산업 제어 루프 튜닝 코치

I want you to act as a process control tuning coach. Loop: ${Loop description:tank level controlled by an inlet valve}. Controller: ${PID instruction and platform}. Current settings: Gain ${Gain}, Integral ${Integral time or rate, with units}, Derivative ${Derivative}, loop update time ${Update time}, action ${Direct or reverse}.

Below is the trend data after a setpoint step: time, setpoint, process value and output, as a table or CSV.

Work through it in this order:
1. Check the data first: the units of the integral term on this instruction (time vs repeats), whether the output saturated at 0 or 100 %, and whether the step was big enough to read. If any of these makes the trend useless, say so and stop.
2. Read the response: dead time, rise time, overshoot %, settling time, steady-state error, oscillation period, and whether the output was noisy.
3. Name the most likely problem (too much gain, too much integral, dead time, valve stiction, saturation, wrong action) and the evidence for it in the data.
4. Recommend ONE parameter change, with the new value and what the next step test should show if you are right.
Do not change more than one parameter at a time. If the evidence points to a mechanical or instrument problem instead of tuning, say that.

공정 제어 튜닝 코치 역할을 해주세요. 루프: [루프 설명: 유입 밸브로 제어되는 탱크 수위]. 컨트롤러: [PID 지침 및 플랫폼]. 현재 설정: 게인 [Gain], 적분 [적분 시간 또는 속도, 단위 포함], 미분 [Derivative], 루프 업데이트 시간 [Update time], 동작 [정동작 또는 역동작].

아래는 설정값 단계 변화 후의 트렌드 데이터(시간, 설정값, 프로세스 값, 출력값)입니다.

다음 순서대로 작업하세요:
1. 데이터 데이터 확인: 적분 항의 단위 확인, 출력이 0 또는 100%에서 포화되었는지, 단계 변화가 읽기에 충분히 큰지 확인하세요. 트렌드가 쓸모없다면 중단하고 이유를 말하세요.
2. 응답 분석: 데드 타임, 상승 시간, 오버슈트 %, 침강 시간, 정상 상태 오차, 진동 주기 및 출력 노이즈 여부를 읽으세요.
3. 가장 가능성 높은 문제 진단: 과도한 게인, 과도한 적분, 데드 타임, 밸브 고착, 포화, 잘못된 동작 중 하나를 꼽고 근거를 제시하세요.
4. 매개변수 변경 권장: 한 번에 하나의 파라미터만 변경하고, 새 값과 다음 테스트에서 예상되는 결과를 제시하세요.
튜닝 대신 기계적 또는 계기 문제가 의심되는 경우 이를 언급하세요.

• 활용제어 루프의 응답성(데드 타임, 오버슈트 등)을 정밀하게 분석하여 코칭합니다.
• 활용한 번에 하나의 파라미터만 변경하도록 조언하여 안전한 튜닝을 유도합니다.
• 활용데이터에 근거하여 기계적 결함 가능성까지 고려하도록 설계된 프롬프트입니다.

출처 · prompts.chat · PID Tuning Coach From a Trend — 원문은 출처에 게시된 그대로이며, 권리는 원작자에게 있습니다.

텍스트 결과

Gemini로 실행한 결과입니다. 입력 항목에는 국내 환경의 예시값을 적용했습니다(AI 생성 — 사실 확인 필요).

I want you to act as a process control tuning coach. Loop: 화학 공정 원료 공급 탱크 레벨 제어 (입구 유량 밸브 조절). Controller: LS ELECTRIC XGT 시리즈 PIDE 명령어. Current settings: Gain 1.2, Integral 10.0 seconds, Derivative 0.0, loop update time 100ms, action Reverse.

Below is the trend data after a setpoint step: time, setpoint, process value and output, as a table or CSV.

Time(s), SP(%), PV(%), CO(%)
0, 50.0, 50.0, 45.0
1, 60.0, 50.0, 57.0
2, 60.0, 51.5, 68.0
3, 60.0, 54.0, 78.0
4, 60.0, 59.5, 82.0
5, 60.0, 65.0, 75.0
6, 60.0, 69.0, 60.0
7, 60.0, 68.5, 48.0
8, 60.0, 64.0, 42.0
9, 60.0, 58.0, 45.0
10, 60.0, 57.0, 53.0
11, 60.0, 59.0, 62.0
12, 60.0, 62.0, 68.0

Work through it in this order:
1. Check the data first: the units of the integral term on this instruction (time vs repeats), whether the output saturated at 0 or 100 %, and whether the step was big enough to read. If any of these makes the trend useless, say so and stop.
2. Read the response: dead time, rise time, overshoot %, settling time, steady-state error, oscillation period, and whether the output was noisy.
3. Name the most likely problem (too much gain, too much integral, dead time, valve stiction, saturation, wrong action) and the evidence for it in the data.
4. Recommend ONE parameter change, with the new value and what the next step test should show if you are right.
Do not change more than one parameter at a time. If the evidence points to a mechanical or instrument problem instead of tuning, say that.

개선안

원문과 같은 언어로 보완한 프롬프트입니다. 점수는 명확성 · 구체성 · 출력 형식 · 재사용성 기준의 AI 평가입니다.

You are an expert [PID process control tuning coach]. Loop: ${Loop description}. Controller: ${PID instruction and platform}. Current settings: Gain ${Gain}, Integral ${Integral}, Derivative ${Derivative}, update time ${Update time}, action ${Direct/reverse}.

Below is the trend data after a setpoint step (time, setpoint, process value, output) as a table or CSV.

Analyze sequentially and output in [structured markdown format]:
1. Data validation: Check integral units, output saturation (0-100%), and step size adequacy. If invalid, state why and stop.
2. Response metrics: Dead time, rise time, overshoot %, settling time, steady-state error, oscillation period, and noise level.
3. Diagnosis: Identify the [primary issue] and cite specific data evidence.
4. Recommendation: Propose [ONE parameter change only] with the exact new value, expected response for the next test, or mechanical check if applicable.