pid диаграмма что это
P&ID проектирование
Термин P&ID (piping and instrumentation diagram) переводится как «технологическая схема трубопроводов и КИПиА».
Схемы P&ID служат в качестве основного источника информации о конструкции инженерных систем и технологического оборудования. Они используются, чтобы изобразить схему технологического процесса, конфигурацию оборудования, параметры процесса, контрольно-измерительную аппаратуру и материалы конструкций. Они также используются для расчёта полных материальных и энергетических расходов, а также увязки давлений в сетях. Чтобы получить максимальную пользу от этих схем, учитывается следующее:
Передовая инженерная практика предусматривает, что эти документы будут постоянно обновляться на протяжении разработки всего проекта и жизни объекта или системы.
Технические характеристики
Подробные технические характеристики чётко определяют системные требования, коды и стандарты, которым необходимо следовать в процессе изготовления и строительства, требования к испытаниям, приёмочные критерии и сопутствующая отчётная документация.
Для предотвращения нежелательных расходов и задержек, предусматриваются следующие пункты:
Соответствующие специалисты по проектированию, эксплуатации, валидации, техобслуживанию, технике безопасности, а также по системам, которые совет по вопросам обеспечения качества определил, как системы «прямого воздействия», должны рассмотреть соответствие системы заданным спецификациям и утвердить спецификации. 
PID Diagram
Смотреть что такое «PID Diagram» в других словарях:
PID — stands for a number of things, including those mentioned below.Medicine*Prolapsed intervertebral disc, commonly called a herniated disc *Primary immune deficiency *Pelvic Inflammatory Disease (or Pelvic Inflammatory Disorder), an infection and… … Wikipedia
PID — Saltar a navegación, búsqueda PID pueden ser las siglas de: Plataforma Independiente por el Diálogo, Independientes de Mutua General de Seguros Proporcional integral derivativo, un sistema de control de regulación automática. Identificador de… … Wikipedia Español
PID controller — A block diagram of a PID controller A proportional–integral–derivative controller (PID controller) is a generic control loop feedback mechanism (controller) widely used in industrial control systems – a PID is the most commonly used feedback… … Wikipedia
PID — Cette page d’homonymie répertorie les différents sujets et articles partageant un même nom. Sigles d’une seule lettre Sigles de deux lettres > Sigles de trois lettres Sigles de quatre lettres … Wikipédia en Français
PID — Die Abkürzung PID steht für: Inhaltsverzeichnis 1 Technologien 1.1 Computer 1.2 Elektrotechnik 2 Wissenschaften 2.1 … Deutsch Wikipedia
PID — Pelvic inflammatory disease (Medical » Physiology) *** Proportional Integral Derivative (Academic & Science » Mathematics) ** Process IDentifier (Computing » Software) * Project Initiation Document (Governmental » Police) * Personal… … Abbreviations dictionary
Coefficient diagram method — (CDM), developed and introduced by Prof. Shunji Manabe in 1991. CDM is an algebraic approach applied to a polynomial loop in the parameter space, where a special diagram called a coefficient diagram is used as the vehicle to carry the necessary… … Wikipedia
Unified Modeling Language — (UML) is a standardized general purpose modeling language in the field of software engineering. UML includes a set of graphical notation techniques to create abstract models of specific systems, referred to as UML model. Overview The Unified… … Wikipedia
Control theory — For control theory in psychology and sociology, see control theory (sociology) and Perceptual Control Theory. The concept of the feedback loop to control the dynamic behavior of the system: this is negative feedback, because the sensed value is… … Wikipedia
USB — This article is about the computer bus to connect peripherals. For other uses of USB, see USB (disambiguation). Universal Serial Bus Original logo Type Computer Hardware Bus … Wikipedia
Chess — This article is about the Western board game. For other chess games or other uses, see Chess (disambiguation). Chess From left to right: a whit … Wikipedia
Basics of P&ID (piping and instrumentation diagram)
What is P & ID?
A Process and Instrumentation Diagram (P & ID) shows the process flow and interconnection of process equipment which is used control a process. The P & ID includes every mechanical aspect of the plant except stream flows, pipe routing, pipe lengths, pipe fittings, supports, structure & foundations.
A P&ID provides information to begin planning for construction of plant. There are different Sets of symbols are used to depict mechanical equipment, piping, piping components, valves, drivers and instrumentation and controls. A P&ID digram contains following information regarding the equipment: size, rating, throughput, and utility usage.
Uses of P & ID:
How to create a P&ID?
Different software is available to create or draw a P&ID diagram. Only a few steps to follow to create a p&id diagram, but one who does it should know well knowledge about the plant process.
P&ID symbols and abbreviations:
Process lines:
Instrument Bubbles:
Process equipents:
Valve types:
VS — Gate Valve
VD — Globe, Needle or Angle Valve
VR — Plug Valve
VB — Ball or 3-way Plug Valve
VDR — Check Valve
VF — Butterfly Valve
VM — Diaphragm Valve
VP — Piston Valve
Temperature:
These symbols are represented in the respective instrument bubbles:
TE = Temperature sensing element
Th = Thermometer Indicator
TRC = Recorder-controller
TR = Recorder
Pressure:
These symbols are represented in the respective instrument bubbles:
PC = Controller
PI = Indicator
PIC = Indicator-controller
PR = Recorder
Level:
LC = Controller
LG = Glass
LI = Indicator
LR = Recorder
FC = Controller
FE = Test orifice plate
FI = Indicator
FR = Recorder
How to read a P&ID?
Each instrument in the process and their connections are drawn in a P&ID diagram. Thus the process is simply described in the diagram. Specification of the instruments is written with the instrument symbol. The specification of the line is code in the line or above the line as shown in the below picture:
Area Code:
01 : Urea
02 : Reforming Section
03 : CO2 absorption Section
04 : Synthesis gas compression
05 : Ammonia Synthesis
06 : Steam Generation
07 : Power Generation
08 : CW circulation
Fluid Type:
KS : Very High-Pressure Steam
HS : High-Pressure Steam
LS : Low-Pressure Steam
P : Process Fluid
IA : Instrument Air
UA : Utility Air
UN : Utility Nitrogen
Material:
1 : Carbon Steel
3 : Austenitic Stainless Steel
4 : Reinforced Thermal Resin Pipe
5 : Si Killed Carbon Steel or CrMo steel
6 : Ferritic Alloy Steel
7 : Cast Steel
8 : Austenitic SS or Ferritic Alloy Steel
9 : Urea Grade SS
Material Rating:
1 : 150#
3 : 300#
5 : 600#
6 : 900#
7 : 1500#
8 : 2500#
9 : Special
Insulation Specification:
N : Not Painted /Insulated
PP : Personnel Protected
S : Internal Treated/External Painted
A : Internal Treated, External coated
B : External Coated
E : Electric traced
F : Cold Insulated
I : Hot Insulated
T : Steam traced
V : External painted
W : Jacketed
ПИД-регуляторы – для чайников-практиков
Обещал я недавно моему знакомому — хорошему электрику и чайнику в электронике — сделать небольшое устройство в автомобиль, которое, регулируя заслонку, будет поддерживать обороты в дОлжном состоянии (все подробности по авто-части к нему. Знаю, что назвали мы эту чучу умным словом «регулятор холостого хода»). Причем эти обороты должны зависеть от текущей температуры двигателя. «Так тебе нужно работать с ПИД-регулятором» — сказал я ему. А в ответ увидел туман в глазах, дым в ушах и дрожащий голос – «А это ничего общего со СПИДом не имеет. ». В общем, придется ему объяснить подробности, при этом избегая математики. В Интернете море статей на эту тему (достаточно начать отсюда). Моя статья – еще одна ложка в море информации. Интересующимся – под кат!
Что мы делаем?
Итак, мы делаем регулятор холостого хода.
В данном случае однозначно просится к реализации система управления с обратной связью. В своей статье про «Датчики и АЦП» я рассказывал про систему управления с обратной связью, подробности ищите там. Также там была неплохая картинка на эту тему:
Что это будет в данном случае?
Мы хотим управлять оборотами двигателя в состоянии холостого хода. Для этого у нас есть шаговый двигатель, который открывает/закрывает заслонку для регулировки подачи воздуха. Также у нас есть таблица, которая указывает желаемую частоту двигателя в зависимости от текущей температуры. Управление объектом тут у нас выполняется шаговым двигателем. Состояние объекта определяется 1) оборотами двигателя и 2) текущей температурой.
Для данной картинки получаем следующее:
Что это за функция? Она выдает нам текущее значение шага, которое зависит от всего вышеперечисленного. Как она это делает?
Вся собака зарылась в том, что мы хотели на данный шаг получить одни обороты, а они в реальности совсем другие! Значит, нам нужно знать значение текущей ошибки (невязки), и она может быть вычислена как разность предполагаемых оборотов в будущем и текущих:
Ошибка (t) = Обороты (t+1) — Обороты (t).
В случае, когда обороты четко соответствуют требуемому значению (к чему мы и стремимся), ошибка будет равна нулю. Эта ошибка нам показывает насколько сильным должно быть воздействие.
Формула для следующего шага теперь может быть записана следующим образом:
Теперь можно вынести значение предыдущего шага за скобки:
Все понятно? Мы на каждом шаге работы регулятора должны задавать текущее положение шагового двигателя. Он зависит, понятное дело, от предыдущего шага и от ошибки. Шаговый двигатель управляется смещениями, поэтому нам не так уж и важен текущий шаг (проигнорируем тему выхода за пределы допустимого количества шагов – моему другу электрику это знать не обязательно). В итоге можно перейти к такой записи:
Формула ПИД-регулятора
Как я и обещал, формул тут не будет… ну, почти не будет. И этот раздел – как раз и будет формулой. Обещаю – больше формул не будет! Так что потерпите!
Итак, формула ПИД-регулятора: 
(навеяно Википедией)
Тут у нас следующие буковки (разъясним чуть ниже):
Вот это уже выглядит куда реальнее и понятнее! Мы вычисляем сумму трех составляющих. Каждая из них определяется своими коэффициентами. Если данный коэффициент нулевой, то составляющая в вычислении не участвует. С этой формулой мы и будем работать далее, ее я и реализую.
Впрочем, есть еще и другая, рекуррентная реализация:
Какая из них лучше/правильней? Математика, в общем-то, одинаковая. Коэффициенты тоже. Говорят, что есть разные подводные булыжники при реализации.
Обратите внимание! Коэффициенты тут – обязательно дробные числа! В языке программирования Си – как минимум float, а лучше бы и double.
Вся магия ПИД-регуляторов – именно в этих коэффициентах. Как их подбирать – посмотрим в конце. А сейчас переведем дух от математики и поедем к изучению поведения этой формулы.
Все расчеты и моделирование я проводил на модели в Excel. Он – файл – приложен внизу, с ним можно поиграться самостоятельно. Модель – сугубо для ознакомления с идеей! Т. е. не надо ее стараться привести к какому-то реальному процессу, искать в ней научный смысл и т. п. Там все цифры слегка «отфонарные». Но зато и файл простенький и несложный. И моделируется быстро. И дает возможность понять суть ПИД-регулятора. Пару слов по файлу я дам в конце.
Пропорциональная составляющая
Первый коэффициент – пропорциональный. Он самый очевидный и понятный (реально я когда-то давно сам вывел формулу ПИД-регулятора, кому-то показал, и он рассказал мне об этой теории; так вот, вывод я начал с пропорционального вида).
Рассмотрим его – пропорционального коэффициента — влияние на результат.
«Ожидаемое» – это то, что мы хотим получить. Вначале оно равно какому-то низкому значению (в нашем примере – это те обороты двигателя, которые создает стартер). Далее, в момент времени 3, оно вдруг стало равно 2000 (завели мотор и, исходя из текущей температуры, мы должны получить 2000 оборотов в минуту).
(Небольшая ремарка – в автомобилях частоту измеряют в кол-во оборотов в минуту!)
Сделаем первый вариант: Kp = 2. Посмотрим на красную линию. Что мы видим? По ходу дела обороты начали расти – ошибка стала снижаться – значение коррекции постепенно растет — красная линия растет (обороты двигателя увеличиваются). В какой-то момент (почему-то 13-ый) обороты достигают требуемой величины. Класс? Супер! Да вот только медленно как-то…
Попробуем другой коэффициент: Kp = 5. Что видим? Зеленая линия. Достигла результата шустро – на 6-ом шаге. Класс! Да вот – ой! – перелет (по науке перерегулирование). Потом, правда, вернулись назад – порядок.
А что если коэффициент сделать еще больше? Kp = 20. Синяя линия – бух! За один шаг! Но – сразу перелет. Потом падаем вниз – ошибка стала отрицательной. Опять сильно вниз! Рывок вверх! Опять вниз! Что видим? Пошли колебания. Они, слава Богу, затухающие.
Если увеличивать коэффициент больше, то такие колебания могут стать незатухающими. Система начнет колебаться все больше и больше, пока не … ну-у, тут уже все зависит от конкретной системы.
Какова природа колебаний? Система, на которую воздействуют, всегда (в реальной жизни) инерционна. Обороты повышаются – коэффициент падает к нулю. И вот – достигли нужной точки. Коэффициент ошибки (и регулирования) достиг нуля. Но ведь процесс поднятия оборотов инерционен! Движёк раскочегарен, обороты продолжают по инерции расти. И тогда будем двигать заслону назад – опускать обороты. Опять достигли нуля – а обороты продолжают падать… И так, в общем-то, до бесконечности.
Особенно это очевидно в системах поддержания температуры. Нагрев надо выключать до нужной температуры – чтобы сам нагреватель перестал разогреваться и греть объект.
Для решения этой проблемы используется следующая –
Интегральная составляющая
Эта составляющая накапливает ошибку (как и любой интегратор). Т. е. постепенно накапливается эта самая ошибка, интегратор «наполняется» и его воздействие увеличивается. Эффект от такого накопления не мгновенен — ибо ошибка должна накопиться, на что уходит некоторое количество шагов алгоритма.
Рассмотрим случай, когда Kp = 5, а Ki будем менять: 
Дифференциальная составляющая
Реакция на помехи
Надо еще не забывать об одной такой малоприятной вещи – о помехах. Они будут раскачивать лодку нашей системы.
Вот картинка, когда у нас стоит задача поддерживать одно и то же значение оборотов: 
Шумовое (случайное) воздействие – одинаковое для всех вариантов.
Вариант 1 (красный) – Kp = 10, Ki = 0, Kd = 10.
Вариант 2 (зеленый) – Kp = 10, Ki = 2, Kd = 0.
Вариант 3 (синий) – Kp = 10, Ki = 2, Kd = 6.
Как видно, с добавлением составляющих стабильность (немного) увеличивается.
Настройка
Я думаю, общее представление о формуле ПИД-регулирования вы получили. Программируется легко, эффект красивый. И следующий вопрос у вас будет – «а как получит коэффициенты»? И вот тут все становится кисло… Потому что, если до этих пор шла строгая математика, то дальше начинаются танцы с бубнами, шаманство и шайтанство. Нет, все-таки есть какие-то точные методы, но мне становится плохо при мысли, что я должен это проделать для своего двигателя в автомобиле!
В комментариях мой метод (и мое понимание) настройки разгромили, закопали и затоптали. И порекомендовали прочитать хорошую книгу «ТЕОРИЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ «ЧАЙНИКОВ»» К.Ю. Полякова (созвучное название, не находите?). Согласен, тема (настройки) сложная, для меня неоднозначная, поэтому соглашусь с комментирующими — надо прочитать эту книгу и глубже вникать в тему. Но… это уже будет не для уровня чайников, не так ли? В книге Полякова формул более чем достаточно, а это уже уровень электро-чайника! Так что позвольте мне изложить свой подход. Неидеальный, но достаточный для старта и более детального изучения темы.
Частота опроса/воздействия
Есть очень важный момент работы при разработке ПИД-регулятора: воздействие должно быть строго периодичным, т. е. производиться через равные промежутки времени! Аналогично, ошибка должна вычисляться также периодически.
Какой должен быть период измерений/воздействий? Для начала определите время стабилизации системы – за сколько должно быть достигнуто устойчивое состояние (в случае регулятора холостого хода хватит периода 0.5 секунды). Потом разделите это время на 10 … 100 – и вы получите длительность шага (в моем случае хватит и 10 мсек). А вообще – чем выше частота, тем лучше! Но надо помнить, что операции с дробными числами весьма медленны. Фактически, они и зададут вам период работы.
Посмотрим, как период опроса (и воздействия) влияет на качество результата:
Коэффициенты ПИД-регулятора: – Kp = 10, Ki = 0, Kd = 0.
Вариант 1 (красный) – период опроса 0.5 у.е.
Вариант 2 (зеленый) – период опроса 0.35 у.е.
Вариант 3 (синий) – период опроса 0.15 у.е.
Как видим, в первом случае есть мощные выбросы. Во втором случае (70% от первого периода) они стали слабее, а в третьем (30%) – преобразование вообще получилось гладким! Т. е. для первых двух вариантов нужны дополнительно интегральная или дифференциальная составляющие, а для последнего мы обошлись только пропорциональной. А это существенная разница в вычислениях!
Так что вопросу выбора периода надо уделить первостепенное внимание.
Итак, время выбрали, все коэффициенты сбросили в ноль. Начинаем управлять системой.
Идеально, если вы сможете собрать статистику – записывать воздействие/результат/сопутствующую информацию в текстовый файл. Потом его можно открыть в том же Excel и проанализировать.
Настройка пропорционального коэффициента Kp
Для начала я устанавливаю коэффициент Kp в 1 и смотрю, что будет. Растет слишком медленно – увеличиваю. В какой-то момент начнутся перелеты и колебания. Значит, многовато – уменьшаем. Исчезли – немного увеличиваем. Начались – немного уменьшаем. Исчезли — … И так далее, пока не надоест. В итоге получили достаточно устойчивый пропорциональный регулятор, который надо немного скорректировать (надо ли? Если все работает вполне качественно, то не морочим себе голову и считаем, что все настроено)
Настройка дифференциального коэффициента Kd
Понемногу наращиваю коэффициент Kd — 0.5, 1,… Колебания системы уменьшаются, все работает красивее… Пока не происходит обратное – начинаются мощные выбросы. Все, перерегулировали, уменьшаем.
Итак, имеем выбросы – уже меньше, но все равно имеем. Самое то сгладить, притормозить воздействие!
Настройка интегрально го коэффициента Ki
Шаманим дальше. Берем совсем немного – 0.1 для начала. Можно попробовать и небольшое отрицательное значение. Смотрим, пробуем, крутим…
Процесс этот – настройки – итерационный. Стоит пробовать разные варианты, начинать сначала. Для меня он по-прежнему туманен и шайтанен.
Дополнительные модули?
Построили, сделали — и увидели, что все равно есть какие-то биения, ненужные колебания. Ну-с, а что вы хотели. Серьезный подход изобилует формулами, сложными расчетами!
И Бог с ними — вот что я скажу! Можно вполне на выходе добавить усреднение нескольких последних тактов — дешево (в плане расчетов) и сердито (в плане стабильности воздействий). Можно поставить еще какие-нибудь фильтры.
Не будем догматичными! Кто сказал, что нужно ограничиться одним лишь ПИД-регулятором?
Информация по модели
А теперь – обещанная пара слов по Excel-файлу. В нем реализована модель, схожая с перемещением по линии. Не очень корректная, возможно, но вполне достаточная для старта (может, по результатам обсуждения сделаю более точную модель — возьму для примера модель электродвигателя из статьи Полякова). Есть предыдущее положение, скорость и ускорение. Скорость рассчитывается как разница предыдущих перемещений. Ускорение определяется как П-И-Д – воздействие, умноженное на коэффициент усиления (в верхней части таблицы).
В таблице представлены 3 варианта. Они настраиваются сверху:
В заключение – о реализации
Как видите – ничего революционного!
Прежде всего, все радости происходят в отдельной функции, которая вызывается периодически.
Первый вызов – инициализация из EEPROM или откуда-нибудь еще коэффициенты, обнуляем переменные для рекурсивных вызовов. Потом начинаем пошагово 1) измерять, 2) вычислять, 3) воздействовать, и так по кругу. Заодно производится привязка к реальному времени. Если текущее время меньше требуемого (функция TimeIsLower), то действие не производится.
В комментариях поинтересовались — зачем такие сложности с машиной состояний? С недетерминированным алгоритмом? Отвечаю: благодаря такому подходу я реализую простенький «параллелизм». Т. е. в промежутке между этапами вычислений я делаю какие-то другие действия (в моем случае общение по UART, которое может быть весьма напряженным — когда я использую сий девайс как логгер событий).
Вроде бы все… Что забыл, что перепутал – пишите. Как всегда, приветствуются комментарии о ляпах и ошибках!
P. S.Хочу поучаствовать в конкурсе, поэтому добавляю: 