情况:液位反馈4-20MA,变频泵控制液位高低,用PID调节
问题一:液位信号直接接变频器,用变频器的PID,设定值的输入是否要通过AOP面板?设定值和当前值是否通过设定参数后有线性关系对应其量程,BOP面板可不可以?
问题二:以上配置加入200的PLC,模拟量输入和输出模块,用的PLC的PID调节.
PLC对变频器的频率设置一直是变化的,对变频器的寿命是否有影响?这种方式是否可行?
谢谢各位的解答

我认为：如果是一般的PID应用，两者的选用都差不多。要视设计者对哪方面比较熟悉。MM4xx内置的PID完全可以应付绝大多数的PID应用，尤其是MM440。但是，复杂的智能控制有时就只能用PLC了。毕竟“模糊控制”可以解决更复杂的控制问题，而且简单、响应速度快，还能分段、分情况应用控制策略。这类情况变频器内置的PID模块（太经典了）就感到没有那么灵活。

所谓“模糊控制”的理论有好多种，而且大部分没有理论证明推导（就是说不像数学，每一步都有证明），但确实能解决问题。
例如有一种简单的模糊控制：把控制对象（例如位置、速度）分成几段（简单的是三段），用梯形（或三角形）分开，根据被控对象反馈值落入的区间位置（隶属度）来“模糊”决定应该前进、后退，快点、慢点，升速、减速等等。
当然，一种受控对象就需要一个隶属度的区间。（例如，位置一个、速度一个、如果需要控制加速度，还要一个）。根据隶属度的值（范围0-1）和控制要求（例如“位置中”已经接近了，要减速），就可以查表（表格内容实际就是不同情况的比例系数），然后将几个隶属度乘控制系数，然后叠加就可以实际输出了。
控制要求,就是一些：如果....则.....的程序段。表格也很简单。
主要是隶属度的区间如何定，表格中的系数如何定。这些都是“经验的”。实践中不是特别敏感，以使用达到要求为准。
模糊控制的好处就是不需要精确的数学模型（建模）。
以上是模糊控制的一种。高级一些的是“神经网络”，是先认为所有输入都对所有输出起作用，通过“学习”找到不同输入情况对输出的影响作用的大小。“学习”时间长了，控制就越精确。这种控制也是一些系数表格。
好处是可以再学习，柔性的系统，而且响应速度快。
我总是认为，控制的“明天”将会是“模糊控制”。