PID-Regler – kurz & verständlich erklärt

Ich hatte gehofft, dass jemand schnell in seine Unterlagen greift und etwas Passendes parat hat, das genau meinen Vorstellungen entspricht.

Der Wikipedia-Artikel ist grundsätzlich sehr gut, aber für meinen speziellen Fall zu umfangreich und etwas überladen.

Hier ist ein Link zu den „Temperatur-Profis“ – so in etwa habe ich mir die Erklärung vorgestellt. Allerdings fehlt mir dort eine verständliche und nachvollziehbare Erklärung zur Funktion von P, I und D.
 
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lilli schrieb:
... Allerdings fehlt mir dort eine verständliche und nachvollziehbare Erklärung zur Funktion von P, I und D.
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Na dann wollen wir doch mal ChatGPT zitieren:

Ein PID-Regler (Proportional-Integral-Derivative-Regler) ist ein sehr gängiger Regelalgorithmus, der in vielen industriellen und automatisierten Prozessen eingesetzt wird, um ein System möglichst exakt an einen vorgegebenen Sollwert zu regeln. Er kombiniert drei Regelstrategien, die jeweils auf unterschiedliche Eigenschaften des Systems reagieren:

1. Aufbau und Funktionsweise​

  • P-Anteil (Proportional):
    Dieser Anteil reagiert unmittelbar auf den aktuellen Fehler e(t) (also die Differenz zwischen Soll- und Istwert). Der P-Anteil sorgt dafür, dass größere Fehler zu stärkeren Stellgrößen führen.
    Vorteil: Schnelle Reaktion auf Abweichungen.
    Nachteil: Kann allein einen bleibenden stationären Fehler hinterlassen, da kleine Fehler nicht vollständig ausgeglichen werden.
  • I-Anteil (Integral):
    Der Integralanteil summiert den Fehler über die Zeit. Durch diese Integration wird ein langfristiger, bleibender Fehler (Stellwertabweichung) ausgeglichen, da auch kleine, über längere Zeit anfallende Fehler korrigiert werden.
    Vorteil: Eliminiert den stationären Fehler.
    Nachteil: Kann bei zu starker Ausprägung zu Überschwingern und instabilem Verhalten führen.
  • D-Anteil (Differential):
    Der Differentialanteil reagiert auf die Änderungsrate des Fehlers. Das heißt, er „blickt in die Zukunft“, indem er versucht, plötzliche Veränderungen zu dämpfen. Dies führt zu einer Verbesserung der Systemstabilität und kann Überschwinger reduzieren.
    Vorteil: Dämpft schnelle, störende Änderungen und stabilisiert das Regelverhalten.
    Nachteil: Sehr empfindlich gegenüber Messrauschen, da es auf die Ableitung des Fehlers reagiert.
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Passt schon, mit einem Puzzle aus ChatGPT, Wikipedia und Bildern von den „Temperatur-Profis“ bekomme ich das zusammen.

„Wissen ist das einzige Gut, das sich vermehrt, wenn man es teilt!“
Wo habe ich das schon mal gelesen? ;)
 
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Stadtranduser schrieb:
Das wird Protest geben.
@Heinileini
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Eigentlich bin ich das Protestieren leid. Ihr glaubt es mir ja doch nicht. Es scheitert wohl daran, dass die A-D-Wandlung in der Praxis in zu groben Schritten passiert (die "Granularität" zu gross ist). ;)

Aus Onkel Dagoberts ChatGPT-Zitat in Beitrag 23 zitiert:
  • D-Anteil (Differential):
    Der Differentialanteil reagiert auf die Änderungsrate des Fehlers. Das heißt, er „blickt in die Zukunft“, indem er versucht, plötzliche Veränderungen zu dämpfen. Dies führt zu einer Verbesserung der Systemstabilität und kann Überschwinger reduzieren.
    Vorteil: Dämpft schnelle, störende Änderungen und stabilisiert das Regelverhalten.
    Nachteil: Sehr empfindlich gegenüber Messrauschen, da es auf die Ableitung des Fehlers reagiert.
Messrauschen heisst das Phänomen hier. Das meinte ich mit der zu grossen Granularität, die dafür sorgt, dass kleine Änderungen zu zu heftigen Reaktionen nach dem Differenzieren führen können.

Onkel Dagobert schrieb:
Wegen der vier "i" im Nick?
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Jawoll, Dagobert, 4 "i" und kein einziges "d". Da wird definitiv zu viel integriert und zu wenig differenziert.
 
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