案例二基于啤酒游戲的供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)分析與研究-資料下載頁
2025-01-11 14:54本頁面
【正文】 51 PID控制結(jié)構(gòu)圖 比 例積 分微 分被 控 對 象++++r ( t )e ( t )u ( t )c ( t ) ? 討論：如何調(diào)節(jié) PID的系數(shù)？ ? 比例（ P）調(diào)節(jié)作用：是按比例反應(yīng)系統(tǒng)的偏差，系統(tǒng)一旦出現(xiàn)了偏差，比例調(diào)節(jié)立即產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用用以減少 偏差。比例作用大，可以加快調(diào)節(jié)，減少誤差，但是過大的比例，使系統(tǒng)的穩(wěn)定性下降，甚至造成系統(tǒng)的不穩(wěn)定。 ? 積分（ I）調(diào)節(jié)作用：是使系統(tǒng)消除穩(wěn)態(tài)誤差，提高無差度。因為有誤差，積分調(diào)節(jié)就進行，直至無差，積分調(diào)節(jié)停止，積分調(diào)節(jié)輸出一常值。積分作用的強弱取決與積分時間常數(shù) Ti， Ti越小，積分作用就越強。反之 Ti大則積分作用弱，加入積分調(diào)節(jié)可使系統(tǒng)穩(wěn)定性下降，動態(tài)響應(yīng)變慢。積分作用常與另兩種調(diào)節(jié)規(guī)律結(jié)合，組成 PI調(diào)節(jié)器或 PID調(diào)節(jié)器。 ? 微分（ D）調(diào)節(jié)作用：微分作用反映系統(tǒng)偏差信號的變化率，具有預見性，能預見偏差變化的趨勢，因此能產(chǎn)生超前的控制作用，在偏差還沒有形成之前，已被微分調(diào)節(jié)作用消除。因此，可以改善系統(tǒng)的動態(tài)性能。在微分時間選擇合適情況下，可以減少超調(diào)，減少調(diào)節(jié)時間。微分作用對噪聲干擾有放大作用，因此過強的加微分調(diào)節(jié)，對系統(tǒng)抗干擾不利。此外，微分反應(yīng)的是變化率，而當輸入沒有變化時，微分作用輸出為零。微分作用不能單獨使用，需要與另外兩種調(diào)節(jié)規(guī)律相結(jié)合，組成 PD或 PID控制器。 圖 52 加 PID控制的模型圖 由此圖可知，加入 PID后，只是在前 4周訂貨量有 所波動，且波動幅度也比傳遞函數(shù)模型小得多，做以 下對比：傳遞函數(shù)模型的波動幅度為從 0至 ； PID 模型的波動幅度為從 0至 。第 5周后訂貨量便趨于 平穩(wěn)，幾乎沒有波動，大大消除了訂貨量的不確定性。 訂貨量（訂貨單位） 時間（訂貨周期）（ sec） 圖 53 訂貨量分布 庫存量（訂貨單位） 時間（訂貨周期）（ sec） 圖 54 庫存量分布 類似的，由圖 54可知 ,加入 PID控制器 后，庫存量的波動也明顯變小。 Step Response 下面我們來分析供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)從下游到上游傳遞的現(xiàn)象。在圖 55中，我們將前面獲取的模型以及 PID控制模型串聯(lián)，并且分別在起始端加入相同的一組在 [1， l]區(qū)間上的隨機信號，得到圖 56~圖 511的一組圖像，它們顯示了分別加入信號后第一層到第三層傳播的過程。傳遞函數(shù)模型中信號的波動被逐層放大，產(chǎn)生了很明顯的失真；但 PID控制模型中，逐層傳遞所得到的信號與初始信號十分接近，牛鞭效應(yīng)得到了很好的控制，證實了 PID一直在控制牛鞭效應(yīng)傳播中所起的作用， 即 PID控制模型中，牛鞭效應(yīng)得到了較不錯的控制，信號失真現(xiàn)象得到了明顯的改善。 圖 55 傳遞函數(shù)模型與其 PID控制模型的逐層傳遞 圖 56 傳遞函 數(shù)模型第一層 圖 57 PID控 制模型第一層 ? ? 11tttDDD?????? ? ?圖 58 傳遞函 數(shù)模型第二層 圖 59 PID控 制模型第二層 111t tDt DD?????????圖 510 傳遞函 數(shù)模型第三層 圖 511 PID控 制模型第三層 由以上可知， PID控制模型中，牛鞭效應(yīng)得到了較不錯的控制，信號失真現(xiàn)象得到了明顯的改善。 演講完畢，謝謝觀看！
電大資料相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1