恒溫恒濕控制部分軟件設計

一、控制對象的特性

本系統的控制對象為恒溫恒濕箱體的溫濕度，相比于普通的溫濕度控制對象，除了具有大時滯、大慣性的共性外，還有一些特殊的要求和特性：

(1)生物培養對溫度超調敏感。恒溫恒濕培養箱是用來為不同微生物創造適宜的生長環境，而生物的重要組成如蛋白質、核酸等對溫度很敏感，體外培養時對低溫的耐受力較對高溫強，隨著溫度超范圍的增高會遭受不可逆的破壞，所以溫度控制要求盡量無超調。一般生物生長所需濕度比較高，比如細胞要求95％RH，接近飽和，所以生物對濕度的超調不太敏感。

(2)控制過程具有不對稱性。培養箱是個帶保溫層的封閉箱體，所以溫濕度上升容易降低難。升溫通過電熱管加熱控制，而降溫分為兩種情況，當設定值不高于室溫7℃時，通過壓縮機制冷降溫，其它情況下則完全依靠自然冷卻。加濕通過霧化器實現，而除濕則通過自然風循環，因而溫濕度的升降過程表現出截然不同的動態特性，這就對控制策略提出了更高的要求。而且加熱片的余熱很容易引起超調。所以控制效果要既防止出現超調過大，又要兼顧盡可能快的達到目標值。．

(3)滯后時間與溫度有關。熱輻射與溫度成平方關系，升溫時箱體熱傳遞加快，從控制特性上表現為控制系統的時間常數、純滯后時間減少，所以箱體系統的數學模型不是恒定不變的。

(4)濕度的波動影響溫度恒定。培養箱是一種非線性耦合滯后系統，溫度和濕度互相影響，由于實際工作對溫度的恒定要求較高，所以克服濕度波動對溫度的影響更為重要。

(5)系統易受干擾。培養箱的干擾因素多，且干擾量大。電熱管的發熱功率與電網電壓的平方成正比，所以如果電網電壓波動，電熱管的發熱功率會發生較大波動，系統的穩定性受到干擾。

二、基本模糊控制設計

對于恒溫恒濕培養箱這樣一個具有非線性、大滯后、大慣性、時變性、升溫單向性等特點的控制對象，很難用數學方法建立的數學模型。傳統的控制理論和方法如PID控制，容易超調，溫濕度一旦升高很難降下來，造成調節速度慢，控制效果不理想；而模糊控制利用人類專家控制經驗，對于復雜對象的控制顯示了魯棒性好、控制性能高的優點。根據模糊控制器設計步驟，如圖4.3所示，借助用于數值計算的通用軟件Matlab中的模糊邏輯工具箱(Fuzzylogic contr01)，設計模糊控制系統，方便快捷，易于修改和仿真，并可計算出離線控制表，供在線控制程序使用。

設計基本恒溫模糊推理系統圖形界面的編輯器類型為Mamdani型。仿照人的控制經驗，該控制系統包括兩個輸入變量(誤差E，誤差的變化EC)和一個輸出變量(控制量的變化U)，是一個二維模糊控制器。模糊量E、EC和U的模糊集均取{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}，意義為{負大，負中，負小，零，正小，正中，正大>。相應的論域均為。隸屬函數采用三角形，函數曲線在論域上等距離分布，如圖4．4所示。根據手動控制策略的實驗，總結出一套模糊控制規則，共49條，如表4．5所示。模糊推理系統的基本屬性設定為：“與’’運算采用極小運算，“或"運算采用極大運算，模糊蘊含采用極小運算，模糊規則綜合采用極大運算，去模糊化采用重心法。這樣既可保存為一個FIS文件，在模糊控制系統中作為一個獨立封裝的模塊，在在線程序中表現為一個離線輸出的查詢表。在這個基本模糊推理的基礎上，調節量化因子和比例因子，反復實驗，實現模糊控制的要求。此設計過程同樣適用于濕度的基本模糊控制設計。

三、仿真設計

把建立的模糊推理系統在Matlab的Simulink仿真環境中進行仿真分析，可以迅速找到合適的量化因子和比例因子，指導實際調試。為增加仿真的真實性，關鍵是逼近箱體的數學模型。根據過程控制系統理論的分析，該恒溫系統可以等效為為雙容自平衡系統，對以上恒溫恒濕系統模型搭建模糊控制系統仿真，如圖4．6所示，其中FuzzyLogic Controller with Ruleviewer為封裝的模糊推理模塊，輸入輸出限幅均為，增量式輸出需累加后再作為入量。室溫25"C，濕度27％，目標溫度60℃，目標濕度80％。由于箱體的響應時間比較長，控制周期取10s。控制結果通過示波器察看或通過輸出模塊輸出到工作空間。

由于培養箱具有升溫容易降溫難的特點，超調越小越有利于縮短調節時間，所以仿真首先實現無超調，再力求調節時間短和靜態誤差小。但也要兼顧過多的控制超調會增加過渡時間。相對其他控制方法，模糊控制在提高動態性能方面占優勢。電熱管的實際通斷時間是以交流周波的整數倍控制的，仿真將其轉化為功率控制，實際控制不如仿真中控制的精細，所以比例因子不能太小。在仿真中會得到不同的量化因子和比例因子的組合，都能使系統獲得較好的響應特性，對此系統應取比例因子較大的組合。根據量化因子和比例因子對系統動靜態性能影響的規律，反復調節仿真試驗，確定溫度控制系統中ke=l／4，kde=10，ku=5；濕度控制系統中ke=l／3，kde=24，ku=3時，能夠滿足該系統的要求。仿真結果如圖4．7所示。

四、在線插值的模糊控制算法設計

在Matlab中設計的模糊推理模塊，要得到在線程序的查詢表，只需在命令窗口中依次鍵入如下命令：

aa--readfis(’fz’)

m=-6：1：6；

n=-6：l：6；

for i=l：13

forj=1：13

q(i,j)=evalfis([m(i)；n(j)；

end

end

通過evalfisOi函數循環輸出的查詢表只有有限個離散檔，模糊量化取整致使調節不精細，無法達到仿真的穩態效果。Matlab的模糊控制工具箱之所以能把穩態控制的很細膩，其本質是量化時對粗糙的控制表作了插值。為了消除穩態誤差和穩態振顫，在經典的模糊控制算法中引入在線插值，既不會增加模糊控制的復雜程度，又彌補了模糊控制穩態性能的不足。插值的方法很多，這里采用矩形域內的二元插值法。模糊量E和EC的論域分別有13個離散檔，以此橫縱分割，把控制表分成144個小矩形區域，每個小矩形的四個頂點值從控制表查詢得到。對論域內的任意E和EC，均可落在一個小矩形區域內

五、模糊PID控制算法的設計

以上使用的在線插值的模糊控制算法，具有無超調和調節時間短的動態效果優勢；在線插值修正了單一模糊控制穩態效果差的不足，但仍然不能得到PID的穩態效果。模糊邏輯控制器動態性能抗擾性和PID控制器穩態精度高，取兩者的優點就構成模糊PID控制器。模糊PID控制器是一種在常規PID調節器的基礎上，應用模糊集合理論根據控制偏差、偏差值，在線自動整定比例系數、積分系數和微分系數的模糊控制器。其控制器不僅保持了常規PID控制器的優點，而且具有很強的魯棒性和適應性。http://www.bjzazl.cn