基于ARM和模糊PID的温控系统的研究和设计

摘要

中国已经成为世界上啤酒产量最大的国家之一。在啤酒发酵过程中，发酵液的温度能否准确跟踪上发酵过程工艺曲线的要求是啤酒酿造能否成功的关键部分。啤酒发酵是一个利用微生物代谢生产的过程，其过程控制必须具备优良的控制性能，才能提高啤酒的质量和口感。啤酒发酵过程中的温度控制具有大时滞、非线性和时变性等问题，这就使温度控制的各种要求很难达到发酵过程所需要的精准度，所以需要引进智能控制算法来对发酵过程的稳定性和准确性进行控制。
　　本文在以STM32作为温度控制核心处理器的基础上进行硬件设计。通过MATLAB分别对改进的粒子群算法和遗传算法在模糊PID控制参数的优化方面进行了仿真分析和对比，选择采用改进粒子群算法优化模糊PID控制作为温度控制系统的控制算法。通过实物搭载对设计的温度控制系统进行实验，并对实验结果进行分析。
　　论文的主要工作包括以下几个方面:
　　(1)设计符合温度控制系统性能要求的硬件电路。以STM32作为控制系统的核心处理器，根据STM32的特性设计电源电路、JTAG调试接口电路、串口通信电路，以及设计采用热敏电阻传感器的温度检测电路，D/A转换数据电路和报警电路，组成一个完整的温度控制系统，并且搭建硬件实物。
　　(2)实现用改进算法优化模糊PID控制参数来对发酵过程的温度进行控制。首先针对粒子群算法和遗传算法所具有的特性分别做出改进策略:其中在粒子群优化算法中，分别对惯性权重参数和学习因子参数进行公式改进;在遗传算法中，将种群最优个体未变化代数引入到交叉概率和变异概率公式中，并结合遗传操作引入拟单纯形算子。在自适应模糊PD控制算法基础上加入Smith预估补偿来抵消被控对象的纯滞后现象，再分别采用改进的粒子群算法和遗传算法来优化自适应模糊PID的控制参数，通过MATLAB仿真软件对控制算法进行对比分析，选择改进粒子群算法优化模糊PID控制作为温度控制系统的控制算法。
　　(3)温度控制系统的软件设计通过LabVIEW来完成，最后结合软硬件设计来对温度控制系统进行仿真实验。实验结果表明:系统能够在短时间内把温度控制在55±0.3℃范围以内。满足了本温度控制系统所要求的稳定性和准确性。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 论文研究背景和目的

1．2 国内外啤酒发酵过程控制的现状

1．3 自动控制理论的发展现状

1．4 本文的总体结构

2 系统硬件设计

2．1 啤酒生产工艺介绍

2．2 温度对发酵的影响及控制

2．3 系统的总体设计方案

2．4 主控模板的设计

2．4．1 STM32F103简介

2．4．2 电源电路

2．4．3 复位电路

2．4．4 JTAG接口

2．5 温度检测电路设计

2．5．1 热敏电阻传感器

2．5．2 测温电路设计

2．6 D／A数据转换电路设计

2．7 串口通信模块设计

2．8 报警电路设计

2．9 硬件系统的搭建

2．10 本章小结

3 基于粒子群优化算法和遗传算法的改进

3．1 粒子群优化算法

3．1．1 粒子群优化算法的基本原理

3．1．2 粒子群优化算法存在的问题和改进的途径

3．1．3 粒子群优化算法的改进

3．2 遗传算法

3．2．1 遗传算法的基本原理

3．2．2 遗传算法的实现

3．2．3 遗传算法的改进

3．3 本章小结

4 系统控制算法的研究与分析

4．1 模糊控制系统

4．2 自适应模糊PID-Smith算法

4．3 基于改进粒子群算法优化模糊PID参数

4．4 基于改进遗传算法优化模糊PID参数

4．5 两种改进算法对模糊PID的仿真分析

4．6 本章小结

5 系统软件设计

5．1 软件开发环境及工具

5．2 温度采集模块设计

5．3 温度控制模块设计

5．4 无线通信程序设计

5．5 软件仿真与调试

5．6 程序运行结果

5．7 本章小结

结论

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果