基于優化模糊PID航空物流運輸供應鏈溫控設計

顧一飛 嚴平 費桂義

摘? 要： 為解決航空物流食品在周轉過程中臨時儲存溫度監測難，以及控制精度低等問題，研究設計了一種冷熱儲藏裝置。其控制系統是基于模糊PID控制理論，使用STM32平臺對保溫桶內的溫度進行監測和控制、TFT顯示器作為人機交互系統，引入優化模糊PID控制算法，構建新型模糊控制器，通過在比例、積分、微分環節這三個參數值進行調節實現對冷熱量的調節實現控制。實驗表明，該控溫系統能夠有效調節存儲桶內的溫度，系統理論誤差為0.1 ?C，實際測量誤差為0.6 ?C。

關鍵詞： 優化模糊PID控制; 冷熱量調節; 自動控制; 精準調節

中圖分類號：G305? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ?文章編號：1006-8228（2018）12-54-04

Abstract： In order to solve the problem of difficult temperature monitoring and low control accuracy of the temporary storage of aviation logistics food in the process of turnover， a cold and hot storage device was designed. Its control system is based on the fuzzy PID control theory， using the STM32 platform for monitoring and controlling temperature in the heat insulation barrels， TFT monitor as the man-machine interactive system， fuzzy PID control algorithm is introduced to optimize， build new type of fuzzy controller， through three links of proportion， integral， differential adjusted parameter values for the regulation of cold heat control. Experiments show that the temperature control system can effectively regulate the temperature inside the bucket， system theory error is 0.1? ?C， the actual measurement error is 0.6? ?C.

Key words： optimize fuzzy PID control; Cold heat regulation; the automatic control; precise adjustment

0 引言

目前我國航空物流缺乏高效率保存食品的裝置系統，傳統的航空保鮮食品運輸裝置是采用人工裝箱運輸至飛機，存在轉運時間長，食品保鮮程度低，用電量大等一系列問題。而及時、準確地獲取溫度信息和實現實時控制，對于航空物流運輸具有重要意義。在實際應用中，最廣泛使用的調節器控制規律為比例、積分和微分控制，簡稱PID控制。但是這種調節方式存在調節反應慢，準確度低，根據實際情況需要反復調節KP，KI，KD不便于操作，會帶來食品保鮮敗壞等問題。因此本人設計了一套基于模糊PID控制算法的航空物流食品控溫裝置系統，使得該系統能夠自動達到控溫的目的。

1 裝置模塊設計

系統總體是由四個部件組成的，分別是主控制器STM32、溫度檢測、定溫控制、TFT液晶顯示模塊（圖1），輸入模塊輸入預期設定參數達到恒定的溫度，溫度檢測模塊會實時地檢測儲存桶內的環境溫度。TFT液晶顯示屏幕會顯示當前儲存桶內溫度與設定溫度。當觀測溫度高于或低于設定溫度時，主控制器優化模糊PID算法會對儲存桶內的物品進行了冷藏或加熱，使得整個空間溫度穩定在設定溫度。

對于原先的時變、非線性溫度變化情況，提出一種優化模糊PID算法設計。此系統會自動將當前參數與初始設定的比例系數、積分系數和微分系數這三個參數進行了比較，根據其變動的差值，給出控制量，再將控制量作為二次設定值輸入執行元件，系統進行模糊PID控制，使系統達到穩定并穩定在預定溫度。

2 裝置硬件設計

裝置的控制器選擇使用選擇ARM處理器STM32F103C8T6，這是一款基于ARM32位的Cortext M3內核的單片機，占用單片機的比例I/O資源非常少具有成本低，速度快，性價比高等優點[1]。控制器的功能包括儲存桶內溫度的讀取和變化量的輸入（PWM）、人機的交互、算法的運行。

溫度檢測模這一部分采用CJ2M-CPU31，該傳感器LD執行命令時間降低至40ns，浮點三角函數運算低于1μs，通過具有EnterNet/IP數據鏈接功能的標準EnterNet端口進行數據通行并且CJ2單元支持數據通信，具有高速、大容量、智能等特點。PLC系統利用CJ1W-IC101與CJ1W-II101來拓展機架，采用I/O電纜將將兩個機架連接[2]。一方面采集實時的溫度變化數據傳輸到控制器另一方面根據控制器的命令對PLC進行控制。在-15℃至50℃范圍內，該溫度傳感器的誤差為±0.5℃。

恒溫控制模塊分為兩部分，一部分是以用半導體制冷片為主的制冷模塊另一部分是制熱單元。半導體制冷是利用半導體材料組成的P-N端[3]，在兩端施加直流電進行制冷，是一種將電能轉化成熱能的技術。并且只要使通過半導體制冷片中的電流反向流轉就能產生熱泵工況起到輔助制熱的效果。整個系統的硬件如圖2所示。

3 模糊原理及模糊控制器

3.1 優化模糊PID原理

PID控制器是一種線性控制系統，通過對偏差進行比例、積分、微分控制實現對系統的控制[4]。模糊PID控制器是由兩部分組成：傳統PID控制器和模糊化模塊。PID模糊控制的重點是找出PID的三個參數與誤差e和誤差變化率ec之間的模糊關系，在運行中不斷監測e和ec，根據確定的模糊控制規則來對三個參數進行在線調整，滿足不同e和ec對三個參數的不同要求。傳統PID的控制規律和傳遞函數的形式如下：

其中e（t）=r（t）-c（t），為偏差值，Kp為放大系數（比例增益），Ti為積分時間常數，Td為積分時間常數，u（t）是在t時刻的輸出[5-6]。本文的優化模糊PID在傳統的PID基礎上進行優化。首先根據儲存桶保存不同物品所需溫度值進行設定，然后根據模糊規則進行模糊化處理得到所需的相應增量值。模糊規則使用前一次的輸出參數與增量的結合作為下一次的輸入值，所迭代的次數越多最終得出的數據越精確。其模糊控制器迭代參數整定如下：

其中為迭代參數，為前一次輸出的參數值，為后一次的輸入參數值，為其差值，當前一次的數值逐漸趨近于后一次的數值時，說明誤差逐漸趨近于零，說明整個系統的溫度接近設定值。

3.2 優化模糊控制器設計

儲存桶進入嵌入式插槽充電裝置后，系統各部分開始初始化。首先，溫控部分開始測量儲存桶內的溫度，隨后在TFT液晶顯示屏上出現桶內測量溫度。當模塊檢測值與預定設置值不符合時，自動進入模糊控制模塊，進行模糊化處理，進行差值迭代最終趨于設定值。系統工作流程圖如圖3所示：

3.2.1 三模糊量化及隸屬函數選取

偏差e和偏差ec的語言變量分別為E和EC，輸出變量u的語言變量為U[7]。U和EC的模糊集均為{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB};E的模糊集為{NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB}。語言變量的含義為{負大，負中，負小，零，正小，正中，正大}，其中E的模糊集中，NO，PO分別為負零，正零。誤差E劃分為10個等級{-4，-3，-2，-1，0，+0，1，2，3，4}。誤差變化EC的論域為{-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5}。溫度偏差、偏差變化及輸出量實際范圍為[b，c]，轉換到各自論域[-n，n]，取整。選擇E，EC，U的隸屬函數均為三角函數。

優化模糊控制器的輸入誤差e和誤差變化二次，優化模糊規則是根據調節過程的溫度的偏差和偏差變化率來確定輸出控制量u的值。模糊規則通常由一系列關系詞組成，如if then、else、also、end和or等等。模糊關系詞需經過規則處理后，將其規則數值化。常用的關系詞if-then，also[8]等本規則采用：

優化模糊規則如表1所示。

4 實驗與仿真

本實驗采取的實驗對象是處于低溫狀態下保存類的海鮮類產品，保存溫度為0℃至3℃。為了在實驗中精確控制溫度，設定初值為0℃，以10℃為起始溫度對系統溫度變化進行觀測。通過對設計優化PID算法進行實時溫控處理，得到的儲存桶內溫度的變化情況如表2所示。

對兩組測試數據進行處理，比較傳統PID控制系統與優化PID控制系統對溫度的響應情況，如圖4所示?？梢妰灮疨ID控制溫度的響應與傳統PID有明顯的區別，從響應時間和響應速度上來說，優化模糊PID的響應速度遠快于傳統PID控制，能夠很快達到預先設定的溫度并且趨于穩定。再者從控制精度方面來說，優化模糊PID控制的溫度響應超調比較小。

5 結束語

通過對航空物流食品供應鏈不足的發現，設計了優化模糊PID控制系統。本套系統設計采用的是，低能耗，低成本的STM32F103C8T6的芯片來控制，TFT液晶顯示屏的設計便于實時對數據的觀測。通過對兩種不同PID算法數據的實驗，發現優化模糊PID算法在原有自動檢測溫度、制冷與整體控制的基礎上[10]，進一步優化了，不僅響應速度快而且控制精度高，實現了設計的目的。在針對傳統PID算法只能在定量的計算問題上，采用了優化的針對變量的，具有不確定性的模糊PID算法來處理實時溫度變化的問題。優化模糊PID算法的提出與應用極大地解決了航空物流食品供應鏈中運輸時產生的保鮮問題。本控溫系統設計的提出不僅僅在使用的設備使用上面成本低廉而且效率高能耗少，但在對溫度的靈敏度上還需進一步優化。

參考文獻（References）：

[1] 楊偉，肖義平.基于STM32F103C8T6單片機的LCD顯示系統設計[J].微型機與應用，2014 （20） ：29-31

[2] 駱東松，黃海茗.基于CJ2M-CPU31的真空退火爐控制系統設計[J].金屬熱處理，2017.42（7）：189-193

[3] 賈艷婷，徐昌貴，閆獻國等.半導體制冷研究綜述[J].制冷，2012.31（1）：49-55

[4] 仇成群，劉成林，沈法華等.基于Matlab和模糊PID的汽車巡航控制系統設計[J].農業工程學報，2012.28（6）：197-202

[5] 呂紅麗，段培永，崔玉珍等.新型模糊PID控制及在HVAC系統的應用[J].控制理論與應用，2009.26（11）：1277-1281

[6] 江虹，李連峰，王奉宇.模糊自整定PI控制的EPS研究與設計[J].吉林大學學報（信息科學版），2017.5：519-524

[7] 薛雷，孫以澤，李培興等.基于模糊PID的褲襪包裝機熱封切刀溫度控制的研究[J].包裝工程，2013.3：16-20

[8] 胡冬雪，張宗達，王睿等.基于新型模糊PID算法的恒溫控制系統研究[J].吉林大學學報（信息科學版），2018.3.

[9] 戴俊珂，姜海明，鐘奇潤等.基于自整定模糊PID算法的LD溫度控制系統[J].紅外與激光工程，2014.43（10）：3287-3291

[10] 王曉娜.基于改進PID的恒溫控制軟件設計與實現[J].計算機仿真，2015.32（4）：371-375