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    基于模糊PID的智能小车单片机温度控制技术

    时间：2023-02-22 15:15:06来源：百花范文网本文已影响人

    耿 婧

    （安徽国防科技职业学院，安徽 六安 237011）

    智能小车大多是在现有玩具电动车的基础上，加装光电、红外线等传感器及金属探测器，实现对其速度、位置、运行状况的实时测量，并将测量数据传送至单片机进行处理，然后由单片机根据检测到的各种数据实现对电动车的智能控制。随着单片机在不同领域投入使用，受运行时间、金属材料等因素的影响，导致单片机负荷较高、温度过热，因此，单片机温控技术引发广泛关注［1］。

    张安迪等［2］设计了在正常工作条件下以单片机为核心控制元件、热电制冷器和加热器为执行元件、温度传感器和铂电阻为温度检测元件的温度控制系统。此系统结构简单，无需大量运算，易于实现，但具有较大的滞后性，会影响到整个温控系统的稳定。孙万麟等［3］以单片机、可编程分辨率的数字温度传感器和液晶显示屏等为核心控制器件，设计了一款温室多点温度检测系统，但是当要求精密控制温度时，该方法很难实现。

    模糊PID方法通过输入误差和误差变化率两个变量，动态调整PID控制器的参数，使得控制器的性能达到最优。本文基于模糊PID提出了智能小车单片机温度控制技术。

    1.1 AT89C51单片机

    AT89C51单片机是一种低损耗、高性能的八位微处理器，可以使用软件编程实现各种控制算法和逻辑控制，不需要外部扩展存储器，可使系统整体结构更为简单。因此选用AT89C51单片机可以实现基于模糊PID方法的智能小车温度控制。AT89C51单片机共40个引脚，32个并行口，其内部引脚图，如图1所示。

    图1 AT89C51单片机引脚图

    图1中，串行口20为接地引脚，串行口40为电源引脚；
    串行口9为复位引脚，也是备用电源引脚，用于实现温度控制的复位功能；
    串行口1～8、10～17、21～28和32～39均为I/O端口引脚，实现温度数据的输入和输出；
    串行口18和19为时钟引脚，实现晶振输入功能；
    串行口29为输出访问外部存储器选通信号；
    串行口30为温度控制的脉冲输入；
    串行口31为电源输入。

    1.2 模糊PID温度控制数学模型

    对于常规控制器对温度控制效果不佳的问题，提出了一种新的基于模糊PID的智能小车单片机温度控制技术，从而有效地解决非精确的信号问题［4］。根据PID控制的特性，在智能小车单片机温度控制的各个环节中，深入地分析温度控制的要求，以达到对智能小车温度控制的实优化时目标［5］。基于此，结合模糊PID温度控制方法来实现对智能小车单片机温度的有效控制。PID控制函数表示为：

    式中：f(n)为控制器的输出，gj(x)为控制器的第j个输入，Ep为差分常数。

    控制器输入数据被定量地转化为一组与模糊PID区间中的几个模糊PID子集中相关的数值，通过模糊化得到对应的模糊PID子集中的归属［6］。在模糊论域中，利用“负值”（NB），“0”（Z0），“正大”（PB）等词语来解释“模糊性”。根据实际情况，一般选取4～8个模糊性的子集来覆盖整个问题。采用AT89C51单片机作为控制器，辅助取样、回馈、驱动、可控硅主要电路来实现对智能车的温控。采用温度传感线路对电站高压单片机的温度状态进行实时监测，通过数据传输至智能温控器进行线路调节；
    通过A/D取样，通过A/D变换器向温控仪发送数据量；
    采用单片机对采样器内的温度值进行全面处理，在温度超出安全范围时，可启动冷/暖风发生器，将其降温至预定值，并能实现对温度的调节，见图2。

    图2 模糊PID温度控制设备结构

    如图2所示，单片机温度自动控制设备具有高温报警、自动跳闸、实时温度数据监管、风机启动、停止、铁芯高温报警等功能，一旦温度超过标准，报警灯就会自动跳闸［7］。单片机的动力性能和承载能力决定智能小车的驱动方式，根据单片机的负载与功率需求，综合研究其功率、扭矩、转速等参数，确定智能小车最佳的驱动方式。基于以单片机为控制器的小车动态性能，得到其转弯半径为：

    式中：au，an代表两个主动轮的直线中心，tL代表两个主动盘的中心，tR代表单片机的转向。单片机在运动时，会产生方向偏差e和角度偏差m。当小车行驶时，其驱动力需要对抗各种阻力，例如：摩擦力W、斜面阻尼Q、加速阻尼C。基于上述受力干扰计算单片机的整体驱动能力为：

    式中：μ为小车的重量，P为最大负荷；
    在单片机工作过程中最少的接触是智能小车行驶过程中的地面摩阻系数ηi，最大的坡度d。单片机的传动马达的额定转矩H与单片机驱动力Z之间的控制关系为：

    式中：L是驱动轮的直径，a为最大的加速度。因此，汽车PID控制中心质心转速为：

    单片机是一个复杂的多耦合的复杂非线性体系，其动态特性很难通过单一的方法获得。根据电机的原理，得出了温度ΔT和电枢的电压U的关系：

    进一步根据PID的尺寸调节智能小车温度控制参数。假定一次体系的主要功能是换热，所以得到了一个最优的换热器计算公式为：

    根据该方程推导出PID温度控制的传输方程为：

    PID参数的调节对PID的控制效果具有很大的影响，PID控制器在进行参数整定过程中，要求对其进行数学模型化，并采用比例调节、积分调节、微分调节等方法，根据设定值的大小，采用相关的控制方法［8］。PID调整过程的工艺参数可以按下列方法进行：采用比例系数Kp来确定PID的积分项与差，此时的PID是单纯的比例控制，观察到该体系的动力学特性，当曲线绕着给定的中心振荡时，该体系的变化趋势没有变化，逐渐减小。当处于振动时，应将Kp的值增加到60%，使之成为参考。在调节时，必须对各控制点进行微分调节，以保证微分运动达到0。当无过调节、过调节少、上升速度较低时，则要增加比例系数，增加积分的数量。当出现了过度的曲线缓慢的错误清除速度时，需要增加积分的作用来减少积分的数量［9］。如果在经过一段波动后，控制曲线出现了过大的变化，或者出现了不稳定的情况，那么应该减少比例因素，并提高积分的数量［10］。调整因子和调整时刻都要经过数次调整，在调整数值比较大的情况下，要增加一定的误差，再经过反复调整才能保持稳定性。

    1.3 热靶温控性能优化

    在热靶标定中，使用标称功率的热靶加热，其标称电流约1A。将目标温度表的测点值与一个温控对象的阶跃响应相结合，从而得到一个温度场的数学模式。加热对象的工作环境是非常复杂的，它的工作方式经常会改变［11］。通过对热靶进行标定，得到了与一次加热器相同的温升曲线，发现热靶管热控制有一定的延迟，其延迟系数算法为：

    式中：e-2τ为PID开环的功率；
    ϖ为跃响系数。根据采样时的偏差m，对PID控制设备进行离散求解。选取合适的采样周期T，对该公式进行数值采样，该公式可以由线性控制方程替代。

    在PID调节时，由于各个参量的改变，会使整个控制的稳定性和其他温度参量产生改变。因此为保障热靶加热性能，需要对于PID控制稳定运行进行反复调试，导出在固定时间范围内的调试算法，具体为：

    式中：E(i)为在时间域热靶的热辐射方程，b是恒定的。由于高温靶在不稳定的条件下，其受热辐射强度会受到外部条件的影响。当外界环境不同时，PID控制不能迅速、准确地调整相同的设定值。通过MATLAB拟合方法，得到了所有的数据点集。通过这种方法，可以在一定的时间区间中获得一个热靶热函数。利用多个参量进行拟合，得出了开环系数E(i)=100，在加热时，外界的温度越高，对外界热量的吸收越大，反之则越低。因此，在车内气温降低、车外气温升高时，维持热量平衡所需的电能也会增加［12］。仪表接收到的温度讯号需要通过自动调节的开启和关闭来完成高温的自动警报和自动断电，采用主机界面显示、声音报警等方法进行温度控制，具体步骤如图3所示。

    图3 智能型热靶温控处理步骤优化设计

    通过通信技术把物体的温度信息写入单片机，通过单片机来完成温度的检测。采用直流固态保护器的驱动电路，使其能对热靶进行加热［13］。由于高温靶在不稳定的外部条件下，其受热辐射强度会受到外部条件的影响。在热靶目标受热过程中，外部环境的温度越高，对外部的热吸收的作用越大，其散热性能就越差。因而，在外部条件较差的情况下，当热靶目标设备保持热均衡所需要的电力较大、外部条件较高时，保持热靶目标设备热靶均衡所需要的电力较少。所以，在外部环境温度的初值存在差异的情况下，同一PID参数无法快速精确地将温度调节到同一设置值的位置。

    1.4 基于模糊偏差率的温度控制

    为保障智能小车单片机温度控制效果，必须设置偏差的控制范围，基于此需要计算模糊偏差率，具体算法如下：

    经过计算得到热靶加热误差准确度，然后将其离散，从而达到连续的程度。为了实现模糊控制，需要将热靶加热输入从基本论域转换为模糊集合理论，再用量化因子来实现。通过以上PID模糊性过程，可以得到一个包含大、小、中的输入值和输出数值，从而得到属于功能的曲线，如图4所示。

    图4 输入变量隶属函数曲线

    图4展示了一个依赖于输出的变数，根据设计稳定性、持续响应时间、稳态准确度等方面的要求，利用PID进行动态、动态、稳态的精确调节，得到了PID控制器的温控规则：存在较大的错误时，必须增加响应速率，避免错误，降低连续的响应［14］。PID的选择要以最大和最小为约束，保证偏移的量值都在中等范围内的同时，保证温度的上升速度是不变的，因此，此时要选用隶属函数曲线最短的两个最大值和一个最大值。如果有较大的偏差，可以选择两个较大的参数值，以保证在接近设定的条件下单片机的稳定运行。将控制分为数据采集、输出控制、数据交互和人机界面四大模块。采用AVR芯片内的ID变换电路，实现对热靶信号的模拟，并对高温数据和低温数据进行数字化处理［15］。

    采用模糊PID控制算法，对采集样本进行控制运算，再利用MCU内的A/D变换实现模拟信号；
    数据交换部分采用USB与AVR单片机上的芯片相结合，实现对游动和磁盘信息的采集；
    智能温控将采集到的数据进行转换，设定成对应的温度计，并与各种温差进行比较，最后调节温度值，实现PID自动调节。本方案的核心内容是通过单片机采集到温度数据，并根据此方法进行计算，再通过单片机进行控制，设备的功能模块分配如图5所示。

    图5智能小车单片机温度控制设备结构配置优化

    在设计中要充分地考虑噪声的影响，在布线时要注意噪声的隔离，增设了一个硬体滤波器，并加入了A/D转换中的软件滤波，使得噪声降到最低，提高A/D转换精度：该方法需要将温度的模拟值转换成数值的电压，然后用单片机对数据进行处理和运算。因此A/D转换的精确度将会对MCU的运算精度产生很大的影响。根据各温度信号和A/D参考电压的变化情况，选择合适的A/D模块可以有效地改善整体的控制性能在单片机控制的范围内。在温度调节过程中，很多因素都会对温度的精确控制有很大的影响，所以在进行温度调节时应充分考虑各种影响因素，采取合理的措施以确保温度的精确。下面将对温控体系中包含的各个因素进行分析：测温电路精度的测定、测温电路的温值信号控制回路的输入，控制的精度依赖于测温电路的精确程度。但在实际运行过程中，温控设备因其导热问题的复杂性而表现出较大的非线性时滞和不均化特征，且温控设备的延时主要是容积延时，延时大小取决于加热体结构、容量大小、温度元件和温度传感器的设定。绝大多数的热水器都是采用强迫式的方式来进行加热，较少采用自然冷却。在过程控制方面，通常把电热元件的动态特性看成是一条单一的滞后链条，它是一条、两条或多条的惯性连接。

    根据上述的模糊性和模糊度推断，所述的输入是一种包含了ΔSP、ΔSD的模糊度的集合，因此，必须将其解模糊化，才能将其转化为清晰的数值。由于模糊PID具有较为平稳的热性能，因此利用最大从属度方法进行了解模约，便于进行计算。利用最大隶属度法对温度变化进行解模糊化管理，选择与其最大值相关的模糊化，然后利用定量变换得到明确量，如公式（13）：

    上述公式的辨识模糊度是利用规则库表达式推演出智能小车运行温度的上下限幅度，基于该数值进行温度控制，由此保证智能小车运行安全。

    设定0℃为起始温度，目标温度为25℃，30s后将目标温度升至30℃。得出PID的初始值为Kp0=0.00016。在此基础上，对各种影响因子的影响进行了仿真调整。通过以下实验来检验智能小车单片机温控的合理性。把需要进行交换机的资料装置作为外接装置，主要包含Windows应用程式、其他主机。只有在确定了外置装置以后，才能对智能小车单片机进行温度的自动调节。在S7-200PLC中选定测点数量，然后单击“确认”，弹出一个组态信息，把这个档案改成名字，然后在装置所选的连线界面上填上一个位址。将串行通讯的参数设定为：速率为9800bit/s，传输8bit的数据。同时，单片机温控仪的各项指标如表1所示。

    表1 单片机温控仪参数设置

    为避免因车辆外部环境的改变而对电站高压单片机的温度调节试验产生的不利影响，将车辆的车温设定在25℃左右，规范小车温度变化幅度范围，具体如表2所示。

    表2 智能小车温度变化情况

    用文献［3］改进温室多点温度检测方法及本文方法进行检测，在相同环境下，对比文献［3］方法与本文方法的实际应用情况，结果如图6所示。

    图6 两种温度自动控制结果对比

    从图6可以看出，相对于文献［3］方法而言，本文方法在实际应用过程中更符合表2中的标准值范围，进一步对比文献［3］改进温室多点温度检测方法和本文模糊控制算法在相同干扰环境下的热靶温控偏差，具体如图7所示。

    图7 两种方法热靶温控偏差对比结果

    基于图7的检测结果可知，在干扰环境下，本文方法在实际应用过程中温控偏差明显更低，进一步对比分析了相同环境下两种方法的响应时间，具体检测结果，如图8所示。

    图8 单片机温控响应时间

    基于图8的对比检测结果可知，相对于文献［3］方法而言，本文方法在相同环境下控制响应更加迅速，且温度控制的稳定性也更好，由此证实，本文方法可以更加快速、准确地对智能小车温度进行有效控制，保证温度控制的有效性和合理性，充分满足研究要求。

    为了更好地提高智能小车单片机温度控制效果，结合模糊PID技术进行了优化研究。通过实验验证了本文方法控制的温度均在标准范围内，在干扰环境中温控偏差更低。不仅克服了运行过程中存在的波动过大等问题，而且温度控制响应时间短，可以更好地实现对温度的有效控制。

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