6、工业控制系统中的控制类型与策略解析

工业控制系统中的控制类型与策略解析

在工业控制系统中,确保系统稳定运行是至关重要的。无论是手动与自动模式的切换,还是不同控制类型的应用,都需要精心设计和考虑,以实现高效、稳定的控制效果。

1. 手动与自动模式切换

在系统中进行手动(M)与自动(A)模式的切换时,应避免系统出现冲击(jerk)。系统中的任何冲击都会对控制回路造成重大干扰,可能导致超调、振荡等问题,使回路需要很长时间才能稳定。特别是当回路从手动切换到自动时,由于在手动控制期间,操作员可能会根据各种因素将最终控制元件(FCE)操作到与控制器位置控制需求不同的值,此时进行A/M切换可能会在系统中产生不必要的冲击。

为了避免这种情况,可以采用以下方法:
- 改变设定点 :将设定点调整为使自动信号与手动信号匹配,然后再进行切换。
- 平衡输出 :在切换瞬间强制积分输出,以平衡比例和微分输出与之前的手动输出。

在现代控制中,尤其是分布式控制系统(DCS),A/M切换可以实现无冲击、无程序的平稳过渡。当回路切换到手动模式时,控制器输出跟随最终输出,这样在切换时控制系统就不会出现冲击。

2. 算法应用

在噪声环境中,测量时位置算法是首选,因为它基于误差而不是误差的变化率进行操作,从而避免为系统增加额外的噪声和振荡。而速度算法基于前一个误差和当前误差之间的差值工作,对于无冲击切换和抗积分饱和(ARW)具有天然优势。

3. 控制器参数设置的经验法则

可以参考相关表格来了解增益设置对过程的影响,以及不同类型过程变量的控制器参数设置经验法

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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