劉曉宇+郭陽寬+祝連慶+常海濤

摘 要： 為了保證全自動酶免儀孵育模塊中的酶免反應在接近人體體溫的環(huán)境中進行，建立了溫度無超調(diào)的控制系統(tǒng)。由于控制過程中參數(shù)變化較大，難以建立精確的數(shù)學模型，導致傳統(tǒng)PID算法難以兼顧快速性和穩(wěn)定性，利用模糊自適應PID算法，根據(jù)誤差和誤差變化率對溫度進行調(diào)節(jié)，解決了快速性和穩(wěn)定性的矛盾。試驗表明，用模糊自適應PID算法對溫度進行控制，達到了系統(tǒng)的要求，并且對其有很好的調(diào)節(jié)能力，魯棒性好。

關鍵字： 全自動酶免儀； 溫度控制； 模糊自適應PID算法； 無超調(diào)

中圖分類號： TN06?34； TH776 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2014）03?0097?03

Fuzzy adaptive control on temperature of automatic enzyme

immunoassay instrument incubation unit

LIU Xiao?yu1， GUO Yang?kuan1， ZHU Lian?qing1，2， CHANG Hai?tao3

（1. Key Laboratory of Optoelectronic Measurement Technology of Beijing， Beijing Information Science and Technology University， Beijing 100192， China；

2. Beijing Engineering Researching Center of Optoelectronic Information & Instruments， Beijing Information Science and Technology University， Beijing 100192， China；

3. School of Instrument Science & Optoelectronics Engineering， Beihang University， Beijing 100083，China）

Abstract： In order to keep the enzyme reaction in automatic enzyme immunoassay instrument incubation unit carry out in the environment that close to body′s temperature， the temperature without overshoot control system is established. Due to big parameter variation during the control process， it is difficult to establish accurate mathematical model. So it is difficult for traditional PID algorithm to take both rapidity and stability into account. The contradiction between rapidity and stability is solved according to the error and error change rate of temperature by Fuzzy adaptive PID algorithm. Test result shows that using fuzzy adaptive PID algorithm to control the temperature can reach the requirements of the system. It has good adjustment ability and good robustness.

Keywords： automatic enzyme immunoassay instrument； temperature control； fuzzy adaptive PID algorithm； non?overshoot

0 引 言

全自動酶免分析儀是基于酶聯(lián)免疫吸附測定（Enzyme?linked Immuno Sorbent Assay，ELISA）研發(fā)的一種高效檢測設備[1]，可對患者的血液樣本、尿液樣本、唾液等其他體液樣本進行相關的疾病分析，比如肝病、腎病、心腦血管疾病等，在現(xiàn)在醫(yī)療檢測技術中占有重要的地位。國外對全自動酶免分析系統(tǒng)的研究已經(jīng)到第三代，而國內(nèi)在這方面的研究仍處于起步水平。孵育模塊模擬人體的溫度環(huán)境，保證需要檢測的體液樣本和試劑在一定的時間內(nèi)能充分有效的反應。如果溫度的調(diào)節(jié)時間過長，會降低整個系統(tǒng)的效率，相反，則容易出現(xiàn)超調(diào)現(xiàn)象，導致反應酶降低甚至喪失其活性，從而進一步導致后續(xù)檢測結果的不準確性。溫度控制的好壞直接影響著全自動酶免分析儀的檢測結果的正確性和準確性[2]。

目前，全自動酶免分析儀的溫控系統(tǒng)多采用PID控制。傳統(tǒng)PID以結構簡單、穩(wěn)定性好、工作可靠、調(diào)整方便而成為工業(yè)控制的主要技術之一。但是全自動酶免分析儀的溫控模塊處于開放環(huán)境之中，參數(shù)變化大，并且溫度控制面積大，導致系統(tǒng)慣性大、滯后現(xiàn)象嚴重，難以建立精確的數(shù)學模型，傳統(tǒng)的PID控制在此系統(tǒng)上很難兼顧快速性和穩(wěn)定性，而模糊自適應控制魯棒性好，抗干擾能力強，對復雜對象或難以建立精確數(shù)學模型的對象具有很好的控制效果[3]。模糊自適應PID控制器運用模糊數(shù)學的基本理論和方法，把規(guī)則的條件、操作用模糊集表示，并把這些模糊控制規(guī)則及有關信息作為知識輸入到系統(tǒng)中，然后根據(jù)控制系統(tǒng)的實際相應情況，運用模糊推理，自動實現(xiàn)PID參數(shù)的最佳調(diào)整，避免了傳統(tǒng)PID參數(shù)固定的缺點[4]。

本文設計孵育模塊系統(tǒng)，并利用模糊自適應算法對系統(tǒng)進行控制，以使系統(tǒng)達到穩(wěn)定、調(diào)節(jié)時間短且無超調(diào)的性能指標。

1 系統(tǒng)組成

全自動酶免分析儀孵育模塊要求溫度精度為 ±0.5 ℃，溫度范圍為室溫到55 ℃，步進1 ℃，上位機能夠設定所需要的溫度，并且能夠實時的顯示當前的溫度。根據(jù)要求設計了如圖1所示的孵育模塊系統(tǒng)，PC機通過USB和主控模塊通信，主控模塊和孵育模塊等其他子模塊通過CAN總線通信。溫度控制的核心部分位于孵育模塊溫控DSP中，它對通過溫度傳感器對溫度數(shù)據(jù)進行采集，并通過內(nèi)部程序中的算法產(chǎn)生PWM波，經(jīng)后續(xù)電路放大后給加熱板加熱，使孵育板上的溫度達到所設定的溫度。

圖1 孵育模塊系統(tǒng)框圖

2 模糊控制算法

2.1 模糊控制原理

模糊控制是以模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎的計算機智能控制[5]。它的核心部分為模糊控制器，其組成框圖如圖2所示。

圖2 模糊控制器的組成框圖

由圖2所示，模糊控制器由模糊化接口，知識庫，推理機和反模糊化接口組成。模糊化接口是系統(tǒng)模糊集合的標記。它將輸入變量以及被控元件的輸出量映射到設定的合適論域量程中，輸入的精確數(shù)字變量就變成了合適的“語言”。知識庫由數(shù)據(jù)庫和控制規(guī)則庫組成。數(shù)據(jù)庫提供模糊控制規(guī)則論域離散化及隸屬函數(shù)的定義，包括控制對象及運用領域的有關理論。推理機是在模糊概念的基礎上，通過推理規(guī)則獲取模糊控制信息，實現(xiàn)類似人類決策過程[6]。這其中使用的模糊推理規(guī)則是模糊蘊涵和模糊邏輯推理規(guī)則。之后模糊推理有模糊輸入與模糊控制規(guī)則得出模糊輸出。模糊推理機是模糊控制系統(tǒng)的核心部分。反模糊化接口不僅進行模糊控制推斷，還起到產(chǎn)生控制作用。

2.2 模糊自適應PID控制器結構

模糊PID算法是找出PID三個參數(shù)與[e]和[ec]之間的模糊關系，在運動中不斷地檢測[e]和[ec，]采用模糊邏輯推理的方法對三個參數(shù)在線自整定，以滿足不同的[e]和[ec]對控制器參數(shù)的不同要求[7]。因此，利用模糊PID整定出來PID三個參數(shù)，具有自適應的特性，PID三個參數(shù)會應外界環(huán)境變化自動調(diào)節(jié)，以保證控制系統(tǒng)特性。其結構圖如圖3所示。

圖3 模糊自適應PID控制器結構

2.3 模糊控制器設計

全自動酶免分析儀要求溫度的變化范圍為室溫到55 ℃，由于季節(jié)的影響，標定溫度的變化范圍為[10，55] ℃。實驗中試管中樣本常用的溫度為37 ℃，經(jīng)測量加熱板和樣本有3 ℃的溫差，所以加熱板的溫度變化范圍為[13，58] ℃，常用的加熱板的設定溫度為40 ℃。由此可知誤差[e]的變化范圍為[-27，18] ℃，[Emax=27。]

由加熱板加熱的功率和自然降溫，知道溫度的變化速度不會超過5 ℃/min，由此知道[ec]的變化范圍為[-5，5]，[ECmax=5。]

輸出PWM波的范圍，占空比為100%時，輸出[u]為1，占空比為0時，輸出[u]為0，由此知[U]的變化范圍為0～1，[Umax=1]。

按照工程整定的方法，整定出具有良好穩(wěn)態(tài)特性的PID控制參數(shù)，[KP=20]，[KI=0.139]，[KD=0.017]。為了使系統(tǒng)具有良好穩(wěn)態(tài)性能的參數(shù)取值范圍，設計[ΔKP，][ΔKI]和[ΔKD]的論域為[-5，5]，[[-3.0×10-2]，[3.0×10-2]]和[[-7.0×10-3]，[7.0×10-3]]

在全自動酶免分析儀中，對于輸入，采用7個量化等級以滿足控制要求[8]，由于[e]的不對稱性，規(guī)定[e]的模糊論域為[E=-4，-3，-2，-1，0，1，2]；而[ec]的模糊論域為[EC=-3，-2，-1，0，1，2，3；輸出的模糊論域為U=0，1，2，][3，4，5，6，7。]

對[e]和[ec]的7個模糊子集進行描述：{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB}[9]，對應的語言變量的意義分別為：{負大，負中，負小，零，正小，正中，正大}。

模糊自整定PID通過[e]和[ec]的變化，利用模糊規(guī)則進行模糊推理，查詢模糊矩陣進行參數(shù)調(diào)整[10]。表1是三個參數(shù)的模糊控制表。

根據(jù)個模糊子集的隸屬度賦值表和各個參數(shù)的模糊控制模型，應用模糊合成推理設計PID參數(shù)的模糊矩陣表，代入式（1）：

[KP=KP0+ΔKPKI=KI0+ΔKIKD=KD0+ΔKD] （1）

在線運行過程中控制系統(tǒng)通過對模糊規(guī)則的結果，處理查表運算，完成對PID參數(shù)的在線自校正。

3 實驗與結果分析

設定孵育模塊的溫度40 ℃，通過得到的溫度數(shù)據(jù)，比較傳統(tǒng)PID算法和模糊自適應PID算法對此系統(tǒng)的控制能力。為了檢測模糊自適應PID算法的魯棒性，在900 s時，對系統(tǒng)添加干擾。本實驗在全自動酶免分析儀上進行，孵育模塊在整機中的位置如圖4所示，孵育模塊內(nèi)部結構如圖5所示。

圖4 孵育模塊在整機中的位置

圖5 孵育模塊內(nèi)部結構

實驗結果如圖6所示。圖中，虛線和點線為不同的傳統(tǒng)PID參數(shù)所得溫度數(shù)據(jù)的曲線圖，這兩組參數(shù)是在經(jīng)驗值的基礎上經(jīng)過大量的實驗得到的。實線為模糊PID的溫度曲線圖。

圖6 不同控制方法的溫度時間曲線

結果分析：

（1） 由圖6虛線可以看出：當溫度上升時間短，達到設定的溫度的調(diào)節(jié)時間較短，但溫度超調(diào)量較大。

（2） 由圖6點線可以看出：當溫度的無超調(diào)時，溫度的調(diào)節(jié)時間會很長，影響了系統(tǒng)的響應速度，不能實現(xiàn)系統(tǒng)高速有效的進行，影響系統(tǒng)的整體性能。

（3） 由圖6實線可以看出：由于PID參數(shù)根據(jù)系統(tǒng)溫度及溫度變化情況進行了模糊自適應調(diào)節(jié)，溫度響應時間相比較無超調(diào)傳統(tǒng)PID溫度響應時間縮短了300 s，并且無超調(diào)，結合了上述傳統(tǒng)PID算法的優(yōu)點，并且抗干擾能力強，魯棒性好，對溫度的控制效果好，穩(wěn)定度高。

4 結 論

本系統(tǒng)采用模糊自適應PID控制算法實現(xiàn)了全自動酶免分析儀孵育模塊的溫度控制。實驗結果表明，在沒有精確模型的情況下，模糊自適應PID相對于傳統(tǒng)PID能兼顧快速性和穩(wěn)定性，既保證了調(diào)節(jié)精度，又縮短了調(diào)節(jié)時間。本文的控制方法不僅適用于全自動酶免分析儀還可用于其他溫度控制場合。

參考文獻

[1] 祝連慶，溫英利，王君，等.全自動酶免分析儀通信系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J].電子測量與儀器學報，2013，27（2）：179?183.

[2] 趙彤.全自動酶免疫分析儀溫育時間對系統(tǒng)檢測的影響[J].內(nèi)蒙古醫(yī)學雜志，2013，45（2）：225?226.

[3] 雷俞芝，楊晉萍，郭向超.基于模糊技術的鍋爐主汽溫控制系統(tǒng)研究[J].電力學報，2013，28（4）：345?348.

[4] 郭鵬.模糊前饋與模糊PID結合的風力發(fā)電機組變槳距控制[J].中國電機工程學報，2010，30（8）：123?128.

[5] DUAN Xiao?gang， DENG Hua， LI Ha?xiong. A saturation?based tuning method for fuzzy PID controller [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2013， 60（11）： 5177?5185.

[6] 梁云峰，谷鳳民，虎恩典，等.基于參數(shù)自整定模糊PID控制的抗生素發(fā)酵罐溫度控制系統(tǒng)[J].制造業(yè)自動化，2011，9（33）：60?63.

[7] 馮斌，龔國芳，楊華勇.大流量液壓系統(tǒng)的油溫控制[J].浙江大學學報：工學版，2011，45（4）：741?746.

[8] 高淑芝，高憲文，朱志承.基于變論域模糊PID的汽提塔溫度控制方法[J].東北大學學報：自然科學版，2010，31（10）：1369?1372.

[9] 高峰，姬長英，王海青，等.基于自整定模糊PID的DSP溫度控制系統(tǒng)設計[J].科學技術與工程，2011，11（18）：4207?4214.

[10] 張勝生，胡丹，宋春華.模糊PID控制在硫化機溫度控制中的應用[J].儀表技術與傳感器，2012，10（10）：73?78.