（测试计量技术及仪器专业论文）酶膜反应器测控系统的研究.pdf

摘要 酶膜反应器，是随着生物技术与化工技术相互融与发展而出现的新型高效生 化反应器，是生化反应器领域重要的研究方向之一。酶膜反应器用酶取代催化剂， 将传统的化学催化，变为温和的、低污染的生物处理。该类反应器是利用半透膜 分离生物酶和反应产物的生产设备或实验装置，是反应与分离耦合的装置，集产 品分离、纯化和酶回收再利用于一体，可实现连续化操作。但是现有的酶膜反应 器存在控制精度低、自动化程度差的问题，为了使酶膜反应器更好地发挥所具有 的可连续操作、效率高的特点，在原有化工设备的基础上，设计出酶膜反应器测 控系统，完成对酶膜反应器内反应液的温度、p h 值和体积等参数的设定、测量、 控制和记录，实现了测控技术与生物技术的良好结合。 、 本论文的主要研究内容如下： 1 、通过分析酶膜反应器及其控制技术的发展状况，针对原有的酶膜反应器的 结构特点和提出的设计要求，制定出基于单片机p i c l 8 f 4 4 8 和r s 4 8 5 总线 网络的酶膜反应器测控系统的设计方案。 2 、介绍了p i d 控制算法和模糊( f u z z y ) 控制算法，根据两种算法各自的特 点和本系统自身的特性，制定出f u z z y - - i 复合控制策略。 3 、根据系统设计方案，构建出由上位控制机和测控节点组成的测控网络，完 成系统硬件设计，包括网络的搭建和测控电路的原理设计与p c b 板制作。 4 、运用制定的控制策略，基于系统的硬件设计，编写、调试p i c l 8 f 4 4 8 主控 程序和上位机监控界面软件，实现系统的自动测量与控制功能。 5 、通过大量实验对测量数据进行记录、整理并绘制成曲线；结合系统实际， 运用时域分析法分析控制系统的动态性能和稳态性能。 关键词：酶膜反应器测控系统p i d 控制模糊控制p i c l 8 f 4 4 8r s 4 8 5 总线 a b s t r a c t w i t ht h ec o m b i n a t i o na n dd e v e l o p m e n to ft h eb i o c h e m i s t r ye n g l 。n e e r i n ga n dt h e m e m b r a n et e c h n o l o g y e n z y m a t i cm e m b r a n er e a c t o rh a sb e i n gd e v e l o p e dan e w n d o fh i 出e f f i c i e n c yr e a c t o r , a n da l s ob e i n ga ni m p o r t a n tr e s e a r c hd i r e c t i o ni nt h ef i e l d o fe n z y m a t i cr e a c t o r i nt h ee n z y m a t i cm e m b r a n er e a c t o r , e n z y m er e p l a c e sc h e m i c a l a c t i v a t o r e s p e c i a l l y ，u s i n ge n z y m a t i cc a t a l y s ti n s t e a do fc h e m i c a lc a t a l y s t , t h e s e p r o c c s sa r em a d ei n t om i l d ，l o w e rc o n t a m i n a t i v eo n e s 1 1 1 el 【i n do fr e a c t o ri s p r o d u c tf a c i l i t yo re x p e r i m e n t a li n s t a l l a t i o n w h i c hm a k e su s eo fs e m i p e r m e a b l e m e m b r a n ef o rs e p a r a t i n gp r o d u c tf r o me n z y m e ，a n di tw i l lc o m b i n et h ep r o c e s so f s e p a r a t i o n ，p u r i f i c a t i o na n dr e c y c l e f u r t h e r m o r e ，t h er e a c t o ri sc a p a b l eo fr u n n i n g c o n t i n u o u s l y h o w e v e r , t h e r ea r es o m ep r o b l e m sw i t l le x i s t i n ge n z y m a t i cm e m b r a n e r e a c t o r , s u c h 勰l o w e rc o n t r o lp r e c i s i o n , n o ta u t o m a t e de n o u g ha n ds oo n i nf i h _ i sw o r k m e a s u r ea n dc o n t r o ls y s t e mi sd e s i g n e df o re n z y m a t i cm e m b r a n er e a c t o rb a s e d0 n e x i s t i n gi n s t a l l a t i o n a sar e s u l t ，i ti sa c h i e v e dt h a tt h ep r e s e t t i n g ，m e a s u r i n ga n d c o n t r o lt o g e t h e rw i t hr e c o r d i n go ft h ep a r a m e t e r si n c l u d i n gt e m p e r a t u r ev a l u e ，p h v a l u ea n dv o l u m ev a l u e 1 1 1 em a i nw o r k so f t h i st h e s i sa r es u m m a r i z e d 船f o l l o w ： 1 h a v i n ga n a l y z e de n z y m a t i cm e m b r a n er e a c t o ra n dt h ed e v e l o p m e n to fc o n t r o l t e c h n i q u eo nt h er e a c t o r ，p u tf o r w a r dt h eb l u ep n n to ft h ed e s i g nf r o mt h ep o i n to f v i e wo fe x i s t i n ge n z y m a t i cm e m b r a n er e a c t o r , a n df i x e dt h em e a s u r e & c o n t r o l s c h e m cb a s e do nm c up i c l 8 f 4 4 8a n dr s 4 8 5b u s 2 h a v i n gi n t r o d u c e dt h ep i da r i t h m e t i ca n dt h ef u z z ya r i t h m e t i c ，a c c o r d i n gt o s p e c i a l i t yo f t h es y s t e ma n da r i t h m e t i c h a v i n gm a k i n ga f u z z y 二ia r i t h m e t i c 3 h a v i n ge s t a b l i s h e dan e t w o r kf o r m e db yu p p e rc o n t r o lu n i ta n dn o d e s ，a n dh a v i n g a c c o m p l i s h e dh a r d w a r ed e s i g n ，n e t w o r kb u i l d u pa n dp c bd e s i g ni n c l u d e d 4 h a v i n gp r o g r a m m e dp i c l8 f 4 4 8a n da p p l i c a t i o ns o f t w a r eo nu p p e rc o n t r o lu n i t ( p c ) 5 h a v i n gt e s t e dt h es y s t e mb ye x p e r i m e n t ，g e n e r a t e dc u r v e sf r o md a t ac o l l e c t e d ，a n d h a v i n ga n a l y z e dt h ed y n a m i ca n ds t a t i cc a p a b i l i t yo f t h es y s c e mi nt i m er e g i o n k e y w o r d s ：e n z y m a t i cm e m b r a n er e a c t o r , m e a s u r ea n dc o n t r o ls y s t e m ，p i dc o n t r o l ， f u z z yc o n t r o l ，p i c l 8 f 4 4 8 ，r s 4 8 5b u s 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果， 除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果， 也不包含为获得：叁空盘鲎或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工 作的同志对本研究所傲的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：旁长农蔓签字日期：da 。6 年吱月d 占日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解鑫鎏盘堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权墨 盗盘茔可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印 或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的 复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名：浓反旦 导师签名： 砰仅 签字日期：d t 埔多年d 月& 占日 签字 第一章绪论 第一章绪论 1 1 引言 随着社会发展和科学技术的进步，生物技术已经在食品、医药等方面得以广 泛应用，并逐步扩展到化工和石油行业，生物技术生产化学品的核心是用酶取代 催化剂，将传统的化学催化，变为温和的、低污染的生物处理。现代生物技术的 发展离不开化学工程，并逐步与化学工程技术相互融合发展，形成了生物化工技 术。生物化工技术为生物技术提供高效率的反应器、工艺控制技术和后处理技术， 生物化工技术与膜技术不断发展，酶膜反应器的研究逐渐成为一个重要的研究方 向。 酶膜反应器是生物催化剂一酶在工业生产中的重要应用形式，是利用选择性 的半透膜分离生物酶和产物( 或底物) 的生产或实验设备，是反应与分离耦合的装 置，集产品分离、纯化和酶回收再利用于一体。在传统的工业生产中，多数酶的 催化过程是在间歇式反应器中进行的，操作费用高，酶的回收和产物分离很不方 便，酶的添加次数多，因而生产成本较高，生产效率较低。而使用酶膜反应器， 就可利用膜的特殊功能，实现酶法催化反应的连续进行，提高生产效率，稳定产 品质量。 同一般的化学反应器相比，以间歇反应器为例，酶膜反应器具有明显的优点： ( 1 ) 由于膜的截留，酶可重复利用，酶得到保存可反复使用； ( 2 ) 反应和分离相耦合，由于膜反应器的构造和传质等特点，可实现催化反应 过程与分离过程的集成； ( 3 ) 具有可连续操作性，利用膜的半透性，实现反应过程和分离过程的连续进 行，催化反应和渗透分离是不间断的。 同时，酶膜反应器操作中会受到一些因素的影响，其中最主要的是作为催化 剂的酶的失活，从而会导致反应效率的降低。酶是一种特殊的催化剂，具有生物 活性，其活性受温度和p h 值的影响较大。例如，碱性蛋白酶在对酪蛋白进行水 解时存在一个最佳温度条件，在较低温度下，水解度随温度的升高而升高，但在 温度超过这个最佳温度条件时，由于酶的失活加快，水解度反而下降。同时，每 种酶都有一个表观活性最大的p h 值，该值称为酶的最适p h 值，过高或过低的p h 值都会使蛋白酶发生不可逆变性，降低酶的活性，从而影响酶解反应速率和反应 生成物的品质。可见，酶膜反应器内的温度和p h 值等环境参数的改变会对酶的 生物活性构成影响，进而会降低反应器的效率。 酶的活性受环境温度和p h 值的影响较大，而酶的活性对生化反应的速度和 反应产物的品质影响较大，为了保证酶的生物活性长期有效的发挥作用，使酶膜 第一章绪论 反应器能够高效的工作，确保反应器内生化反应的连续进行，需要对酶膜反应器 内温度和p h 值等环境参数进行自动测量与控制。 环境参数的自动测量与控制技术属于测控技术的范畴，随着传感技术和自动 控制理论的不断发展，测控技术已经在航空、航天、航海、化工、环境、生物等 领域中得到广泛的应用，而将测控技术与生物化工技术很好地得以结合，不仅能 够促使生物化工技术更好地发挥其与传统化工技术相比的优越性，推动生物技术 得到更新更快的发展，同时也能够为测控技术开拓新的应用领域，从而促进测控 技术本身得以不断的丰富充实。 1 2 酶膜反应器控制技术的现状 酶膜反应器属于化学反应釜的一种，而反应釜是化工实验和生产中的一种十 分常见的反应装置，酶膜反应器内环境参数的控制与普通反应釜的控制大体上基 本相同，但由于要保持酶的生物活性，对温度和p h 值等参数的控制要求更为精 确。在十几年前，反应釜的控制几乎完全是靠手工操作，手工操作的劳动强度大， 控制精度不高。近年来，随着电子技术和自动控制理论的发展，人们开始研究各 种反应釜自动控制装置。在我国，目前也出现了一些反应釜智能控制器的研发与 应用。 早期的反应釜自动控制系统较为简单，大多是使用一些单元组合仪表组成的 位式控制装置，由于化学过程中一般存在较严重的非线性和时滞性，这种简单的 控制方式难以达到预期的控制精度。后来有人使用p l c 作为控制器，较大地提高 了控制精度，但这种控制方式难以适用较复杂的过程控制，在通信和管理方面也 存在很多缺点。近年来，以微控制器或工业微机为核心的各种智能控制系统成为 反应釜过程控制的主流。 在控制理论的运用上，早期的反应釜控制系统多为两位式调节的单回路调节 系统，对于重要的环节设计有串级调节系统。后来人们更多地使用p i d 控制，其 算法简单，易于用各种廉价的微控制器实现，控制效果较以前也有很大提高。但 是，由于p i d 控制主要是具有确切模型的线性过程，而反应釜对象具有非线性和 时滞性等特点，难以建立精确的数学模型，故p i d 控制难以满足复杂的过程控制。 随着智能控制理论研究的深入，人们开始研究智能化的反应釜过程控制装 置。各种智能控制方法，如专家系统、模糊控制、神经网络、遗传算法等，都已 在反应釜控制中有所运用。实际上，对于一个复杂的，不仅具有严重菲线性和时 滞特性，而且还在变化的过程，采用单一的控制策略难以取得理想的控制效果。 目前最先进的反应釜智能控制系统多采用将先进的智能控制理论与传统的 控制策略相结合的方法，其中将模糊控制原理和p i d 算法相结合的控制方法较为 常见。 2 第一章绪论 1 3 系统设计方案的提出 本文所论述的酶膜反应器测控系统是在天津大学化工学院酶工程实验室原 有的酶膜反应器的基础上设计实现的，图1 1 为酶膜反应器结构简图。 8 图1 - 1 酶膜反应器结构简图 图中，l 一反应釜，2 一搅拌装置，3 手动阀，4 一压力表，5 一水域夹套，6 一超滤膜， 7 一蠕动泵，8 一夹套进水管，9 一夹套出水管。 酶膜反应器中进行碱性蛋白酶对酪蛋白的水解反应，反应过程中基本上依靠 手工进行操作。反应过程为：先将一定量的配置好的反应原液置入反应釜中构成 反应底物( 升起反应釜1 的顶部釜盖，加入原液) ，并由搅拌装置2 对其进行搅拌； 然后，通过夹套进水管8 、出水管9 接恒温水域，某一温度的水在夹套中循环流动， 同反应底物进行热交换，使反应底物达到设定温度：最后，向釜内加入一定量的 碱性蛋白酶( 反应釜的釜盖留有加料口) ，反应开始进行，反应液在蠕动泵7 的作 用下经导管打入到超滤膜6 ，小分子液体即反应产物渗出到膜外，流入到接收烧 杯成为成品，而大分子液体通过循环导管回流到反应釜继续参加反应。图中手动 阀f - b 和压力表4 的作用是控制超滤膜6 两端的压力，使得反应产物能在一定的压 差下稳定的渗出超滤膜。 随着小分子成品液的不断流出，反应釜内的反应液的量不断减少，根据成品 液的流出量，每隔一段时间经验性地手动向釜内补充原液，大体上维持釜内反应 液的量基本恒定，以使反应能够连续进行。 为了使反应连续稳定地进行，除了保持釜内反应液量的基本恒定之外，还要 保持反应釜内温度和p n 值等环境参数基本稳定，以使碱性蛋白酶保持其生物活 性，从而保证反应的速度和反应产物的品质。碱性蛋白酶对酪蛋白的水解反应时， 要求其环境参数为温度为4 5 ，p h 值为8 ，5 。反应开始进行时，釜内的温度可 认为达到恒温水域的设定温度值为4 5 ，但是由于没有任何测量手段，釜内的 实际温度是无法确切知道的：最初进行配置的原液，经验性地加入了一定量的碱 n a o h ，可认定加入到反应釜中原液的p h 值初值大致为8 5 ，同样由于缺少测量 第一章绪论 手段，釜内的实际p h 值也是无法确切知道的。 碱性蛋白酶对酪蛋白的水解反应，反应本身比较柔和，没有大量的热交换， 但酶膜反应器的结构特点决定了反应过程中会有热量损失，定期定量向釜内补充 原液，也会导致釜内反应液的温度降低，尽管夹套内的恒温水域会对釜内流失的 热量进行补偿，但效率较低，达到热平衡的时问过程较长，且难以保证高精度。 随着水解反应的进行，反应液的p h 值会逐渐降低，为了维持p h 值的基本恒定， 采取定时定量手动的方式向反应釜内加n a o h ，但由于无法准确知道釜内的p h 值，n a o h 的加入量完全是根据经验决定的，p h 值的参数控制很难保证比较高 的精度。 通过以上的论述，可以知道酶膜反应器内的温度和p h 值等环境参数的控制 精度很低，釜内反应液的量也很难保持恒定，同时，整个反应过程中需要大量的 人工手动操作，对反应器的长时间连续工作十分不利，从而无法发挥反应器操作 连续性好的特点和优势。为了解决酶膜反应器在反应过程中控制精度低、自动化 程度差的问题，在原有设备的基础上，进行了酶膜反应器测控系统的设计。 酶膜反应器测控系统，是以微芯( m i c r o e h i p ) 公司的微控制器芯片p i c l 8 1 ：4 4 8 作为测控电路的核心并按照r s 4 8 5 总线协议而构建而成的网络化测控系统，实 现了对多个反应器内反应环境等参数进行设定、测量、控制和记录。 系统是由一台上位控制机和多个独立的酶膜反应器测控节点共同组成的。上 位机通过r s 4 8 5 总线从测控节点接收测量数据，向测控节点发送控制指令。每 个测控节点主要由反应釜、膜过滤器及回流装置和控制箱构成。图1 - 2 为酶膜反 应器测控节点结构简图。温度、p h 、液位传感器分别置于反应釜底部，感受反 应液的温度、p h 值、体积信息；称重传感器、紫外检测仪分别感受反应产物的 重量和蛋白质吸光度信息；水域夹套中安装有电热管；膜过滤器及回流装置实现 反应产物的析出及反应物的循环回流；控制箱的核心部分是基于p i c l 8 f 4 4 8 的 测控单元，实现对传感器信号的采集处理、对电热管及电磁阀等执行元件的控制 和与计算机之间进行通讯。 在酶膜反应器测控系统中，酶膜反应器中进行碱性蛋白酶对酪蛋白的水解反 应的过程实现自动控制，反应釜内的反应液的温度、p h 值和体积等环境参数不 仅可以通过相应的传感器测量得到精确的结果，而且可以根据测量得到的数据进 行控制，实现自动温度控制、自动补原液、自动补碱液；同时，可以测量并记录 反应产物的重量和蛋白质吸光度数据。 4 第一章绪论 图1 - 2 酶膜反应器测控节点结构简图 图中，1 一反应釜，2 一超滤膜，3 一原液罐，4 一碱液罐，6 一压力表，7 一搅拌装置，s 一手 动阀，9 一蠕动泵，1 0 ，1 1 一交流、直流电磁阀，1 2 一电热管，1 3 一夹套，1 4 、1 5 、1 6 一温 度、p h 、液位传感器测头，1 7 - - 紫外检测仪。 1 4 本文的主要工作 酶膜反应器测控系统的设计主要包括测控电路的设计、上位机控制界面软件 的设计和控制柜的设计安装三个部分，本论文着重介绍了前丽个方匦的内容，主 要工作有以下几个方面： 1 、分析了酶膜反应器及其控制技术的发展现状，针对原有的酶膜反应器的结 构特点和提出的设计要求，提出了基于单片机p i c l 8 f 4 4 8 和r s 4 8 5 总线网 络的酶膜反应器测控系统的设计方案。 2 、介绍了p i d 控制算法和模糊( f u z z y ) 控制算法，根据两种算法各自的特 点和本系统自身的特性，制定出f u z z y - - i 复合控制策略。 3 、根据系统设计方案，构建出由上位控制机和测控节点组成的测控网络，完 成系统硬件设计，包括网络的搭建和测控电路的原理设计与p c b 板制作。 4 、运用制定的控制策略，基于系统硬件设计，编写、调试p i c l 8 f 4 4 8 主控程 序和上位机监控界面软件，实现系统的自动测量与控制功能。 5 、本文做了大量的实验，对实验数据进行记录与整理并绘制成曲线：结合系 统实际，运用时域分析法分析控制系统的动态性能和稳态性能。 5 第二章控制理论及算法 第二章控制理论与算法 随着智能控制理论研究的深入，各种智能控制方法，如p i d 控制、模糊控制、 神经网络、遗传算法等，都已在反应釜控制中有所运用，其中，尤其以p i d 控制 和模糊控制最为常见，p i d 算法是目前历史最久应用最广的一种，模糊控制算法 则是智能控制算法中很有代表性的一种。 2 1 比例积分微分( p i d ) 控制 根据偏差的比例( p ) 、积分( i ) 、微分) 进行控制，称为比例积分微分控制， 简称p i d 控制，是一种成熟的经典控制方法。 在模拟控制系统中，调节器最常采用的控制规律是p i d 控制，其原理框图 如图2 - 1 所示，系统由模拟p i d 调节器、执行机构、控制对象组成。p 1 d 调节器 是一种线性调节器，它根据给定值“t ) 与实际输出值c ( i ) 构成的控制偏差 e ( t ) = “t ) - c ( t ) ，将偏差的比例( p ) 、积分( i ) 、微分( d ) 通过线性组合构成控制量， 对控制对象进行控制，控制规律为： 甜( f ) = k a p ( f ) + 彳1 【e c o a t + 掣】( 2 - 1 ) j 1 ” “l 式中，k p 为比例系数，t i 为积分时间常数，t d 为微分时间常数。 图2 - 1 模拟p i d 控制系统原理框图 p i d 调节器各校正环节的作用如下： ( 1 ) 比例环节：是按比例反应控制系统的偏差信号e ( t ) ，偏差一旦产生，调 节器立即产生控制作用以减小偏差。比例作用大，可以加快调节，减少误差，但 是过大的比例，使系统的稳定性下降，甚至造成系统的不稳定。 ( 2 ) 积分环节：主要用于消除系统的稳态误差，提高系统的无差度。系统存 在误差，积分调节开始，直至误差消失，积分调节停止，输出常值。积分作用的 强弱取决与积分时间常数t i ，t i 越小，积分作用就越强；反之t i 大则积分作用 弱，加入积分调节可使系统稳定性下降，动态响应变慢。积分作用常与另两种调 节规律结合，组成p i 调节器或p i d 调节器。 6 第二章控制理论及算法 ( 3 ) 微分环节：反映系统偏差信号的变化趋势( 变化速率) ，具有预见性， 产生超前的控制作用，微分调节在偏差形成之前即将其消除，可以改善系统的动 态性能。在微分时间选择合适情况下，可以减少超调，减少调节时间。微分作用 对噪声干扰有放大作用，因此过强的加微分调节，对系统抗干扰不利。此外，微 分反映的是变化率，而当输入没有变化时，微分作用输出为零。微分作用不能单 独使用：需要与另外两种调节规律相结合，组成p d 或p d 控制器。 上述的仅是控制算法的数学方法，在具体的控制中需要量化才能应用，即采 用数字p i d 控制。数字p i d 控制是以模拟p i d 调节规律为基础的采样控制，与 模拟p i d 调节类似，数字p i d 算法的控制效果的好坏与参数选择紧密相关。 数字p i d 算法分为位置式算法和增量式算法。工程中常采用增量式算法， 简化后的增量式算法如下： a u t = d o e i + d l 已t - l + d 2 吒- 2式( 2 2 ) 式中d o = k p ( 1 + 7 t + 知 ， d l = 一k p ( 1 + 三素堡) d 2 = 髟争 为k 时刻与k 1 时刻控制输出量的增量；e k 为k 时刻的输入量( 设定值 与实际值的差值) ；e k 1 为k 1 时刻的输入量；e k 2 为k 一2 时刻的输入量：k p 为调 节器的放大系数；t 为采样周期；t d 为微分时间；t i 为积分时间。 因此k 时刻控制器的输出量为； = “+ a n t 式( 2 - 3 ) 从式( 2 2 ) 可以看出，设计数字p i d 控制器的任务是确定其参数k p 、t 、 t d 、t j 。p i d 调节器自整定的方法有理论计算法和工程整定法，前者适用的前提 是能获得被控对象的准确数学模型，一般难以做到；实际中往往应用工程整定法， 其最大的优点是整定参数时不依赖被控对象的数学模型，直接在控制系统中进行 现场整定，简单易行。常用的简易工程整定法有扩充临界比例度法、扩充响应曲 线法和归一参数整定法。 2 2 模糊( f u z z y ) 控制 许多控制算法必须要求建立被控对象的数学模型，但是在控制工程中一些复 杂的被控对象或过程，存在非线性、大滞后、随机干扰等，难以用一般的已有规 律来描述，无法为其建立精确的数学模型。对于这类被控对象或过程，应用传统 控制理论和某些现代控制理论很难取得满意的控制效果，但这类被控对象或过程 7 第二章控制理论及算法 在人的手动操作下却往往能达到一定的预期控制结果。因此，人们研究模仿人脑 的思维过程，寻求新的控制方法，设计出新的控制器，实现所谓的智能控制。 模糊控制属于智能控制，在模糊控制中，模糊控制器的作用在于通过计算机， 根据由精确量转化来的模糊输入信息，按照总结手动控制策略取得的语言控制规 则进行模糊推理，给出模糊输出判决，并再将其转化为精确量，作为反馈送到被 控对象( 或过程) 的控制作用。这反映人们在对被控过程进行控制中，不断将观 察到的过程输出精确量转化为模糊量，经过人脑的思维与逻辑推理取得模糊判决 后，再将判决的模糊量转化为精确量，去实现手动控制的整个过程。可见，模糊 控制器体现了模糊集合理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理，在不具有数学模型、 而控制策略只有以语言形式定性描述的复杂被控过程中的有效应用。 设计一个模糊控制器，需要解决以下三个方面的问题： ( 1 ) 精确量的模糊化，把语言变量的语言值化为某论域上的模糊子集； ( 2 ) 模糊控制算法的设计，通过一组模糊条件语句构成模糊控制规则，并计算 模糊控制规则决定的模糊关系； ( 3 ) 输出信息的模糊判决，并完成由模糊量到精确量的转化。 由于模糊控制器的控制规则是根据操作者的手动控制经验总结出来的，而操 作者一般只能观察到被控过程的输出变量及其变化率，故在模糊控制器中通常将 误差及其变化作为输入语言变量，将被控过程的输入变量一控制量的变化作为输 出语言变量。图2 - 2 所示的就是以系统误差及其变化率为输入语言变量，以控制 量的变化为输出语言变量的模糊控制器。 含模糊控制器的系统方框图如图2 2 所示： 图2 2 含模糊控制器的系统方框图 图中：r 为系统设定值( 精确量) ，e 和e c 分别为系统误差与误差变化率( 精确量) ，e 、e c 、 u 分别为反映系统误差、误差变化、控制量变化的语言变量( 模糊量) ，u 为模糊控制器输出 的控制作用( 精确量) ，y 为系统输出( 精确量) 。 基本模糊控制器的优点很多：控制规则不受约束，便于根据操作者的实践经 验修改，定性采纳好的控制思想；控制规则有很大的通用性，通过较小的修改与 组合就可适用于多种不同的被控过程：对系统内部参数的变化具有较强的适应性 等。 8 守l 第二章控制理论及算法 2 3 模糊一p i d 复合控制 事实上，对于一个复杂的，不仅具有严重非线性和时滞特性，而且还在变化 的过程，采用单一的控制策略难以取得理想的控制效果。目前的控制系统多采用 将先进的智能控制理论与传统的控制策略相结合的方法，其中将p i d 算法和模 糊控制原理相结合的控制方法较为常见。 早期的经典模糊控制器f c 与常规的控制器如p i d 调节器相比具有无需建立 被控对象的数学模型、对被控对象的非线性和时变性具有一定的适应能力即鲁棒 性好等特点，但其同样存在一些有待进一步改进和提高的地方，例如，模糊控制 系统的稳态性能较差。基本模糊控制器相当于一种非线性p d 控制器，缺少积分 作用，而且存在由于输入量被模糊量化取整而引起的控制器调节死区，以及控制 量的分档而引起的调节过粗，因此控制动作欠细腻、稳态精度欠佳是经典模糊控 制的一个弱点。为此，出现了一些改善模糊控制稳态性能的方法。 积分控制作用能消除稳态误差，但动态响应慢，比例控制作用动态响应快， 而比例积分控制作用既能获得较高的稳态精度，又具有较快的动态响应。因此， 把p 1 控制策略引入模糊控制器，构成模糊f u z z y - - p i ( 或p i d ) 复合控制，是 改善模糊控制器稳态性能的种途径。这种复合控制策略是在大偏差范围内采用 模糊控制，在小偏差范围内转换成p i d ( 或p 1 ) 控制，二者的转换由微机程序根 据事先给定的偏差范围自动实现。图2 3 所示是f u z z y - - p i ( p i d ) 双模控制结 构图。 图2 - 3f u z z y - - p 1 ( p i d ) 双模控制结构图 图2 - 4 是模糊控制和p i d 调节器相结合以增加稳态控制性能的另一种方案。 这种控制系统总的控制作用是i 调节器控制作用与模糊控制器的控制作用之和， 相当于一个具有不变参数的积分控制作用和变参数的比例微分控制作用的p i d 调节器，比独立的模糊控制器或独立的p i d 调节器具有更好的控制性能。 图2 - 4f u z z y - - i 复合控制 9 第二章控制理论及算法 2 4 控制算法在本系统中的应用 在本系统中，需要对反应釜内的反应液的温度、p h 值和体积的参数实现自 动测量与控制，考虑到整个反应过程是一个难以建立精确的数学模型、非线性和 时滞性的过程，针对系统的特点，进行分段控制：当偏差很大时，控制量取一个 常量；当偏差在一定范围内时，采用如图2 4 中所示的f u z z y - - i 复合控制方案。 i 部分的控制方程为u l - - k i e ，而f c 部分采用双输入( 偏差e 、偏差变化量e c ) 和 单输出的控制策略。 为实现模糊控制器的控制作用，首先要建立模糊控制器查询表。在实际控制 过程中，在每一个控制周期中，将采集到的实测误差e 和计算得到的误差变化 量e ( k ) - e ( k 1 ) 分别乘以量化因子k 。和k 取得以相应论域元素形式表现的e 。和e c 。，由 查询表的第i 行和靳列找到跟e 。和e c 。对应的控制量变化，再乘以比例因子l 【i l ，即 得到实际控制量变化量，以此控制被控过程以达到预期的控制目的。 模糊查询表的具体建立过程如下：首先根据系统误差e 确定模糊集合e 的论 域x = - 4 ，3 ，2 ，1 ，0 ，+ 1 ，+ 2 ，+ 3 ，+ 4 ，根据误差变化量e c 确定模糊集 合e c 的论域y = - 4 ，3 ，2 ，1 ，0 ，+ 1 ，+ 2 ，+ 3 ，+ 4 ，；然后，设计出一种比 较简单的模糊算法，u = f ( e ，e c ) ，f 为非线性函数，由式子可以看出：输出量u 与e 、e c 有关，且不是线性关系。确定的模糊规则是：属于论域x 的模糊集合 e 取自系统误差e 的模糊化，属于论域y 的模糊集合e c 取自系统误差变化量e c 的模糊化，二者为模糊控制器的二维输入，模糊集合u 是反映控制量变化的模 糊控制器的一维输出；最后，构造模糊控制查询表，如表2 。1 所示： 表2 - i 模糊控制查询表 蕊 4- 3- 2一lol234 - 4 h 7h 6h 5 h 4 h 3 h 2 h lh oo 一3 h 6h 5h 4h 3h 2h lh o0c o - 2h 5h 4h 3h 2h 1h 0oc oc 1 1 h 4h 3h 2h lh 00c 0c 1c 2 0h 3h 2h lh 0oc oc 1c 2c 3 lh 2h 1h 0oc oc 1c 2c 3c 4 2h 1h ooc oc lc 2c 3c 4c 5 3h ooc oc 1c 2c 3c 4c 5c 6 40c 0c 1c 2c 3c 4c 5c 6c 7 表2 1 中，“h ) ( ”代表输出量u 为正，h 7 h o 递减；“0 ”代表输出量u 为 0 ；“c x ”代表输出量u 为负，c 7 c 0 递减，而u 的大小代表单位时间内单片 l o 第二章控制理论及算法 机输出的控制带宽的大小。但是由于本系统只能实现增量方向控制，即对温度、 p h 值和体积的控制只能实现加热、加原液和加碱液，所以“c x ”并没有实际 的意义，模糊控制查询表变为如表2 。2 的形式： 表2 - 2 模糊控制查询表 裁 4 o - 2 1o1 2 3 4 _ 4h 7 h 6h 5h 4h 3h 2h l h oo - 3h 6h 5h 4mh 2h 1h 000 - 2h 5h 4h 3h 2h 1h 00oo 一1 h 4 h 3h 2h 1 h 0 00oo oh 3h 2h 1h 0ooo0o lh 2h lh oo0000o 2h 1h o0o0000o 3h oo0oo0ooo 4o00ooo0oo 最后，将i 部分的控制输出量u i 和f c 部分的输出量u f c 相加，得到最终的 系统控制输出量u u u f c 。 第三章酶膜反应器测控系统的硬件设计 第三章酶膜反应器测控系统的硬件设计 酶膜反应器测控系统，是以单片机p i c l 8 f 4 4 8 作为测控电路的核心，按照 r s 4 8 5 总线协议构建的网络化测控系统，系统的功能是完成对多个酶膜反应器内 反应物的温度、p h 值、体积等参数进行设定、测量、控制及记录。为了实现系 统的功能要求，构建出一个由一台上位机和多个独立的酶膜反应器测控节点共同 组成的测控网络，因此，系统硬件设计包括网络物理联结结构设计和测控节点中 测控单元的硬件构成设计。 3 1 测控网络的联结结构设计 整个测控网络的构建基于r s 4 8 5 串行通信协议，由一台上位控制机通过 r s 4 8 5 总线实现与多个酶膜反应器测控节点的联结。 3 1 1r s 4 8 5 总线 在控制网络中数据通信主要采用串行通信接口方式，相对于并行通信接口方 式它具有很多优点：需要的设备更简单，占用的资源更少；有标准化的技术准则 可以遵守；其通信的距离比并行方式远的多等。目前较为广泛使用的串行通信接 口方式主要有r s 2 3 2 、r s 4 2 2 、r s 4 8 5 等。r s 2 3 2 是美国电子工业协会e i a ( e l e c t r o n i ci n d u s t r y a s s o c i a t i o n ) 制定的一种串行物理接口标准，是异步串行通 信中应用最早，最为广泛的标准接口，目前，所有的p c 机都采用了r s 2 3 2 标准 的串行接口；r s 4 2 2 、r s 4 8 5 是e i a 制订的较新的串行接口标准，在传输的速 度和距离上都优于r s 2 3 2 接口，应用十分广泛。r s 2 3 2 ，r s 4 2 2 ，r s 4 8 5 三种串行 通信方式的相关参数比较如下表所示： 表3 1r s 2 3 2 、r s 4 2 2 、r s 4 8 5 通信方式参数比较表 标准类型r $ 2 3 2r $ 4 2 2r $ 4 8 5 信号模式单接点式 差动式差动式 接线方式9 线3 线4 线2 线2 线 最高驱动端数目 113 2 最高接收端数目 1i o 3 2 最大传输距离 1 5 m1 2 0 0 m1 2 0 0 m 传输速率 11 5 2 0 0 b p s 1 0 m b p s1 0 m b p s 传输类型全双工全双工半双工 在上述表格中，最高驱动接收端数目指的是可以发送接收字符串或命令的 模块数日，它之所以有数日限制是因为受到驱动i c 性能的限制，当驱动i c 的性能 第三章酶膜反应器测控系统的硬件设计 改善后，此数目也会随之升高。 其他比较说明如下： ( 1 ) 传输距离。由于驱动i c 的限制，r s 2 3 2 最长的传输距离为1 5 m ，如果距离 再加长，信号在传输中产生压降，一个原来是高电位的信号标准电位可能会因此 成为低电位，使得接收方接收到的信号产生误差。而r s 4 2 2 、r s 4 8 5 的最长传输 距离可以达至u 1 2 0 0 m ，另一方面，r s 4 2 2 、r s 4 8 5 采用差动式传输方法，降低了 噪声的干扰。 ( 2 ) 传输速率。传送与接收的双方使用相同的速率才能使数据正确的交换， 传输速率与串行通信i c 设备的时钟和传输距离有关。当传输距离增加时，传输的 速率必须降低才能保证数据接收的正常，这是因为长度增加使得传输的品质降 低，较快的速率会使接收的一方接收到更多的噪声数据。 ( 3 ) 传输模式。传统的r s 2 3 2 使用全双工的传输方式进行数据的交换，其硬 件的线路配置上是接收与传送各有一引脚搭配。而r s 4 8 5 采用两线式的差动传输 方式进行数据传送，两条线的信号是一正一负，这两条线在传送或接收过程中， 只有一个方向有数据交换。 ( 4 ) r s 4 2 2 、r s 4 8 5 传输方式最多可有2 5 5 个寻址地址，最多带3 2 个收发器； 而r s 2 3 2 只能点对点方式通讯。 经过以上的比较，r s 2 3 2 方式具有传输距离短、传输速度慢、易受噪声干扰、 只能进行点对点通信等缺点，r s 4 2 2 、r s 4 8 5 电气特性基本一致，只是在传输类 型上前者是全双工，而后者是半双工，另外，r s 4 8 5 比r s 4 2 2 支持的网络节点数 多一些，因此，在系统设计中选择了r s 4 8 5 串行通讯方式构建测控网络。 下面对r s 4 8 5 总线的电气接口、传输介质、构建网络等进行简要的介绍。 3 1 。1 1r s 4 8 5 电气接口 r s 4 8 5 采用差分信号负逻辑，+ 2 v + 6 v 表示“0 ”，- 6 v 一2 v 表示“l ”。 r s 4 8 5 有两线制和四线制两种接线，四线制只能实现点对点的通信方式，现很少 采用，现在多采用的是两线制接线方式，这种接线方式为总线式拓扑结构在同一 总线上最多可以挂接3 2 个结点。在r s 4 8 5 通信网络中一般采用的是主从通信方 式，即一个主机带多个从机。很多情况下，连接r s 4 8 5 通信链路时只是简单地用 一对双绞线将各个接口的“a ”、“b ”端连接起来，忽略了信号地的连接，这种 连接方法在许多场合是能正常工作的，但却埋下了很大的隐患。这有两个原因： 第一个原因：共模干扰问题。r s 4 8 5 接口采用差分方式传输信号方式，并不需 要相对于某个参照点来检测信号，系统只需检测两线之间的电位差就可以了。但 人们往往忽视了收发器有一定的共模电压范围，r s 4 8 5 收发器共模电压范围为 第三章酶膜反应器测控系统的硬件设计 7 + 1 2 v ，只有满足上述条件，整个网络才能正常工作。当网络线路中共模电压 超出此范围时就会影响通信的稳定可靠，甚至损坏接口。第二个原因：e m i 问题。 发送驱动器输出信号中的共模部分需要一个返回通路，如没有一个低阻的返回通 道( 信号地) ，就会以辐射的形式返回源端，整个总线就会像一个巨大的天线向 外辐射电磁波。 3 1 1 2r s 4 8 5 传输介质 r s 4 8 5 传输介质一般采用普通的双绞线即可，在要求比较高的环境下可以采 用带屏蔽层的同轴电缆。在使用r s 4 8 5 接口时，对于特定的传输线路，从r s 4 8 5 接口到负载其数据信号传输所允许的最大电缆长度与信号传输的波特率成反 比。在传输过程中可以采用增加中继的方法对信号进行放大，最多可以加8 个中 继，使得r s 4 8 5 的最大传输距离可以达到9 6 k m 。长距离传输时可以采用光纤为 传输介质，收发两端各加一个光电转换器，采用多模光纤的传输距离可达5 l o k m ，单模光纤的传输距离可达5 0k m 。 3 1 1 3r s 4 8 5 构建网络 网络拓扑一般采用终端匹配的总线型结构，不支持环形或星形网络。在构建 网络时，应注意如下几点： ( 1 ) 采用一条双绞线电缆作总线，将各个节点串接起来，从总线到每个节 点的引出线长度应尽量短，以便使引出线中的反射信号对总线信号的影响最低。 有些网络连