Reglerprinciper

Reglerprinciper är de grundläggande principerna för hur regler- och automationssystem utformas för att hålla viss processvariabel på ett önskat värde trots störningar och osäkerhet. Målet är reglering: variabeln följer ett uppsatt mål med minimal påverkan från störningar och modellfel. Kärnan är feedback, där mätvärdet används för att justera styrsignalen i en sluten kontrollslinga. I praktiken kombineras ofta feedback med feedforward och modellinformation för bättre prestanda och robustness.

Principer som styr designen innefattar val av reglers typ (P, PI eller PID), samt integrerande åtgärd för att eliminera steady-state fel och hantering av saturations- och windup-problem. Reglerstrategier inkluderar enkel reglering, cascade-reglering för flera nivåer, samt mer avancerade metoder som modellbaserad reglering och prediktiv reglering (MPC). Viktiga kvalitetsmål är snabbhet och anpassningsförmåga, disturbsions- och noiserespons, samt robusthet mot modellfel och störningar.

Analys och design bygger på modeller som beskriver hur systemet svarar på styrsignaler, ofta linjära approximationer runt en driftpunkt. Analysen använder tids- och frekvensdomänmetoder samt stabilitetsteorier (såsom Nyquist, Bode och root locus) för att säkerställa stabilitet och önskad beteende. Tuningsmetoder som Ziegler–Nichols och automatiska optimeringsrutiner används för att sätta parametrarna.

Reglerprinciper används inom processindustri, fordons- och flygindustrin, robotik och energisystem. Viktiga överväganden är tillförlitlighet, säkerhet och kostnadseffektivitet. Historiskt har reglerlära utvecklats sedan mitten av 1900-talet och baseras på dominanta teorier inom signalbehandling och kontroll, inklusive PID-teori och frekvensdomänanalys.