基于智能控制算法的高精度溫度控制系統(tǒng)

高斌

摘要由于工業(yè)生產(chǎn)過程總體性能要求的不斷提升，智能控制發(fā)展十分迅猛。近年來，科研設(shè)計(jì)人員對溫度控制裝置進(jìn)行了全方位的探討，特別是隨著計(jì)算機(jī)等高科技技術(shù)的進(jìn)步，溫度控制的研究也由此獲得很大的提升，從而組成了一批商品化的溫度控制裝置，為企業(yè)技術(shù)改造服務(wù)。本文主要說明并驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的基本原理。

1系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析

1.1研究內(nèi)容

1.溫度傳感器感測待測區(qū)域的溫度，由傳感器和模擬量擴(kuò)展模塊把非電信號轉(zhuǎn)換成電信號傳送到控制器PLC中。

2.觸摸屏顯示實(shí)時采集的數(shù)據(jù)，同時對預(yù)設(shè)值進(jìn)行設(shè)定。

3.PLC采集傳感器測量信號，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的溫度控制算法，并進(jìn)行神經(jīng)控制算法。

4.比例積分微分變化如下：

（1）P：比例環(huán)節(jié)：

控制作用快， Kp大，容易發(fā)生振蕩;

改進(jìn)方法：在智能算法上設(shè)置合理數(shù)值;

（2）I：積分環(huán)節(jié)：

消除了系統(tǒng)的靜態(tài)偏差，降低系統(tǒng)回應(yīng)速度，加大超調(diào)量;

改進(jìn)辦法，算法設(shè)計(jì)改進(jìn)：積分分離;抗積分飽和;變速積分.

（3）D：微分環(huán)節(jié)：

輸入信號的干擾影響大;

改進(jìn)辦法：不完全微分PID控制;微分先行PID控制;

1.2系統(tǒng)流程分析

與常規(guī)PID控制器相對比，不需要進(jìn)行完整數(shù)據(jù)、精密數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)建模，對那些穩(wěn)定性較差、數(shù)據(jù)信息不完備的系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法技術(shù)比常規(guī)PID控制理論方法更穩(wěn)定，更出色。

1.3系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

觸摸屏可以實(shí)現(xiàn)運(yùn)用和使用者與設(shè)計(jì)者之間的信息傳遞與交流，由于實(shí)驗(yàn)場地可能存在危險性，觸摸屏又可遠(yuǎn)程監(jiān)控，因此人機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控是不可缺少的一部分。

觸摸屏在系統(tǒng)中是直接與PLC通過串口線連接在一起的，這樣可以更直接的讀取和顯示數(shù)據(jù)產(chǎn)生和運(yùn)動狀態(tài)的監(jiān)控。之所以觸摸屏和PLC之間實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)交換，實(shí)際是使用了串口232協(xié)議，這就可以把程序里實(shí)時產(chǎn)生的信息或儲存性信息更直觀的顯示在了觸摸屏界面上。

3.數(shù)據(jù)分析與調(diào)試

3.1程序調(diào)試

（1）模擬調(diào)試：

在正式開始實(shí)驗(yàn)之前，應(yīng)進(jìn)行簡單的檢查與調(diào)試，下載測試程序時應(yīng)斷開主電路電源，測試各個輸出點(diǎn)是否有信號，輸出點(diǎn)也可以用容易分辨的裝置代替，例如：燈泡。

（2）實(shí)際調(diào)試：

在完成模擬調(diào)試的前提下，將完整的系統(tǒng)軟件程序下載到PLC中，進(jìn)行簡單數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)，首先，要嚴(yán)格保證設(shè)備安裝的正確，其次進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的同時要保證外界因素影響降到最小，保證實(shí)驗(yàn)的嚴(yán)謹(jǐn)性和可用性。

3.2軟硬件整體協(xié)調(diào)

程序調(diào)試是通過在規(guī)范狀態(tài)下自己操作設(shè)備所產(chǎn)生的軟、硬件中的各類問題，記錄下來并加以修正。對各個模塊進(jìn)行單獨(dú)反復(fù)調(diào)試，對程序邏輯、語法進(jìn)行反復(fù)檢查，觀察系統(tǒng)功能是否運(yùn)行正常。

在程序調(diào)試過程中首先進(jìn)行逐級分類，逐級檢測。調(diào)試的同時也要注意系統(tǒng)的穩(wěn)定性，關(guān)注系統(tǒng)產(chǎn)品的工藝性能和安全性，首先保證急停按鈕、熔斷器和停止按鈕的正常使用，以此來避免正常調(diào)試過程中發(fā)生事故時，不能及時控制局面。

其次就是對程序在運(yùn)行的過程中出現(xiàn)的一些漏洞進(jìn)行更改和填充，例如：自鎖、互鎖等技巧性程序語句。但是，通電聯(lián)機(jī)調(diào)試程序的目的一定不只是為了看到自己預(yù)想的輸出現(xiàn)象和各類操作，而是熟練操作這套系統(tǒng)的各個步驟的操作，在正、逆向思維同時思考的情況下，保證系統(tǒng)的正常運(yùn)行，并且輸出信號正常。

3.3預(yù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

實(shí)驗(yàn)中進(jìn)行了大量的（500+組）加溫、降溫控制實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及分析如下：

特取兩組實(shí)驗(yàn)加以舉例，實(shí)驗(yàn)前提如下：

（1）起始溫度相同（包括室溫）;

（2）記錄相同實(shí)驗(yàn)時間;

（3）在預(yù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的基礎(chǔ)上，實(shí)驗(yàn)參數(shù)一致;

（4）各組升降溫實(shí)驗(yàn)各自獨(dú)立;

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制可以完成用模型和規(guī)則難以實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)控制，具有很強(qiáng)的容錯率，很適合這個實(shí)時性處理并且控制要求高的系統(tǒng)。

同時，在不同溫度（室溫）進(jìn)行穩(wěn)定性分析，來確保實(shí)驗(yàn)的嚴(yán)謹(jǐn)，數(shù)據(jù)圖像如下圖所示（下表中只是取其中有代表性的兩個溫度值進(jìn)行舉例）：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制相對于傳統(tǒng)PID控制上升、下降速度更快，能夠在較短的時間內(nèi)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。

結(jié)論：15攝氏度的穩(wěn)定性為0.055：30℃的穩(wěn)定性為0.42。穩(wěn)定性誤差分析滿足預(yù)先的實(shí)驗(yàn)要求，適合本設(shè)計(jì)。

4.總結(jié)

本文重點(diǎn)對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制方法進(jìn)行了探討，對比了兩種控制策略的控制的特殊性。并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)運(yùn)用于溫度控制箱的設(shè)計(jì)控制中，進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)和仿真研究，總結(jié)了典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方式，對于控制過程中存在的問題逐一進(jìn)行了分析。用MATLAB語言處理進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并通過繪制圖像直接的驗(yàn)證了其相較于傳統(tǒng)方法的控制效果。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制及常規(guī)PID控制進(jìn)行了各方面性能的比較分析，討論了它們的優(yōu)缺點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)

[1]湯啟友.基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對高爐爐溫的預(yù)測[J].山東工業(yè)技術(shù)，2018（10）：146.

[2]Azhdar Soleymanpour Bakefayat，Marjan Mahmoodi Tabrizi. Lyapunov stabilization of the nonlinear control systems via the neural networks[J]. Applied Soft Computing，2016，42.