陶 杰，崔佩璋，王 欣，郭寶鋒

（陸軍工程大學石家莊校區(qū)，石家莊 050003）

0 引言

隨著新一輪軍事革命的加速推進，武器裝備智能化、體系化、網(wǎng)絡(luò)化、無人化趨勢明顯，未來戰(zhàn)爭形態(tài)正從信息化加速向智能化演變［1］。然而智能化電子信息化裝備都有一個共同特點：由大規(guī)?；虺笠?guī)模集成電路設(shè)計而成，這些超大規(guī)模電路都有其特定的環(huán)境適應性，即在一定溫度范圍內(nèi)才正常運行，否則會發(fā)生各類型不可預知的故障，且長時間高溫運行會導致裝備老化加快，縮短使用壽命。為了確保電子信息裝備在戰(zhàn)場高溫高濕或者低溫等惡劣環(huán)境條件下能夠無故障工作，對其熱效應改進以預防裝備故障并保持其正常使用壽命，是電子信息裝備保障的研究方向之一。

目前，從國內(nèi)外電子信息裝備常用的溫控手段來看，大體可以分為兩類：一類是針對發(fā)熱量很大的元器件，如CPU 和GPU 等，運用散熱片加裝風扇的方式進行個體強制散熱；另一類是在裝備機箱上安裝風扇，以機箱為熱傳導媒介，強制散去機箱累積熱量，以便交換出裝備內(nèi)部多余熱能，但是這兩類常規(guī)方法僅能針對發(fā)熱較為嚴重的芯片個體或裝備局部區(qū)域，且都屬于被動散熱，亦無法輔助設(shè)備在低溫環(huán)境下啟動。從裝備整體熱效應改進著眼，一方面隨著工作時間增加，電能消耗而累積的熱量無法快速散出，會因裝備整體發(fā)熱嚴重導致故障頻發(fā)甚至壽命縮短；另一方面，超低溫下裝備不能正常啟動概率增加。針對上述兩種因熱效應引起的裝備故障，設(shè)計一種溫度控制系統(tǒng)對電子信息裝備熱效應進行改進，可以有效預防電子信息裝備因熱效應而發(fā)生系統(tǒng)故障，提升電子信息裝備在戰(zhàn)場高溫高濕或低溫等惡劣環(huán)境下的魯棒性。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計

針對上述兩方面因熱效應引起的裝備故障問題，以不能隨意拆解和改裝電子信息裝備，不可破壞裝備自身正常工作運行狀態(tài)等為前提條件開展這項技術(shù)研究和驗證，否則將失去電子信息裝備保障的研究意義。因此，根據(jù)現(xiàn)實需求，設(shè)計了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增量PID 溫度智能控制方案，其具體組成如圖1 所示。該方案以STM32F4 單片機為平臺，基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增量PID 控制算法為核心，參數(shù)動態(tài)整定在計算機中訓練完成，得到基于kreas 框架BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的.h5 權(quán)重文件，然后移植到STM32F4單片機上。

圖1 電子信息裝備熱效應智能改進總體設(shè)計Fig.1 General design of intelligent improvement of thermal effects of electronic information equipment

方案中，24 V 電源取自裝備車輛上供電設(shè)備，再通過本系統(tǒng)電源轉(zhuǎn)換模塊為其他功能單元提供5 V和3.3 V 電源；SHT35 溫濕度傳感器負責獲取電子信息裝備所處環(huán)境溫度和濕度參數(shù)；DS18B20 溫度傳感器采集溫度控制艙室溫度值；2.4 英寸OLED液晶屏顯示出溫控方案結(jié)果、當前系統(tǒng)運行狀態(tài)及方案執(zhí)行情況；CMOSFET 驅(qū)動電路根據(jù)STM32F4單片機輸出多路PWM 波控制珀爾貼矩陣輸出功率；STM32F4 單片機負責溫度控制方案生成和本系統(tǒng)其他外部設(shè)備控制等。

系統(tǒng)開始運行后，首先進行硬件設(shè)備初始化，并根據(jù)SHT35 溫濕度傳感器讀取的外部環(huán)境溫濕度參數(shù)，決定為裝備實施升溫還是降溫控制策略。溫控時，由4 個DS18B20 溫度傳感器采集溫控艙室溫度，其均值表征溫控艙室的最終目標溫度。若進行升溫控制，則直接啟動珀爾貼進行加熱，直至溫控艙溫度升至10℃（經(jīng)驗值）。若進行降溫控制，根據(jù)溫濕度傳感器獲取的環(huán)境溫濕度數(shù)據(jù)，計算該環(huán)境下的溫控目標溫度（經(jīng)過多次試驗驗證，將系統(tǒng)控制的目標溫度設(shè)定為比露點溫度高3℃的經(jīng)驗值最為合理），而后不斷讀取溫控艙室的溫度，將該溫度和設(shè)定溫度進行差值，并記錄最近3 次的溫度控制誤差值，運用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練出的權(quán)重參數(shù)和增量PID 控制算法，可將溫度控制在目標溫度±0.2℃范圍內(nèi)。系統(tǒng)通過BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增量PID 溫度控制閉環(huán)，實現(xiàn)了對電子信息裝備溫度精準智能控制，預防了裝備因高低溫發(fā)生故障，保障了裝備正常使用壽命。

2 研究內(nèi)容

2.1 熱效應改進安全性

采用珀爾帖進行制冷或者制熱需要考慮其所處環(huán)境溫度、濕度參數(shù)，在自然環(huán)境溫度和濕度條件下盲目降溫會使珀爾帖表面產(chǎn)生凝水、結(jié)露甚至結(jié)冰，這就給溫度控電路甚至是電子信息裝備帶來巨大的安全隱患。基于熱效應改進方案的安全性考慮，在溫控電路實施溫控之前首先要獲取當前所處環(huán)境的露點溫度。因此，可使用溫濕度傳感器采集環(huán)境溫度和濕度參數(shù)，并將測得的環(huán)境溫度和濕度具體數(shù)值帶入式（1）中，即可得到該溫度和濕度下的露點溫度［2-4］：

td=U（A+B·t）+C·t-19.2 （1）

其中，td為露點溫度（℃），U 為環(huán)境相對濕度（%），A=0.198，B=0.001 7，C=0.84，t 為環(huán)境溫度。利用式（1）可以得到與實際露點溫度最大相差0.5℃的露點溫度計算值，相較于查表法的過程繁瑣及數(shù)量值離散等局限性，公式法計算方便，常被廣泛采用，該公式擬合的露點溫度與真實露點溫度比較如圖2 所示。

圖2 露點真實溫度和擬合溫度之間的對比圖Fig.2 Comparison chart of actual temperature and fitting temperature of dew points

2.2 大功率熱效應元器件驅(qū)動

珀爾帖是一類大功率熱效應電子元器件，調(diào)整電流方向即可實現(xiàn)制冷與制熱翻轉(zhuǎn)，且由于溫度需要精準控制，從而需要精準控制流過珀爾帖的電流，與使用可控硅、繼電器等驅(qū)動方案相比［5-6］，并結(jié)合電子信息裝備小而精的特點，采用了PWM 波精準開關(guān)場效應管控制流過珀爾帖電流的方法實現(xiàn)。珀爾帖驅(qū)動電路的其中一路具體設(shè)計如圖3 所示。

圖3 珀爾帖驅(qū)動電路Fig.3 Peltier drive circuit

圖3 中，驅(qū)動電路采用24 V 供電，NPN 型三極管Q17 采用S9014，增強型N 溝道場效應管Q15 采用IRFB3607，P18 為珀爾帖接口，PB5 是STM32F4單片機輸出某個占空比PWM 波經(jīng)過非門后的信號端口。當PB5 為低電平時，Q17 導通而Q15 截止，珀爾帖無功率輸出；當PB5 為高電平，Q17 截止而Q15 導通，接在P18 兩端的珀爾帖開始工作。通過以上分析可知，當PB15 輸出的PWM 波形占空比為50%時，珀爾帖輸出功率約為正常功率的一半，且占空比越大珀爾帖輸出功率越大。由單片機通過定時器產(chǎn)生的PWM 波形，實測其占空比與流過珀爾帖的電流、珀爾帖兩端電壓、珀爾帖功率及IRF3607柵源極電壓關(guān)系如圖4 所示。

圖4 PWM 波占空比與珀爾帖的端電流、端電壓、消耗功率以及IRFB3607 柵源電壓的關(guān)系曲線圖Fig.4 Relation curve of PWM wave duty cycle、terminal current、terminal voltage、consumption power of Peltier and grid source voltage of IRF 3607

2.3 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增量PID 的溫度智能控制

結(jié)合電子信息裝備熱效應特點，比較模糊PID控制技術(shù)和增量PID 控制技術(shù)［7-8］，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增量PID 控制技術(shù)其優(yōu)點在于，采用溫度控制增量作為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入更符合系統(tǒng)溫度控制實際，對于這種非線性大滯后特征溫度控制系統(tǒng)的PID 參數(shù)整定可由BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)訓練逼近，適應性較強，控制效果良好［9-10］?；贐P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增量PID 溫度控制算法是本系統(tǒng)的控制核心，其構(gòu)成如下頁圖5 所示。

圖5 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增量PID 溫度智能控制的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig.5 System structure framework of intelligent control of pin temperature based on BP neural network incremental

由于需要將BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到STM32F4 單片機中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過于復雜，消耗資源過多，單片機無法承受，也不符合小而精的原則；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)太簡單則不能滿足溫度控制過程中對kp、ki和kd3 個重要參數(shù)的要求，從而無法達到有效溫控目的。按照隱層神經(jīng)元個數(shù)確定方法并結(jié)合實際調(diào)試［11-13］，選擇輸入層神經(jīng)元個數(shù)為4，隱層神經(jīng)元個數(shù)為5，輸出層神經(jīng)元個數(shù)為3，其結(jié)構(gòu)示意圖如圖6 所示。

圖6 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.6 Structure of BP neural network

圖6BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，設(shè)本次溫度控制誤差為e（k），則網(wǎng)絡(luò)輸入層x1～x4的值分別為e（k）、e（k）-e（k-1）、e（k）-2e（k-1）+e（k-2）和偏置常量1；kp、ki、kd為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的PID3 參數(shù)。網(wǎng)絡(luò)輸入層與隱藏層輸入間的權(quán)值為：

網(wǎng)絡(luò)隱藏層與輸出層間的權(quán)值為：

在keras 框架下搭建該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用分辨率為0.1℃的e（k）、e（k）-e（k-1）、e（k）-2e（k-1）+e（k-2）預期數(shù)值隨機組合作為數(shù)據(jù)集進行訓練與驗證，得到權(quán)重參數(shù)矩陣，實現(xiàn)了非線性大滯后系統(tǒng)的PID 參數(shù)動態(tài)整定。以權(quán)重參數(shù)矩陣、0.55 學習率、0.01 慣性系數(shù)和50 s 采樣時間等參數(shù)進行仿真，其具體結(jié)果如圖7 和下頁圖8 所示。

圖7 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預設(shè)參數(shù)下仿真輸出的kp、ki、kd 與時間關(guān)系圖Fig.7 The relationship chart among kp、ki、kd with time under the preset parameters of BP neural network

圖8 按照設(shè)計參數(shù)仿真BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增量PID 溫度智能控制過程圖Fig.8 Control process chart of PID intelligent temperature control according to the simulation BP neural network incremental with design parameters

2.4 系統(tǒng)與裝備集成結(jié)合方式

電子信息裝備外形各異，針對其中典型裝備的熱效應特點，進行了詳細設(shè)計并研究了防凝水系統(tǒng)與電子信息裝備的結(jié)合方法。由于珀爾帖在進行溫度交換時，兩端面溫差較大，在低溫部分出現(xiàn)較低溫度，故對電子信息裝備不同結(jié)構(gòu)的箱體采用了兩種不同的設(shè)計理念，其示意圖分別如下頁圖9 和圖10所示。兩圖中“1”是幫助散熱片快速散熱的風扇，“2”是珀爾帖制冷片，“3”是處于珀爾帖制冷片和散熱風扇之間的散熱器。這兩種結(jié)合方式中，第1 種是直接結(jié)合方式，適合電子信息裝備表面平整，可以將珀爾帖制冷片直接貼合在表面上，制冷或制熱效果明顯；第2 種是間接接觸方式，適合電子信息裝備表面凸凹不平，通過珀爾帖制冷或加熱封閉艙室內(nèi)的空氣，以熱交換方式間接給電子信息裝備箱體降溫或升溫，這種溫度控制方法較第1 種緩慢。

圖9 珀爾帖與裝備結(jié)合方式1 結(jié)構(gòu)示意圖Fig.9 Structure schematic diagram of integration mode 1 of peltier with equipmentcombination method 1

圖10 珀爾帖與裝備結(jié)合方式2 結(jié)構(gòu)示意圖Fig.10 Structure schematic diagram of integration mode 2 of peltier with equipment

3 實驗驗證

按照系統(tǒng)總體設(shè)計，將驗證試驗取得的數(shù)據(jù)進行了可視化處理，分別如圖11 和圖12 所示。兩圖分別顯示了針對某型電子信息裝備實施降溫和升溫控制時溫度控制曲線，降溫時取樣時間間隔為3 min，升溫時為2 min。圖11 中，約需要30 min 能將機箱溫度降至45℃的目標值，從開始至約第12 min 和約第18 min 至約第33 min 兩階段降溫較緩慢，這是因為裝備在第1 階段積累了一部分熱量難以快速交換掉，第2 階段控制溫度接近目標溫度，受系統(tǒng)控制放緩；圖12 中，機箱溫度為-20.1℃時開始實施升溫，需要約28 min 可以達到目標溫度。圖13 顯示裝備在15℃的環(huán)境溫度下正常工作時，內(nèi)部溫度（15℃～61℃）和裝備機箱外部溫度的對應關(guān)系。

圖11 對某型電子信息裝備實施降溫時溫度控制曲線圖Fig.11 Temperature control curve during cooling control of a certain electronic information equipment

圖12 對某型電子信息裝備實施升溫控制時溫度上升曲線Fig.12 Temperature rising curve during temperature rising control of a certain electronic information

圖13 某型電子信息裝備機箱外部溫度和內(nèi)部溫度對應關(guān)系Fig.13 The corresponding relationship between external temperature and internal temperature of a certain electronic information equipment case

從圖11 和圖8 進行對比可知，相較仿真圖的平滑曲線，實際溫控曲線說明了：一方面，熱效應改造是在電子信息裝備正常運行時進行的，溫控滯后性大，且電子信息裝備工作負荷越大，熱效應累積的熱增量越快，溫控滯后效應越明顯；另一方面，圖中實際溫控曲線非平滑性受到時間離散采樣方式和溫度傳感器精度兩方面的影響。

4 結(jié)論

針對某型電子信息裝備熱效應的改造實驗，是在不破壞電子信息裝備整機及其正常工作狀態(tài)情況下進行的，實驗通過樣機運用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增量PID 溫度智能控制等關(guān)鍵技術(shù)，在整機熱效應改造方面作了降溫和升溫試驗，降溫時取得了溫度控制誤差±0.2℃的實驗結(jié)果，證明了熱效應改進方案的可行性。這種利用大功率熱交換電子元器件對電子信息裝備熱效應進行改造的方法，為裝備保障提供了思路，同時該系統(tǒng)方案研究與驗證為后續(xù)裝備研制提供了理論支持和實驗經(jīng)驗。為了能更加貼近電子信息裝備智能化與實戰(zhàn)化，進一步提高電子信息裝備可靠性，下一步將對提高熱轉(zhuǎn)化效率、縮短溫度控制時間和降低控制功耗等方面繼續(xù)深入研究。