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      基于智能解耦補償?shù)纳囵B(yǎng)箱智能控制

      2016-06-18 01:21:18羅偉湖南學院鐵道職業(yè)技術(shù)湖南株洲412001
      電子制作 2016年6期
      關(guān)鍵詞:培養(yǎng)箱溫濕度時段

      羅偉 湖南學院鐵道職業(yè)技術(shù) 湖南株洲 412001

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      基于智能解耦補償?shù)纳囵B(yǎng)箱智能控制

      羅偉湖南學院鐵道職業(yè)技術(shù)湖南株洲412001

      2013年度湖南省教育廳科學研究項目(課題編號:13C591)

      文章摘要】

      針對生化培養(yǎng)箱過程控制系統(tǒng)中,存在溫、濕度變化耦合性強、設(shè)備性能易變的問題,本文提出了一種新的設(shè)計方法,首先采用模糊控制器對溫、濕度獨立控制,再采用粒子群算法對模糊隸屬度進行在線優(yōu)化,同時引入神經(jīng)元學習算法,實現(xiàn)對溫度和濕度控制量解耦關(guān)系的學習,系統(tǒng)實際運行效果實現(xiàn)證明了本文方法的有效性。

      【關(guān)鍵詞】

      國家標準學科分類代碼:510-80

      1 生化培養(yǎng)箱工藝原理

      生化培養(yǎng)箱是是生物、醫(yī)學、環(huán)境保護等行業(yè)的科研機構(gòu)的重要試驗設(shè)備,廣泛應用于恒溫恒濕試驗、培養(yǎng)試驗等。生化培養(yǎng)箱主要由制熱、制冷、加濕、反饋系統(tǒng)及控制系統(tǒng)等部分組成,其原理如圖1所示。主要采用熱電阻絲和壓縮機進行溫度的升降調(diào)節(jié),實現(xiàn)溫度可控,同時利用加濕器進行濕度調(diào)節(jié),實現(xiàn)濕度可控。

      圖1 生化培養(yǎng)箱原理示意圖

      當生化培養(yǎng)箱工作溫度偏離給定值時,如溫度升高,感溫電橋輸出信號,經(jīng)放大控制壓縮機制冷,降低箱體溫度;倘若溫度低于給定值時,電加熱管對加溫管道進行加熱,通過風扇向箱體輸入熱空氣,使箱體內(nèi)部的溫度快速升高,使溫度達到平衡。如箱體內(nèi)濕度偏低,感濕電橋輸出信號,濕度控制系統(tǒng)工作,加濕器進行噴霧;反之,需要減濕時壓縮機工作致冷,帶出箱體內(nèi)的水分,達到除濕的目的,穩(wěn)定箱體濕度。

      生化培養(yǎng)過程中溫度和濕度的變化相互影響,耦合性較強。電加熱管工作時,溫度升高,水分擴散增強,濕度升高;壓縮機工作時,會帶出箱體內(nèi)的水分,降低濕度。加濕器工作時帶入一定量的冷濕水分,會影響箱體內(nèi)的溫度。因此,生化培養(yǎng)過程的溫、濕度交叉耦合嚴重。

      2 算法結(jié)構(gòu)

      為了解決生化培養(yǎng)過程中,溫度和濕度相互制約,相互影響的問題,需要對系統(tǒng)溫、濕度變化進行解耦,本文提出了一種基于神經(jīng)元解耦的變參數(shù)模糊制方法,整個控制系統(tǒng)由基于改進模糊算法的溫、濕度獨立控制,以及基于神經(jīng)元的解耦補償組成。改進模糊算法采用粒子群算法算法對模糊隸屬度進行在線優(yōu)化。神經(jīng)元解耦補償器,利用解耦結(jié)果對控制量進行補償。

      本文采用了梯形結(jié)構(gòu)的模糊控制器隸屬度函數(shù),每個隸屬度函數(shù),有4個參數(shù)待確定,因此溫、濕度模糊控制器各自的輸入、輸出共12個變量的梯形隸屬度函數(shù)參數(shù),共同構(gòu)成了各自PSO的解空間。根據(jù)生化培養(yǎng)過程的控制指標,大量粒子以當前的位置最優(yōu)的粒子為參照更新自身速度矢量V,調(diào)節(jié)自己的位置,在解空間中搜索更優(yōu)的位置。通過大量粒子不斷的迭代更新,逐步在空間中聚合到最優(yōu)的位置,從而得到隸屬度函數(shù)的最優(yōu)解集。

      根據(jù)生化培養(yǎng)過程的工藝分析,可知溫度控制和濕度控制存在嚴重耦合關(guān)系,不利于控制策略的實施,為了保證溫度控制策略和濕度控制策略的相互獨立,需要對系統(tǒng)進行解耦,采用神經(jīng)元算法進行解耦補償?shù)姆椒梢越鉀Q生化培養(yǎng)過程的復雜非線性。

      圖2 實時溫濕度曲線圖

      3 系統(tǒng)運行實驗

      為了測試本文算法應用于生化培養(yǎng)箱后實際溫濕度控制效果,本文設(shè)計了一個由2個運行時段組成的測試方案,時段1設(shè)置參數(shù)為溫度40 ℃、濕度55% ; 時段2設(shè)置參數(shù)為溫度50 ℃、濕度45%。各時段運行時間均設(shè)置為25分鐘,且循環(huán)運行。每分鐘記錄一次數(shù)據(jù)繪制出如圖2所示的實時溫濕度曲線。

      由圖6 可知,系統(tǒng)運行前溫度為28℃,濕度為70%。在時段1中,由于采用了耦合補償算法和變參數(shù)模糊控制,生化培養(yǎng)箱的溫度在4分鐘內(nèi)基本到達控制精度范圍(40℃±0.5)。然后對濕度進行模糊控制,圖中顯示,濕度快速到達控制精度范圍內(nèi)(55%±5)。

      當系統(tǒng)運行到30 分鐘時,到達時段切換點進入時段2。當前溫濕度為時段1 的控制溫濕度40℃和55%,而時段2 的設(shè)定溫濕度為50℃和45%,系統(tǒng)瞬時誤差很大。由于變參數(shù)模糊控制對隸屬度進行調(diào)節(jié),使溫濕度快速到達控制點,且滿足控制要求。

      【參考文獻】

      [1]魏徳敏;文星宇.基于混合PSO算法的桁架動力響應優(yōu)化[J].振動與沖擊,2011,22(5): 92-95.

      [2]韋振中,黃廷磊.基于支持向量機和粒子群算法的特征選擇[J].廣西工學院學報,2006,17(2): 103~106.

      [3]湖澤新.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解耦控制新方法及其應用[J].控制與決策,2009,18(6):409-412.

      生化培養(yǎng)箱;解耦;智能控制

      中圖分類號:TP273+.21

      文獻標識碼:A

      【作者簡介】

      羅偉(1979-),男,湖南株洲人,碩士,副教授,研究領(lǐng)域:控制工程。

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