0 引 言

随着科技的发展及产业自动化的日趋加强, 在现代化的工农业生产中, 恒温控制被广泛应用于食品加工、 电力工程、 机械制造和化工生产等诸多领域[1-3]。及时、 准确地获取温度信息和实现实时控制, 在工业生产的很多方面都具有重要意义[4,5]。传统恒温控制方法一般通过工业自动化实现, 其中较为成熟的方法是使用PID(Proportion Integration Differentiation)算法进行自动控制, 但这种方法响应速度慢、 准确度低, 经常造成资源浪费, 由此而带来产品质量差、 效率低等严重问题。因此, 笔者针对上述问题研究出一种基于新型模糊PID算法的恒温控制系统, 使该系统能自动调节温度并达到恒温控制。

从表1可以看出，美国规范和欧洲规范的设计值平均是中国规范的0.754倍；说明美国规范和欧洲规范相比较中国规范在极限承载力取值方面更趋于保守。不同规范针对无抗剪钢筋开洞板柱节点计算结果的不同，其差异的原因主要体现在临界截面周长的取值方法不同。

第二天柳红醒得很晚，她一直以为自己还身处黑夜中，直到她摸到头上蒙着的红丝巾，直到苏长河端了红糖鸡蛋汤给她喝，柳红才知道已经是午后了；昨夜河道已经疏通，淤泥开始下来了，她感到身上有着说不出的慵懒和舒畅，觉也睡得特别的沉实。

1 系统架构设计

系统总体由4个模块组成, 分别是矩阵键盘输入、 温度检测、 恒温控制和液晶显示模块(见图1)。输入模块输入预期达到恒定的温度, 温度检测模块进行温度的实时监测, 液晶显示模块显示预期温度和当前温度便于使用者进行观察, 当监测温度低于预期恒定温度时, 主控制器控制新型模糊PID算法对加热模块进行加热, 使系统温度升高并稳定在预期温度。

  

图1 系统结构图Fig.1 System structure diagram

温控部分。笔者选用新型模糊PID算法设计一种新型模糊自整定PID控制器。该控制器是一种非线性调节器, 在设置一组初始比例、 积分和微分参数值后, 根据其与其终值之间的误差进行按步叠加, 最终得到整定参数, 根据该整定参数给出控制量, 再将得到的控制量输入到执行部件。通过该控制量对系统进行合理控制, 当输入与预期存在差值时, 系统进行模糊PID控制, 使系统达到动态平衡并稳定到预期温度值。

2 系统硬件设计

该系统硬件组成如图1所示。

模糊控制器的输入接口必须通过模糊化处理才可用于计算得出控制输出。其作用是将真实的确定输入量转换为模糊矢量。对于一个模糊的输入变量e, 其模糊控制的子集通常可划分为1) {负大, 负小, 零, 正小, 正大}={NB,NS,ZO,PS,PB}; 2) {负大, 负中, 负小, 零, 正小, 正中, 正大}={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}; 3) {负大, 负中, 负小, 零负, 零正, 正小, 正中, 正大}={NB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM,PB}。

温度检测模块中温度传感器选用DS18B20(TO-92), 该传感器使用单总线通信, 由64位ROM、 灵敏的温度传感器、 稳定的高速缓存器和即时的温度报警触发器等组成。每块芯片有其独特的64位序列号, 存于其ROM地址的ROM中。主机在进入相应的操作程序之前, 用读ROM的命令才能读出该DS18B20的序列号, 此种读取方式保证了数据稳定性和准确性[7,8]。DS18B20可以程序设定9～12位分辨率, 该项目中设置12位分辨率, 在-10 ℃～85 ℃范围内, 该温度传感器精度为±0.5℃。

恒温控制模块中加热模块选用半导体制冷片, 该片通过改变电流方向实现制冷与加热的切换, 其温度控制范围为-130 ℃～90 ℃。在加热控制部分, 当由N型和P型半导体材料联结成的热电偶对中有电流通过时, 两端间就会产生热量转移, 从而产生温差形成冷热端, 当冷热端达到一定温差, 这两种热传递的量相等时, 就会达到一个平衡点, 正逆向热传递相互抵消。该系统通过新型模糊PID参数整定后得到加热量, 对制冷片进行PWM电流量的输入, 按PWM占空比进行实时加热[9]。

3 系统软件设计

3.1 新型模糊PID控制器原理

其中βp、βi和βd为迭代参数, K(t-1)为前次参数值, K(t)为当次参数值, Δ Kp、Δ Ki和Δ Kd为前次和当次参数差值。随累积次数增多, K(t-1)逐渐趋近于K(t), 即误差逐渐趋近于零, 系统达到理想控制。

 

(1)

(2)

常规PID控制使用比例(P)、 积分(I)、 微分(D)等固定参数进行控制[8], 因实际系统均处于动态变化, 而这组参数不能随系统动态性能的改变而实时修正[10,11]。为此, 该系统引入一种新型模糊控制, 不断对系统参数进行动态修正, 使系统能更好地应对其静态和动态性能[12], 图2为新型模糊自整定PID框图。

(3)

  

图2 新型模糊自整定PID框图Fig.2 Novel fuzzy-PID control block diagram

其中e(t)=r(t)-c(t), 即偏差值, Kp为比例增益(放大系数), Ti为积分时间常数, Td为微分时间常数, u0是模拟控制器的初始输入量, u(t)是在t时刻的输出[13,14]。

模糊规则通常由一系列关系词组成, 如if-then、 else、 also、 end、 or等。模糊关系词需经过“翻译”处理, 而后将模糊规则数值化, 常用的关系词有if-then、 also。本系统的模糊控制算法的输入变量为误差和误差变化, 其对应的语言变量定义为误差E和误差变化CEC, 其基本结构归纳为If A and B then C[15]。Kp的控制规则如表1所示, Ki控制规则如表2所示。

模糊规则使用误差累积迭代的方法对出现的误差进行不断叠加, 随迭代次数的增多, 误差越来越小。其模糊控制器参数迭代整定表达式如下

 

(4)

传统PID调节器的微分方程、 传输函数及其离散化如下

 

(5)

由此, 得到离散系统的模糊PID控制器的参数和控制量方程。

3.2 新型模糊PID控制器设计

系统控制器选用ARM Cortex-M3内核的STM32F407芯片进行总体控制, 该芯片具有高性能、 低成本、 低功耗的优点[6]。控制器执行读取温度传感器的输入、 人机交互、 算法解算与模糊PID输出量的PWM(Pulse Width Modulation)控制。

本文中的新型模糊控制在常规PID控制器基础上进行改进。先设定PID控制器的初值, 然后根据模糊规则得到相应调节值, 再将二值迭代累积即得到PID参数。

 

表1 Kp控制规律表

 

Tab.1 Kp control rule

  

CECENBNMNSZOPSPMPBNBNBNBNMNMNSZOZONMNBNBNMNSNSZOZONSNBNMNSNSZOPSPSZONMPMNSZOPSPMPMPSNSNSZOPSPSPMPBPMZOZOPSPSPMPBPBPBZOZOPSPMPMPBPB

 

表2 Ki控制规律表

 

Tab.2 Ki control rule

  

CECENBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPMPMPSZOZONMPBPBPMPSPSZONSNSPBPMPMPSZONSNSZOPMPMPSZONSNMNMPSPSPSZONSNSNMNBPMPSZONSNMNMNMNBPBZOZONMNMNMNBPB

3.3 系统软件架构

  

图3 系统流程图Fig.3 Software flow chart

这节课结束以后，我又布置了这样一个课后作业：“茫茫”除了可以形容沙漠（茫茫的沙漠），还可以形容大海、草原、夜色、人海等。请你想象其中的一个画面并写一写，当然你也可以摘抄你读过的描写这些画面的原文。

系统上电复位后, 各模块首先进行初始化。而后, 测温模块开启执行温度监测, 人机交互模块跟随执行并将结果显示在液晶屏上。当出现预期恒温温度与实际温度不符, 进入模糊控制模块, 执行本系统新型模糊PID控制函数, 该函数基于模糊PID控制, 引入迭代方法, 确定最终参数值。系统流程图如图3所示。

4 实验数据

对本控制系统进行测试, 对水循环系统储水1 000 mL, 进行检测实验, 以12 ℃为起始水温, 设置预期恒定温度70 ℃, 对系统温度变化情况进行观测。通过本系统中新型模糊PID算法进行实时温控处理, 得到的水温变化情况如表4所示。

 

表4 新型模糊PID控制系统的温度响应情况

 

Tab.4 Temperature response of novel fuzzy PID control system

  

时间/s0102030405060708090100110120130140温度/℃12.012.013.013.014.015.016.018.021.024.027.531.034.537.040.0时间/s150160170180190200210220230240250260270280290温度/℃42.546.553.056.059.062.064.566.568.069.570.571.070.570.070.0时间/s300310320330340350360370380390400410420430440温度/℃70.070.070.070.069.570.070.070.070.070.069.570.070.070.070.0时间/s450460470480490500510520530540550560570580590温度/℃70.070.069.570.070.070.070.070.070.070.070.070.070.070.070.0

对该组测试数据进行处理, 与常规PID控制量进行对比, 绘制温度响应图, 得到系统温度随时间变化关系见图4a。由图4a可见, 新型模糊PID控制的温度响应与PID有明显差别： 响应速度方面, 新型模糊PID控制的温度响应速度较快, 能较快达到预期温度并快速达到稳定状态； 精度方面, 新型模糊PID控制的温度响应超调较小, 稳定误差较小。

立足经济学视角，一个产业发展能利用的资源有劳动、资本、自然资源、技术四大类.目前，我国这四大类资源都不同程度地面临着瓶颈约束，较为严重的是自然资源，尤其是环境资源.绍兴市富有“江南水乡”的美誉，历来河渠纵横，百舸争流.然而，缺水成为绍兴市未来经济发展的一大困境.绍兴市面临缺水，是资源低效利用的结果，这种缺水称为“水质型”缺水.从万元产值耗水量来看，绍兴市为28 m3，北京市、深圳市分别为25 m3和9 m3,日本、美国却分别为6 m3和9 m3.发展传统产业，过量低效地利用资源，不利于经济的后续发展.

据了解，中农控股核心的中国农资智能配肥体系由智能配肥站和液体加肥站组成。其中，智能配肥站以测土配方施肥为指导，在基层设立的集生产、研发、销售、服务为一体的基层服务站；液体加肥站主要服务于经济作物区，缩短了液体肥运输距离、减少了包装成本、丰富了产品种类。

将新型模糊PID控制系统建模, 进行仿真, 记录温度响应变化情况, 对该组数据进行绘图处理, 得到系统仿真响应见图4b。根据仿真数据得到系统的温度误差为0.1 ℃, 而系统的实际运行误差由于受传感器精度影响, 实际测量误差为0.5 ℃。由此可见, 该系统温度响应误差较小, 很好地实现了精准控制。

穿好衣服，阿里脸都没洗，便跟罗爹爹出了门。他的情绪很是低落，因为罗爹爹没有叫他刷牙。虽然平常他最烦刷牙。可是母亲说了，不刷牙就不给吃东西。这样，他就记得每天必须刷牙。罗爹爹却一字不提刷牙的事。果然他什么东西都没有吃，就出了门。走出街上，风刮起来。风仿佛知道他的肚子很空，呼呼呼地全都朝里面灌，然后在肚子里四下撞击，咕咕乱叫，似在找出口。

  

a 两种PID实测温度响应对比 b 新型PID控制系统仿真图图4 系统测试分析图Fig.4 Analysis chart of the system

5 结 语

笔者设计的恒温控制控制系统, 是一种基于新型模糊PID算法实现自动控制的系统。系统设计方面, 选用低功耗、 低成本的STM32F407芯片完成了对系统总体的控制, 同时给出了该设计中新型模糊PID控制算法在恒温自动控制的软件实现流程。实验结果表明, 该系统可实现温度自动检测、 加热与整体控制, 系统的理论绝对误差为0.1 ℃, 实际测量误差为0.5 ℃, 达到所选温度传感器的最高水平, 实现了低功耗控制, 同时达到了该系统的恒温自动、 精准控制的目的。

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