기고 나서부터 적분 동작의 조작량이 비례 동작의 조작량이 되기까지의 시간을 적분 시간이라 합니다. 적분 시간이 큰 경우 적분효과가 커지고, 오프셋을 없애는 시간이 빨라지지만 헌팅이 일어나기 쉬워 집니다. 반대로 너무 작으면 오프셋을 없애는 시간이 늦어 지게 됩니다.
[ 편차가 일정한 경우의 적분동작 ]
적분 동작은 비례 동작과 조합한 PI 동작이나 비례 동작과 미분 동작을 조합한 PID 동작으로서 사용하며 적분 동작만의 사용은 불가능합니다.
미분 동작
미분 동작은 편차를 일으켰을 때, 편차를 없애도록 그 변화속도에 비례한 조작량을 더하는 동작입니다.
미분 동작에서는 외란등으로 제어 대상의 특성이 크게 변동하는 것을 막을 수 있습니다.
미분 동작에서 편차가 생기고 나서 미분 동작의 조작량이 비례 동작의 조작량이 될 때까지의 시간을 미분 시간이라 합니다. 미분 시간이 큰 경우 미분 효과는 커지지만 헌팅이 일어나기 쉬워 집니다. 반대의 경우 미분 효과가 작아 집니다.
[ 편차가 일정한 비율로 증가하는 경우의 미분 동작 ]
미분 동작은 비례 동작과 조합한 PI 동작이나 비례 동작과 적분 동작을 조합한 PID 동작으로서 사용하며 미분 동작만의 사용은 불가능합니다.
PID 제어
PI 제어로 실제 목표 값에 가깝게 하는 제어는 완벽하게 할 수 있습니다. 그러나 제어 응답 속도라는 또 하나의 개선해야 할 여지가 남아있습니다.
PI 제어를 하기 위해서는 일정한 시간(시정수)이 필요한데, 이때 정수가 크면 외란이 있을 때의 응답 성능이 나빠집니다. 즉, 외란에 대하여 신속하게 반응할 수 없고, 즉시 원래의 목표 값으로는 돌아갈 수 없다는 것입니다. 그래서, 필요하게 된 것이 미분 동작입니다.
급격히 일어나는 외란에 대해 편차를 보고, 전회 편차와의 차가 큰 경우에는 조작량을 많이 하여 기민하게 반응하도록 합니다. 이 전회와의 편차에 대한 변화차를 보는 것이 "미분"이라고 말합니다.
이것으로 알 수 있듯이 처음에는 상당히 over drive하는 듯이 제어하여, 신속히 목표값이 되도록 적극적으로 제어해 갑니다.
PID 제어 수식
Kp100 미 적용 시 MVn = MVn-1 + (Kp/100){(En–En-1) + (Ts/Ki)*En + (Kd/Ts)*(2PVnf-1–PVnf–PV nf-2)} (정동작) MVn = MVn-1 + (Kp/100){(En–En-1) + (Ts/Ki)*En –(Kd/Ts)*(2PVnf-1–PVnf–PV nf-2)} (역동작)
Kp100 적용 시 MVn = MVn-1 + Kp{(En–En-1) + (Ts/Ki)*En + (Kd/Ts)*(2PVnf-1–PVnf–PV nf-2)} (정동작) MVn = MVn-1 + Kp{(En–En-1) + (Ts/Ki)*En –(Kd/Ts)*(2PVnf-1–PVnf–PV nf-2)} (역동작)
PVnf = PVn + α(PVnf-1 – PVn) En = PVnf– SV (역동작) En = SV – PVnf (정동작) |
용어 | 설명 |
En | 현재 Sampling 편차 |
En-1 | 1주기 전 편차 |
Kp | 비례정수 |
Ki | 적분정수 |
Kd | 미분정수 |
Ts | Sampling 주기 |
α | 필터 계수 |
MVn | 현재 출력값 |
MVn-1 | 1주기 전 출력값 |
SV | 설정치 |
PVn | 현재 Sampling 측정값 |
PVnf | 현재 측정값의 필터링 후의 측정값 |
PVnf-1 | 한 주기전 측정값의 필터링 후의 측정값 |
PVnf-2 | 두 주기전 측정값의 필터링 후의 측정값 |