基于智能解耦補(bǔ)償?shù)纳囵B(yǎng)箱智能控制

羅偉　湖南學(xué)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(bǔ)償?shù)纳囵B(yǎng)箱智能控制

羅偉湖南學(xué)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(xué)研究項(xiàng)目（課題編號(hào)：13C591）

文章摘要】

針對(duì)生化培養(yǎng)箱過(guò)程控制系統(tǒng)中，存在溫、濕度變化耦合性強(qiáng)、設(shè)備性能易變的問題，本文提出了一種新的設(shè)計(jì)方法，首先采用模糊控制器對(duì)溫、濕度獨(dú)立控制，再采用粒子群算法對(duì)模糊隸屬度進(jìn)行在線優(yōu)化，同時(shí)引入神經(jīng)元學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)溫度和濕度控制量解耦關(guān)系的學(xué)習(xí)，系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行效果實(shí)現(xiàn)證明了本文方法的有效性。

【關(guān)鍵詞】

國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)學(xué)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(xué)、環(huán)境保護(hù)等行業(yè)的科研機(jī)構(gòu)的重要試驗(yàn)設(shè)備，廣泛應(yīng)用于恒溫恒濕試驗(yàn)、培養(yǎng)試驗(yàn)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(jī)進(jìn)行溫度的升降調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)溫度可控，同時(shí)利用加濕器進(jìn)行濕度調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)濕度可控。

圖1　生化培養(yǎng)箱原理示意圖

當(dāng)生化培養(yǎng)箱工作溫度偏離給定值時(shí)，如溫度升高，感溫電橋輸出信號(hào)，經(jīng)放大控制壓縮機(jī)制冷，降低箱體溫度;倘若溫度低于給定值時(shí)，電加熱管對(duì)加溫管道進(jìn)行加熱，通過(guò)風(fēng)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(dá)到平衡。如箱體內(nèi)濕度偏低，感濕電橋輸出信號(hào)，濕度控制系統(tǒng)工作，加濕器進(jìn)行噴霧;反之，需要減濕時(shí)壓縮機(jī)工作致冷，帶出箱體內(nèi)的水分，達(dá)到除濕的目的，穩(wěn)定箱體濕度。

生化培養(yǎng)過(guò)程中溫度和濕度的變化相互影響，耦合性較強(qiáng)。電加熱管工作時(shí)，溫度升高，水分?jǐn)U散增強(qiáng)，濕度升高;壓縮機(jī)工作時(shí)，會(huì)帶出箱體內(nèi)的水分，降低濕度。加濕器工作時(shí)帶入一定量的冷濕水分，會(huì)影響箱體內(nèi)的溫度。因此，生化培養(yǎng)過(guò)程的溫、濕度交叉耦合嚴(yán)重。

2　算法結(jié)構(gòu)

為了解決生化培養(yǎng)過(guò)程中，溫度和濕度相互制約，相互影響的問題，需要對(duì)系統(tǒng)溫、濕度變化進(jìn)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(gè)控制系統(tǒng)由基于改進(jìn)模糊算法的溫、濕度獨(dú)立控制，以及基于神經(jīng)元的解耦補(bǔ)償組成。改進(jìn)模糊算法采用粒子群算法算法對(duì)模糊隸屬度進(jìn)行在線優(yōu)化。神經(jīng)元解耦補(bǔ)償器，利用解耦結(jié)果對(duì)控制量進(jìn)行補(bǔ)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(gè)隸屬度函數(shù)，有4個(gè)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(gè)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(guò)程的控制指標(biāo)，大量粒子以當(dāng)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(guò)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(guò)程的工藝分析，可知溫度控制和濕度控制存在嚴(yán)重耦合關(guān)系，不利于控制策略的實(shí)施，為了保證溫度控制策略和濕度控制策略的相互獨(dú)立，需要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行解耦，采用神經(jīng)元算法進(jìn)行解耦補(bǔ)償?shù)姆椒梢越鉀Q生化培養(yǎng)過(guò)程的復(fù)雜非線性。

圖2　實(shí)時(shí)溫濕度曲線圖

3　系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)驗(yàn)

為了測(cè)試本文算法應(yīng)用于生化培養(yǎng)箱后實(shí)際溫濕度控制效果，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)由2個(gè)運(yùn)行時(shí)段組成的測(cè)試方案，時(shí)段1設(shè)置參數(shù)為溫度40 ℃、濕度55% ; 時(shí)段2設(shè)置參數(shù)為溫度50 ℃、濕度45%。各時(shí)段運(yùn)行時(shí)間均設(shè)置為25分鐘，且循環(huán)運(yùn)行。每分鐘記錄一次數(shù)據(jù)繪制出如圖2所示的實(shí)時(shí)溫濕度曲線。

由圖6 可知，系統(tǒng)運(yùn)行前溫度為28℃，濕度為70%。在時(shí)段1中，由于采用了耦合補(bǔ)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(dá)控制精度范圍（40℃±0.5）。然后對(duì)濕度進(jìn)行模糊控制，圖中顯示，濕度快速到達(dá)控制精度范圍內(nèi)（55%±5）。

當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行到30 分鐘時(shí)，到達(dá)時(shí)段切換點(diǎn)進(jìn)入時(shí)段2。當(dāng)前溫濕度為時(shí)段1 的控制溫濕度40℃和55%，而時(shí)段2 的設(shè)定溫濕度為50℃和45%，系統(tǒng)瞬時(shí)誤差很大。由于變參數(shù)模糊控制對(duì)隸屬度進(jìn)行調(diào)節(jié)，使溫濕度快速到達(dá)控制點(diǎn)，且滿足控制要求。

【參考文獻(xiàn)】

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

[2]韋振中,黃廷磊.基于支持向量機(jī)和粒子群算法的特征選擇[J].廣西工學(xué)院學(xué)報(bào),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(yīng)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(hào)：TP273+.21

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

【作者簡(jiǎn)介】

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