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电 子 测 量 技 术
ELECTRONIC MEASUREMENT TECHNOLOGY
第34卷 第3期
2009年3月
基于犔犘犆2368的模糊犘犐犇温度控制系统的
设计
领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计
闫向勇 董志学 马蓓绯
(内蒙古工业大学信息
工程
路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理
学院 呼和浩特 010051)
摘 要:在生化分析仪中温度是重要的控制参数之一,其具有非线性、时变性和时间滞后性的特点,采用常规PID控
制温度效果并不理想,不能满足系统在不同条件下对参数自整定的要求,从而影响其控制效果进一步提高。本文采用
了PID与模糊控制相结合的技术,通过32位ARM7处理器LPC2368实现其整个控制过程,其中给出了其硬件结构及
软件设计。经仿真
表
关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf
明该方法与采用传统的PID算法相比具有响应速度快、超调量小、精度高的优点。能够满足生化
分析仪中对温度的控制要求。
关键词:ARM7;LPC2368;模糊PID
中图分类号:TP273+.5 文献标识码:A
犉狌狕狕狔犘犐犇狋犲犿狆犲狉犪狋狌狉犲犮狅狀狋狉狅犾狊狔狊狋犲犿’狊犱犲狊犻犵狀犫犪狊犲犱狅狀犔犘犆2368
YanXiangyong DongZhixue MaBeifei
(SchoolofInformationEngineering,InnerMongoliaUniversityofTechnology,Hohhot010051)
犃犫狊狋狉犪犮狋:Thetemperatureisoneofimportantcontrolparametersonbiochemistryanalyzer.Ithascharacteristicsofnon
linearity,timevarianceandtimelag.ItisnotsatisfiedwithusingconventionalPIDcontrol.Itisnotcontentwiththe
requirementsofparametersselftuningunderdifferentconditions.Thusitaffectscontroleffecttofurtherenhance.This
articlehasusedthetechnologythatPIDandthefuzzycontrolintegrate.Itrealizesentirecontrolprocessby32bit
ARM7processorLPC2368,andhasgivenitshardwarearchitectureandthesoftwaredesign.Thesimulationindicated
thatthesystemhasshortertimeofresponse,smallerovershoot,strongerrobustnessandhigherprecisionthan
conventionalPID.Itcanachievetherequirementsoftemperaturecontrolonbiochemistryanalyzer.
犓犲狔狑狅狉犱狊:ARM7;LPC2368;FuzzyPID
0 引 言
温度是生化分析仪中经常碰到的控制参数之一,在
对化学物质进行活化能检测过程中,根据阿累尼乌斯公
式:犓=犃×犲(-犈犪/犚犜),(其中犃为频率因子;犈犪为活化能;
犚为气体常数;犜为绝对温度)可知:温度与反应速率呈指
数关系,即影响显著,其需要一个恒定的温度,才能取得
可靠、准确的检测结果。生化分析仪中的温度控制对象,
往往具有非线性、大时滞、时变、强耦合等特点,采用常规
PID控制效果不理想,在本文中,采用了将模糊控制与常
规PID控制相结合的方法,其主要思想是在常规PID调
节基础上,采用模糊推理,根据不同的E和EC实现PID
参数自整定。这种温度控制器,大大提高了控制系统的
稳定性。本系统结合了模糊PID控制理论和新型32位
ARM7内核微处理器LPC2368,通过硬件电路设计和软
件的编程、调试,开发出了具有良好控制效果的模糊PID
温度控制系统。
1 温度控制系统设计
1.1 系统硬件设计
系统以电加热炉作为被控对象,采用32位ARM7微
控制器LPC2268作为CPU,系统设计总体框架如图1
所示[1]。
图1 电加热炉温度控制系统
系统的工作原理为:根据需要,由键盘设定电加热炉
温度及所需保持加温时间等。铂铑10型热电偶测量输出
温度的电压模拟信号,经放大后通过 A/D转换输入到
LPC2368芯片中,ARM处理器完成数字滤波、标度变换
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第34卷 电 子 测 量 技 术
后,通过AD590芯片读入热电偶冷端温度,完成热电偶冷
端补偿,所得测量温度值与设定温度值比较后产生温度偏
差,LPC2368芯片完成模糊PID控制算法处理后,输出
PWM控制信号,通过由 MOC3041组成的过零触发电路
驱动双向晶闸管,控制其导通时间,改变加热功率,从而控
制电加热炉温度[2]。
1.2 系统软件设计
实际运行中,为了减小运算工作量,提高系统的实时
性,先利用Matlab仿真离线确定模糊表并存入LPC2368
存储器中采用查表法实现对犓犘、犓犻和犓犱的修正。方法
为:首先将e和犲犮离散并量化到相应论域,然后查模糊控制
决策表,得出对应的犓犘、犓犻和犓犱值,计算出控制量。模
糊PID控制算法如图2所示[3]。
图2 模糊PID控制算法流程图
2 模糊控制器的设计
2.1 输入、输出变量的论域及隶属度函数
本系统采用二输入三输出的模糊控制器。控制系统
的输入误差为e,误差变化为犲犮。模糊控制器的输出为
Δ犓犘、Δ犓犻和Δ犓犱。模糊控制器与e、犲犮对应的输入语言
变量分别为E、犈犮,E、犈犮的论域取{-3,-2,-1,0,1,2,
3},其模糊子集均为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},分别
表示{负大,负中,负小,零,正小,正中,正大}[4]。
将PID的3个系数Δ犓犘、Δ犓犻和Δ犓犱的变化范围分
别定义为:
Δ犓犘={-3,-2,-1,0,1,2,3}
Δ犓犻={-0.3,-0.2,-0.1,0,0.1,0.2,0.3}
Δ犓犱={-0.3,-0.2,-0.1,0,0.1,0.2,0.3}
它们的模糊子集为Δ犓犘、Δ犓犻、Δ犓犱 ={NB,NM,
NS,O,PS,PM,PB},各语言值的隶属度函数均采用三
角形。
图3 E、EC、犓犱的隶属度函数
图4 犓犘 、犓犻的隶属度函数
2.2 犘犐犇参数犓犘、犓犻和犓犱的自整定规则
1)当%e%较大时,为加快系统响应速度,应取较大
犓犘;同时,为避免由于开始时e的瞬时变大可能出现的微
分过饱和而使控制作用超出许可范围,应取较小犓犱;为防
止出现较大超调,产生积分饱和,应对积分加以限制,取
犓犻=0。
2)当%e%和|犲犮|处于中等大小时,为使系统响应具
有较小的超调,犓犘应取得小些;犓犻和犓犱的大小要适中,
以保证系统的响应速度。
3)当%e%较小时,为使系统具有较好的稳态性能,
犓犘与犓犻取得大些,同时为避免系统在设定值附近出现振
荡,并考虑系统的抗干扰性能,当
%犲犮%较小时,犓犱值取
中等大小,当
%犲犮%较大时,犓犱取小些[56]。
根据以上控制规则,可绘出PID参数犓犘、犓犻和犓犱的
控制规则表,如表1所示。
表1 模糊控制规则表
犲 犲犮犓狆犓 犓犻
犓 犓犱e e
NB NM NS ZO PS PM PB
NB
PB
NB
PS
PB
NB
NS
PM
NM
NB
PM
NM
NB
PS
NS
NB
ZO
ZO
NM
ZO
ZO
PS
NM
PB
NM
PS
PB
NB
NS
PM
NM
NB
PS
NS
NM
PS
NS
NM
ZO
ZO
NS
NS
ZO
ZO
NS
PM
NB
ZO
PM
NM
NS
PM
NS
NM
PS
NS
NM
ZO
ZO
NS
NS
PS
NS
NS
PS
ZO
ZO
PM
NM
ZO
PM
NM
NS
PS
NS
NS
ZO
ZO
NS
NS
PS
NS
NM
PM
NS
NM
PM
ZO
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闫向勇 等:基于LPC2368的模糊PID温度控制系统的设计 第3期
续表
犲 犲犮犓 犓狆犓 犓犻
犓 犓犱e e
NB NM NS ZO PS PM PB
PS
PS
NM
ZO
PS
NS
ZO
ZO
ZO
ZO
NS
PS
ZO
NS
PS
ZO
NM
PM
ZO
NM
PB
ZO
PM
PS
ZO
PB
ZO
ZO
PS
NS
PS
PS
NM
PS
PS
NM
PM
PS
NM
PB
PS
NB
PB
PB
PB
ZO
ZO
PB
ZO
ZO
PM
NM
PS
PM
NM
PM
PM
NM
PM
PS
NB
PB
PS
NB
PB
PB
根据表1可以得到如下49条模糊控制规则语句:
l.If(EisNB)and(犈犮isNB)then(犓犘isPB)(犓犻is
NB)(犓犱isPS)
………………………………
49.If(EisPB)and(犈犮isPB)then(犓犘isNB)(犓犻is
PB)(犓犱isPB)
2.3 逆模糊化
本文采用加权平均法进行模糊判决,以得到控制量的
精确值。加权平均法的算法公式为:
狌狅=
∑
狀
犻=1
μ(狌犻)·狌犻
∑
狀
犻=1
μ(狌犻)
(1)
式中:狌犻为模糊量输出,μ(狌犻)为模糊量的隶属度,狌狅为求
得的判决结果。
经模糊控制器调整得出的3个修正参数Δ犓犘、Δ犓犻和Δ犓犱
与3个参数的初始值犓′狆、犓′犻、犓′犱分别相加后输入到PID控
制器,即经以下公式计算后,再经PID运算输出控制量。
犓犘=犓′狆+Δ犓犘 (2)
犓犻=犓′犻+Δ犓犻 (3)
犓犱=犓′犱+Δ犓犱 (4)
3 犕犃犜犔犃犅仿真结果
根据上面的分析在MATLAB中完成模糊控制器编辑,
在SIMULINK中建立图5模糊自整定PID控制系统模型[78]。
图5 模糊自整定PID控制系统模型
仿真结果如图6、图7所示。
图6 未加入干扰时的仿真结果
图7 加入干扰时的仿真结果
从仿真结果可以看出,模糊自整定PID控制具有较小
的超调量和较小的调节时间,具有较好的动态响应特性和
稳态特性,且同步精度高。并且有较好的抗干扰性能,有
较好的鲁棒性。显然,模糊自整定PID控制是一种设计简
单、实现方便、控制规则优化以及性能优良的智能控制器,
具有动态性能好,稳态精度高。
4 结 论
本文提出的基于LPC2368的模糊PID电加热炉温度
控制系统,结合了模糊控制与PID的优点,实现了对PID
参数的在线自整定,与常规PID温度控制系统相比,该控
制器控制精度高,对受控对象模型的适应能力强。经仿真
证明具有较好的控制效果,能够满足生化分析仪中对温度
的控制要求。
(下转第138页)
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