基于預估模糊PID的超聲霧化器控制系統設計與研究

李繼剛　拓福婷　岳慶玲　陳玉

[摘? ? 要]超聲霧化器在日益增多的呼吸道疾病的治療中發揮著不可替代的作用，文章針對目前市場上的霧化器存在溫度控制系統不完善的問題，設計了一種智能超聲霧化器控制系統。考慮溫度控制中存在滯后、參數不確定性、外界干擾、未建模動態等問題，選擇Smith預估器及模糊自適應PID控制相結合的溫度控制方法。對所設計的控制算法進行仿真試驗，并將結果與PID控制及Smith-PID控制進行對比。結果表明，預估模糊PID控制具有良好適應能力及魯棒性，有助于改善霧化器性能。

[關鍵詞]超聲波;霧化器;溫度控制;模糊PID

[中圖分類號]TP273 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2021）09–000–04

[Abstract]Ultrasonic nebulizer plays an irreplaceable role in the treatment of increasing respiratory diseases. Aiming at the problem of imperfect temperature control system of nebulizers on the market， an intelligent ultrasonic nebulizer control system is designed. Considering the lag， parameter uncertainty， external interference， unmodeled dynamics and other issues in temperature control， a temperature control method combining Smith predictor and fuzzy adaptive PID control is selected. Perform a simulation experiment on the designed control algorithm， and compare the results with PID control and Smith-PID control. The results show that the predictive fuzzy PID control has good adaptability and robustness， which helps to improve the performance of the atomizer.

[Keywords]ultrasonic; atomizer; temperature control; fuzzy PID

隨著科學技術的進步，人們的物質生活極大豐富的同時，由于氣候變暖、空氣污染嚴重、傳染性病毒等導致的呼吸道疾病越來越多地影響到了人們的生活品質。針對呼吸道疾病，超聲霧化器可將藥液化為能夠通過呼吸的方式進入肺部的微小霧滴，具有操作簡單、治療效果顯著、無痛等特點，已經成為一種不可替代的醫療器械[1]。

近年，國內外學者都對超聲霧化器進行了深入研究，各大生產廠家也對產品進行了技術改進。目前大部分的研究及技術改進集中于霧化設備的改進。饒東升[2]等設計了一種靜態網式超聲霧化器，通過超聲變幅桿延長換能器壽命，且不需要通過加熱等手段來進行藥液霧化;趙蕊[3]以單片機為核心，實現對內部功能的控制，檢測并顯示工作溫度，設計并實現了基于藍牙技術的無線傳輸的通信鏈路，增強設備的網絡治療功能。PARI公司的產品膜片的振蕩頻率為10萬次/s，霧化質量很高。魚躍公司生產醫用超聲霧化器，其結構比較簡單，價格適中。以上現有及改進的霧化器大部分存在溫度不可調或者不夠智能等不足。因此，為使更多的患者減輕病痛，設計一種更為智能化的霧化器具有重大意義。

針對目前醫用超聲霧化器的缺點，為了方便老人和孩子的使用，本研究確立了研制一種新型智能醫用超聲霧化器，具有常用參數的記憶功能，增加了語音提示功能，能夠加熱并精確控制藥液溫度。目前，針對霧化器溫度控制中滯后、參數不確定性、外界干擾、未建模動態等問題，本文嘗試了多種新型控制策略。主要包括經典PID控制、Smith預估控制與PID控制結合的Smith-PID控制、模糊自適應PID 控制與Smith預估控制相結合的 Smith-fuzzyPID控制。

1 霧化器系統概述

本文設計的霧化器主要由塑料殼體、加熱鍋、霧化腔、進水閥、出水閥、控制板等組成。該霧化器具有良好的人機交互功能，語音提示功能，能夠控制加熱藥液的溫度，通過超聲波霧化給藥。系統結構如圖1所示。

在該控制系統中，按鍵輸入模塊中包括風量控制鍵（高、中、低三檔），霧化量控制鍵（高、中、低）及藥液溫度控制鍵（設定值為40～80 ℃），系統允許溫度誤差為±1 ℃。系統主控制板的核心是PIC16F1938單片機，操作參數等數據存儲于單片機內部EEPROM中。霧化腔中包括由PWM電路控制的PZT壓電陶瓷換能器、PWM控制的送風風機及液位傳感器：其中PZT壓電陶瓷換能器將電能轉換為高頻振蕩的超聲波，從而控制霧化量，換能器的振蕩頻率決定了霧化程度，是霧化器性能的體現;送風風機用于控制進入呼吸管的霧化藥液速度;液位傳感器用于檢測霧化腔中藥液量。

加熱鍋中包括加熱器及NTC溫度傳感器，其中加熱器由主控制板控制，溫度傳感器用于檢測及變送藥液實際溫度;LED顯示屏顯示藥液當前的溫度數值、指示燈指示風量等級、霧化量等級，語音播報模塊核心為NV020C，播報霧化開始、即將結束及故障報警等。此外霧化腔和加熱鍋之間通過進水閥連接，系統通過檢測霧化腔液位控制進水閥的通斷。

整個系統的工作原理為：系統開始工作后溫度傳感器檢測加熱鍋中藥液溫度變送至系統主控制板，與按鍵設定的溫度進行比較，當藥液溫度低于給定值時主控板計算并輸出相應的控制電流控制加熱器工作，直至藥液溫度與給定溫度一致;進水閥打開，給定溫度的藥液進入霧化腔;在給定霧化量、風量等級控制下，滿足需求等級的霧化藥液進入呼吸管。

本文中的加熱器采用電阻爐加熱，具有熱效率高，無污染，操作簡單等特點。通過機理分析法及查閱相關文獻[4]，可將被控對象簡化為一個包含有滯后環節的一階慣性環節：

式（1）中，K為電阻爐靜態增益（參數K與藥液質量m反比例相關）;T為慣性時間常數;S為復變量;τ為純滯后時間常數。根據一階系統理論及科恩庫恩公式，當m=0.3 kg，設定溫度值為60°時，采用試驗測定法得到系統參數：K=0.11、T=75、τ=8。

通過多次試驗分析，該溫度控制系統不僅存在滯后環節，還存在參數時變性，如藥液質量m及設定溫度值的變化會影響參數T、K;同時還存在加熱鍋是否加蓋、環境溫度變化等外部干擾因素。

2 控制器設計

由式（1）及機理分析可發現，該溫度控制系統中存在滯后環節，參數時變，未建模動態。模糊控制器設計無需精確的系統數學模型，同時控制器具有抗干擾能力強，魯棒性良好等特性[5]，針對傳統PID控制的參數適應性差的問題，本文采用模糊控制來調整PID控制器參數，解決系統中存在的問題，提高系統魯棒性。

模糊PID控制中的模糊控制采用二維輸入，7*7模糊規則的模糊控制器，由模糊化、模糊推理、解模糊三部分組成。模糊變量設計及隸屬度函數選擇：模糊控制器的輸人信號為電流信號差E及EC，論域設置為[-6 6]，輸出變量KP、KI、KD，其模糊論域分別為[-10 10]，將輸入輸出變量的模糊論域分別劃分為7個子集{NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB}，根據三角形隸屬度函數控制靈敏度高，分辨率高的特點[6]，在控制器輸出相對小的時候選用三角形隸屬度函數。同時為了保證系統的穩態性能，控制器輸出值較大時選用S和Z型隸屬度函數，當其輸出值適中時，選用梯形隸屬度函數，由此得到輸入變量及輸出變量的隸屬度函數。如圖2所示。

模糊規則設計及解模糊：在本文所設計的模糊PID控制器中，模糊控制器用于調整PID控制器的參數。模糊規則根據以下思路建立：誤差|e|較大，則PID控制中應選擇較大的KP和KI，誤差|e|適中時選適中的KP和KI，同理誤差|e|較小時選相對較小的KP和KI;KD則隨|ec|增大在小范圍內減小，以此來進行較小系統超調，提高PID控制器的調節性能。根據上述思路，建立如表1所示的模糊控制規則。

針對控制系統中時滯問題，Smith預估控制在反饋控制的基礎上引入補償環節消除滯后環節，減少超調量和加速調節過程[7]，提升系統性能。Smith預估補償環節傳遞函數H（s）如式（4）所示，加入該環節后系統系統滯后環節e-τs被消除，系統穩定性增強。

3 仿真驗證

根據系統工作原理及所設計控制器，可在Matlab平臺中搭建系統仿真模型。如圖3所示。將模糊自適應控制器、Smith預估器與傳統PID控制器運用于霧化器溫度控制中，并對各控制器在不同情況下的控制效果進行分析、對比。

為驗證系統在設定溫度變化時控制系統的性能，在第0 s將溫度設定為0 ℃，在第200 s時設為40 ℃，在系統穩定后第600 s變更為60 ℃。其中PID控制器參數由Matlab中的PID Tuner整定得到：kp=51.11，ki=0.69，kd=202.01，N=0.43。仿真結果如圖4所示。由圖4可知，常規PID控制，超調5%，調整時間為120 s，穩態誤差0.15%;增加Smith預估器后的PID控制幾乎沒有超調同時穩態誤差減小，但系統調整時間仍然較大。本文所設計的Smith-fuzzyPID控制器，系統響應速度快，超調明顯減小，調整時間減少50%，超調減少50%。故采用Smith-fuzzyPID控制方法使得被控系統的超調量、響應速度、調節時間等均優于常規控制方法。

為驗證加入干擾量后即在藥液保溫過程中不加蓋時控制系統的性能，在系統溫度達到40 ℃后加入幅值為2，時間為10 s的干擾信號，系統仿真結果如圖5所示。從圖中可見，PID控制的超調量為4.5%，調整時間為60 s，穩態誤差較大;Smith-PID超調減小2.7%，但系統調整時間及穩態誤差沒有明顯變化;Smith-fuzzyPID控制器，超調變化不明顯，但調整時間減少20%，穩態誤差減少90%。

改變加熱鍋內藥液質量，系統模型發生變化，仿真結果如圖6所示。對比圖4與圖6可發現，系統模型發生變化時，Smith-fuzzyPID控制系統響應沒有明顯變化，模型變化幾乎沒有影響其控制性能。

4 結束語

通過以上仿真試驗證明，基于Smith-fuzzyPID控制的霧化器加熱鍋溫度調節系統對時滯、參數不確定性及未建模動態等問題適應性良好，系統超調量、響應速度、調節時間等方面均優于單純的PID控制，在設定溫度變化、藥液質量變化、鍋蓋打開時，采用本文所設計的Smith-fuzzyPID控制器，霧化器溫度控制系統跟隨性、穩定性良好。該智能超聲霧化器的研制將對醫用超聲霧化器的應用起到推動作用。

參考文獻

[1] 楊志友.醫用超聲霧化器控制電路的設計[J].醫療裝備，2020，33（23）：9-11.

[2] 饒東升.基于嵌入式系統的超聲波霧化器的設計與實現[D].合肥：合肥工業大學，2015.

[3] 趙蕊. 智能霧化器的設計與實現[D].武漢：武漢理工大學，2007.

[4] 吳勇，劉惠康，李輝.電阻爐溫度智能控制系統的設計[J].電子設計工程，2013，21（2）：50-52.

[5] 薛陽，張曉宇，江天博，等.基于視覺導航的巡檢機器人雙模控制研究[J].控制工程，2018，25（11）：1982-1987.

[6] 張騰，張永根，軒德豐，等.基于PID及模糊PID的智能車恒速行駛仿真[J].現代機械，2021（1）：91-94.

[7] 孫宇貞，高將，彭道剛.主汽溫的改進型神經網絡辨識Smith預估器[J].自動化儀表，2016，37（7）：85-87，92.