有仪表工问：既然PID参数整定有Lambda整定方法，也有相关的整定工具，有没有PID参数自整定的软件产品呢？很明确的回答，到目前为止都没有开发PID参数自整定产品的计划。那么PID参数能否自整定呢？如果被控对象模型确定，当然是能够自整定的。但是要讲条件，还要考虑风险和成本。实际工作中使用PID参数自整定，不仅仅是技术问题。
到底什么是PID参数自整定？
自动工厂测试、自动系统辨识、自动计算参数、自动修改参数，严格意义上具有这四个功能才是真正的PID参数自整定软件。知道被控对象模型后，计算给出PID参数是一件非常确定的问题，自动计算参数并不难。我们的微信小程序PID整定助手就提供了自动计算参数的功能。但是其他三个自动都有限制：工厂测试对装置正常运行影响较大，获得被控对象模型的系统辨识技术难度最大，自动修改参数的安全风险最高。为了减少自动工厂测试的影响，就有软件提出了用历史数据捕捉被控对象模型的技术。很不好意思，这个理论上说不过去。如果理论上说不过去，软件宣称功能的可用范围就很有限。
在过程控制，所有PID参数自整定技术在实际应用中，即使有这些功能也不敢用软件自整定PID参数。模型的准确性、性能的强弱、参数的适用性等还是离不开工程师的最终判断。
哪些领域在大量应用PID参数自整定？
因果关系确定，而且被控对象特性多变，现场整定成本较高的场合，都需要PID参数自整定技术。例如阀门定位器也使用PID，如果现场工作条件和调节阀特性不一致，通过PID参数自整定，自动进行测试、辨识、整定、下装，在不需要工程师参与的情况下，自动与当前工况匹配，改进调节阀性能。在温控仪上，PID参数自整定技术也得到广泛应用。这些自整定技术是温控仪常见成熟技术。
过程控制中能否PID参数自整定？不是能不能的问题，而是需要不需要、有没有必要的问题。
1、必要性不大
在过程控制中，很多PID参数的性能欠佳，但是这个原因很复杂。有50%的控制回路，只要给出大概的PID参数就能获得满足的性能。这部分控制回路工程师也能很容易的手动整定，甚至使用组态时的默认PID参数也行。还有20%仅仅靠PID参数整定是解决不了的，这时候需要重新定义控制问题、设计新的控制方案。剩下的30%控制回路应该能用PID参数自整定技术进行参数整定。问题是谁能准确判断哪些控制回路属于这30%？
2、需求不高
工程师不会对一个还能用的控制回路进行贸然修改。因为整个过程是高度不确定的，很多修改可能没有效果，也可能还有坏的影响。控制方案也一样，如果现场能用就先维持现状，存在即合理，没事找事只会坏事。就算是知道了问题，但是根因也不一定在PID参数上。
3、收益有限
在流程工业中，大量使用反馈控制正好说明了其不确定性，包括模型的不确定性和扰动的不确定性。不确定导致甚至有的反馈控制都不能正常工作。在如此不确定的情况下，基于精确模型获得最优性能的整定方法，往往反而不具有鲁棒性。自整定技术获得收益并不能匹配付出的代价。Lambda整定方法只使用三个参数描述被控对象模型，并用更鲁棒的原则设置PI参数，这样做既是为了降低难度，也是为了降低不确定性的影响，以提高学习和应用整定方法的性价比。
4、测试风险
在稳定运行的工厂进行阶跃测试或者振荡测试，都超出了工程师的忍受范围。现在甚至在先进控制项目中，也在尽量减少测试的时间。就算是允许进行测试，随着条件的变化，被控对象也会发生变化。如果没有有效的激励，被控对象模型获取的难度是很大的，此时更需要专家对历史数据的研判，才能给出整定建议。
在流程工业中，必须依赖于工程师的判断力，才能发挥PID参数自整定技术的作用。如果工程师知道如何进行整定，PID参数自整定技术，就不那么重要了。使用控制回路性能评估软件找到问题，也可以通过操作分析找到问题，但是这些都是表象，解决问题需要找到根因，如果原因是PID参数问题，工程师就能解决问题。如果不是PID参数问题，使用PID参数自整定技术可能反受其害。
PID参数自整定技术的一个可能的发展方向：在AI时代，把PID参数整定技术作为解决问题的一部分，用AI分析所有过程信息，然后帮助工程师找到装置可能存在的问题，并给出改进意见，以提高工程师解决问题的能力。过程控制的独特性在于PID参数可能性能欠佳，专利商给的控制方案可能不好用，所以才需要过程控制这个专业。因为过程控制的高度不确定性，所以PID参数自整定技术和基于精确模型的控制方法才很难流行。
如果工程师仅仅是需要工具提供一个整定建议或者控制方案设计的建议，笔者推荐大家试试AI。但是要谋士出谋划策发挥作用，需要工程师这个领导会问能断。问题还是回到工程师的能力上。
作者：冯少辉博士
