基于LabVIEW的PID自整定溫控系統研究

李寧 鄭藝華

摘要：? 為降低PID控制在實際應用中的復雜程度，滿足用戶對溫控精度的需求，本文開發了基于LabVIEW的PID自整定溫度控制系統。該系統設計了固態繼電器驅動電路和STC89C52單片機控制程序等硬件部分，利用LabVIEW中的工具包對PID自整定控制的程序面板及前面板進行設計，并在不同加熱功率和變負荷條件下對系統進行實驗驗證。實驗結果表明，在設定的加熱功率和負荷下，雙位控制的精度為-013 ℃～+027 ℃，與雙位控制相比，溫控精度可達±01 ℃。該系統提高了溫度控制精度，操作簡便，通用性強，滿足絕大多數用戶對溫控精度的要求，可進一步應用到民用及工業領域。

關鍵詞：? PID自整定; LabVIEW; 溫度控制

中圖分類號： TP273+.2; TH811 文獻標識碼： A

在工業和實際生活中，過程控制技術有重要應用，與其他控制方式相比，比例積分微分（proportionintegraldifferential，PID）過程控制因其快速高效的優勢得到廣泛應用。但傳統PID控制很難實現良好的效果，且費時費力，而不斷發展出的PID自整定控制、模糊PID控制、神經網絡PID控制等控制技術在實際應用中達到了較好的控制效果，在工業和民用等領域應用廣泛，如工業熱處理過程中的溫度控制、直流電機控制等[16]，其中溫度控制是一項重要應用[711]。LabVIEW采用圖形化語言編寫控制程序，包括前面板和程序面板，用戶可通過實驗結果對控制程序進行實時修改，與硬件的結合滿足過程控制的需求，與PID控制的結合為PID控制的應用提供了便利。基于LabVIEW的PID控制系統，結合模糊控制及神經網絡控制等方式后，在溫度控制領域有了較多的應用研究。劉偉立等人[12]利用LabVIEW提供的PID工具包實現了PID控制，并且通過更改PID控制的參數來分析各參數對控制對象的控制效果的影響;晉兵營[13]利用LabVIEW建立了直流電機反饋控制系統的仿真模型并進行仿真分析，在整定PID控制參數是考慮了干擾對EPS系統直流電機控制的影響;陳睿麟等人[14]利用LabVIEW實現了神經網絡PID控制，通過神經網絡的自學習功能對PID控制參數進行了整定;曹靜等人[15]利用LabVIEW程序，對熱處理溫控系統的溫度信號分析處理后發送到系統的溫控電路，然后利用PID算法實現對熱處理溫控系統的自動調節。但以上研究大部分需要對模糊識別或自整定參數計算公式進行計算，并需要根據其可行性進行不斷的調試修改，為PID控制的實際應用增加了許多不便。基于此，本文設計開發了溫度控制系統，利用LabVIEW中提供的PID自整定組件編寫PID自整定控制系統，簡化PID控制在溫度控制中應用的復雜程度，方便用戶的使用，可進一步應用于其它領域。

1 系統設計和開發

1.1 硬件設計

該系統的硬件包括固態繼電器驅動電路和STC8C52單片機控制程序。硬件設計主要分為以下五部分：

1） 由數據采集儀USB4718連接銅康銅熱電偶和計算機，測量被控溫鋁塊中心點處的溫度，并讀入LabVIEW中，研華USB4718如圖1所示。

2） 由LabVIEW得到的控制量數據通過串行通信發送給單片機模塊STC89C52，單片機控制模塊如圖2所示。

3） 根據上位機發送的數據，單片機中的程序需計算輸出的PWM波的通斷時間比，程序中的串行中斷用于接收上位機發送的數據，定時中斷程序用于計算PWM波的通斷時間比。單片機STC89C52控制程序如圖3所示。

4） PWM波由單片機中的程序控制單片機引腳輸出高低電平的時間比（即固態繼電器通斷比），高電平時即為導通，低電平時即為關斷。

5） 固態繼電器的驅動電路由單片機引腳、三極管S9014、二極管FR107、直流電源、限流電阻R等構成。三極管S9014的作用是放大基極發射極回路電流;限流電阻的作用是防止經過放大作用后的集電極電流過大;二極管FR107的作用是釋放繼電器關斷后的殘余電流，單片機引腳輸出高電平時即可導通固態繼電器。固態繼電器驅動電路如圖4所示。

2 實驗裝置與方法

為驗證該控制系統，鋁塊上側貼合硅膠加熱板，下側貼合鋁制散熱塊，鋁塊即為溫控區域，以鋁塊幾何中心點處的溫度表示鋁塊整體的平均溫度，由銅康銅熱電偶測得。鋁制散熱板與鋁塊貼合，下部安裝風扇，利用螺栓和木板將裝置固定，在裝置中組件之間的貼合處以及安放熱電偶的槽中涂有導熱硅脂。實驗測量裝置結構圖[1617]如圖6所示。

鋁塊中心點處的溫度、加熱板的電流、電壓均通過實驗直接測量，由Agilent34972A數據采集儀進行測量采集，測溫熱電偶采用T型銅康銅熱電偶，直徑05 mm，精度±05 ℃。實際操作過程中，首先設定主加熱板功率和風扇的開關，由Agilent34972A連接電腦讀取測量裝置中的溫度等實驗數據，由LabVIEW中的程序進行PID自整定控制單片機模塊輸出PWM波改變加熱板的等效加熱功率，PWM控制中采用的固態繼電器控制加熱板回路的通斷。待測量裝置的溫度曲線處于穩態時，對不同設定工況下的溫度曲線進行對比。

3 性能分析

3.1 PID自整定控制與雙位控制對比

環境溫度為19 ℃，設定目標溫度為25 ℃，加熱板功率為11 W，風扇供給電壓為75 V。PID控制和雙位控制加熱板控溫精度對比如圖7所示。加熱板的控制方式采用雙位調節模式，當實時溫度大于設定溫度時，關斷加熱板供給電源回路;當實時溫度小于設定溫度時，導通加熱板供給電源回路。雙位調節模式中，加熱板供給電壓回路的導通與關斷由固態繼電器控制。

圖7a中，PID自整定模式控制加熱板，控溫偏差為-009 ℃～+006 ℃;圖7b中，雙位模式控制加熱板，控溫偏差為-013 ℃～+027 ℃。由圖7可以看出，兩者進入穩定狀態的時間相同，但前者的溫度曲線波動幅度較小，頻率較低，控溫精度更高，滿足用戶對溫度控制精度的一般性要求。這是由于在雙位控制中，當實時溫度低于設定溫度時，加熱板以11 W的設定功率進行滿功率加熱;當實時溫度大于設定溫度時，加熱板回路被關斷進而停止加熱，在整個過程中，存在較大的熱慣性。在PID自整定控制中，通過對PID控制器的計算，當實時溫度低于或接近設定溫度時，PID控制器的輸出減小，通過減小固態繼電器通斷時間的占空比，使加熱板的加熱功率減小，在整個過程中由于加熱板加熱所產生的熱慣性相應的減小，使整個控制過程的溫控精度明顯提高。

3.2 相同冷源不同加熱板功率情況下的溫控曲線

環境溫度為19 ℃，設定目標溫度為25 ℃，冷源的風扇一直處于斷開狀態，供給電壓為75 V。分別設定加熱板功率為11 W和13 W，對加熱板采用PID自整定控制模式，并對兩種工況下所得實驗數據進行對比。在相同冷源不同加熱板功率情況下的溫控曲線如圖8所示，經過PID自整定后，穩定狀態下控溫精度良好。由圖8a可以看出，加熱板功率為11 W時的控溫偏差為-009 ℃～+006 ℃;由圖8b可以看出，加熱板功率為13 W時控溫偏差為-004 ℃～+011 ℃，均符合用戶對控溫精度的要求。相對設定溫度而言，圖8a中的曲線偏差向下偏移較多，圖8b中的曲線向上偏移較多，通過調節加熱板的功率使控溫的偏差相對設定溫度形成對稱。

3.3 相同加熱板功率不同冷源情況下的溫控曲線

環境溫度為19 ℃，設定目標溫度為25 ℃，加熱板功率為11 W，風扇設定為開、關兩種狀態，風扇開時，其供給直流電壓為75 V。對加熱板采用PID自整定控制模式，并對兩種工況下所得實驗數據進行對比。

相同加熱功率不同冷源情況下的溫控曲線如圖9所示。經過PID自整定后，穩定狀態下的控溫精度良好。由圖9a可以看出，風扇開時，控溫偏差為-009 ℃～+006 ℃;由圖9b可以看出，風扇關時，除單個峰值的偏差之外，控溫偏差為-05 ℃～+011 ℃，均符合溫控精度的要求。相對設定溫度而言，圖9a中的曲線偏差向下偏移較多，圖9b中的曲線向上偏移較多，可通過調節冷源風扇的轉速使溫控的誤差相對設定溫度上下對稱。

4 結束語

本文開發了基于LabVIEW的PID自整定溫度控制系統。該系統包括固態繼電器驅動電路設計和STC89C52單片機控制程序設計等硬件部分，由軟件LabVIEW的工具包開發軟件部分，并在不同加熱功率和變負荷條件下進行實驗測量。由實驗結果分析可得，該系統在改變加熱功率和冷源的情況下均可實現較高的控制精度，可達±01 ℃。在本文設定的加熱功率和負荷下，雙位控制的溫度控制精度為-013 ℃～+027 ℃，與雙位控制相比，提高了溫控精度。與模糊PID溫度控制等方式相比，該系統降低了在使用過程中的復雜程度，通用性強，滿足絕大多數用戶對控溫精度的要求，可進一步應用到民用及工業領域。本文實驗裝置中被控溫區域為固態，下一步的研究重點是增加液體及氣態等流動工況下的實驗研究。

參考文獻：

[1] 劉擷捷， 楊智， 范正平. 基于LabVIEW的PID參數自整定控制器設計[J]. 自動化儀表， 2009， 30（11）： 3840， 44.

[2] 文生平， 張施華， 陳志鴻， 等. 基于模糊PID在線熔融指數儀測控系統設計[J]. 中國測試， 2018， 44（3）： 97101.

[3] 荊學東， 畢亞強. 基于模糊參數自適應PID的高壓爆破片泄壓測試裝置[J]. 中國測試， 2018， 44（5）： 8387.

[4] Du L， Lu X Y， Yu M， et al. Experimental investigation on fuzzy PID control of dual axis turntable servo system[J]. Procedia Computer Science， 2018， 131： 531540.

[5] ElSamahy A A， Shamseldin M A. Brushless DC motor tracking control using selftuning fuzzy PID control and model reference adaptive control[J]. Ain Shams Engineering Journal， 2018， 9（3）： 341352.

[6] Wang Y Z， Jin Q B， Zhang R D. Improved fuzzy PID controller design using predictive functional control structure[J]. ISA Transactions， 2017， 71（2）： 354363.

[7] 陳云霞， 蘆鳳桂， 朱妙鳳， 等. 基于LabVIEW的FuzzyPID溫度控制系統的設計[J]. 控制工程， 2008， 15（6）： 656658，681.

[8] 王冠龍， 崔靚， 朱學軍. 基于數字PID算法的溫度控制系統設計[J]. 傳感器與微系統， 2019， 38（1）： 8688， 96.

[9] 付俐芳， 晉帆， 金小婷. 基于LabVIEW的溫度采集和控制系統[J]. 科學技術與工程， 2011， 11（34）： 86108613.

[10] Huang H C， Zhang S Q， Yang Z， et al. Modified smith fuzzy PID temperature control in an oilreplenishing device for deepsea hydraulic system[J]. Ocean Engineering， 2018， 149： 1422.

[11] Shi D Q， Gao G L， Gao Z W， et al. Application of expert fuzzy PID method for temperature control of heating furnace[J]. Procedia Engineering， 2012， 29（4）： 257261.

[12] 劉偉立， 孟文俊， 王鵬錦. PID算法在LabVIEW中的實現[J]. 成組技術與生產現代化， 2007， 24（4）： 6062.

[13] 晉兵營， 李冠峰， 寧廣慶， 等. 基于LabVIEW的EPS用直流電機反饋控制系統建模與仿真[J]. 微電機， 2013， 46（1）： 5962.

[14] 陳睿麟， 奚天鵬， 談金祝， 等. 基于 LabVIEW 的神經網絡 PID 溫度控制系統研究[J]. 計算機應用與軟件， 2013， 30（12）： 262264.

[15] 曹靜， 朱傳軍， 周向. 基于LabVIEW的熱處理溫度PID控制系統設計[J]. 熱加工工藝， 2013， 42（6）： 217219.

[16] 戴維涵， 代彥軍， 張鵬， 等. 半導體制冷元件特性參數測量及選用[J]. 上海交通大學學報， 2004， 38（10）： 16691672.

[17] Kobarit T， Okajima J， Komiya A， et al. Development of guarded hot plate apparatus utilizing peltier module for precise thermal conductivity measurement of insulation materials[J]. International Journal of Heat & Mass Transfer， 2015， 91： 11571166.