李 巖， 唐重和， 劉克平

（長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，吉林長(zhǎng)春 130012）

0 引 言

溫度控制系統(tǒng)對(duì)生化分析儀的檢測(cè)分析過(guò)程具有很大的影響，生化檢驗(yàn)結(jié)果的可靠性與反應(yīng)盤的溫度精度密切相關(guān)。常規(guī)PID控制關(guān)鍵在于調(diào)整比例、積分、微分3個(gè)參數(shù)，使之既要相互配合，又要相互制約，從而達(dá)到最優(yōu)效果。模糊控制不依賴于精確的數(shù)學(xué)模型，是基于啟發(fā)性的知識(shí)和語(yǔ)言決策規(guī)則設(shè)計(jì)的，增強(qiáng)了控制系統(tǒng)的自適應(yīng)能力[1]。但在生化分析儀反應(yīng)盤溫度控制系統(tǒng)中，當(dāng)偏差和偏差變化率偏小時(shí)，傳統(tǒng)的模糊控制方法就難于控制。如果將PID控制和模糊控制兩種方法結(jié)合起來(lái)，利用模糊控制器來(lái)給PID控制器在線自整定（或者自校正、自調(diào)整）PID參數(shù)構(gòu)成模糊自整定PID控制器，就可以取得理想的效果[2]。文中設(shè)計(jì)采用ARM9處理器，將模糊自整定PID算法[3]通過(guò)嵌入式 Linux系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，從硬件和軟件兩個(gè)方面大大提高了控制系統(tǒng)的精確性和穩(wěn)定性。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)以S3C2410處理器為核心，主要由溫度采集單元、功率輸出驅(qū)動(dòng)單元、鍵盤顯示單元以及存儲(chǔ)單元組成。

S3C2410是一款低價(jià)位、低功耗、高性能的32位 RISC嵌入式處理器。其采用ARM920T內(nèi)核，具有五級(jí)整數(shù)流水線，工作頻率高達(dá)266 MHz，獨(dú)立的16 KB指令和16 KB數(shù)據(jù)的緩存（Cache），用于虛擬內(nèi)存管理的MMU單元，LCD控制器（STN&TFT），非線性（NAND）FLASH的引導(dǎo)單元系統(tǒng)管理器（包括片選邏輯控制和SDRAM控制器），3個(gè)通道的異步串口（UART），輸入輸出端口，實(shí)時(shí)時(shí)鐘單元（RTC），帶有觸摸屏接口的8個(gè)通道的10 bit ADC，IIC總線接口，IIS總線接口，USB的主機(jī)（host）單元，USB的設(shè)備（Device）接口，2個(gè)通道的SPI接口和鎖相環(huán)（PLL）時(shí)鐘發(fā)生單元。

溫度采集模塊采用一線制數(shù)字溫度傳感器DS18B20，其測(cè)量可精確到0.062 5℃。程序?qū)⑴c之連接的單線端口設(shè)置為GPIO口，通過(guò)對(duì)引腳清零和置位寄存器進(jìn)行設(shè)置并進(jìn)行軟件延時(shí)，即可產(chǎn)生復(fù)位及寫0、寫1、讀0和讀1的時(shí)序，并編寫溫度檢測(cè)應(yīng)用程序。經(jīng)過(guò)模糊自整定PID算法模塊計(jì)算后的PWM輸出量直接控制功率驅(qū)動(dòng)單元，完成對(duì)反應(yīng)盤溫度的控制。功率輸出驅(qū)動(dòng)單元主要采用L6203驅(qū)動(dòng)器控制帕熱帖進(jìn)行加熱和制冷。

顯示模塊選用的是SHARP公司的TFTLCD器件。S3C2410內(nèi)部自帶 LCD驅(qū)動(dòng)控制器，通過(guò)內(nèi)部寄存器設(shè)置相應(yīng)的顯示模式。另外，在嵌入式Linux系統(tǒng)下開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)程序，使其能夠正常顯示溫度的設(shè)定值與返回值。溫度值的設(shè)定通過(guò)系統(tǒng)采用SPI接口的鍵盤顯示控制芯片 ZLG7289與 S3C2410的 SPI接口連接，ZLG7289的行線R[2:0]和列線C[7:0]構(gòu)成矩陣鍵盤，同時(shí)在芯片內(nèi)部可自動(dòng)完成掃描、譯碼、去抖動(dòng)處理等任務(wù)。另外，系統(tǒng)中Nand Flash存儲(chǔ)器用來(lái)存儲(chǔ)的算法模塊運(yùn)行時(shí)需要使用大量數(shù)據(jù)。系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖

2 模糊自整定PID控制器的設(shè)計(jì)

2.1 輸入、輸出變量的論域及隸屬度函數(shù)

系統(tǒng)采用二輸入、三輸出的模糊控制器?？刂葡到y(tǒng)的輸入偏差為e，偏差變化率為ec。模糊控制器的輸出為Δ Kp，ΔKi，Δ Kd[4]。模糊控制器與e，ec對(duì)應(yīng)的輸入語(yǔ)言變量分別為E，Ec，E和Ec的論域取{-3，-2，-1，0，1，2，3}，其模糊子集均為{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，分別表示{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}[5]。將模糊控制器的3個(gè)輸出變量Δ Kp，ΔKi，ΔKd的變化范圍分別定義為:

它們的模糊子集為ΔKp，ΔKi，Δ Kd={NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}。

各語(yǔ)言值的隸屬度函數(shù)均采用三角形。E，Ec，Kd的隸屬度函數(shù)如圖2所示。

圖2 E，Ec，Kd的隸屬度函數(shù)

Kp，Ki的隸屬度函數(shù)如圖3所示。

圖3 Kp，Ki的隸屬度函數(shù)

2.2 模糊控制規(guī)則表

模糊控制設(shè)計(jì)的核心是總結(jié)相關(guān)技術(shù)知識(shí)和實(shí)際調(diào)試經(jīng)驗(yàn)，建立模糊規(guī)則表[6]，得到針對(duì)ΔKp，Δ Ki，Δ Kd這3個(gè)參數(shù)分別整定的模糊規(guī)則表，見(jiàn)表1～表3。

表1 ΔKp規(guī)則模糊表

表2 ΔKi規(guī)則模糊表

表3 ΔKd規(guī)則模糊表

ΔKp，Δ Ki，Δ Kd——模糊控制器輸出值。

2.3 模糊控制查詢表

模糊控制查詢表是模糊控制算法的最終結(jié)果，根據(jù)上面的分析計(jì)算，文中所采用的模糊控制查詢表[8]見(jiàn)表4。

表4 模糊控制查詢表（ΔKp，ΔKi，ΔKd）

2.4 軟件設(shè)計(jì)

軟件平臺(tái)采用的是基于2.4內(nèi)核的嵌入式Linux系統(tǒng)。采用交叉編譯器工具包CROSS2. 95.3.tgz。模糊 PID算法模塊的實(shí)現(xiàn)是通過(guò)MATLAB離線計(jì)算得到模糊控制表并存入ARM9中，然后通過(guò)查模糊控制表得到對(duì)應(yīng)的控制量。最后再轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的PWM輸出量控制功率驅(qū)動(dòng)模塊。

控制流程如圖4所示。

2.5 MATLAB仿真

選取被控對(duì)象為一階純滯后模型:

在MATLAB命令窗口運(yùn)行Fuzzy命令進(jìn)入模糊邏輯編輯器，選擇控制類型為Mamdani型，根據(jù)上面的分析分別輸入E，Ec，Δ Kp，Δ Ki，ΔKd的隸屬度函數(shù)和量化區(qū)間，并完成控制規(guī)則輸入。在SIMULINK中建立模糊自整定PID控制系統(tǒng)模型，如圖5所示。

圖4 控制流程圖

圖5 模糊自整定PID控制系統(tǒng)模型的SIM ULINK構(gòu)建

常規(guī)PID和模糊PID仿真結(jié)果如圖6所示。

圖6 常規(guī)PID和模糊PID仿真

從仿真結(jié)果可以看出，模糊自整定PID控制具有較小的超調(diào)量和較小的調(diào)節(jié)時(shí)間，以及較好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性和穩(wěn)態(tài)特性，且同步精度高。

3 結(jié) 語(yǔ)

著重研究了基于ARM9的模糊自整定PID控制算法在生化分析儀溫度控制系統(tǒng)中的應(yīng)用。仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模糊自整定PID控制是一種設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單、實(shí)現(xiàn)方便、控制規(guī)則優(yōu)化以及性能優(yōu)良的智能控制器，具有動(dòng)態(tài)性能好、穩(wěn)態(tài)精度高的特點(diǎn)，并且有較好的抗干擾性能和較好的魯棒性。實(shí)際應(yīng)用中，使生化分析儀反應(yīng)盤控溫精度達(dá)到±0.1℃，顯示精度為±0.01℃，控制效果優(yōu)化明顯。

[1] T C Callai，J E S Santos，R R Sumar，et al.Applying the potentiality of using Fuzzy logic in PID control design[J].Advances in Soft Computing，2005，1:193-204.

[2] 諸靜.模糊控制理論與系統(tǒng)原理[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社，2005.

[3] Taifu Li，Yingying Su，Bingxiang Zhong.Remodeling for Fuzzy PID controller based on neural networks[J].Fuzzy Information and Engineering（ICFIE），ASC 40，2008:20（13）:3431-3435，3444.

[4] 李國(guó)勇.神經(jīng)模糊控制理論及應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社，2009.

[5] 葉潤(rùn)玉.鍋爐主汽溫自適應(yīng)模糊PID控制[J].機(jī)電技術(shù)，2008（3）:44-46.

[6] Kevin M Passi.Stephen Yurkovich.Fuzzy control [M].Beijing:T singhua University Press，2001.

[7] 黃樂(lè)天，謝意.實(shí)用高精度智能恒溫加熱器系統(tǒng)設(shè)[J].微計(jì)算機(jī)信息，2005，21（10）:70-71.

[8] 宋立芳，張永立.基于預(yù)測(cè)的模糊自整定PID溫度控制系統(tǒng)[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2006，14（6）:2142-2143.