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时间:2019-01-09
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1、遗传算法和神经网络的DFB激光器温控系统 摘要:针对DFB激光器温度控制系统普遍存在的非线性和延迟性等问题,提出了基于遗传算法和神经网络的复合控制结构,采用微处理器作为系统的处理器核心设计了温度控制系统,并利用铂电阻、TEC半导体制冷器、温度敏感器和温控执行器作为控制单元,再通过构造神经网络正模型分析被控对象的物理特性,用神经网络控制实现控制律的映射,同时利用遗传算法的快速搜索能力训练神经网络的权系数。最后,对设计的系统进行了实验验证,结果表明,该系统的温度控制精度为±0.002℃,控制范围为5~70℃,超调量低于8
2、%,能够实现高精度和宽范围的控制效果,具有较好的工程应用价值。 关键词:DFB激光器;遗传算法;神经网络;温度控制 中图分类号:TN249?34;TP273文献标识码:A文章编号:1004?373X(2016)15?0164?03 Abstract:TosolvetheproblemsofnonlinearityanddelaypropertyexistinginDFBlasertemperaturecontrolsystem,thecompositecontrolstructurebasedongenetica
3、lgorithmandneuralnetworkisproposed.Inthesystem,themicroprocessorasthesystemcoreprocessorisusedtodesignthetemperaturecontrolsystem,andthePtresistance,TECsemiconductorrefrigerator,temperaturesensorandtemperaturecontrolactuatorareusedasthe6controlunits.Theneuralnet
4、workpositivemodelwasconstructedtoanalyzethephysicalcharacteristicsofthecontrolledobject.Theneuralnetworkcontrolisusedtomapthecontrollaws,andthefastsearchingabilityofgeneticalgorithmisusedtotraintheweightcoefficientofneuralnetwork.Thedesignedsystemwasverifiedwith
5、theexperiment.Theresultsshowthatthetemperaturecontrolaccuracyofthesystemis±0.002℃,therangeoftemperaturecontrolis5~70℃,theovershootislessthan8%,thedesignedsystemcanrealizethecontroleffectofhighprecisionandwiderange,andhasbetterengineeringapplicationvalue. Keywor
6、ds:DFBlaser;geneticalgorithm;neuralnetwork;temperaturecontrol 0引言 激光检测技术已经应用在许多工业领域,其中分布式(DFB)激光器的波长能够有效匹配甲烷和一氧化碳等气体的吸收峰,所以在很多领域利用它来检测气体的浓度。DFB激光器的波长主要与电流和温度有关,当电流保持不变时,DFB的波长与温度的变化关系[1?3]为0.2~0.3nm/℃。因此,为了提高气体的检测精度,必须确保DFB激光器发光的波长准确且稳定,需要对它的温度进行精确控制[4?7]。 国内
7、外有很多生产厂家和研究机构都在研究如何在较宽的温度范围内提高DFB激光器的温度控制精度。目前,国外的产品一般能够在-50~100℃的环境下正常工作,且控制精度不低于0.001℃6。国内的产品一般只能在常温下工作,控制精度[8]仅为0.05~0.1℃。本文针对DFB激光器温度控制系统普遍存在的非线性和延迟性等问题,利用遗传算法和神经网络构造复合控制结构,实现在较宽的范围内对温度进行高精度稳定控制的效果。 1硬件系统设计 1.1系统总体方案 设计的基于遗传算法和神经网络的DFB激光器温度控制系统主要由铂电阻、恒流源、
8、信号调整、驱动电路、A/D和D/A转换模块、控制器、LED显示和上位机等组成,总体框图如图1所示。 激光器的温度变化由温度传感器铂热电阻转变为电信号,经过信号调整和A/D转换将数据送给微处理器,与上位机设定的标准值进行比较计算得到偏差,再将该偏差信号由数字控制器处理和调整之后,经由D/A转换和驱动电路进入执行器件,对被控对象加热
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