李臣豪，華志勵(lì)，何銳，連軍帥，郝宗睿*

(1.齊魯工業(yè)大學(xué)(山東省科學(xué)院) 山東省科學(xué)院海洋儀器儀表研究所，山東 青島 266100; 2.青島光明環(huán)保技術(shù)有限公司，山東 青島 266100)

我國(guó)海洋面積遼闊，海洋資源豐富，海底冷泉因潛在的能源因素和環(huán)境效應(yīng)而倍受關(guān)注，提高監(jiān)測(cè)和識(shí)別海底冷泉的能力，對(duì)天然氣水合物開(kāi)發(fā)、溫室效應(yīng)的研究、碳循環(huán)和深海生命科學(xué)研究具有重要意義[1-3]。聲學(xué)探測(cè)是目前觀測(cè)冷泉?dú)馀萦鹆鞯闹饕侄危鶕?jù)不同形狀、不同流量氣泡的聲波衰減特性和聲波幅值的不同來(lái)檢測(cè)冷泉?dú)怏w的分布范圍和活動(dòng)特性[4-5]。因此，對(duì)于氣泡形態(tài)結(jié)構(gòu)的研究有助于識(shí)別海底冷泉特征和提高聲探測(cè)的精度。

目前，已有諸多學(xué)者開(kāi)展了模擬海底冷泉?dú)怏w釋放的實(shí)驗(yàn)研究。Kim[6]設(shè)計(jì)了一套天然氣水合物模擬裝置，分析了攪拌、噴霧等物理因素對(duì)于水合物生成速率、形態(tài)變化的影響。曹學(xué)文[7]利用高壓靜態(tài)釜式反應(yīng)容器進(jìn)行了水合物模擬實(shí)驗(yàn)，分析了CO2水合物的生成機(jī)理。江磊磊[8]設(shè)計(jì)了天然氣水合物模擬試驗(yàn)系統(tǒng)，研究天然氣水合物快速合成和高效強(qiáng)化水合物生成的方法。以上研究都是分析天然氣水合物的形成方式和外界因素對(duì)其的影響，但并未實(shí)現(xiàn)模擬系統(tǒng)的控制精度和功能齊全的統(tǒng)一。

本研究設(shè)計(jì)了一套控制精度高、功能全面的海底冷泉模擬觀測(cè)系統(tǒng)。以STM32單片機(jī)為載體，基于模糊PID算法對(duì)模擬產(chǎn)生氣泡的氣體流量進(jìn)行精準(zhǔn)控制，設(shè)計(jì)的以太網(wǎng)同步觸發(fā)器滿(mǎn)足雙目相機(jī)拍攝氣泡時(shí)對(duì)低同步誤差的要求，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明該系統(tǒng)可以為氣泡形態(tài)特征和動(dòng)力學(xué)特征的提取提供數(shù)據(jù)支持。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

氣泡模擬觀測(cè)系統(tǒng)主要包括氣泡模擬模塊、雙目相機(jī)成像觀測(cè)模塊和控制通訊模塊，系統(tǒng)原理框圖如圖1所示?？刂菩酒捎肧TM32F103YS-F1Pro單片機(jī)，其功能強(qiáng)大，集成了包含以太網(wǎng)的ENC28J60網(wǎng)絡(luò)模塊，具有豐富的通訊接口，便于進(jìn)行指令傳輸[9]。該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)可以有效地減少冗雜繁瑣的器件，以更高的精度實(shí)現(xiàn)預(yù)期功能，系統(tǒng)設(shè)計(jì)示意圖如圖2所示。

圖1 氣泡模擬系統(tǒng)原理框圖Fig.1 Schematic of bubble simulation system

圖2 氣泡模擬系統(tǒng)設(shè)計(jì)示意圖Fig.2 Bubble simulation system design diagram

1.2 氣泡模擬模塊設(shè)計(jì)

1.2.1 氣體流量控制器的設(shè)計(jì)

SA5000流量傳感器對(duì)水和空氣等介質(zhì)兼容性都很高，可用于本系統(tǒng)氣體流量的測(cè)量。測(cè)量的流量值以模擬量的形式輸出，經(jīng)ICL7650運(yùn)算放大器對(duì)流量值的模擬量信號(hào)進(jìn)行放大。將獲取的實(shí)際流量值與設(shè)定流量值進(jìn)行比對(duì)，利用模糊PID算法對(duì)流量偏差值進(jìn)行調(diào)節(jié)，最終準(zhǔn)確地獲得預(yù)期流量值。其工作原理如圖3所示。

圖3 流量控制器工作示意圖Fig.3 Schematic of flow controller workflow

1.2.2 模糊PID控制算法

傳統(tǒng)的控制方法無(wú)法滿(mǎn)足本系統(tǒng)對(duì)于氣體流量控制精度高、響應(yīng)速度快的要求，為此，本文采用模糊PID控制算法，在實(shí)現(xiàn)PID控制自適應(yīng)的同時(shí)，具有模糊控制的智能性，提高系統(tǒng)的控制性能[10]。模糊PID流量控制工作原理圖如圖4所示。

圖4 模糊PID流量控制原理圖Fig.4 Schematic of fuzzy PID flow control

本文在設(shè)計(jì)模糊PID控制器時(shí)，將氣體實(shí)際流量值與系統(tǒng)預(yù)設(shè)值進(jìn)行對(duì)比，通過(guò)處理器計(jì)算出氣體流量偏差以及偏差變化率，以偏差e和偏差變化率ec作為輸入，分析相關(guān)論域，根據(jù)規(guī)則表，進(jìn)行隸屬度函數(shù)的分析，進(jìn)行模糊化處理。

在對(duì)流量控制系統(tǒng)進(jìn)行綜合分析后，選取流量偏差e的論域?yàn)閇-6,6]，流量偏差變化率ec的論域?yàn)閇-3,3]?？紤]到流量控制要求，流量控制系統(tǒng)選擇使用三角形隸屬函數(shù)，該隸屬函數(shù)斜率較大，可以使氣體流量控制系統(tǒng)獲得較好的感知速度，及時(shí)、準(zhǔn)確的對(duì)流量誤差進(jìn)行調(diào)節(jié)，三角形隸屬函數(shù)如式(1)所示[11]。

(1)

式中，μa(x)為元素x的隸屬度，x為模糊變量元素，參數(shù)a、c對(duì)應(yīng)三角形下部的兩個(gè)頂點(diǎn)，參數(shù)b對(duì)應(yīng)三角形上部的頂點(diǎn)。根據(jù)隸屬度函數(shù)求出模糊子集中各元素，采用加權(quán)平均法對(duì)經(jīng)過(guò)模糊推理后的輸出量進(jìn)行反模糊化處理，將模糊量轉(zhuǎn)變?yōu)閳?zhí)行機(jī)構(gòu)中的精確量，即：

(2)

式中，xi為模糊變量元素，μa(xi)為元素xi的隸屬度。最后將反模糊化推理求出的Kp、Ki、Kd值，輸入到PID調(diào)節(jié)器中并調(diào)節(jié)至流量調(diào)控值與目標(biāo)值匹配，最終實(shí)現(xiàn)模擬氣泡的精準(zhǔn)、可控復(fù)現(xiàn)。模糊PID氣體流量控制流程如圖5所示。

圖5 模糊PID控制流程圖Fig.5 Fuzzy PID control flowchart

1.3 雙目相機(jī)成像觀測(cè)模塊設(shè)計(jì)

雙目相機(jī)對(duì)模擬氣泡拍攝的不同步將導(dǎo)致后期的氣泡三維重建、特征提取等環(huán)節(jié)出現(xiàn)分析誤差[12]。本系統(tǒng)的同步觸發(fā)過(guò)程主要由觸發(fā)信號(hào)處理、傳輸、執(zhí)行構(gòu)成，觸發(fā)信號(hào)的處理和傳輸主要是對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和對(duì)編碼后的信號(hào)進(jìn)行發(fā)出和接收，該部分由信號(hào)檢測(cè)模塊和DM9051網(wǎng)口芯片構(gòu)成。STM32單片機(jī)的ENC28J60模塊通過(guò)SPI接口與外圍DM9051相連，可以實(shí)現(xiàn)以太網(wǎng)的應(yīng)用，將觸發(fā)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)編碼后輸出[13-15]。

相機(jī)的同步觸發(fā)首先需要STM32單片機(jī)對(duì)硬件外設(shè)和SPI協(xié)議進(jìn)行初始化設(shè)置。判斷是否收到觸發(fā)命令，若收到觸發(fā)命令，則由信號(hào)發(fā)送器向交換機(jī)發(fā)送觸發(fā)相機(jī)的數(shù)據(jù)包。同時(shí)位于觸發(fā)信號(hào)接收器的交換機(jī)監(jiān)聽(tīng)網(wǎng)絡(luò)端口數(shù)據(jù)，當(dāng)接收器收到來(lái)自以太網(wǎng)傳輸?shù)挠|發(fā)信號(hào)時(shí)，單片機(jī)會(huì)驅(qū)動(dòng)觸發(fā)器完成對(duì)高速攝像機(jī)的觸發(fā)功能。以太網(wǎng)的加入大大降低了信號(hào)在傳輸過(guò)程中的異步性和延時(shí)性。相機(jī)同步觸發(fā)示意圖見(jiàn)圖6～7。

圖6 相機(jī)同步觸發(fā)系統(tǒng)框圖Fig.6 Camera synchronization trigger system block diagram

圖7 相機(jī)同步觸發(fā)流程圖Fig.7 Camera synchronization trigger flowchart

2 控制系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

2.1 控制系統(tǒng)主程序設(shè)計(jì)

針對(duì)模擬氣泡的精準(zhǔn)復(fù)現(xiàn)這一關(guān)鍵技術(shù)，設(shè)計(jì)了驅(qū)動(dòng)控制與串口通信中斷程序，流量多級(jí)反饋方法步驟如圖8所示。

2.2 控制界面的設(shè)計(jì)

基于C# WinForm界面開(kāi)發(fā)的海底冷泉?dú)怏w滲漏模擬觀測(cè)裝置控制終端，如圖9所示，通過(guò)上位機(jī)可以調(diào)節(jié)流量控制器和相機(jī)等傳感器參數(shù)，也可實(shí)現(xiàn)傳感器信息的實(shí)時(shí)反饋，及時(shí)、有效和準(zhǔn)確地反應(yīng)模擬觀測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)。

圖8 中斷程序流程圖Fig.8 Interrupt program flowchart

圖9 控制終端界面Fig 9 Control terminal interface

3 實(shí)驗(yàn)分析

首先，將預(yù)期流量值設(shè)定為100 sccm，使用Simulink工具對(duì)模糊PID流量控制和常規(guī)PID流量控制效果進(jìn)行仿真模擬，仿真結(jié)果如圖10所示，常規(guī)PID控制下的氣體流量調(diào)節(jié)時(shí)間為2.42 s，超調(diào)量為41%；模糊PID控制下的氣體流量調(diào)節(jié)時(shí)間為0.71 s，超調(diào)量為6.2%。相比之下，模糊PID控制的調(diào)節(jié)過(guò)程持續(xù)的時(shí)間更短，超調(diào)量更低，魯棒性更好。

圖10 模糊PID對(duì)比仿真圖Fig.10 Fuzzy PID comparison simulation diagram

為了驗(yàn)證流量控制的實(shí)際效果，將流量值預(yù)先設(shè)定為200～1 200 sccm運(yùn)行，分別采用模糊PID控制方法和常規(guī)PID控制方法對(duì)流量進(jìn)行調(diào)節(jié)，用Alicat便攜式氣體流量計(jì)分別對(duì)控制后的實(shí)際流量進(jìn)行多次測(cè)量，最后取實(shí)測(cè)流量的平均值并計(jì)算誤差率，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)較常規(guī)PID控制方法，本系統(tǒng)采用的模糊PID控制算法對(duì)流量誤差進(jìn)行多級(jí)調(diào)節(jié)，流量控制的誤差率相比于PID控制最高可降低1.5%，控制效果上有較大幅度提高，面對(duì)不同流量的氣體，模糊PID控制的誤差率可穩(wěn)定地保持在較小的范圍內(nèi)，呈現(xiàn)出良好的適應(yīng)性，滿(mǎn)足氣泡模擬系統(tǒng)對(duì)流量控制的需求。

表1 氣體流量控制對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果Table 1 Gas flow control comparison experiment results

為了驗(yàn)證同步觸發(fā)器對(duì)相機(jī)觸發(fā)同步性的提高，分別使用本文設(shè)計(jì)的以太網(wǎng)同步觸發(fā)器和常規(guī)觸發(fā)器對(duì)GoPro HERO9相機(jī)進(jìn)行觸發(fā)控制，相機(jī)以每秒傳輸幀數(shù)為60的速度進(jìn)行拍攝，利用PotPlayerPortable軟件分別記錄不同觸發(fā)方式下雙目相機(jī)拍攝同一張照片的時(shí)間點(diǎn)t1和t2，根據(jù)記錄的時(shí)間點(diǎn)分別計(jì)算不同觸發(fā)方式下雙目相機(jī)拍攝的同步誤差Δt，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖11所示。

圖11 雙目相機(jī)同步誤差Fig.11 Dual camera synchronization error

通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，常規(guī)觸發(fā)方式下的雙目相機(jī)最大同步誤差為1.5 ms，而本文設(shè)計(jì)的以太網(wǎng)同步觸發(fā)器因以太網(wǎng)的傳輸速率高、延時(shí)低的優(yōu)勢(shì)，雙目相機(jī)的同步誤差可有效地穩(wěn)定在0.4 ms以?xún)?nèi)，誤差波動(dòng)幅值較小，整體同步誤差的波動(dòng)范圍較常規(guī)狀態(tài)下降低了1.1 ms，一定程度上提高了兩相機(jī)拍攝的同步性。

4 結(jié)論

本文提出了一種基于模糊PID算法的流量調(diào)節(jié)技術(shù)和雙目相機(jī)以太網(wǎng)同步觸發(fā)的方法，并基于此設(shè)計(jì)了海底冷泉模擬觀測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有流量動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)調(diào)節(jié)、相機(jī)同步性高、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋、抗干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn)。該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)彌補(bǔ)了該類(lèi)裝置在氣體流量控制精確和相機(jī)同步性方面的欠缺，提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。但隨著研究的深入，對(duì)氣泡模擬系統(tǒng)提出了更高的要求，裝置對(duì)環(huán)境的自適應(yīng)、復(fù)雜破碎氣泡的模擬等方面都是模擬裝置后期需要改進(jìn)的方向。改善相機(jī)的拍攝環(huán)境，獲取多樣化的模擬氣泡圖像，將為數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確全面提取提供支持。