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一種簡便的參數自學習的溫度測控系統
魏云龍 唐依珠
福州大學計算機系(350002)
摘要: 一種采用NTC熱敏電阻作為溫控設備的傳感器,89C2051為CPU的溫度測控系統,它線路簡單并具有一定參數自學習能力。
Abstract:
Key words :

摘   要: 一種采用NTC熱敏電阻作為溫控設備的傳感器89C2051為CPU的溫度測控系統,它線路簡單并具有一定參數自學習能力。
關鍵詞: 溫度控制  單片機  NTC  自學習  自適應

  在工農業生產、國防、科研以及辦公設備自動化領域中,溫度是一種十分重要的數據。對于溫度的采集,常用的傳感器有熱電偶、鉑電阻、NTC熱敏電阻等。針對不同的傳感器,可以采用不同的測溫技術。目前,我國在這方面的成熟產品主要以“點位”控制及常規的 PID 控制器為主,這些算法要求針對具體應用的參數值的整定,在一些精度要求不高、價廉的控制器設計中,無疑會增加開發周期和開發成本。本文介紹一種自學習的溫控算法,以對此類問題的解決提供參考。
1  問題的提出
  傳感器中NTC熱敏電阻因其價格低廉、精度較高、可靠性好而廣泛使用。以下就以NTC熱敏電阻作為溫控設備的傳感器,分析閉環控制中可能遇到的問題。溫控設備設計框圖如圖1所示。

  由于NTC電阻的測溫遲滯性(目前國產的NTC電測溫時延為幾秒到十幾秒)以及電阻受材料的穩定性和一致性的影響,圖1中傳感器部分的阻值精度有±5%的誤差,這使參數的整定受限于每個具體的設備。除了傳感器的遲滯特性外,還必須考慮加熱器的慣性即加熱器在斷電之后在一定時間內仍有加熱作用的特性以及被加熱物體的熱遲滯性和外部環境的氣溫影響,因此使參數整定更為困難。但是在溫控器的具體應用中,大部分時間是在某一個具體的場合,環境條件的變化是相對穩定的。一個加熱設備通常長期運行在某個要求的目標溫度,目標溫度的變化并不頻繁。因此為了一次設計能夠用于多個場合,就要求控制器有自學習和自適應的功能,即在每次運行的初期,自已調整相應的參數,使之有效地應用在不同的場合。
  PID算法是閉環控制中常用的算法,也是通常采用的溫度控制算法。但在價廉的溫控器中,多采用小型的CPU,其程序存儲單元非常有限,而PID 算法要占用相對大的空間和計算時間,故是設計的難點所在。
2  自學習的溫度測控系統
  針對上述問題,本文提出了一種自學習的控制算法。該系統硬件采用NTC電阻線性校正電路和積分采樣電路作測量電路,軟件設計采用一種自學習的算法,使系統有一定自適應能力,無須事先做參數調整。該算法就是不斷在測量過程中,當發現超過某個不利的限定值時就對參數作出相應調整,如此不斷試探,最后達到穩定。而后將調整學習后得出的參數值保存起來作為這個目標溫度的相應參數值,在下次開機時如果要求同樣的目標溫度就可以直接調出相應參數。如果環境溫度較穩定,機器可以自已設定經驗值,但如果環境溫度發生變化,必須再學習,以適應新的環境。
2.1  測溫電路
  NTC傳感器測溫電路,其CPU采用89C2051單片機,輸出采用脈寬調制(PWM)方式輸出。在對精度要求不高的系統中,多采用NTC熱敏電阻作為溫度傳感器,電路利用AT89C2051單片機內部精確模擬比較器的正向輸入(AIN0)和反向輸入(AIN1),實現低價模數轉換。該電路實際上是一個具有電壓門坎的積分比較器,它將輸入的模擬量(電壓)轉換成中間量(時間間隔),然后將中間量轉換為相應的數字量。其溫度檢測與轉換電路圖如圖2所示。

2.2  NTC電阻的線性補償
  普通的NTC電阻的阻-溫特性呈指數變化,即電阻隨著溫度的上升而呈指數下降。因其非線性,給系統溫度控制帶來不便。在本溫控系統中采用了電路補償法,將熱敏電阻與一般電阻并聯,以改善其在某一溫度范圍內的阻-溫特性的線性度。在圖2所示的電路中,RT和R4并聯后,可以得出:
  

  由上式可以看出,在低溫時,原來的ΔR/ΔT很大,則RT也很大。并上R4后可以看出ΔR變小,因而ΔR/ΔT也減小;而在高溫時,原ΔR/ΔT很小,但因高溫時RT很小(遠小于R4),所以RT基本不變。電路補償前后R與T的關系如圖3所示,從圖中可以看出,NTC電阻的非線性明顯改善。

2.3  測量工作原理
  單片機AT89C2051的P1.0和P1.1是內部精確模擬比較器的正向輸入(AIN0)和反向輸入(AIN1)端。P1.1端連接基準電壓,P1.0端連接溫度傳感器。熱敏電阻RT的變化可引起C1的充電電流變化,故可利用比較器判斷基準電壓與電容C1上的電壓是否相等。當2個電壓相等時,比較器輸出P3.6會有跳變,單片機AT89C2051則記錄從C1電容充電開始到P3.6跳變的時間。因為R1、R2的值固定,所以積分到基準電壓VS=VCC*R2/(R1+R2)時,比較器輸出高電平。根據電容充電的瞬時方程VC=VCC*(1-exp(-T/RC))=VS,即可求出傳感器的電阻RT,然后查表即可得出溫度值。由于直接用計算指數函數的方法求解比較困難,且實時計算測量溫度的計算量較大,計算精度較低,因此本系統采用查表的方法,即預先將時間長度T所對應的溫度值計算出來,存入映射表。
2.4 自學習的溫度控制算法
  本溫控系統中的傳感器電路測得的溫度經數字濾波并與系統溫度設定值進行比較后,通過PWM參數的設定,去控制加熱繼電器的導通時間,從而可以控制加熱板的平均輸入功率,達到恒溫的控制。
  對于本控制系統來說,當溫度未達到設定值時,為自由升溫段,要求升溫越快越好,所以要全量輸出。當溫度達到設定值時,停止輸出,但由于加熱板的熱慣性,溫度并不因輸出停止而停止上升,溫度會超過給定值;同理,溫度在上升到一定高度后才開始下降,并繼續下降到略小于設定值時,系統才重新輸出。由于溫度的滯后特性,造成了溫度在設置溫度的一定范圍內上下振蕩,使溫度基本保持在恒溫狀態。
  系統使用PWM技術實現對溫度的控制,使用TPWM_A、TPWM_S參數來改變占空比,從而控制繼電器導通時間,達到控制溫度的目的。PWM控制即是通過對變量TPWM_A的調整來調整輸出加熱器通斷時間的比。假設TPWM_A為8位(為1100 0000),每0.5秒輸出TPWM_A.7的電平,則在4秒內有1秒輸出高電平,進行加熱,其余時間則關斷。這樣通過調整其中為1的個數就可以調整加熱功率。
  該算法中設TPWM_S為記錄占空比變化的變量,而TPWM_A為通過循環移位輸出控制脈沖的執行變量,則控制過程如下:剛開始加熱時,TPWM_A參數為#0FFH,則繼電器導通,全速加熱。溫度升至設置溫度TEMP_SET時,將TPWM_A參數置為0,關斷繼電器,但因熱慣性,溫度將繼續上升至一定溫度后才下降,在溫度上升過程中系統記錄上升到的最高溫度TMAX。當溫度下降到設置溫度TEMP_SET時,TPWM_A參數置為#08H,降低了加熱速度,同時由于熱慣性,溫度將繼續下降,在溫度下降過程中系統記錄下降到的最低溫度TMIN。如果TMAX超過溫度的上限值,則對TPWM_S參數進行補0,降低占空比,減少繼電器的導通時間;如果TMIN超出溫度的下限,則TPWM_S參數進行補1,提高占空比。因為加熱速率的降低,振蕩周期中上限TMAX與下限TMIN越來越接近設置溫度TEMP_SET,從而達到恒溫。溫度控制曲線如圖4所示。在t1階段,繼電器均關斷,在t2階段系統則根據TPWM_A參數進行脈寬調制。其中W1和W2分別為加熱溫度的上限和下限。

  設計中,采用二部分程序實現以上功能。
  (1) T0中斷服務子程序,進行0.5秒中斷控制輸出。它判斷溫度是否超過設置溫度,即如果超過設置溫度,則關斷繼電器輸出;如果低于設置溫度,則根據TPWM_A參數左移后的高位值,若為1則加熱,即驅動繼電器工作;若為0則關斷繼電器。溫度控制子程序流程如圖5所示,其中恢復TPWM_A是指記錄占空比的TPWM_S的值賦給執行變量TPWM_A。PWM控制的過程只在溫度傳感器所測溫度低于設定溫度時進行,而加熱到設定溫度時則完全切斷加熱器。由于NTC電阻的遲滯特性,在切斷加熱器時,實際溫度已高于測量溫度。測量值依舊會上升,所以完全切斷后待其冷卻的過程中會有上峰值TMAX產生,當其下跌至設定溫度時才開始PWM控制過程。同樣由于NTC電阻的遲滯特性,測量的溫度低于實際溫度,加熱過程中會有一個波谷值TMIN產生。適當的脈寬比會使加熱溫度上升的速率得以降低,在目標溫度的上下限之間振蕩的頻率和幅度也會變小,從而達到控制的目的。

  (2) 自適應控制則是通過上次測量的TMAX及TMIN對TPWM_S占空比進行調整,以達到恒溫。該過程應在溫度測量后進行,其程序流程如圖6所示。

  調整過程需要較長時間,但在控制溫度變化較少、長期恒溫控制的場合,自適應過程所用時間是允許的。為了克服每次開機都需要進行的自適應時間,可以將每次學習得到的脈寬與設定溫度的對應關系記錄下來,只要學習一次,以后開機加熱直接調出參數即可。而當環境或加熱條件變化時,可能參數不再符合實際情況,這時上述程序會再次自學習,以產生新的參數。
3  總  結
  本文介紹的自學習的溫控系統對內存空間大小的要求較小,但只適用于溫度較少調整的場合,如恒溫烘干箱。但因其算法簡單,有自學習和自適應的功能,所以無需對運行參數進行現場的整定,故可簡化溫控設備的設計。
參考文獻
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