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        靜電放電測試儀低氣壓控制系統(tǒng)設計與研究

        2017-06-20 09:31:12張超阮方鳴蘇明王珩肖文君
        現(xiàn)代電子技術 2017年12期

        張超++阮方鳴+蘇明++王珩++肖文君++伏釗

        摘 要: 為了在靜電放電測試儀中定量研究不同氣壓對非接觸靜電放電的影響,以STM32為核心設計了低氣壓自動控制系統(tǒng),包含LCD、觸摸屏、信號采集、驅動電路等硬件模塊。分析控制系統(tǒng)的數(shù)學模型,針對系統(tǒng)非線性、時變性的特點設計以自適應模糊PID為核心的控制算法。由于控制系統(tǒng)的執(zhí)行元件質量流量控制器輸出受限易產生積分飽和,采用遇限削弱積分法對控制算法進行改進。通過Malab對改進后的自適應模糊PID和PID的控制過程進行仿真,結果表明自適應模糊PID控制具有更好的動態(tài)性能。

        關鍵詞: 靜電放電測試儀; 低氣壓控制系統(tǒng); STM32; 自適應模糊PID

        中圖分類號: TN386.7?34; TP273 文獻標識碼: A 文章編號: 1004?373X(2017)12?0169?03

        Abstract: For the quantitative study on the influence of different pressures on noncontact electrostatic discharge (ESD) in ESD tester, a low?pressure automatic control system taking STM32 as the core was designed, which contains the LCD, touch screen, signal acquisition module, drive circut and other hardware modules. The mathematical model of the control system is analyzed. Aiming at the nonlinear and time?variation characteristics of the system, the control algorithm taking adaptive fuzzy PID as the core was designed. Snice it is easy to generate the integral saturation in mass flow controller of the control system executive component because of its limited output, the weakening integral method for limitation is used to improve the control algorithm. The improved adaptive fuzzy PID and PID control process are simulated with Matlab. The simulation results show that adaptive fuzzy PID control has better dynamic performance.

        Keywords: electrostatic discharge tester; low?pressure control system; STM32; adaptive fuzzy PID

        靜電放電(ESD)是一種主要的電磁干擾,也是電子設備的嚴重威脅。工業(yè)、國防、航空航天、軍事武器以及民用電子電器產品,都涉及電磁兼容靜電放電的測試與危害防護問題[1]。實驗表明氣壓對非接觸靜放電電流波形的峰值及斜率有較大的影響[2],因此研究在不同氣壓環(huán)境下的靜放電電流對研究靜電放電的內在機理具有十分重要的意義。傳統(tǒng)低氣壓控制系統(tǒng)多采用常規(guī)PID控制,但由于氣體的可壓縮性、氣體管路存在摩擦、外部環(huán)境不斷變化等原因,常規(guī)PID的運行效果并不理想。模糊PID控制融合了模糊控制和PID控制各自的優(yōu)點,能自動辨識系統(tǒng)的運行狀態(tài)并通過模糊推理在線調整PID參數(shù),使參數(shù)隨系統(tǒng)運行狀況的變化而實時調整,因此更適用于非線性、時變的氣控系統(tǒng)。

        1 系統(tǒng)硬件設計

        該低氣壓控制系統(tǒng)硬件上由靜電放電測試儀真空實驗箱、真空泵、質量流量控制器MFC(Mass Flow Controller)、氣壓傳感器、STM32、電動調節(jié)閥、DAC驅動電路、LCD及觸摸屏鍵盤等模塊構成,如圖1所示[3]。開始工作后STM32通過DAC的驅動電路控制調節(jié)閥打開,啟動真空泵對真空實驗箱抽氣,實時采樣真空實驗箱內氣壓傳感器的信號,根據(jù)設計的控制算法通過STM32的DAC驅動電路輸出電壓精確控制MFC的進氣流量,實現(xiàn)抽氣與進氣的動態(tài)平衡,以此達到控制氣壓的目的[4]。

        系統(tǒng)核心采用STM32F103ZET6芯片,其豐富的硬件資源和外部接口使它特別適用于工業(yè)控制。實時氣壓值在LCD上顯示,LCD的控制器為ILI9341芯片,其采用8080接口與STM32進行通信,STM32使用FSMC(Flexible Static Memory Controller)的PSRAM模式模擬8080通信時序控制ILI9341。采用與LCD完全配套的觸摸屏,在LCD上設計數(shù)字鍵盤,需要設定的氣壓值通過觸摸屏輸入。觸摸屏采用四線電阻屏,控制器為TSC2046,STM32通過SPI接口直接與TSC2046通信。以此構成了一個操作方便的人機交互系統(tǒng)[5?6]。氣壓傳感器采用MS5611?01BA03,它的量程為1~120 kPa,采樣時間0.5 ms,誤差為0.25 kPa。同時它也包含一個溫度傳感器,所得的氣壓值均通過溫度補償計算,結果更加準確。STM32通過I2C總線直接與傳感器進行通信。

        MFC用于精密控制流過的氣體流量,流過的氣體流量與其輸入電壓成正比,輸入電壓范圍為0~5 V。STM32的DAC參考電壓=3.3 V,此時DAC的電壓輸出范圍為0.2~3.1 V,需通過外加驅動電路將輸出電壓范圍擴大到0~5 V。為此,先用運放LM358設計一個電壓放大電路。為消除DAC輸出最小電壓0.2 V的限制,在放大電路輸入端再接一個由LM358構成的補償電路,如圖2所示,經(jīng)計算該電路輸出電壓,滿足控制要求。電動調節(jié)閥的輸入控制電壓范圍為0~10 V,采用的驅動電路結構與圖2一致,只需修改相應電阻的阻值就能達到控制要求。

        2 系統(tǒng)軟件設計

        2.1 系統(tǒng)數(shù)學建模

        根據(jù)MFC的特性,可得其數(shù)學模型為:

        式中:為流過MFC的氣體流量(單位為L/s);U(t)為輸入電壓(單位為V);為MFC的反應滯后時間(單位為s);K為比例系數(shù)[7]。

        機械真空泵在0.1~101.325 kPa范圍內的抽速(L/s)近似為常數(shù),根據(jù)真空系統(tǒng)的抽氣方程,在忽略真空實驗箱漏放氣的條件下得:

        式中:P為實驗箱內的氣壓(單位:Pa);為真空泵入口處的壓強(單位:Pa);V為實驗箱體積(單位:L);為與真空泵管道長度直徑有關的系數(shù);1 atm為1個標準大氣壓[8]。將式(1)、式(2)代入式(3)求出數(shù)學模型的微分方程,該系統(tǒng)為二階非線性系統(tǒng)。

        2.2 自適應模糊PID

        系統(tǒng)運行時根據(jù)采樣氣壓值獲得誤差e和誤差變化率ec,e與ec的基本論域均為[-6,6],其中e的單位為kPa,ec的單位為kPa/s。隸屬度函數(shù)均采用三角函數(shù)。輸入/輸出各變量模糊集論域均設為{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}。相應的基本模糊子集均設為{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。e,ec乘對應的量化因子后將連續(xù)變量分級離散化[9?10]。在e,ec的精確量模糊化后,采用if…then…控制規(guī)則,根據(jù)模糊控制規(guī)則表得出輸出量的模糊子集。獲得輸出模糊量后采用重心法解模糊。比例系數(shù)變化量、整定后的比例系數(shù)分別由式(4)、式(5)求出:

        式中:為PID比例系數(shù)的初始值;為相應的比例因子;為解模糊后的輸出值。同理可求整定后的系數(shù)[11?12],。自適應模糊PID算法結構如圖3所示。

        2.3 抗飽和積分

        當控制算法輸出的控制量u(t)≤ 0時,MFC完全閉合??刂葡到y(tǒng)工作后,從標準大氣壓下降到設定的低氣壓過程中,誤差e長時間為負,控制器中的誤差積分長時間積累引起積分飽和,造成很大的超調。為此采用遇限削弱積分法抗積分飽和,當u(t)<0時,設置積分項的誤差e為零,不積累負誤差;當u(t)≥0時,積分項誤差取實際的誤差值。程序流程如圖4所示。

        3 控制系統(tǒng)Simulink仿真

        在Matlab的Simulink環(huán)境中將上文已建立好的系統(tǒng)近似數(shù)學模型封裝為子系統(tǒng),分別建立PID和自適應模糊PID控制模型,如圖5所示。

        兩條曲線在初始階段重合是由于MFC閉合及其響應滯后。仿真結果顯示經(jīng)過抗積分飽和改進后的控制算法的超調明顯小于沒有經(jīng)過抗積分飽和改進的控制算法;在兩幅圖中,模糊PID的超調均小于PID,調節(jié)時間均短于PID;在抗積分飽和改進后的控制中,模糊PID的超調為13%,調節(jié)時間為223 s,PID的超調為15%,調節(jié)時間為314 s 。

        4 結 語

        在靜電放電測試儀的基礎上利用STM32豐富的硬件資源對低氣壓控制系統(tǒng)進行了軟硬件的設計,該系統(tǒng)能在20~101.325 kPa范圍內對靜電放電測試儀內的氣壓進行控制。設計了抗積分飽和的自適應模糊PID控制器,使控制系統(tǒng)具有調節(jié)時間短、超調小的優(yōu)點。

        注:本文通訊作者為阮方鳴。

        參考文獻

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