专利名称：一种多温区炉综合控制系统及方法
技术领域：
本发明涉及温度控制领域，具体的涉及一种空间科学实验中多温区炉综合控制系统及方法。
背景技术：
目前我国尚无空间多温区炉综合控制系统。以往的系统辨识、控制参数整定都是通过离线的方式完成的。要将一支样品所需要的温度控制在它所要求的稳定度上，需要首先对控制对象进行系统辨识，然后对辨识数据进行处理，找到最接近于控制对象的数学模型。用此数学模型和温度控制曲线整定出PID控制参数，使用此参数对系统进行实验。如果温度稳定度达不到要求，则更换一组PID参数再进行实验。通常需要一个月左右的时间才能够完成一支样品的温度控制要求。如果有多支样品，则需要很长时间才能够完成全部样品的温度控制工作。
发明内容
本发明的目的在于，为克服目前尚无空间多温区炉综合控制系统导致的需要很长时间才能完成一支样品的温度控制要求，从而提供一种多温区炉综合控制系统及方法。本发明的一种多温区炉综合控制系统，所述的系统包括系统辨识模块，用于进行被控对象的系统辨识实验，获得被控对象的输入输出数据；模型仿真模块，利用系统辨识模块得到的数据，选定被控对象模型并进行模型的仿真，得到最终的被控对象模型函数；参数整定模块，根据温度控制曲线和辨识出的对象模型，计算出用于PID控制的 P、I和D控制参数；控制算法仿真模块，用于将温度控制算法和得到的被控对象的模型函数进行仿真，并根据仿真结果进行控制参数的调整，得到该控制算法最优的控制参数；和实时控制模块，用于将由仿真得到的最优控制参数应用到实际的被控对象上进行实时的控制，并在线调整控制参数得到最终的控制系统的控制参数。其中，上述技术方案所述的控制系统还包含下位机模块，用于执行控制系统中的控制命令；控制系统提供实验数据存储数据库、图形分析界面、串口调试工具、输入文件格式化工具、传感器信号和温度之间的转化工具。该系统具有实验数据存储数据库，可存储系统辨识实验、系统控制实验的实验数据，为系统分析提供原始的数据资料。该系统具有记录温度曲线、模型参数、整定数据的功能，当用户完成辨识、整定、仿真、调试之后，所有的结果都可以存储在文件中。该系统提供完善的图形分析界面，在系统建模、参数整定、仿真、在线控制等各个阶段，都将结果以图形的方式显示给用户，而且可以将有用的数据、图形保存下来。可视化的图形操作，为用户提供了对不同控制参数进行比较的简便途径。该系统可适用于多种温度传感器构成的温度控制系统，例如各种规格的热电偶、热敏电阻等，使用不同
5的温度传感器，只需要在系统中选择相应的传感器型号即可。该系统还提供了一些便于工作的简单工具，例如串口调试工具、传感器信号和温度之间的转换工具、输入文件格式化工具等。该系统的下位机，用于执行多温区炉综合控制系统中的控制命令，并采集多温区炉中的温度数据，将这些数据传给多温区炉综合控制系统中的数据处理单元，作为建立数学模型和实现系统控制的依据。上述技术方案，所述的温度控制算法为PID控制算法、神经网络控制算法或预测控制算法或其他可行的控制算法。本发明还提出了一种多温区炉温度的综合控制方法，该方法用多温区炉综合控制系统完成温度控制，该系统包含系统辨识模块，用于进行系统辨识实验，获得控制对象的输入输出数据；模型仿真模块，用于选定模型后自动进行模型辨识，进行模型的仿真；参数整定模块，用于根据自动辨识出的控制对象模型和温度控制曲线，调整模型参数；控制算法仿真模块，用于将控制算法和得到的控制对象模型进行仿真，并根据结果进行控制参数的调整；实时控制模块，用于将仿真得到的控制参数进行实时的控制，调整，以达到满足要求的控制参数；和下位机模块，用于执行控制系统中的控制命令，所述的方法包括以下步骤1)系统采用选定的自动辨识算法进行自动辨识实验，获得被控制对象的输入输出数据；2)根据步骤1)中得到的输入输出数据，使用增广递推最小二乘法和相关系数辨识法相结合的算法计算得到被控制对象数学模型；其中，使用相关系数辨识法与增广递推最小二乘法相结合，将两种方法轮流对数学模型中的纯滞后d和最小二乘估计歹进行辨识，直到同时满足最小误差条件为止；3)利用辨识出的数学模型和温度控制曲线整定系统的P、I、D控制参数；4)将温度控制算法和整定出的控制参数应用到确定的被控制对象的数学模型中进行仿真，调整控制参数，得到初步最优的温度控制参数；5)将得到的初步最优的温度控制参数加载到被控制的系统中，在线调整温度控制的参数，得到满足控制要求的温度控制结果。上述技术方案，所述的步骤1)中的自动辨识方法为阶跃自动辨识法，伪随机自动辨识法或其它合适的辨识算法。其中，所述的阶跃法自动辨识法的步骤如下a)调整每个温区的输入功率，使每个温区的温度都接近所要求的温度；b)炉内温度在工作点附近上下波动，N为温度稳定时对应的加热功率，加热功率发生阶越变化，加热功率下调，记录实验数据；c)系统温度稳定后，上调加热功率，记录实验数据；d)系统重新稳定后，调回原来的加热功率值，记录实验数据；e)通过以上步骤获得系统的阶越响应数据，得到对象的输入输出数据。上述技术方案，所述的步骤2、中的计算被控制对象的模型方法为增广递推最小二乘法和相关系数法相结合的方法。上述技术方案，所述的步骤4)温度控制算法为PID控制算法，PID调节器为
权利要求
1.一种多温区炉综合控制系统，所述的系统包括系统辨识模块，用于进行被控对象的系统辨识实验，获得被控对象的输入输出数据；模型仿真模块，利用系统辨识模块得到的数据，选定被控对象模型并进行模型的仿真， 得到最终的被控对象模型函数；参数整定模块，根据温度控制曲线和辨识出的对象模型，计算出用于PID控制的P、I和 D控制参数；控制算法仿真模块，用于将温度控制算法和得到的被控对象的模型函数进行仿真，并根据仿真结果进行控制参数的调整，得到该控制算法最优的控制参数；和实时控制模块，用于将由仿真得到的最优控制参数应用到实际的被控对象上进行实时的控制，并在线调整控制参数得到最终的控制系统的控制参数。
2.根据权利要求1所述的多温区炉综合控制系统，其特征在于，所述的控制系统还包含下位机模块，用于执行控制系统中的控制命令。
3.根据权利要求1所述的多温区炉综合控制系统，其特征在于，所述的控制系统还包括实验数据存储数据库、图形分析界面、串口调试工具、输入文件格式化工具、传感器信号和温度之间的转化工具。
4.根据权利要求1所述的多温区炉综合控制系统，其特征在于，所述的温度控制算法为PID控制算法、神经网络控制算法或预测控制算法。
5.一种多温区炉温度的控制方法，该方法用多温区炉综合控制系统完成温度控制，该系统包含系统辨识模块，用于进行系统辨识实验，获得控制对象的输入输出数据；模型仿真模块，用于选定模型后自动进行模型辨识，并进行模型的仿真；参数整定模块，用于根据自动辨识出的控制对象模型和温度控制曲线，调整模型参数；控制算法仿真模块，用于将控制算法和得到的控制对象模型进行仿真，并根据结果进行控制参数的调整；实时控制模块， 用于将得到的仿真参数进行实时的控制，调整，以达到满足要求的控制参数；和下位机模块，用于执行控制系统中的控制命令，所述的方法包括以下步骤1)系统采用选定的自动辨识算法进行自动辨识实验，获得被控制对象的输入输出数据；2)根据步骤1)中得到的输入输出数据，使用增广递推最小二乘法和相关系数辨识法相结合的算法计算得到被控制对象数学模型；其中，将相关系数辨识法与增广递推最小二乘法相结合，使用两种方法轮流对数学模型中的纯滞后d和最小二乘估计歹进行辨识，直到同时满足最小误差条件为止；3)利用辨识出的数学模型和温度控制曲线整定系统的P、I、D控制参数；4)将温度控制算法和整定出的控制参数应用到确定的被控制对象的数学模型中进行仿真，调整控制参数，得到初步最优的温度控制参数；5)将得到的初步最优的温度控制参数加载到被控制的系统中，在线调整温度控制的参数，得到满足控制要求的温度控制结果。
6.根据权利要求5所述的多温区炉温度的控制方法，其特征在于，所述的步骤1)中的自动辨识方法为阶跃自动辨识法或伪随机自动辨识法。
7.根据权利要求5或6所述的多温区炉温度的控制方法，其特征在于，所述的阶跃法自动辨识法的步骤如下a)调整每个温区的输入功率，使每个温区的温度都接近所要求的温度；b)炉内温度在工作点附近上下波动，N为温度稳定时对应的加热功率，加热功率发生阶越变化，加热功率下调，记录实验数据；c)系统温度稳定后，上调加热功率记录实验数据；d)系统重新稳定后，调回原来的加热功率值，记录实验数据；e)通过以上步骤获得系统的阶越响应数据，得到对象的输入输出数据。
8.根据权利要求5所述的多温区炉温度的控制方法，其特征在于，所述的步骤幻中的计算被控制对象模型的方法为增广递推最小二乘法和相关系数法相结合的方法。
9.根据权利要求5所述的使用多温区炉综合控制系统控制多温区炉温度的方法，其特征在于，所述的步骤4)温度控制算法为PID控制算法，PID调节器为
10.根据权利要求5所述的使用多温区炉综合控制系统控制多温区炉温度的方法，其特征在于，所述的步骤4)温度控制算法为神经网络控制算法设R = [R1, R2, R3I为系统控制目标值，Y = [Y1, Y2，Y3I为系统输出，并且作为各转换器的输入，U15U2, U3为系统控制作用；转换器的输出为神经元学习控制所需要的状态量,
11.根据权利要求5所述的使用多温区炉综合控制系统控制多温区炉温度的方法，其特征在于，所述的步骤4)温度控制算法为预测控制算法1)内部模型动态矩阵控制(DMC)以阶跃响应模型作为内部模型，对这种阶跃响应模型进行采样， 可得出采样序列{a」，j = 1，...，N}，这里N为建模时域长度；将^(j = 1，...，N)按照一定的规律排列成的矩阵，即描述受控对象动态特性的数字系数矩阵；DMC有一个能跟踪时变参考轨迹，并对持续干扰显现零偏差的预测控制器；内部模型的作用在于可以得到预测模型在未来某一时刻的输出值； 在仿真控制软件的应用中，实际采用模型参数辨识得到的对象模型作为预测控制的内部模型(该模型可由模型仿真模块得到)；2)滚动优化DMC通过对未来的输出预测和采用滚动优化目标函数来确定未来M个控制时域长度内的控制增量序列；AU(k) = [ Δ u (k), Au(k+1), . . .，Au(k+M-1)]T ；使在未来预测时域长度P内的预测输出值尽可能地接近期望输出值；在k时刻的优化性能指标pi取为 M
全文摘要
本发明提供了一种多温区炉综合控制系统及方法，所述的系统包括系统辨识模块，用于进行被控对象的系统辨识实验，获得被控对象的输入输出数据；模型仿真模块，利用系统辨识模块得到的数据，选定被控对象模型并进行模型的仿真，得到最终的被控对象模型函数；参数整定模块，根据温度控制曲线和辨识出的对象模型，计算出用于PID控制的P、I和D控制参数；控制算法仿真模块，用于将温度控制算法和得到的被控对象的模型函数进行仿真，并根据仿真结果进行控制参数的调整，得到该控制算法最优的控制参数；实时控制模块，用于将由仿真得到的最优控制参数应用到实际的被控对象上进行实时的控制，并在线调整控制参数得到最终的控制系统的控制参数。
文档编号F27D19/00GK102466412SQ20101054849
公开日2012年5月23日 申请日期2010年11月17日 优先权日2010年11月17日
发明者于强 申请人:中国科学院空间科学与应用研究中心