復合控濕系統在博物館大型恒濕機組中的應用

張 陽，周 迪

（合肥工業大學 儀器科學與光電工程學院，合肥230009）

文物具有極高的歷史、藝術及科學價值，其自身不可再生、不可替代的特點，對文物的預防性保護提出了較高要求[1]。文物所處微環境中有多種因素可對文物壽命產生影響，如溫度、 相對濕度、光照、微生物等，其中相對濕度是對文物產生影響的重要因素。不適宜的濕度環境對不同材質的文物會產生不同影響，如導致彩繪類文物出現龜裂、起痂、受潮等老化病[2]；或導致青銅器類文物大面積出現“青銅病”的現象[3]，造成難以估量的損失。

博物館是文物存放、展示的主要場所，多采用各類濕度調控設備為展柜內文物營造適宜的濕度環境[4]。大型控濕機組采用集中式調控方式，與其它調控方式相比，其經濟性好、易于維護、不受展柜形式制約，具有廣闊的應用前景。

文中恒濕機組內部除濕部件及加濕部件同時工作，共同調控氣體的相對濕度，被控對象具有滯后性強、慣性大的特點[5]。在不同情況下除濕部件性能變化對系統產生較強干擾，因此只采用傳統PID控制器無法滿足調控要求。本文先在無干擾情況下使用Matlab 對系統進行仿真分析并設計PID 控制器，獲得合適的控制參數以達到較好的控制效果，在此基礎上結合實際調試經驗，設計模糊控制器以補償系統中的干擾信號，進而提出了一種復合控制方法。最終通過實驗驗證該方法的調控效果，證明其具有調控精度高、魯棒性強的特點，能夠滿足行業標準中對設備控濕精度的要求[6]。

1 恒濕機組智能測控系統設計

恒濕機組智能測控系統拓撲圖如圖1 所示，機組采用集中式控濕方案，單臺設備可滿足多個展柜對其內部微環境相對濕度的要求。過濾后的氣體從進氣口通入機組內部，機組對其調控后通過出氣口排出。出氣口處設有溫濕度傳感器，與調控部分共同組成閉環控制系統。如果當前排出氣體符合要求，則三通閥打開，氣體通入主管路，再由各支路通入展柜，為展柜營造出適宜的相對濕度環境。同時機組還具有與用戶交互的人機交互部分及與上位機通訊的功能。

圖1 恒濕機組智能測控系統拓撲圖Fig.1 Topology diagram of intelligent measurement and control system for constant humidity unit

機組本身結構圖如圖2 所示，其按功能可分為4 個部分：主控器、電氣部分、人機交互接口及外圍執行部件。

圖2 機組結構Fig.2 Structure of unit

外圍執行部件中與濕度調控直接相關的是控濕腔體內部的加熱絲及蒸發器，其具體結構如圖3所示。

圖3 控濕腔體內部結構Fig.3 Internal structure of humidity control cavity

主控器硬件以STM32F103 單片機為核心，具有各類信號采集電路及驅動電路，可以實時采集各類傳感器信息，通過對電氣系統的控制進而協同各外圍執行部件工作，共同完成對出氣口處氣體相對濕度的調控。同時它還具有WiFi 通訊功能，可以實時接收上位機指令或向上位機反饋自身各部件狀態。人機交互硬件上使用具有觸控功能的液晶屏幕與主控器通過RS232 電平標準的串口實現數據傳輸，供用戶設置恒濕機的各類參數及實時獲取機組當前工作狀態，該系統的系統框圖如圖4 所示。

圖4 系統框圖Fig.4 System block diagram

機組的控濕腔體內部有加濕部分和除濕部分。其中加濕部分利用蒸汽加濕的方法，在水槽內放置加熱絲，使用PWM 信號控制加熱絲的通斷電時間以達到控制水溫的目的，進而控制產生蒸汽量的大小，最終實現對加濕效果的調控。除濕部分利用蒸發器制冷除濕的方法，液態氟利昂在蒸發器內部汽化吸熱，導致蒸發器葉片溫度下降，空氣流經葉片表面時溫度降低導致其內部水份凝結，最終實現對氣體除濕。加濕部分和除濕部分在濕度調控腔體中協同工作，共同完成對空氣濕度的調控。

2 復合控制器調控原理

由圖3 可知被控氣體在腔體內由加濕部分通向除濕部分。但由于蒸發吸熱除濕方式的一個重要特征為當被控氣體溫濕度較高時，除濕效果會顯著增強[7]，實測的蒸發器除濕效果如圖5 所示。

圖5 蒸發器除濕效果圖Fig.5 Evaporator dehumidification effect

由圖5 可知當氣體相對濕度在30%～50%時蒸發器除濕曲線平緩，可以認為此時系統工作在較為理想的情況下；而當相對濕度較高時，蒸發器除濕量較大，且在不同相對濕度時變化較為明顯。此時系統非線性嚴重，難以對系統進行辨識，因此傳統PID 以誤差反饋消除誤差的調控方式無法滿足調控需求。此外，當機組工作在不同外部環境時外界環境同樣會對系統帶來各類干擾。

本文提出的復合控制器采用PID 控制器和模糊控制器共同調控的方式，其調控原理如圖6 所示，PID 控制器采用閉環反饋的結構，基于偏差對濕度進行調控，而模糊控制器采用開環的結構，實時獲取系統內部及外部的擾動信號，并依據自身的控制規則推理出輸出信號，對干擾信號進行補償[8]。最終PID 控制器和模糊控制器的輸出信號疊加，共同作為復合控制系統的輸出。

圖6 復合控制器調控原理圖Fig.6 Control principle of compound controller

3 復合控制器設計

3.1 系統建模

首先在理想情況下進行系統辨識，有多種信號可在系統辨識過程中用作輸入信號，如階躍信號、脈沖信號、正弦波、繼電器信號等[9]，由于階躍信號在實際實驗時易于產生，因此本文采用階躍信號作為輸入信號。在機組工作過程中，控制加熱絲的PWM信號占空比為0%～50%、周期為1 s 時，可以認為蒸發器擾動較小，機組工作在較為理想的情況下，因此，在外界溫度為19.8 ℃、相對濕度為50.3%時先向加熱絲通入占空比為0%、周期為1 s 的PWM 信號，待輸出趨向穩定后，將控制信號占空比變為50%，以營造出一個階躍信號。觀察機組輸出的變化情況并記錄，過程數據記錄見表1。

表1 系統對階躍信號的響應效果Tab.1 Response of the system to step signals

從機組對階躍信號的響應曲線可知，其與一階純滯后系統的響應曲線類似，因此可以認為當機組工作在理想狀態下時，可將其等效為一個一階純滯后系統，其傳遞函數為式（1），K、t、T 分別為開環增益、純滯后時間及慣性時間常數[10]。

對于一階純滯后系統，可通過切線法、面積法、兩點法等確定其傳遞函數，切線法簡單直觀，方便確定模型參數[11]，因此本文采用切線法確定系統模型參數。最終，理想工作狀態下系統傳遞函數如式（2）所示：

3.2 PID 控制器設計

本文采用經典PID 算法對工作在理想狀態下的系統進行控制，因此問題為確定KP、KI、KD3 個參數。對于常規PID 控制器的參數整定有多種方法，本文采用ZN 經驗公式法[12]與試湊法相結合的方式，整定出具有最佳調控效果的參數，Ziegler-Nichols 經驗公式為式（3）：

根據公式法整定出的KP、KI、KD參數分別為0.43、0.11、0.43，使用Simulink 工具對其控制效果仿真[13]，得到的仿真效果如圖7 所示。

圖7 PID 控制器仿真效果Fig.7 Simulation results of PID controller

在外界環境溫度為20.6 ℃、濕度為47.3%時，先將目標相對濕度設置為45%，等待其基本穩定后，設定目標相對濕度為50%，觀察其調控效果，并使用試湊法對參數微調，優化控制效果，最終的控制效果如表2 所示。

3.3 模糊控制器設計

3.3.1 輸入模糊化及輸出逆模糊化方法

系統的干擾由外部干擾和內部干擾組成，其中外部干擾為系統工作環境的相對濕度，可以通過傳感器獲取； 內部干擾為蒸發器工作特性的變化，可以通過目標相對濕度獲取。因此模糊控制器有2 個輸入，即環境濕度和目標相對濕度，輸出為PWM 占空比。對3 個變量進行量化后的離散論域均為｛-2，-1，0，1，2｝，對應的模糊集合為負大、負中、零、正中、正大，英文縮寫為NB、NM、ZO、PM、PB。三個變量中環境濕度的物理論域為［10，80］，因此量化因子為0.057；目標相對濕度物理論域為［30，70］，因此量化因子為0.1；PWM 占空比的物理論域為［0，70］，因此量化因子為0.057。在Simulink 中針對3 個變量各自論域及模糊集合設定隸屬度函數[14]，均采用三角函數，各模糊子集覆蓋范圍大小相同，具體效果如圖8 及圖9 所示，逆模糊化方法為最大隸屬度法。

表2 目標濕度為50%時機組的實際調控效果Tab.2 Actual control effect of the unit when the target humidity is 50%

圖8 輸入變量模糊化Fig.8 Fuzzification of input variables

圖9 輸出變量模糊化Fig.9 Fuzzification of output variables

3.3.2 建立模糊控制規則

根據實際調試經驗建立二維模糊語句，表示在不同環境及目標相對濕度的情況下，模糊控制器會有不同的PWM 信號輸出，具體建立方法如圖10 所示。

圖10 建立模糊條件語句Fig.10 Building fuzzy conditional statements

3.3.3 模糊推理方法

根據模糊條件語句建立關系矩陣的方法有多種，其中比較有代表性的方法為Zadeh 法和Mamdani法，Mamdani 法相比之下更嚴密。由于控濕部分非線性嚴重，因此采用Mamdani 法作為模糊推理方法。

3.3.4 模糊控制器仿真

使用Simulink 對模糊控制器方案，仿真效果如圖11 所示，從圖中可以看出針對干擾信號的不同情況，模糊控制器可以輸出不同占空比的PWM 信號以補償干擾信號。

圖11 模糊控制器仿真效果Fig.11 Simulation effect of fuzzy controller

4 復合控制器的實際調控效果

首先在外部工作環境溫度為20.2 ℃，濕度為48.9%的條件下，將目標相對濕度調至60%，PID 算法和復合算法的實際調控效果數據記錄分別如表3及表4 所示，由表中數據對比可以看出，在目標相對濕度較高時，PID 控制算法震蕩明顯，而復合控制算法調控效果較好。

表3 目標濕度為60%時普通調控算法的控制效果Tab.3 Control effect of common control algorithm when target humidity is 60%

表4 目標濕度為60%時復合調控算法的控制效果Tab.4 Control effect of compound regulation algorithm when target humidity is 60%

將在環境溫度為25.5 ℃，濕度為51.3%的條件下，將目標相對濕度調至70%，觀察兩種調控算法的調控效果，其對比情況如表5 及表6 所示。從表中數據可以看出，當目標相對濕度提高時，蒸發器工作特性變化明顯，普通PID 調控不但震蕩加劇，且難以達到70%的目標相對濕度，而復合控制算法雖然與目標值為60%時相比震旦加劇，但濕度始終維持在70%左右的目標相對濕度，穩定性較好。

表5 目標濕度為70%時普通調控算法的控制效果Tab.5 Control effect of common control algorithm when target humidity is 70%

表6 目標濕度為70%時復合調控算法的控制效果Tab.6 Control effect of compound control algorithm when target humidity is 70%

5 結語

博物館大型恒濕機組在濕度調控過程中由于自身部件特性及外部環境變化會給系統帶來較大干擾，且系統自身非線性較強，傳統PID 控制算法無法滿足調控要求。本文結合自動控制理論中不變性原理及實際調試經驗，提出了復合控制算法，模糊控制器有效補償了系統中的各類干擾信號，保證PID 控制器工作在較為理想的情況下，可以滿足實際應用需求。此方法同樣適用于其他具有非線性且存在干擾信號的系統。