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- UID
- 871057
- 性别
- 男
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．3 数字量输出控制模块
数字量输出控制模块采用Witium生产的WT-ADC216F分布式模块。WT-ADC216F模块的处理器采用ST公司生产的COTEX—M3内核STM32F103。该模块具有八路继电器输出、一路RS485支持MODBUS RTU标准通信协议。该模块为工业级产品，广泛用于工业现场数字量输出控制，如报警灯控制或大功率固态继电器开关。
本方案通过WT-ADC216F模块的RS485接口接收人机界面送来的控制信号，经过本模块的继电器输出控制大功率固态继电器，从而控制现场380 V加热丝的加热状态。
1．4 模拟量采集模块
模拟量采集模块采用台湾巨诺公司生产的双回路AD模块，此模块专门用于铂电阻温度采集并转换成数字量，广泛应用于工业场合。具有两个模拟量(铂电阻)输入通道、一路RS485 Modbus RTU通信接口、16位高精度AD转换、符合工业标准EMC规范。
本设计方案通过此AD模块采集现场铂电阻温度模拟量，转换成16位精度的数字量，通过RS485 MODBUS通信协议发送到远程控制柜的触摸液晶屏主控模块，进行温度采集及运算。
2 软件设计
本系统方案中软件设计主要在触摸液晶屏主控模块内，包括嵌入式WINCE操作系统、驱动及应用程序，而应用程序包括：图形交互界面、RS485通信协议、模糊PID控制算法。
WinCE操作系统广泛应用于工业现场，适合本控制系统。系统软件框图如图3所示。
2．1 WINCE操作系统功能定制及驱动程序设计
WINCE操作系统及驱动程序是基于底层的中间层，是对应用程序层提供的一个软件开发平台。本方案WINCE操作系统定制及驱动程序设计是基于微软提供的标准BSP包，然后根据触摸液晶主控模块的硬件需求修改及添加BSP包的内容。其中设备驱动添加了RS485通信、液晶屏及触摸屏驱动；配置文件修改了部分环境变量及．bib文件。
2．2 图形交互界面程序的实现
图形交互界面程序采用EVC进行开发，EVC是WINCE操作系统开发图形交互界面的集成开发环境。本系统的图形交互界面设计采用微软的MFC框架，使用MFC及ATL库提供的一组可重用通用类、继承或间接派生类协肋开发，生成界面主体框架。图形交互界面程序主要完成了4路温度采集值显示、用户设定的4路温度控制值、温度数据历史记录保存及查询、历史记录文件读取、四路温度控制实时曲线显示、超温报警灯显示等。
2．3 RS485通信协议、模糊PID控制算法
本系统RS485通信协议采用标准的MODBUS RTU通信协议，其通用性强，应用广泛。由于AD采集及数字量输出模块软件已设计为MODBUS从机模式，因此触摸液晶主控模块的通信程序为主机模式，其通信指令主要有向从机读取温度数据、向从机输出数字量控制信息等。
本系统的智能温度控制体现在温度模糊PID控制算法上。
本系统应用现场及控制对象为大炉温度，该类型的被控对象会随着季节的变化出现控制效果的变化，用经典法来预测PID会存在不可靠现象，系统工程师可以经过一段时间到现场进行维护或写入经验值，系统也可以定期自整定PID。但是这些方法都会产生高昂的维护费用、同时也会打断产线的正常生产。因此本系统引入模糊PID控制算法，对经典PID的3个系数加入模糊算法控制，从而对大炉温度控制对象进行模糊控制，解决因季节或环境变化导致控制效果不理想的问题。
一般增量式PID的经典公式：
软件实现：Kp*Error+Ki*SumError+Kd*dError
加入模糊控制之后，kp，ki，kd的值会随着环境的变化而发生细微改变而非一成不变。
加入PID之前，控制系统的传递函数是：1／(s2+23s)。 加入模糊算法之后的模糊PID控制系统结构图如图4所示。
现场温度为控制对象，用户设定的温度值为控制系统给定值，AD采集模块获取的温度值为控制系统反馈值，反馈值及给定值经过系统的模糊PID控制算法运算之后去控制现场加热设备的状态，从而控制温度对象。
本系统模糊PID控制算法根据系统运行的不同状态及工程经验，结合PID系统中Kp，Kd，Ki三者系数的关联性，设计模糊整定参数。系统使用偏差值Error和Error_Change作为模糊判定的输入，语言取{NB，NS，O，PS，PB}，根据Error和Error_Change整定Kp，Ki，Kd的模糊值，同样取{NB，NS，O，PS，PB}5个模糊值。然后建立模糊规则表，表1为Kd规则表，Ki，Kp模糊规则表与Kp规则表类似。
不同的控制系统对PID的3个系数Kp，Ki，Kd的模糊也不同，本系统希望控制对象温度值能尽快恢复到稳态，所以Kd系数的模糊尤为重要，设置的Kd对Error_Change特别敏感。
以下是本系统的模糊PID控制算法软件实现代码：
typedef struct
由左边图可以看出控制过程前期略有超调，但是对于系统是可接受的，因为生产线刚开始的时候需要预热炉子。控制过程中测试人员加入一次扰动，可以看出系统不会因为扰动产生震荡，而之前使用经典PID测试的时候受到扰动后会产生震荡。因此模糊PID控制算法可以解决防弹衣生产线上大炉温度因季节或环境变化导致控制效果不理想的问题。
由右边图可看出本智能温度控制系统的对大炉温度对象的控制精度可以达到±0．1度。
3 系统运行结果分析
本智能温度控制系统在浙江某个防弹衣生产线上运行，现场调试结果的数据经过MATLAB运算得到的系统控制效果图及现场触摸液晶主控屏的系统运行图如图5所示。
4 结束语
通过本方案的设计及防弹衣生产线炉温控制现场运行结果分析，温度控制的精度从原来的±1度提升到了±0．1度，很大程度提高了温度控制效果；使用16位AD模拟量采集提高了温度采集精度；使用数字信号传输数据及控制，使得温度反馈及输出控制的时间大大缩短，稳定性大幅度提高，从而提高了产品的质量及生产效率。 |
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