基于PID控制算法的温度控制器的研究 本科毕业论文

CHANGZHOU INSTITUTE OF TECHNOLOGY 毕毕 业业 设设 计计 说说 明明 书书 题目题目 基于 PID 控制算法的温度控制器的研究 二级学院 直属学部 延陵学院 专业 自动化 班级 07 自 Y 学生姓名 孙菲 学号 07121219 指导教师姓名 张燕红 职称 讲师 评阅教师姓名 职称 2011 年 6 月 KC021 1 常州工学院毕业设计论文 I 摘摘 要要 电加热炉是工业过程中 实验室里应用非常广泛的加热设备 对它的温度 进行控制是典型的过程控制 电加热炉具有非线性 时变性 滞后性 不对称 性 常规PID控制只有在参数整定准确的且系统不发生剧烈变化的情况下 才能 够达到较高的控制精度 然而这两点对一般的电加热炉温度控制系统来说都难 以满足 所以本文提出了基于综合策略的智能PID控制算法用于实现对电加热炉 的精确控温 首先采用基于开环控制的递推最小二乘法或者基于闭环响应性能指标的估 计法对电加热炉温控系统的一阶惯性加滞后模型参数进行估计 然后由此粗略 模型按照基于时域的PID参数整定规则求得控制器设计参数的初始值 接着 运 用单神经元控制等先进控制理论在线实时改变PID控制策略 以适应过程的需要 克服系统时变性带来的影响 保证系统在不同温度区域有相同的控制效果 神 经元PID控制通过在线学习调整连接权系数达到修正PID参数的目的 另外算法 还采用了预测PID控制克服了常规PID只能根据当前误差量进行控制的缺点 通 过在控制器上增加一个预报项 消除纯时滞对系统的影响 上述基于综合策略的电加热炉温度控制方法 既发挥了智能控制的鲁棒性 好 动态响应快速 超调量小的特点 又具有PID控制器的动态跟踪品质和稳态 精度 还实现了PID参数自整定和自调整的功能 关键词关键词 PID参数整定 单神经元PID控制 温度控制系统 常州工学院毕业设计论文 II Abstract Electric furnace is a heating equipment which is widely used in industrial process or laboratory and its temperature control is a typical process control Electric furnace has advantages with a non linear time varying lag and asymmetry conventional PID control is able to achieve high control accuracy only in the tuning accuracy and system does not change dramatically However the two sides for the average electric furnace temperature control systems are difficult to meet so the integrated strategy is proposed based on intelligent PID control algorithm used to achieve precise temperature control on electric heater First of all plus first order inertial lag model of electric furnace temperature control system to estimate the parameters is introduced by recursive least squares method based on open loop control or the estimation performance based on the closed loop response Then in accordance with the PID parameters based on time domain tuning rules the rough model of the design parameters obtained by the initial value of controller Then on real time line using the advanced control theory such as single neuron to change the PID control strategy to suit the needs of the process and to overcome the impact of time varying systems so that ensure that the system in different temperature regions have the same control effect neuron PID control through Connection weights of online learning to adjust PID parameters to achieve the purpose of correction In addition the algorithm used to predict the PID control can overcome the conventional PID control based on the amount of the current shortcomings of the error and it can also eliminate the effects of pure delay on the system by adding a forecast item on the controller The electric furnace temperature control methods based on the comprehensive strategy not only played an intelligent control robustness fast dynamic response and small overshoot characteristics but also has the dynamic tracking quality and steady precision of a PID controller and achieve the PID parameter self tuning and self adjustment function Key words PID parameter tuning ingle neuron PID control temperature control system 常州工学院毕业设计论文 III 目 录 摘要 Abstract 第一章 绪论 1 1 1 课题研究背景 1 1 2 课题国内外发展概况 2 1 2 1PID 控制的发展 2 1 2 2 智能控制系统发展概况 3 1 2 3 电加热炉温度控制的概况 4 1 3 课题研究的内容和意义 5 1 3 1 课题研究的内容 5 1 3 2 课题研究的意义 5 1 3 3 课题研究的趋势 6 第二章 炉温控制系统硬件构成 7 2 1 电加热炉控制系统 7 2 2 总体设计 7 2 3 NMC 20XX 核心模块 9 2 4 网卡主芯片为 RTL8019AS 11 2 5 A D D A 转换 12 2 5 1 DAC0832 简介 12 2 5 2 ADC0809 简介 14 2 6 数字显示部分 16 2 7 键盘输入部分 16 2 8 热电偶 16 本章小结 17 第三章 炉温控制系统软件构成 18 3 1 PID 控制及其改进算法 19 3 2 单神经元 PID 控制的方法 20 3 3 单神经元 PID 控制的仿真 22 本章小结 23 第四章 基于辨识的 PID 参数整定 24 4 1 电加热炉系统模型的建立 24 4 2 系统辨识的方法 25 4 3 PID 初始参数的整定 26 4 4 基于时域的 PID 参数整定 27 4 5 PID 参数整定方法的仿真 28 本章小结 29 第五章 系统控制仿真 30 5 1 控制方案设计 30 5 2 温度控制程序设计流程 31 5 4 系统控制仿真和结果分析 34 本章小结 37 结论 38 常州工学院毕业设计论文 IV 致谢 39 参考文献 40 附 录 42 常州工学院毕业设计论文 1 第一章 绪论 电加热炉是工业过程和实验室里广泛使用的加热设备 布置在炉内的加热 元件将电能转化为热能 通过辐射或对流的方式将热能传递给加热对象 从而 改变对象的温度 通常的工业过程都对炉温的控制提出了一定的要求 这就需 要对电加热炉的温度进行控制 调节它的通电时间或通电强度来改变它输出的 热能 传统的控制方法有两种 第一种就是手动调压法 即是依靠人的经验直 接改变电加热炉的输入电压 其控温效果依赖于人为的调节 控制精度不高 且浪费人力资源 第二种控制方法在主回路中采取可控硅装置 并结合一些简 单的仪表 保温阶段自动调节 升温过程仍依赖于试验者的调节 它属于半自 动控制 随着微型计算机 可编程逻辑控制器 PLC 的出现和迅速更新换代 智能温度控制仪表 工业控制计算机在电加热炉温度控制领域日益得到广泛地 应用 借助计算机强大的数据处理和运算能力 引入反馈的思想 运用现代控 制理论 实现对炉温的全自动化控制 1 1 课题研究背景 自动化仪表的发展按时间大致可以划分为以下三个 第一代 以指针显示为主的自动化仪表 第二代 数字显示式仪表 它将模拟量转化为数字量进行测量和显示 第三代 智能仪表 目前 国内外的温度控制仪表大致可分为模拟型和数字型两大类 一是模拟 型 仪表 如 DWK III 型温度控制仪表 虽然可进行连续调节 灵敏度高 但是 制造工作量大 调试和维修不便 故障率较高 温度的再现性差 显示不直观 参数整定不便 无自检和信息数据保存功能 整个升温过程需要人工干预 自 动化程度低 二是数字型智能仪表 包括能够进行程序控温的智能多段温度控 制仪 能够实现数字 PID 和各种复杂控制规律的智能温度调节器等 它们具有 功能齐全 显示直观 调试维修方便 体积小 测温控温精度高 工作可靠 使用方便等优点 但多数是进口产品 价格昂贵 且兼容性不好 随着科学技术的发展 单片机技术日趋成熟 中大规模集成电路的运用推 广 控制理论的发展和完善 研制智能温度控制仪表的门槛逐渐降低 为了使 科学技术适应市场经济 研制的产品应具有较强的实用性及较高的性能价格比 常州工学院毕业设计论文 2 和市场占有率 从市场和企业的角度来看 兼有硬件简单 适应能力强 且价 格较低的新型温度控制仪表 是适合我国国情的温度控制仪表 现行的用于电 加热炉的控温仪表主要有交流接触式的位式控温仪表 如 XCT XMT DWG 等系列 移相或过零触发的晶闸管调压 功 式的温控系统 微电脑控温系统 如 DX 系列智能温度控制器 SD0 25 级精度微处理机智能数显表 PTC 微处理机 温度控制器微电脑热处理控温系统以及 RKC OMEON HONNYWELL 的温度 控制器 以及美国 FOXBORO 公司生产的数字化自整定调节器 带自整定功能 的温控仪采用了专家系统技术 能够像有经验的控制工程师那样 根据现场参 数迅速地整定调节器 适合于对象变化频繁或非线性的控制系统 它也是未来 智能温度控制仪表发展的方向 智能温度控制仪表所要完成的功能是通过功率 元器件来控制加热强度和时间 使对象的温度达到设定值 其基本设计思想为 通过传感器测量出被控对象温度 将它与设定值做比较 通过一些控制算法 输出控制量控制执行机构来调节温度 它硬件电路主要分为采样部分 控制部 分 按键与显示部分 其核心是微处理器 软件则实现温度数据处理 程序控 制 人机界面显示以及与上级控制计算机或其它智能仪表进行通信等功能 1 2 课题国内外发展概况 1 2 1PID 控制的发展 PID控制是最早发展起来的控制策略之一 由于其结构简单 物理意义明确 鲁棒性好 稳定性高 运用经验成熟等而广泛地应用于各种工业过程控制之中 尤其应用在各种控制系统的最底层 PID控制的发展经历了三个阶段 第一阶段 二十世纪二十年代以前 机器工业的发展 对控制提出了要求 反馈的方法首先被提出 在研究气 动和电动记录仪的基础上发现了比例和积分的作用 它们主要的调节对象是火 炉的温度蒸汽机的阀门位置等 调节方式类似于继电器控制 精度比较低 控 制器的形式是比例 P 或比例与积分 PI 第二阶段 二十世纪二十年代至四十年代 1935年 泰勒仪器公司的Ralph发现了微分的作用 微分作用的发现具有重 要的意义 它能直观地实现对慢系统的控制 对该系统的动态性能能够进行调 节 与先期提出的比例和积分作用成为三个主要的调节部件 一直沿用至今 常州工学院毕业设计论文 3 在1942年和1943年 泰勒仪器公司的Zigeler和Nichols等人 分别在开环 和闭环的情况下 用实验的方法分别研究了比例 积分和微分这三部分在控制 中的作用 首先提出了PID控制器的参数整定的问题 随后有许多公司和专家 象福克斯波罗公司 利诺公司 横河公司 Bristol Tw Kraus J T Myron A carmon K j Astrom T Hagglund Nishkawa 和Sannomiya等人 投入到这方面的研究 之中 经过多年的研究 在参数整定方面取得了很多成果 诸如自校正PID 预 估PID等控制器 这些PID控制器适用范围广 能处理一定的非线性和纯滞后问 题 第三阶段 二十世纪五十年代以后至今 计算机技术和智能控制理论的发展为复杂动态不确定系统的控制提供了新 的途径 采用智能控制技术 可设计智能PID控制器和进行智能整定PID参数 如专家控制系统 模糊PID 神经网络PID 遗传算法PID等智能控制 1 2 2 智能控制系统发展概况 随着信息技术的发展 许多新方法和技术进入工程化 产品化阶段 这对 自动控制技术提出犷新的挑战 促进了智能理论在控制技术中的应用 以解决 用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题 智能控制技术的主要方法有模糊控制 基于知识的专家控制 神经网络控 制和集成智能控制等 以及常用优化算法有 遗传算法 蚁群算法 免疫算法等 模糊控制以模糊集合 模糊语言变量 模糊推理为其理论基础 以先验知识 和专家经验作为控制规则 其基本思想是用机器模拟人对系统的控制 就是在被 控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段 实现系统控制 在 实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定 以及控制规则的制定二 者缺一不可 专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合 仿效专家的经验 实 现对系统控制的一种智能控制 主体由知识库和推理机构组成 通过对知识的获 取与组织 按某种策略适时选用恰当的规则进行推理 以实现对控制对象的控 制 专家控制可以灵活地选取控制率 灵活性高 可通过调整控制器的参数 适 应对象特性及环境的变化 适应性好 通过专家规则 系统可以在非线性 大偏 差的情况下可靠地工作 鲁棒性强 神经网络模拟人脑神经元的活动 利用神经元之间的联结与权值的分布来表 常州工学院毕业设计论文 4 示特定的信息 通过不断修正连接的权值进行自我学习 以逼近理论为依据进行 神经网络建模 并以直接自校正控制 间接自校正控制 神经网络预测控制等方 式实现智能控制 1 遗传算法学习控制 智能控制是通过计算机实现对系统的控制 因此控制技术离不开优化技术 快速 高效 全局化的优化算法是实现智能控制的重要手段 遗传算法是模拟 自然选择和遗传机制的一种搜索和优化算法 它模拟生物界 生存竞争 优胜劣汰 适 者生存的机制 利用复制 交叉 变异等遗传操作来完成寻优 遗传算法作为优 化搜索算法 一方面希望在宽广的空间内进行搜索 从而提高求得最优解的概率 另一方面又希望向着解的方向尽快缩小搜索范围 从而提高搜索效率 如何同时 提高搜索最优解的概率和效率 是遗传算法的一个主要研究方向 2 迭代学习控制 迭代学习控制模仿人类学习的方法 即通过多次的训练 从经验中学会某种 技能 来达到有效控制的目的 迭代学习控制能够通过一系列迭代过程实现对二 阶非线性动力学系统的跟踪控制 整个控制结构由线性反馈控制器和前馈学习 补偿控制器组成 其中线性反馈控制器保证了非线性系统的稳定运行 前馈补偿 控制器保证了系统的跟踪控制精度 它在执行重复运动的非线性机器人系统的 控制中是相当成功的 1 2 3 电加热炉温度控制的概况 电加热炉是温度控制是典型的过程控制 由于传热问题的复杂性 电加热 炉具有非线性 时变性 大滞后 不对称等特点 它的滞后主要是容积滞后 炉体的结构 容量 测温元件及其安装的位置都影响着滞后的大小 而在使用 过程中 随着温度的升降 加热元件的特性发生变化 保温绝热材料会逐渐老 化 环境也在不断变化 因而炉温特性是时变的 又因为绝大多数电加热炉都 是在温度上升时强迫加热 而温度下降时则自然冷却 所以其温度特性是不对 称的 另外由于炉温取决于加热元件的发热量 散热量和负荷的情况 发热时 间总比传热时间短得多 所以炉温动态特性主要由传热过程决定 传导 对流 辐射三种的传热方式都在起作用 只是在不同温区所占比例不同 三者中只有 传导是线性的 辐射是绝对温度的四次方 对流则更加复杂 故电加热炉是一 个本质非线性的系统 签于电加热炉炉温特性的复杂性和工业上的要求 对它的控制有一定的难度也 很有必要 多年来 人们将各种新的控制方法和新的技术手段应用于电加热炉 常州工学院毕业设计论文 5 温度 的控制中 获得了许多经验 也取得了一定的成果 随着计算机技术 控制理 论的发展 电加热炉参数的测量和温度的控制已进入了微机化 智能化的阶段 除了在硬件上进行改进外 先进控制理论的应用是当前电加热炉温度控制最大 的亮点 PID 控制因其结构简单 适应性好 在控温中应用较多 但因为它是 基于反馈控制 对于大滞后的炉温过程 需要很长的稳定时间 另一方面传统 的 PID 控制是基于对象的数学模型 当炉温特性发生变化或出现不确定扰动时 固定参数的 PID 控制的控制效果就变得比较差 所以要想得到更好的控温效果 就需要采用自适应 自整定的 PID 控制 另外一些基于非参数模型的智能控制 方法也跟 PID 控制结合 不同程度地克服电加热炉的恶劣特性 比如模糊 PID 控制能减小非线性对系统的影响 神经元网络能根据输入输出调整 PID 参数 克服炉温特性的时变性 仿人智能 PID 控制模仿人的控制经验 具有一定的预 报作用 从而减小时滞的影响 另外针对时滞系统的 Smith 预估控制和预测控 制也被用于炉温控制 其中预测控制是基于模型 滚动实施并结合反馈校正的 优化控制算法 它对模型精度要求不高 适应于时滞对象或非最小相位系统 相对传统的最优控制和自适应控制更适合复杂工业过程控制 而将预测控制与 PID 有机结合起来则兼有两种算法的有点 在炉温控制上有很好的前景 近些 年 由于非线性理论的进步 而电加热炉正好又是一个非线性的系统 所以有 研究人员在电加热炉非线性模型辨识 非线性控制方面作了不少工作 经过他 们验证 对电加热炉这类非线性多变量耦合的系统 采用非线性控制方法有很 好的效果 但其算法计算量太大 而工业过程要求控制快速 这使得它们的应 用受到限制 1 3 课题研究的内容和意义 1 3 1 课题研究的内容 本课题采用理论研究 仿真研究 实时控制试验相结合的方法 设计出针 对电加热炉温度控制系统的智能PID控制算法 能够满足电加热炉温度控制的要 求 并能在智能温度控制仪表中得以实现 要使算法具有通用性 智能性 需 要对所要控制的对象进行自动辨识以获取设计控制器的先验知识 采用PID控制 要想获得较好的控制效果 必须对整定出合适控制器参数 且因为温控系统的 时变性 大滞后性 固定参数的PID控制器难以保证系统在不同温度区域有相同 的控制效果 所以需要对控制参数进行在线调整 另外炉温控制系统以及算法 常州工学院毕业设计论文 6 的实现还涉及了一些软硬件 要形成最后的产品还需要对这些软硬件有所了解 围绕以上的问题 本课题主要研究了系统辨识 PID参数整定 PID及其改进型 控制器的设计 温度控制系统软硬件等几方面的问题 1 3 2 课题研究的意义 PID控制器自整定技术是近2O年来受到工业控制界和学术理论界广泛关注并 取得显著成果的先进控制策略 并早在8O年代中期就开发研制了相应的自整定 控制器 近年来 国际自动控制领域对PID控制器参扰 提高鲁棒性 加快算法 的收敛速度等方向发展 研究新一代控制器的另一个方向 是现代PID控制器 相对于传统PID控制器 而言 现代PID控制器是将自适应控制 最优控制 预测控制 鲁棒控制 智能 控制等控制策略引入到PID控制中的一种新型PID控制器 特别是智能型PID控 制器 近几年引起了极大的研究兴趣 智能控制的发展状况将在下节中详细介绍 人们把专家系统 模糊控制 神经网络等理论 整合到PID控制器中 这样 既保持 了PID控制器的结构简单 适用性强和整定方便等优点 又通过智能技术在线调 整PID控制器的参数 以适应被控对象特性的变化 1 3 3 课题研究的趋势 从目前PID参数整定方法的研究和应用现状来看 以下几个方面将是今后 一段时间内研究和实践的重点 对于单入单出被控对象 需要研究针对不稳定对象或被控过程存在较大 干扰情况下的PID参数整定方法 使其在初始化 抗干扰和鲁棒性能方面进一 步增强 使用最少量的过程信息及较简单的操作就能较好地完成整定 对于多入多出被控对象 需要研究针对具有显著耦合的多变量过程的多 变量PID参数整定方法 进一步完善分散继电反馈方法 尽可能减少所需先验 信息量 使其易于在线整定 智能PID控制技术有待进一步研究 将自适应 自整定和增益计划设定 有机结合 使其具有自动诊断功能 结合专家经验知识 直觉推理逻辑等专家 系统思想和方法对原有PID控制器设计思想及整定方法进行改进 将预测控制 模糊控制和PID控制相结合 进一步提高控制系统性能 都是智能PID控制发展 的极有前途的方向 常州工学院毕业设计论文 7 第二章 炉温控制系统硬件构成 为了设计通用的电加热炉温度控制算法 本课题中的研究对象是封闭式加热 炉温度控制系统 测温对象是炉内空气 系统中控制器是由数字显示控制仪 SWP C80 和微机构成的两级计算机 SWP C80 作为下位机 完成温度检测 模拟输入 固态继电器数字触发输出 数码显示 数据通信等任务 而微机作 为上位机 负责控制算法的实现 数字的运算处理 图形界面的显示等 2 1 电加热炉控制系统 电加热炉G1 s 温度控制系统简化模型框图如图2 1所示 图 2 1 封闭式加热炉温度控制系统 2 2 总体设计 本文选用电加热炉为被控对象 电加热炉是典型的工业过程控制对象 被广 泛应用于冶金 化工 机械 食品等行业的工业生产和实验 控制方法的优劣 运行效果的好坏 直接影响到产品的质量 能源的消耗 设备的生产效率 搭 常州工学院毕业设计论文 8 建温度控制系统 其总体框图如2 2所示 其原理图如2 3所示 图2 2 温度控制系统总体框图 图2 3 温度控制系统原理图 电加热炉温度控制系统按照信号的流动 其工作原理大致是 首先将热电 偶传来的带有温度信号的毫伏级电压滤波 放大 送至A D 转换器 这样通过 采样和A D 转换 就将所检测的炉温对应的电压信号转换成数字量送入了控制 装置 如微机 智能仪表的处理器等 在控制装置内计算出该电压信号对应的 常州工学院毕业设计论文 9 温度值 然后将它与给定的温度值进行比较 并按一定的控制算法进行运算 运算结果通过控制晶闸管在控制周期内的触发角 也就是控制电加热炉的平均 功率的大小来达到温度控制的目的 设计温度控制算法时还需要将上述的原理图简化成模型图 如下图 以便 于系统进行分析 模型中的控制器就是广义的加载到计算机或微处理器上的控 制算法 晶闸管模块 电加热炉 加热对象一起归为控制对象 而A D转换器 热电偶则构成反馈回路 控制器给定的温度作为系统输入信号r 传感器检测到 的温度作为输出信号y 误差e 控制信号u 均在控制装置里通过计算得到 最 后经过一系列转换实现对热工对象温度的控制 这就形成了一个典型的反馈控 制系统如图2 4所示 图2 4系统简化模型图 2 3 NMC 20XX 核心模块 NMC 20XX 核心模块是为了用于工业测控包括以太网测控功能而设计的 模 块中包含有功能非常强的C8051F020C8051F020单片机 片外扩展的1MBitSRAM IS62LV1024 片 外以串行方式扩展的4MBit Flash存储器AT45DB081 该模块用4 层PCB板设计面 积仅为42 5mm 53 8mm 模块上设计有连接F020单片机的JTAG 调试接口 有用于 扩展和应用连接的2 40P双排针 该双排针可与不同用户设计的应用系统连接 如在该系统上将和系统统实验板连接 核心模块的组成框图如图2 5所示 常州工学院毕业设计论文 10 图2 5 核心模块组成框图 单片机选用 Atmel 公司的单片机芯片 C8051F020 完全可以满足本系统中要 求的采集 控制和数据处理的需要 单片机的选择在整个系统设计中至关重要 该单片机与 MCS 51 系列单片机高度兼容 低功耗 可以在接近零频率下工作等 诸多优点 而广泛应用于各类计算机系统 工业控制 消费类产品中 C8051F020 是单片机中的一种精简产品 该型号单片机包括 一个 8 位的微处理器 CPU 片内有 2K 字节的程序存储器 ROM 和 128 256 字节 RAM 15 条可编程双向 I O 口线 两个 16 位定时器 计数器都可以设置成计数方式 用以对外部事件进行计数 也可设置成定时方式 并可以根据计数或定时的结果实现计算机控制 五个中断源的中断控制系统 一个全双工 UATR 通用异步接收发送器 的串行 I 0 口 用于实现单片机之间 或单片机与微机之间的串行通信 片内含模拟比较器 低功耗的闲置和掉电模式 常州工学院毕业设计论文 11 2 4 网卡主芯片为 RTL8019AS 以太网控制器RTL8019AS本文所用的网卡主芯片为RTL8019AS 由于其优良 的性能 低廉的价格 使其在市场上10Mbps网卡中占有相当的RTL8019AS内部可 分为远程DMA接口 本地DMA接口 MAC 介质访问控制 逻辑 数据编码解码逻辑 和其他端口 内部结构如图2 6所示 图2 6 RTL8019AS内部结构图 图2 6是RTL8019AS内部结构 远程DMA接口是指单片机对RTL8019AS内RAM进 行读写的总线 即ISA总线的接口部分 单片机收发数据只需对远程DMA操作 本 地DMA接口是RTL8019AS与网线的连接通道 完成控制器与网线的数据交换 MAC 介质访问控制 逻辑完成以下功能 当单片机向上发送数据时 先将一帧数据 通过远程DMA通道送到RTL8019AS中的发送缓冲区 然后发出传送命令 当 RTL8019AS完成了上帧的发送后 再开始此帧的发送 RTL8019AS接收到的数据通 过MAC比较 CRC校验后 由FIFO存到接收缓冲区 收满一帧后 以中断或寄存器标 志的方式通知主处理器 FIFO逻辑对收发数据作16字节的缓冲 以减少对本地 DMA的请求 常州工学院毕业设计论文 12 2 5 A D D A 转换 数 模转换器 D A转换器 简称DAC 是用来将数字量转换成模拟量 模 数转换器 A D转换器 简称ADC 是将模拟量转换成数字量 目前A D D A 转换器较多 本课题选用大规律集成电路 DAC0832 ADC0809 来分别实现D A 转换和A D转换 2 5 1 DAC0832 简介 DAC0832 是一个 8 位的D A转换器 其内部框图如图 2 6 所示 它由 8 位输 入寄存器 8 位DAC寄存器 8 位D A转换器及逻辑控制单元等功能电路构成 图 2 7 DAC0832 内部框图 D D 数字信号输入端 ILE 输入寄存器允许 高电平有效 CS 片选信号 低电平有效 1 WR 写信号 1 低电平有效 2 WR 写信号 2 低电平有效 FER X 传送控制信号 低电平有效 IOUT1 IOUT2 DAC电流输出端 常州工学院毕业设计论文 13 FB R 反馈电阻 是集成在片内的外接运放的反馈电阻 REF V 基准电压 10 10 V VCC 电源电压 5 15 V AGND是模拟地 DGND是数字地 两者可接在一起使用 DAC0832 输出的是 电流 要转换成电压 还必须外接运算放大器 DAC0832 引脚图如图 2 8 所示 D A转换电路如图 2 9 所示 图 2 8 DAC0832 引脚图 图 2 9 DAC0832 电路 常州工学院毕业设计论文 14 2 5 2 ADC0809 简介 ADC0809 是采用CMOS工艺制成的 8 位 8 通道逐次渐近型A D转换器 其原 理图如图 2 10 所示 图 2 10 ADC0809 原理图 IN IN7 8 路模拟信号输入端 A2 A1 A0 地址输入端 ALE 地址锁存允许输入信号 START 启动信号输入端 EOC 转换结束标志 高电平有效 OE 输入允许信号 高电平有效 Clock cp 时钟 外接时钟频率一般为 640KHz VCC 5V单电源供电 常州工学院毕业设计论文 15 VREF VREF 基准电压 通常 REF 接 15V VREF 接 0V D0 D7 数字信号输出端 地址线A0 A1 A2 分别对应 23条输入线即对应IN0 IN7 ADC0809 引脚图如图 2 11 所示 A D转换原理如图 2 12 所示 图 2 11 ADC0809 引脚图 图 2 12 A D转换原理图 常州工学院毕业设计论文 16 2 6 数字显示部分 本课题采用 T6861 型号动态显示方式 当多位 LED 显示时 通常将所有位 的段选线相应的并联在一起 由一个 8 位 I O 口控制 形成段选线的多路复用 而各位的共阳极或共阳极分别有相应的 I O 口线控制 实现各位的分时选通 其中段选线再用一个 8 位 I O 口 而位选线占用 N N 位 LED 的个数 个 I O 口 由于各位的段选线并联 段码的输出对各位来说都是相同的 因此 同一时刻 如果各位选线都处于选通的话 那 LED 显示器将显示相同的字符 若要各位 LED 能显示相应的字符 就必须采用扫描的方式 即在某一时刻 只让某一位 的为选线处于选通状态 而其他各位的位选线处于关闭的状态 同时 段选线 上输出相应位要显示字符的段码 2 7 键盘输入部分 采用 HD7279 4x4 矩阵键盘 输入 这种接口方式适用于按键数量较多的场 合 它由行线和列线组成 按键位于行 列的交叉点上 矩阵键盘的工作原理 是按键设置在行 列线的交点上 行 列线分别连接到按键开关的两端 行线 通过上拉电阻接到 5V 上 平时无按键按下时 行线处于高电平状态 而当有 按键按下时 行线的电平状态将由与此电平相连的列线电平决定 列线电平如 果为低 则行线电平为低 列线电平为高 则行线电平也为高 这时识别矩阵 键盘是否被按下的关键所在 由于矩阵键盘中行 列线为多键共用 各按键均 影响该键所在行和列的电平 因此 各按键彼此将发生相互影响 所以必须将 行 列线信号配合起来比作适当处理 才能决定闭合键位置 对于矩阵式键盘 按键的位置由行号和列号唯一决定 所以分别对行号和列 号进行二进制编码 然后将两值合成一个字节 高四位是行号 低四位是列号 但这种编码对于不同行的键 离散性大 并且编码的复杂度与键盘的个数成正 比 因此不适合用于输入两小的设计中 2 8 热电偶 温度检测方法根据敏感元件和被测介质接触与否 可以分为接触式和非接 触式两大类 接触式检测方法主要包括基于物体受热体积膨胀性质的膨胀式温 常州工学院毕业设计论文 17 度检测仪表 基于导体和半导体电阻值随温度变化的热电阻温度检测仪表 基 于热电效应的热电偶检测仪表 而非接触式的主要是利用物体的热辐射特性与 温度之间的对应关系对温度进行检测 由于此系统中被测物体为金属和空气 所以没用必要使用非接触式的传感器 温度是非电量信号 要想测量温度信号必须将其转化为可以方便处理的电 信号 温度传感器依据自身材料的特点可以将温度信号转变为电信号 目前我 们常见的温度传感器主要有热电偶 热敏电阻 电阻式温度探测器 RTD 和集 成温度传感器 本课题主要研究热电偶传感器 型号为 BWY 803A TH 热电偶是利用热电 效应原理 将两种不同材料的导体组成一个闭环回路 如果两个结点的温度不同 则回路中将产生一定的电势 其大小与材料性质及结点温度有关 称这种现象 为热电效应 将温度转换成电势变化的热敏传感器 使用热电偶测量温度时容易 引起误差 由于热电势是因不同金属材料的结合产生的 故不同材料连接形成 的其它结合也会在电路中引入电压变化 这一误差信号称为冷端误差 因此在 测量中需要冷端补偿环节来消除这一误差 热电偶的测温范围很宽 一般在 200 2000 之间 常用的测温区段是 500 的高温区 本章小结 本章涉及的内容是温度控制系统的硬件构成 首先以系统图的形式描述了什 么是一个电加热炉温度控制系统 然后给出温度控制系统总体框图 再重点介 绍了温度控制器各部分模块的原理 常州工学院毕业设计论文 18 第三章 炉温控制系统软件构成 温度控制系统的软件设计是在 C8051Fxxx 单片机上 由单片机来控制 主 控程序包括初始化 键盘显示管理及各子程序调用 温度信号的采集 数字滤 波 铂电阻的非线性补偿 温度的显示 控制算法的调用 PID 参数自整定算 法等功能的实现由各子程序完成 数字滤波可采用均值法 中间值法和一阶惯性法等方法 本文采用一阶惯 性法方法 目的是滤除干扰信号的影响 由于铂电阻的电阻值与其所受的温度 并不完全是线性的 因而设计了非等距分段线性插值线性化程序来对铂电阻进 行非线性补偿 其误差低于 0 1 控制算法采用 PID 算法 它根据温度设定值与实际值之差的比例值 积分 值 微分值来确定控制量的大小 P I D 可以采用参数自整定而得到 温控系统软件还包括对温度控制系 统的保护和快速加温的切换等 在测得温度未接近设定温度时 系统快速加温 接近时 调用 PID 算法控制 以达到迅速稳定温度场的目的 温度一旦高于最 高设定值 程序自动切断电源停机 软件上除了设计数字滤波程序外 还设计 了软件监视器等 软件流程如图 3 1 所示 图 3 1 软件流程图 常州工学院毕业设计论文 19 3 1 PID 控制及其改进算法 现代工业控制系统中存在着很多的不确定性 这些不确定性将造成模型参数 变化甚至模型结构突变 使得原整定参数无法保证系统继续良好的工作 这时 就要求 PID 控制器具有在线修正参数的功能 所以 PID 参数自整定概念中应包 括参数自动整定和参数在线自校正 这类自整定控制器被归为智能自整定 PID 调节器 它不仅能从实验中提取过程动态特性设计出控制器 还具有推理能力 能对过程进行连续自适应 智能 PID 自整定方法包括 基于神经网络的 PID 自整定 基于模糊控制的 PID 自整定 专家式智能自整定 PID 控制等 基于神经网络自学习的 PID 控制器是调整网络自身权系数 使其稳定状态 对应于某种最优控制下的 PID 控制器参数 从而实现自适应 其中 控制器 PID NNC 是一个三层前向神经网络 两个输入单元的输入值分别为系统给定值 r k 和输出值 y k 网络的输出为控制信号 u k 神经网络辨识 NNI 用于对被控 过程进行在线辨识 这种控制器的特点是将误差信号的比例 积分 微分运算 和 PID 参数的自适应整定放在一个三层前向神经网络中完成 PID NNC 既能 通过对隐含层单元与输出层单元间权重的自适应调整来优化 P I D 参数 还能 利用隐含层的三个单元实现误差信号的比例 积分和微分运算 应用模糊推理实现 PID 参数在线自整定的方法是通过先找出 PID 控制器的 三个参数 p K i K d K与偏差e和偏差变化率 c e之间的模糊关系然后在运行中 不断检测e和 c e 再根据模糊控制规则来对三个参量进行在线修改 以满足不 同e和 c e的情况下对控制器参数的不同要求这里 偏差e和偏差变化率 c e是模糊 控制器的输入 PID 控制器的三个参数 p K i K d K是输出 而控制器整定的 好坏关键取决于根据对根据参数整定原则及专家的经验获得的 p K i K d K参 数调整规则是否有效 基于模式识别的专家式 PID 自整定控制器包括模式识别系统 特征比较系 统和逻辑推理机三部分 设计好这类控制器的关键是选取好的响应曲线特征参 数和获取丰富准确的专家系统知识 其工作过程是 在闭环系统受到扰动时 对系统误差 e 的时间特性进行模式识别 分别识别出该过程响应曲线的多个特 征参数 如超调量 阻尼比 衰减振荡周期 上升时间等 将所测出的特征参 数值与用户事先设定好的特征参数值进行比较 其偏离量送入专家系统 专家 系统在线推断出为消除各特征量偏离控制器各参数所应有的校正量 送入到常 规的 PID 控制器 以修正 PID 控制器的各个参数 常州工学院毕业设计论文 20 前面介绍了几种智能自整定 PID 调节器的设计思想 实际用于温度控制系统 的设计 可以将它们简化 单神经元 PID 控制就借用了神经网络的 PID 自整定 的思想 用神经元的连接权值代表 PID 三个控制参数 通过在线学习的方法修 正权值 实现对 PID 参数的自校正 仿人智能 PID 控制则跟模糊控制 PID 自整 定 专家式自整定 PID 控制类似 通过识别系统误差组成的模态 调整 PID 控 制器参数或者结构 从而控制的作用更合理 下面几节将分别介绍单神经元改 进型 PID 控制器 3 2 单神经元 PID 控制的方法 神经元作为构成神经网络的基本单位 也具有自学习和自适应能力 而且 结构简单易于计算 将它与 PID 调节其结合 可以在一定程度上解决传统 PID 调节器不易在线整定参数 难于控制时变系统的问题 设神经元的输入维数 n 3 用神经元的三个连接权来近似代替 PID 的比例 积分 微分系数 其控 制器结构图如图 3 2 所示 图 3 2 单神经元 PID 控制器结构图 它的三个输入分别是 x1 k e k e k 1 x2 k e k x3 k e k 2e k 1 e k 2 3 1 式中 e k r k c k 为系统给定与输出的偏差 选择线性函数作为输出节点的激励函数 0 kuKfky 3 2 单神经元输入节点的输入输出关系为 33211 kxkwkxkwkxkwKku ev 3 3 其中 v K 是比例系数 1 kw 2 kw 3 kw 为连接权系数 增量式 PID 控制器的算式为 常州工学院毕业设计论文 21 2 1 2 1 kekeke T T ke T T kekeKku s d i s p 3 4 对比上面两式 PID 控制器的参数分别是 1 kwKK vp 2 kwKK vi 3 kwKK vp 神经元的权系数可以通过自学习功能进行自适应调整 这就相当于对 PID 控制器的控制参数进行了自适应整定 大大提高了控制器的鲁棒性 为有效发挥单神经元的自适应能力 必须采用一定的学习算法对权值进行 学习 在最优控制理论中 采用二次型性能指标来计算控制律可以得到所期望 的优化效果 故在神经元学习算法中 也可借助最优控制中二次型性能指标的 思想 在加权系数的调整中引入二次型的性能指标 使输出误差和控制增量加 权平方和为最小来调整加权系数 从而间接实现对输出误差和控制增量加权的 约束控制 设性能指标为 5 0 22 kuQkyoutkrinPkE 3 5 式中 P Q 分别为输出误差和控制增量的加权系数 r k 和 y k 为 k 时刻的参 考输入和输出 神经元的输出为 3 1 1 i ii kxkwKkuku 3 6 3 1 i iii kwkwkw i 1 2 3 3 7 1 3 1 11011 i iiI kxkxkwQKkxkzPbKkwkw 3 8 1 3 1 22022 i iiP kxkxkwQKkxkzPbKkwkw 3 9 1 3 1 33033 i iiD kxkxkwQKkxkzPbKkwkw 3 10 式中 z k e k P I D 分别是比例 积分和微分的学习速率 该算法运行效果与可调参数 K 等的选取又很大关系 通过阅读文献和仿 常州工学院毕业设计论文 22 真实验 总结了参数调整的一些规律如下 1 初始权系数 kwi可以任意选取 一般取 10 以下就行 2 K 的选择 一般 K 偏大 将引起系统超调增大 调整时间变长 K 取 较小 系统响应变慢 响应可能不能跟踪给定信号 所以最好通过仿真结果对 K 进行调整 3 学习速率 P I D 的选择 学习速率的选择要使 kwi 的每一个采样 周期的变化不超过的 kwi 1 选取 K 使过程超调不太大 若此时超调趋向平 稳的时间过长 可增加 P D 若超调迅速下降而低于给定值 此后缓慢上升到 稳态的时间又太长 则可减小 P 增强 I 对于大时滞系统 为了减小超调 P D 都应选得大一些 单神经元 PID 控制算法运用自身的学习功能 使权值 即 PID 控制器参数 在过程中不断学习 达到优化控制的目的 但其权值自校正速度较慢 使上升 时间较长 动态恢复缓慢 所以在实际应用中 可以通过改变 K 的值来提高响 应速度 当误差较大且大于零时 增大 K 以加快动态过程 当误差为负值时 减小 K 使控制量减小以抑制超调 综上可以看出 单神经元 PID 控制器元自适应 PID 控制器具有可调参数少 易于整定 控制输出平稳 鲁棒性强的独特优点 对大滞后且要求平稳控制输 出的温度控制系统有很好的应用前景 3 3 单神经元 PID 控制的仿真 采用单神经元 PID 控制对系统 1 的模型 1 sG 进行仿真 权系数初值按 Z N 法取得 0kp w 0 0367 0ki w 0 00131 0kd w 0 2569 学习速率和放大倍数分 别取 P 0 0001 I 0 000001 D 0 001 v K 0 12 其仿真曲线如图 3 3 设 定值为 500 常州工学院毕业设计论文 23 图 3 3 模型 G1 s 的单神经元 PID 控制仿真曲线 从仿真曲线看 单神经元 PID 控制的控制效果非常好 相对常规 PID 由显 著改善 无论从超调还是上升时间 单神经元 PID 控制的控制