（农业电气化与自动化专业论文）基于预测解耦算法的温湿度控制系统研究.pdf

。 ； ? ： ： ； i | i ； ： ： 学位论文版权使用授权书 j 1 j i l lijjllj lli i j j j l lii ii iii r l l r r l l l y 18 9 4 5 8 8 江苏大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊( 光盘版) 电子 杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他 复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致，允许论文被查阅和 借阅，同时授权中国科学技术信息研究所将本论文编入中国学位论文全文数据库并 向社会提供查询，授权中国学术期刊( 光盘版) 电子杂志社将本论文编入中国优秀博 硕士学位论文全文数据库并向社会提供查询。论文的公布( 包括刊登) 授权江苏大学 研究生处办理。 本学位论文属于不保密口。 学位论文作者签名：多喔林 捌f 年月j 易日尸d o ，7 “ 指导教师签名：橱至 少h 年6 其f j f b 性声明 是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所 外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发 江苏大学或其他教育机构的学位或证书而使用 过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本 人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 莒、睫株 加1 1 年多月b 日 近年来，无线传感器网 温室中j 下得到越来越广泛的 信号传输性能，尤其是在温 尚无相关的测试平台，因此 有重要的现实意义。 温湿度控制系统具有非线性、强耦合、多干扰和时变性等特点。由于无法获得系统 的精确数学模型，传统控制方法很难实现较好的控制效果。由于动态矩阵控制( d m c ) 只需要对象的阶跃响应模型，对模型结构要求不高，所以在复杂的工业控制中得到了广 泛应用。本文在单变量d m c 算法的基础上，通过前馈补偿措施设计了解耦算法。并为 提高算法的使用范围，设计了基于加权方式的自适应解耦算法，实现对不同工况下耦合 参数的自动调整，从而克服了模型严重失配对控制精度的影响。 为验证所提出算法的有效性，进行了与p i d 控制的仿真对比实验。利用阶跃响应法 获得加热和加湿时的各个模型，以这些模型为基础，分别进行了p i d 和预测解耦仿真。 通过对仿真实验曲线的对比分析，可知预测解耦算法能够有效地减弱温度和湿度之间的 动态耦合，且有很高的控制精度。 w s n 节点恶劣环境测试平台主要由密闭保温箱、执行机构、单片机控制器和工控 机构成。在平台上，分别进行了p i d 控制试验和自适应d m c 解耦试验。下位机以 c 8 0 5 1 f 4 1 0 单片机为核心，上位机中的算法程序是在v b 6 0 环境中开发的。在上位机上 分别编写了增量式p i d 控制程序和自适应d m c 解耦程序。对比两种控制方法的实际运 行试验，结果表明：所提出算法在稳定性和准确性上都存在很大的优势，并很好地实现 了温湿度之间的动态和静态解耦。 关键词：温湿度控制，动态矩阵控制，动态解耦，自适应算法 t h et e m p e r a t u r ea n dh u m i d i t ys y s t e mh a st h ec h a r a c t e r i s t i co fn o n l i n e a r i t y ，s t r o n g c o u p l i n g ，m u l t i i n t e r f e r e n c ea n dt i m e - v a r i a n c e t h et r a d i t i o n a lc o n t r o lm e t h o d sc a nn o tg e t g o o dp e r f o r m a n c e s ，f o ri ti sd i f f i c u l tt og e tp r e c i s em a t hm o d e l d y n a m i cm a t r i xc o n t r o l ( d m c ) j u s tn e e d ss t e pr e s p o n s em o d e la n dl e s sd e m a n d so nt h em o d e ls t r u c t u r e ，s oi ti s w i d e l yu s e di nc o m p l e xi n d u s t r i a lc o n t r 0 1 t h i sp a p e rd e s i g n e dd e c o u p l i n ga l g o r i t h m sb y f o r w a r df e e d b a c kb a s e do ns i n g l ev a r i a b l ed m ca l g o r i t h m a d a p t i v ed e c o u p l i n ga l g o r i t h m w a sd e s i g n e dt oe n l a r g et h ea p p l i c a t i o nr a n g eo fa l g o r i t h m t h ed e c o u p l i n gp a r a m e t e r sc a nb e a d j u s t e da u t o m a t i c a l l yi nd i f f e r e n tw o r k i n gm o d e s ，t h e r e f o r et h ep r o p o s e da l g o r i t h m sc a n e f f e c t i v e l yo v e r c o m et h ee f f e c to fm o d e ls e v e r em i s m a t c ht oc o n t r o la c c u r a c y t ov e r i f yt h ee f f e c t i v e n e s so ft h ep r o p o s e d a l g o r i t h m s ，t h ec o m p a r e ds i m u l a t i o n e x p e r i m e n tw i t hp i dw a sc o n d u c t e d w eo b t a i n e dt h eh e a t i n ga n dh u m i d i f y i n gm o d e l si nt h e w a yo fs t e pr e s p o n s e a n dt h e n ，t h es i m u l a t i o n so fp i da n dp r e d i c t i v ed e c o u p l i n gw e r e c o n d u c t e dr e s p e c t i v e l yb a s e do nt h e s em o d e l s t h ec o m p a r e ds i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a t p r e d i c t i v ed e c o u p l i n ga l g o r i t h mc a nl a r g e l yr e d u c et h ec o u p l i n gb e t w e e nt e m p e r a t u r ea n d h u m i d i t y , a n dh a sh i g ha c c u r a c y t h ew s nh a r s he n v i r o n m e n tt e s t p l a t f o r mc o n s i s t so fc l o s e di n c u b a t o r , a c t u a t o r s ， m i c r o c o n t r o l l e ra n dh o s tc o m p u t e r ( i p c ) p i de x p e r i m e n ta n da d a p t i v ed m cd e c o u p l i n g e x p e r i m e n tw e r ed o n er e s p e c t i v e l yo nt h e t e s tp l a t f o r m t h ec o r ec o n t r o l l e ro ft h el o w e r c o m p u t e ri sc 8 0 5 1f 410 ，a n dm a i n l ya l g o r i t h mp r o g r a m sw e r ed e v e l o p e di nv bl a n g u a g e e n v i r o n m e n t i n c r e m e n t a lp i dp r o g r a ma n d a d a p t i v ed m cd e c o u p l i n ga l g o r i t h mw e r e c o m p o s e dr e s p e c t i v e l yi nv b 6 0e n v i r o n m e n to nh o s tc o m p u t e r t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t s 、l 江苏大学硕士学位论文 s h o w e dt h a tt h ep r o p o s e da l g o r i t h mh a dag r e a ta d v a n t a g eo ns t a b i l i t ya n da c c u r a c y a n d r e a l i z e dd y n a m i ca n ds t a t i cd e c o u p l i n gb e t w e e nt e m p e r a t u r ea n dh u m i d i t y k e yw o r d s ：t e m p e r a t u r ea n dh u m i d i t yc o n t r o l ，d y n a m i cm a t r i xc o n t r o l ，d y n a m i cd e c o u p l i n g ， a d a p t i v ea l g o r i t h m 江苏大学硕士学位论文 目录 要i s t r a c t i i ；i ：i v 一章绪论1 1 1 课题研究的背景和意义1 1 2 国内外的研究现状2 1 3 本课题要解决的问题和作者的主要工作4 1 4 论文的结构安排5 二章温湿度控制特性与解耦控制方案6 2 1 温湿度控制系统的特点6 2 2 控制方案的确定7 2 2 1 常用解耦控制策略7 2 2 2 解耦策略的确定1 2 2 3 测试平台执行机构的选型1 2 2 3 1 制冷器的选型1 2 2 3 2 加热器的选型1 3 2 3 3 加湿器的选型1 4 2 4 本章小结1 5 第三章自适应预测解耦原理1 6 3 1 动态矩阵控制基本原理1 6 3 1 1 基于阶跃响应的预测模型1 7 3 1 2 反馈校正1 8 3 1 3 预测参考轨迹1 9 3 1 4 预测滚动优化1 9 3 2d m c 参数确定2 0 3 2 1 采样周期t 和模型长度n 2 0 3 2 2 预测时域长度p 2 l l v 江苏大学硕士学位论文 3 2 3 控制时域长度m 2 2 3 2 4 误差加权矩阵q 和控制加权矩阵r 2 2 3 3d m c 解耦算法2 3 3 4 多变量自适应d m c 解耦算法设计2 5 3 5 本章小结2 6 第四章系统构成和硬件电路设计2 7 4 1 平台构成及性能指标2 7 4 1 1 试验平台的构成2 7 4 2 2 设计指标2 9 4 2 控制系统构成和工作原理2 9 4 3 主要硬件电路设计3 0 4 3 1 信号采集和预处理电路3 0 4 3 2 输出驱动电路设计3 2 4 3 3 下位机c p u 简介和i o 口分配3 3 4 4 系统部分实物图3 5 4 5 本章小结3 5 第五章系统仿真设计3 6 5 1 模型辨识3 6 5 1 1 加湿时湿度模型的获取3 7 5 1 2 加热时温度模型的获取3 9 5 1 3 加热时湿度模型的获取3 9 5 1 4 加湿时温度模型的获取4 0 5 2p i d 仿真设计4 1 5 3d m c 仿真设计4 3 5 3 1 预测步长p 4 3 5 3 2 控制步长m 4 5 5 3 3 解耦仿真4 7 5 4 仿真结果对比分析4 8 5 5 本章小结4 8 第六章系统算法设计及调试4 9 v 江苏大学硕士学位论文 6 1p i d 控制算法试验：j 4 9 6 2 自适应d m c 解耦算法试验研究5 l 6 2 1 单变量d m c 算法设计5 2 6 2 2 二输入二输出d m c 算法设计5 3 6 2 3 试验运行结果5 5 6 3 监控界面设计5 7 6 4 试验结果对比分析5 9 6 5 调试遇到问题及分析5 9 6 6 本章小结6 0 第七章总结与展望6 1 7 1 研究工作总结6 l 7 2 研究工作展望6 l 参考文献6 3 致谢6 6 在学期间发表的学术论文及其他科研成果6 7 v i 江苏大学硕士学位论 1 1 课题研究的背景和意义 第一章绪论 本课题来源于国家高技术研究发展计划( 8 6 3 计划) 资助项目“温室新型变结构自组 织无线传感器网络测控系统研究 ( 项目编号2 0 0 6 a a l 0 2 2 5 8 ) 。本课题的研究内容为： 无线传感器网络( w s n ) 节点温室温湿度环境试验系统的丌发。 在我国，传统温室正在向优质、高效的现代化温室转变。在传统温室中，对温度、 湿度、光照强度和c 0 2 浓度等环境因子的监测，大多采用有线传输的方式，如现场总线 技术和分布式控制技术等1 1 】这类传输方式具有抗干扰能力强、可靠性较高等优点，同 时也存在许多不足，例如：温室中的高温高湿和酸性环境加速了通信线缆的老化，同时 布线不方便，容易影响正常的区间作业。 近年来，无线传感器网络技术作为一种新颖的信息获取技术，以其体积小、部署灵 活、成本低廉、组网方便等优势，在温室中正得到越来越多的应用【2 ，3 l 。无线传感器网络 一般由传感器节点、汇聚节点、数据收集模块和用户接收终端四部分构成。传感器节点 可以根据实际需要分布在相应的区域内，每个传感节点将各自采集的数据信息，通过自 主组网以多跳的方式将数据传送到汇集节点，汇聚节点则通过g s m 、g p r s 等无线传输 方式，或以太网等有线方式将数据发送到用户的p c 机或手机，实现对环境参数的远程 监测。 温室环境具有高温高湿的特点，这种环境会极大地影响w s n 节点寿命和信号传输 性能，使产品性能劣化，例如较高的温度和湿度会破坏表面层使电子元件受损产生绝缘 击穿、电阻值改变等【2 l 。试验研究和统计数据表明，当温湿度达到一定的值时，元件的 工作性能就会急剧下降，故障率增大。由于温室面积一般较大，改变温室中的温度和湿 度需要花费很多时间以及物力和财力。为了测试不同温度和湿度对节点的影响，这就需 要开发一套可以模拟温室高温高湿环境的开发装置，同时能够提供较高的控制精度。本 课题正是以此为目的，开发了这套模拟温室温湿度的控制系统。目前，针对w s n 节点 的测试系统还没有出现，而传统的诸如恒温恒湿试验箱等装置，大多采用p i d 算法，稳 定性不高，控制精度偏低。市场上类似产品有人工气候箱、禽蛋孵化箱和烟叶烘烤系统 等，这些产品中精度较高的设备主要依赖进口，价格昂贵。因此，开发用于专门测试 于受到环境 发展，各国 自然环境的 我国起步较 大多是单参 下面介绍一下温室控制技术在硬件方面的发展。 温室控制技术是伴随着过程控制技术、自动检测技术、通讯技术和计算机技术的发 展而逐步发展起来削3 1 。在2 0 世纪7 0 年代，主要通过模拟式的组合仪表来采集现场数 据信息，同时以相应的模拟式仪表进行记录、指示和控制。到了8 0 年代，数字技术得 到了广泛应用，开始采用数字式的单元组合仪表接收现场数据信息，并以相应的数字式 仪表进行指示、记录和控制。伴随着计算机控制技术的迅速发展，8 0 年代末，出现了分 布式控制系统，它通过将系统分为检测单元和控制单元来采集现场信息并实现部分控 制。这类系统数据采集、通讯和调控能力强，从而使监测控制技术达到一个新的水平。 到了9 0 年代，诞生了计算机数据采集和控制系统，它一方面具有分布式控制系统的采 集、存储、通讯和处理功能，另一方面又补偿了分布式系统体积大、价格高以及应用不 便等缺陷【4 】【5 1 。泪前，在世界上发达国家例如荷兰和同本，玻璃温室的环境监测与控制 基本上都采用计算机监控系统。监控系统可以分为计算机系统、室内测量装置、控制和 调理板、通讯装置和室外气象站，配有温室保温、通风、遮荫、加温和灌水等控制管理 的自动或手动配套设施。计算机监测与控制系统可对室内的环境进行自动监控和显示。 考虑到各环境因子之间的相互关系，计算机对室内环境可以按不同的要求，自动调节与 控制加热系统、通风系统和加湿系统等。 目前，国内温室环境控制常用工业计算机作为系统的控制中心。这是因为工业计算 机不但具有普通计算机的软硬件功能，而且采用了防尘屏蔽措施。同时，工控计算机可 以提供多种信号输入和输出接口板卡，还具有可靠性高、抗干扰能力强和防护性好等优 2 势。但是这种方案布线复杂，成本较高，如果一旦工业计算机出现问题，将会导致整个 系统无法工作。可编程逻辑控制器( p l c ) 有工作稳定和可靠性高等特点，也是温室环境 控制过程中最常用的控制器之一1 6 j 。它通过控制器内部的可编程序存储器，执行顺序控 制、逻辑运算、定时和计算等面向用户的指令，从而实现系统的顺序逻辑控制。但是， 其可扩展性、运算能力、通讯能力和模拟量处理能力都相对较差。 接下来探讨一下温湿度控制技术在算法方面的应用。 要想获得较高的控制精度和较好的稳定性，温湿度控制主要存在以下两个方面的挑 战。一是温度和湿度通道的单回路控制，要求获得较高的温湿度控制精度和较好的控制 品质。第二，由于温度上升时，湿度会下降，湿度上升时，温度会下降，温湿度之问存 在有强耦合关系。如果想实现两者的独立控制，就需要对温湿度进行解耦。 目前，对温湿度控制系统的单回路控制，主要有以下控制方法： ( 1 ) 传统p i d 或改进的p i d 控制。常规的p i d 控制是工业和农业生产中一种比较普 遍的控制方法。p i d 控制器以其结构简单、容易实现和控制效果良好等优点已得到广泛 应用。但是对于一些非线性时变系统，由于模型较复杂，单纯采用p i d 控制难以获得 满意的控制效果。同时，这种方法通常采用实验的方法进行参数整定，参数整定比较困 难，并且一组整定好的参数只能适合于较小的控制范围，如果环境发生变化，参数就需 要重新进行整定。由于温湿度系统具有时变性、强耦合、非线性和参数变化较大等特点， 所以p i d 控制对这类对象的控制效果并不理想。 ( 2 ) 模糊控制。模糊控制依据控制对象的粗略知识以及人们的生产技能等知识，总 结出自然语言的控制规则，是一种利用模糊控制理论进行运算和控制的控制方法。它具 有坚实的数学理论基础，并结合了概率论、多值逻辑、人工智能和神经网络 7 1 。模糊控 制反应的是人们的经验以及人们的常识推理规则，并通过语言来表达这些经验与常识推 理规则。这与人们根据不同的情况对照相应的知识非常类似，在进行了综合判断后再进 行操作。模糊控制器由输入量的模糊化、模糊推理和去模糊化三部分构成。模糊控制算 法可以采用多种方式实现，通常包括合成推理的查表法、合成推理的关系矩阵法、合成 推理的解析公式法和强度转移法等。其中，合成推理的查表法因其简单易用，应用最为 广泛。模糊控制有以下优点：动态响应好，上升时间快，超调小和鲁棒性强。同时存在 严重的缺点：其稳态精度较低，而且在稳态点附近存在振荡。因此，采用单纯的模糊控 制器难以获得较高的单回路控制精度。 ( 3 ) 模糊p i d 控制8 j 【9 】。针对模糊控制的不足和p i d 控制的缺点，把模糊控制技术 3 1 3 本课题要解决的问题和作者的主要工作 本课题是要开发一套温室温湿度控制系统。为了达到温湿度的独立控制，就需要对 两者进行解耦。本课题的研究重点是温湿度系统的解耦问题，尤其是当温度或湿度设定 值发生变化时的动态解耦问题。兼顾理论创新性和工程上的易于实现性，提出了一种合 理的控制策略，并利用试验证明所用控制方法的优越性。 本课题中，作者的主要工作如下： ( 1 ) w s n 节点测试环境试验平台的搭建。包括试验箱壳体的设计，试验箱内部的布 局等。 ( 2 ) 硬件电路设计。包括以单片机c 8 0 5 1 f 4 1 0 为下位机核- f l , 控制器的控制电路设计， 加热器和加湿器的选型以及相应驱动电路的设计，制冷器和除湿器的选型和驱动电路的 设计。 ( 3 ) 单片机程序的编写。包括初始化函数，p w m 发生器函数，执行机构驱动函数、 定时采集和信号处理函数等。 ( 4 ) v b 程序的编写。由于本文复杂算法是通过v b 语言实现的，就需要编写相应的 4 江苏大学硕士学位论文 函数。包括增量式p i d 函数，以及d m c 的离线初始化函数和实时运算函数等。 ( 5 ) 上位机组态软件的开发。包括监控界面和通信设黄等。 1 4 论文的结构安排 本文重点研究了温室环境中温度和湿度之间的耦合特性，特别是动态耦合特性。详 细分析了所用自适应d m c 算法的原理，并介绍了仿真试验和运行试验的参数设置，做了 与传统p i d 的对比试验，并得到了相同条件下的对比曲线。 第一章详细介绍了本课题的研究背景和意义，同时从温湿度控制系统的硬件方面和 算法方面分别对研究现状进行了分析。提出了本文所要解决的问题，对本文的主要工作 做了简要的介绍。 第二章首先分析了温湿度的特性，针对这些特性，罗列了常用的解耦控制策略，并 经过方案对比分析，确定了本文的解耦控制策略。执行机构的选型对温湿度控制的精度 和稳定性至关重要，本章对重要执行结构的选型方法进行了详细的分析。 第三章详细介绍了动态矩阵控制的基本原理，并对构成的四个部分进行了原理分 析。同时，分析了d m c 主要参数各自的作用，以及这些参数的选取原则。在此基础上， 介绍了二输入二输出d m c 解耦算法的原理，并针对温湿度控制系统的特点，提出了自适 应预测解耦算法。 第四章为了验证所提出算法的有效性，搭建了测试平台，并设计了相应的硬件控制 电路，对控制系统的工作原理进行了说明。 第五章进行了仿真研究。介绍了模型的获取方法，对实测数据进行处理，得到了温 湿度的各个模型。以这些模型为基础，分别进行了p i d 仿真实验和预测解耦仿真实验， 并对仿真结果进行了对比分析。 第六章做了对比试验研究。首先，利用v b 编写了p i d 算法，得到了实时运行结果。 然后，在相同条件下，编写了自适应d m c 解耦算法，并在试验平台上长期运行，得到了 相应的实时控制结果。最后，对两种方法进行了对比，分析得出了所提出算法的优势。 同时，利用组态软件m c g s 开发了简易的监控界面。 第七章对本课题的工作进行了总结，并提出下一步温湿度解耦控制的研究重点，对 以后的研究进行了展望。 之间存在 耦控制策 和湿度才 较大，而 湿度相对来说就小的多。 ( 2 ) 分布不均匀。现代温室面积都比较大，温度和湿度的分布存在不均匀性。一般 是四周的温度和湿度较中间要低，同时顶部较底部也较低，这是因为温湿度值的大小与 温湿度本身的特性、温室结构和温室内气流的流向有关。 ( 3 ) 强耦合。当温度上升时，如果不采取加湿的措施，湿度便会下降；同样，当温 度下降时，湿度会上升。当加湿时，温度会出现下降的现象；当湿度减小时，温度又会 出现小幅度的上升。这与温度和湿度的本身特性有关。文中探讨的湿度是指相对湿度， 即湿空气的绝对湿度与相同温度下可能达到的最大绝对湿度之比，也可表示为湿空气中 水蒸气分压力与相同温度下水的饱和压力之比。当温度上升时，湿空气的绝对湿度变化 很小，但最大绝对湿度却随着温度的升高而变大了，从而导致相对湿度减小。同理，当 温度下降时，相对湿度很变大。当湿度增加时，在与外界不存在热交换的理想情况下， 增加的水蒸气会吸收一部分热量，导致温度有所降低。 ( 4 ) 多干扰。在温室中，植物的蒸腾作用是影响温室中湿度的重要因素之一。在我 们自制的温湿度试验平台中，由于内部装有交流风扇，当风扇工作一段时间后，会发热， 从而影响密闭箱内的温度和湿度。当长时间处于高湿状态时，箱体内壁会附着液态的水 珠，当温度升高时，这部分水分会汽化，导致湿度增加，造成不可测干扰。除湿器是密 封在箱体内部，所用除湿器的原理是制冷除湿。当除湿器工作时，流入的是低温的湿空 气，流出的是热的干空气，所以会对温度产生干扰。 ( 5 ) 非线性和时变性。温室内的温度和湿度处于一种热平衡的混沌状态，温度和湿 6 度均有多个因素决定，是非线性量。同时，由于风扇产生的气流和各种干扰等因素的影 响，温湿度很难一直保持恒定，所以具有时变特性。 由于温湿度控制系统具有以上的特性，系统中存在很多不确定因素，很难利用传统 的控制方法达到较好的控制效果。总之，温湿度控制系统是一个具有大滞后、强耦合和 时变特性的多变量非线性动态系统，并且存在许多干扰。耦合的存在很难实现在调节温 度或湿度其中一个量的同时，而不影响另外一个量。为了减弱两者之间的交互影响，在 保证稳定性的同时，需要对它们进行解耦。由于温湿度控制系统的复杂性，无法获得精 确的数学模型，因而传统的严重依赖精确数学模型的控制方法很难满足控制要求。 2 2 控制方案的确定 2 2 1 常用解耦控制策略 为了得到较高的温湿度控制精度，就需要对温度和湿度进行解祸。目前，针对温湿 度之间的耦合控制，主要包括以下方法【1 8 】【1 9 1 。 ( 1 ) 传统解耦控制方法。 传统的解耦方法分为现代频域法和时域法，主要适用于确定的线性多输入多输出系 统。实现解耦控制的基本思想是：通过设计解耦补偿器，把补偿器与被控对象组成的广 义系统传递函数矩阵转换为对角阵，从而把一个有耦合影响的m i m o 系统化为多个无 耦合的s i s o 系统。但这种解耦设计方法中的补偿矩阵，严重依赖于被控对象的精确数 学模型，被控过程通常是非线性和时变的，因此所设计的线性定常解耦补偿网络，在被 控过程工作点发生变化时，由于其不具有适应性，很难保证控制品质，有时甚至导致系 统不稳定。在工程应用中，由于完全解耦存在难以实现的问题，因此长期被弃置不用， 取而代之的是部分解耦和单向解耦。这两种方式实际上是以牺牲系统的动态性能为代 价，来保证系统稳态的解耦性能，其控制精度不高。传统的p i d 控制虽说在工业中应用 非常广泛，但随着人们对控制精度和稳定性等性能指标要求的提高，已不能满足控制要 求，需要采用更加复杂的控制策略。 ( 2 ) 自适应解耦。 多变量自适应解耦控制现已广泛应用于工业界，例如工业电加热炉的多变量自适应 解耦和大型火力发电机组的机炉协调自适应解耦控制【2 0 】等，都取得了良好的控制品质。 7 制器相比，不但大大减少了模型数量，而且得到了良好的控制效果。文献 2 3 1 ：禾1 j 用受控 对象的i 0 数据，在线实时、自适应地设计前馈解耦补偿，从而有效地解决了一大类非 线性、强耦合系统的实时动态解耦问题。 自适应解耦通过在线调整参数，在一定程度上解决了不确定性问题，但这大多需要 在线辨识对象的模型，对于多干扰复杂系统，会导致算法比较复杂，从而大大增加计算 量，对扰动的适应能力差，导致抗干扰能力即系统的鲁棒性不强。 ( 3 ) 鲁棒解耦。 在工程设计中，鲁棒性一直是控制器设计的一个关键指标，鲁棒控制理论与解耦理 论相结合就形成了鲁棒解耦控制。多变量鲁棒解耦控制理论是鲁棒控制发展的一个很重 要的方向，其实质是通过设计鲁棒预补偿器，可以使带有摄动的系统变为鲁棒对角优势， 从而可以将多变量系统转化为若干个单变量系统来设计。目前，鲁棒解耦控制主要包括 以下方法：h o o 方法、奇导值理论方法、l m i 方法、代数方法、内模方法和一些现代智 能方法。例如：文献【2 4 】针对解耦控制器对系统模型参数的不确定性往往比较敏感的问 题，通过与遗传算法相结合，搜寻最优的鲁棒控制器，提出了一种基于遗传算法的鲁棒 准优势化算法。这种方法不但保证了稳定性，而且具有很好的动静态性能。 到目前为止，所做的鲁棒解耦只能针对特定系统讨论特定的解耦设计方法，用以降 低解耦控制器对系统参数的敏感性，但还不能够系统地解决一般不确定系统的鲁棒解耦 8 江苏大学硕士学位论文 问题，即通过怎样的方法恰当地设计解耦控制器，使之在同时满足稳定性和鲁棒性的前 提下，可以实现最大限度的解耦。同时，解耦控制系统的动态性能和解耦性能往往是一 对很突出的矛盾。因此，怎样在保证起码的动态性能前提下，设计最佳解耦控制器或者牺 牲部分动态性能以改善解耦性能，这些都是鲁棒解耦控制目前需要研究的问题。 ( 4 ) 模糊解耦控制。 由于模糊控制不需要精确的数学模型，具有比较强的鲁棒性，很适合非线性系统， 近年来得到了越来越多的应用。为了提高解耦控制的鲁棒性，不少研究人员开始把模糊 控制应用到解耦系统中【2 5 j 。模糊解耦可以分为直接解耦法和间接解耦法【2 6 1 。 直接解耦法大致可以分为两种：一种是对被控对象进行解耦，然后对解耦后的单变 量设计模糊控制器。文献【2 7 】提出了模糊系统的串联补偿解耦，当通过一定的方法确定 模糊解耦补偿器时，可以实现一定程度的解耦。另一种方法是对控制器进行解耦。文献 【2 8 研究了多变量的模糊控制算法，根据多维模糊条件语句的分解定理，通过引入模糊 子集的交叉系数，获得多变量模糊控制算法的简洁表达式，然后依据多变量系统的解耦 设计原理，最终可以用多个单变量模糊控制器来描述一个多变量模糊解耦控制器。这种 设计方式，不但易于实现，而且计算量较小，快速性较好，不足之处是仍然需要知道一 组多维模糊控制规则，从而导致很难应用到实际当中。文献【2 9 】根据输入输出间相干分 析的原理，用相干系数法解决了烟叶烘烤过程中双输入双输出交叉耦合系统的模糊控制 问题，从而避免了合成运算法则的复杂计算和对模糊运算论域的限制。该方法根据不同 的工作情况确定出相应的相干系数，并可以在线调整和修改，增强了整个过程的灵活性。 模糊控制器的直接解耦法仍然要由操作人员人工对被控对象的模糊信息进行归纳和总 结，以建立一组或多组模糊控制规则或控制查询表。在实际工程应用中，这种建立查询 表的方式，存在很大的困难。 间接解耦法实现解耦的方法，是通过对多变量模糊控制规则进行模糊子空间的分 解。这类方法中，可以通过引入随机相关因子，利用此类因子构造出多维概率模糊控制 器，还可以采用相关因子分解控制规则来设计多变量模糊控制器。这些方法虽然减少了 计算量，降低了对计算机内存容量的要求，但其最大缺陷是不满足一致性的条件，所以 难以得到良好的控制效果。 经典的模糊控制器利用模糊集合理论将专家知识或操作人员的经验形成的语言规 则直接转化为自动控制策略( 通常是模糊规则查询表) ，其设计不依靠对象精确的数学 模型，利用其语言知识模型进行控制算法的设计和修正。图2 1 为利用模糊控制设计的 9 逐渐增加届和屈的值，使温湿度的波动减小。如此反复试验，最终确定届和屈的最优 解。 度 度 图2 1 模糊解耦控制原理框图 f i g2 1p r i n c i p l ed i a g r a mo ff u z z yd e c o u p l e dc o n t r o l 通过以上的分析，可知模糊控制对控制对象的模型要求低、响应速度快。缺点是： 模糊解耦补偿器的解耦和参数是采用经验试凑法离线确定的，很难实现完全解耦，所确定 的控制规则一旦确定，很难再更改，导致适应性较差。直接模糊解耦由于需要人工归纳 和总结操作经验，建立模糊控制规则表或者模糊信息查询表，因而在实际中并不可取。 间接模糊解耦降低了对计算机内存容量的要求，减少了计算量，但其最大缺陷是不满足 一致性条件，从而难以得到良好的控制效果。 l o 江苏大学硕士学位论文 目前，对模糊解耦控制系统的研究尚处于发展阶段，很多结论只能通过理论来进行 推导，大多尚不能通过试验来加以验证。同时，对解耦之后控制系统的性能指标，例如 稳定性、可控性和可观性的研究也没有成熟。因此，无论是针对控制对象还是针对控制 器解耦，直接解耦还是间接解耦，当前的主要问题还是如何由模糊关系方程求解出各个 解耦后的模糊子关系，从而尽可能地减少前面提到方法所加的约束，得到令人满意的效 果。 ( 5 ) 神经网络解耦控制。 神经网络能够以任意精度逼近任意解析非线性函数，具有自学习、自适应能力和很 强的容错能力，是实现非线性系统控制的有力工具。一般地，单独的神经网络解耦很难 满足系统的要求，需要与其他算法相结合实现解耦控制。 文献 3 0 】以多输入多输出系统电加热锅炉为被控对象，在神经网络p i d 控制的基础 上，提出了一种可用于带有时延和耦合的m i m o 系统的p i d 参数自整定的神经网络p i d 解耦控制器，能够实现多变量系统的解耦，以及定值跟踪控制，并能使系统在保证稳态 性能的同时，具有较好的动态性能。 尽管针对神经网络解耦的研究已有了一些成果【3 ，但由于神经网络有着自身无法消 除的问题，而且非线性对象与线性对象相比存在不易分解和交换的特点，因此非线性解 耦理论与神经网络结合还存在许多困难，难以找到通用的解耦条件判据。基于以上原因， 神经网络解耦理论发展较为缓慢，应用到实际中存在很多问题，许多的解耦策略都带有 尝试性，大多只能依靠仿真来验证。只有在少数情况下，对某些特定类别的系统才能进 行可解耦性分析。 ( 6 ) 预测解耦控制。 预测控制是近年来发展起来的一种新型计算机控制算法【3 2 1 。由于它采用多步预测、 滚动优化和反馈校正等控制策略，因而其控制效果好，鲁棒性强，适用于控制不易建立 精确数学模型，比较复杂的工业过程，所以预测控制一出现就受到国内外工程界和控制 界的重视。到目前为止，预测控制已在石油、化工、冶金和机械等部门的控制系统中得 到了一系列的成功应用。 将预测控制和解耦控制相结合，便形成了预测解耦控制。预测解耦控制如果按照预 测模型进行分类，可分为：非参数化模型预测解耦和参数化模型预测解耦3 3 1 。除此之外， 如果按照控制器和被解耦对象的结合方式，则可分为预测控制的开环预测解耦、自动解 耦、闭环预测解耦以及智能解耦。 法的 控 系统 耦控 限度 制规 都带 有尝试性，大多只能依靠仿真来验证。而预测解耦不需要精确的数学模型，模型容易建 立，并且易于工程实现，所以本文采用预测解耦中的动态矩阵控制解耦作为解耦控制的 最终方案。 2 3 测试平台执行机构的选型 2 3 1 制冷器的选型 在温度控制中，如何实现准确而稳定的制冷一直是一个难题。制冷机( r e f r i g e r a t i n g m a c h i n e ) 是将具有较低温度被冷却物的热量转移给环境介质从而获得冷量的机器 1 3 5 。根据制冷原理，制冷机可以分为：压缩式制冷。依靠压缩机的作用提高制冷 剂的压力以实现制冷循环，这种方式按制冷剂种类又可分为以液压蒸发制冷为基础 的蒸汽压缩式制冷机( 制冷剂要发生周期性的气液相变) 和以高压气体膨胀制冷 为基础的气体压缩式制冷机( 制冷剂始终处于气体状态) 。吸收式制冷机。依靠 吸收器发生器组的作用完成制冷循环，可以分为氨水吸收式、溴化锂吸收式和吸收 1 2 江苏大学硕士学位论文 扩散式3 种。蒸汽喷射式制冷机。依靠蒸汽喷射器( 喷射式压缩器) 的作用完成 制冷循环。半导体制冷器。半导体制冷器根据热电效应技术的特点，采用特殊半导 体材料热电堆来制冷，能够将电能直接转换为热能。半导体制冷器用途非常广泛，例如 可用于制作便携冷藏保温箱、冷热饮水机，也可以用于电子器件例如c p u 的散热。它 的工作特点是一面制冷，一面发热。但是半导体制冷器需要较好的散热条件，而且价格 也比较高、功率大多较小，因此很难实现大功率制冷。 蒸汽压缩式制冷，是应用既广泛又经济的制冷方式。蒸汽压缩式制冷形式包括三种： 单级式、多级式和复叠式制冷方式。它们的制冷系统由蒸发器、压缩机、冷凝器和毛细 管四个主要部件组成。按照制冷循环工作的顺序，依次用管道连接成一个整体。系统工 作时，蒸发器内的制冷剂吸收室箱体内空气的热量而蒸发成为压力和温度均较低的蒸 汽，被压缩机吸入并压缩后，制冷剂的压力和温度均升高，然后排入冷凝器。制冷剂蒸 汽在冷凝器内将热量释放给箱体外空气而冷凝成为压力较高的液体。制冷剂液体通过毛 细管的节流，压力和温度均降低，再进入蒸发器蒸发，如此周而复始地循环工作，从而 达到降低箱体内温度的目的。 本课题中，选用蒸汽压缩机制冷作为主要的制冷方式，但是由于压缩机不能够频繁 启停，否则会严重影响其寿命，所以只能采用周期较长的开关信号进行控制。这种控制 方式控制精度不高，温度存在较大的波动。为了减小温度波动范围，提高温度控制精度， 我们加入了半导体制冷方式。当温度降低到接近设定值时，关闭压缩机，使用半导体制 冷。由于半导体制冷片功率不大，在开通和关断时对温度不会产生很大的冲击，同时相 对于压缩机，半导体的开关周期较短，所以可以实现精确控温。 2 3 2 加热器的选型 加热器按照表面材料的不同可以分为陶瓷加热器、不锈钢加热器和铸件加热器 f 3 6 1 。陶瓷加热器具有安装灵便、耐高温、传热快、绝缘良好、制作不受型号和规格 大小限制等优点。不锈钢加热器在耐高温不锈钢无缝管内均匀地分布高温电阻丝， 在空隙部分致密地填入导热性能和绝缘性能均良好的结晶氧化镁粉，这种结构不但 先进，热效率高，而且发热均匀。铸件加热器又可以分为以下几种：铸铝、铸铜 加热器：将管状电热加热元件浇铸在铝、铜溶液中压制成不同形状的加热器。铸 铁加热器：将电热管浇铸在铁溶液中。其它各种特殊需要的电热铸件：根据客户 生1 7 m h z 频率的高频震荡，将液态水雾化为1 5 微米的超微粒子，通过风动装置，将水 雾扩散到被控箱体中。直接蒸发型加湿器通常也被称为纯净型加湿器。纯净加渝技 术是加湿领域刚刚采用的新技术，通过分子筛蒸发技术，除去水中的钙、镁离子， 彻底解决“白粉”问题。通过水幕洗涤空气，在加湿的同时还能对空气中的病菌、粉 尘、颗粒物进行过滤净化，再经风动装置将湿润洁净的空气送到室内，从而提高环 境湿度和洁净度。热蒸发型加湿器也叫电加热式加湿器，其工作原理是将水在加热 体中加热到1o o ，产生蒸汽，用风机将蒸汽送出。所以电加热式加湿器是技术最 简单的加湿方式，缺点是能耗较大，安全系数较低、加热器上容易结垢。 我们采用超声波加湿器作为本系统的加湿装置【3 9 j 。超声波加湿器加湿强度大且均 匀，耗电量小，使用寿命长，整机雾化颗粒直径只有1 5 微米，气化效率可达1 0 0 。 超声波加湿器的工作原理是：电路产