基于模糊自适应pid的全自动酶免温度控制系统

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1、基于模糊自适应PID的全自动酶免温度控制系统山东博科生物产业有限公司山东济南250101【摘要】全自动酶免工作站进行温育步骤时,要求对微孔板的温度进行精确控制,由于温育处于半开放环境中,因而系统惯性大,滞后现象严重。通过系统仿真,可以验证,利用模糊自适应PID控制温度变化,可以同时兼顾系统稳定性和精度,达到系统要求,并确保实验的精度和准确度。【关键词】全自动酶免;模糊自适应PID;温育;温度控制【中图分类号】Q55【文献标识码】A【文章编号】2096-0867(2016)-04-202-02全自动酶免工作站[以下简称工作站],可以全自动完成EL

2、ISA试验,提供高效、快速、准确的自动化免疫学实验解决方案[1]。温育是其中一个非常重要的环节,因此对微孔板的温度进行精确控制颇为重要,直接影响到实验的精度和准确度[2]。当前的工作站中,多采用传统PID控制技术,它只有结构简单,稳定性好,工作可靠,调整方便等优点,但是由于工作站的温控模块处于半幵放环境中,参数变化大,温控面积大,导致系统惯性大,滞后现象严重,难以建立精确的数学模型。传统PID控制己不能完全满足实验要求。模糊自适应PID控制运用模糊数学的基木理论和方法,把规则的条件,操作用模糊集表示,作为知识输入到系统中,然后根据控制系统的实际

3、相应情况,运用模糊推理,自动实现PID参数的最佳调整,避免了传统PID参数固定的缺点。木文设计的温度控制模块,利用模糊自适应算法对系统进行PID控制,既可缩短调节时间,控制超调现象,乂可兼顾系统稳定性和精度。一、温控系统设计工作站温育时要求温度变化为室温到45°C可调,且温度变化精度为&p

4、USmn;0.2°C。根据要求设计了温育模块,其系统框图如图1所示,由上位机发送温度控制命令,通过串口通信将命令送达微处理器,PWM波经电路放大后,控制加热板给微孔板加热,实现温育功能。根据结构图,下面进行模糊自适应PID算法设计,主要包括以下4个步骤。1)

5、选择语言变量:输入语言变量选择偏差e和偏差变化ec,输出语言选择积分、比例、微分系数,,的修正量。2)定义输入输出模糊集:因为全自动酶免分析仪的温育系统要求温度从室温到45°C可调,即加热板的温度变化范围从15°C到45°C。而实验中常用微孔板温育温度为37°C。因此偏差e的变化范围为-22°C到8°C,且。因微孔板温度变化率较小,可假设ec的变化范围为-5到5,且。e,ec,,,的控制规则如表所示。语言变量均选取7个语言值:负大,负中,负小,零,正小,正中,正大,在表中分别用NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB表示[3]。3)定义输入输出

6、隶属函数:4)输出变量模糊控制规则:综合考虑参数的作用如下:可以消除系统的稳态误差,可以加快系统的响应速度,可以抑制偏差的变化。根据实际控制经验,为确保系统具奋良好的稳态性能,避免出现较大的超调量,模糊自适应PID的三个参数,,在不同偏差e和偏差变化ec下的自动调整吋,应满足如下3条规律:当e的绝对值较小吋,,应较大,应适中;当e的绝对值适中时,应较小,,应适中;当e的绝对值较大时,应较大,为0,应较小[4]。因此,可运用MIN-MAX-重心法进行反模糊化模糊判决,根据上述规律与实际经验列出控制规则表(表1,表2,表3)。三、系统仿真在matl

7、ab中的simulink环境下创建如图4所示的仿真模型[5]。通过仿真模型来验证基于模糊自适应算法的温度控制效果,验证结果如图5所示。由图5可看出,与传统PID控制相比,基于模糊自适应算法的PID控制方法系统稳定性更好,且在加入干扰后,系统稳定性更好,几乎没有超调现象,抗干扰能力更强。由此可以验证,基于模糊自适砬算法的PID温度控制,可以同吋兼顾系统稳定性和精度,满足酶免系统的温育要求,并确保实验的精度和准确度。四、结语本文研宄了模糊自适应PID控制算法在工作站中温育控制系统中的应用。这种控制方法针对工作站的温控模块处于半开放环境中的现状,克服

8、了其参数变化大,温控面积大,系统惯性大,滞后现象严重的问题,对传统PID控制方法进行了改进,既可缩短调节时间,控制超调现象,又可以兼顾系统稳定性和精度。通过系统仿真验证,该方法得到了比较理想的控制结果。参考文献:[1】李文胜,周伟,柳晓琴,等.全自动酶免仪与半自动酶标仪比对研究[」].中外医疗,2011,30(24):19-19.[2】朱阳泉,徐长根,戴瑞娣,等.影响FAME全自动酶免分析系统检测因素探讨[J].临床输血与检验,2004,04期:254-256.[3】李国勇.一种改进的自适应PID控制器[儿太原理工火学学报,2015,34(1)

9、:51-52.[4】张燕红.模糊自适应PID参数自整定控制器的研究⑴.工业控制计算机,2012,第8期(8):58-59.[5】张国良.模糊控制及KM

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