基于自適應(yīng)遺傳算法的DFB激光器模糊PID溫控系統(tǒng)*

馬小雨(河南工程學(xué)院 計算機學(xué)院， 鄭州 451191)

基于自適應(yīng)遺傳算法的DFB激光器模糊PID溫控系統(tǒng)*

馬小雨
(河南工程學(xué)院 計算機學(xué)院， 鄭州 451191)

針對傳統(tǒng)的PID控制算法很難準(zhǔn)確控制DFB激光器溫度的問題，提出并設(shè)計了一種基于模糊PID控制和自適應(yīng)遺傳算法的新型DFB溫度控制系統(tǒng).該控制系統(tǒng)由硬件和軟件兩部分構(gòu)成，在硬件設(shè)備上以單片機作為控制系統(tǒng)的處理器，以鉑電阻和熱電冷卻器分別作為控制系統(tǒng)的敏感器和執(zhí)行器；在控制算法上利用自適應(yīng)遺傳算法來優(yōu)化模糊PID的自整定規(guī)則.結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)DFB激光器在5～65 ℃溫度范圍內(nèi)的有效控制，控制誤差和超調(diào)量分別低于0.002 3 ℃和10%，具有較好的應(yīng)用前景.

DFB激光器； 模糊PID控制； 自適應(yīng)遺傳算法； 溫度控制； 自整定； 優(yōu)化； 非線性； 延遲性

DFB激光器具有單色性、質(zhì)量輕和效率高等優(yōu)點，能夠廣泛應(yīng)用在甲烷和一氧化碳等有害氣體的檢測上，但是它的檢測性能受溫度影響較大[1-3].因此，為了確保有害氣體檢測的準(zhǔn)確度，必須嚴(yán)格控制DFB激光器的工作溫度，使其保持恒溫狀態(tài).

國內(nèi)外有很多學(xué)者都對DFB激光器的高精度溫度控制問題進行了研究.文獻(xiàn)[4]設(shè)計了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字增量式PID的DFB恒溫控制系統(tǒng)，仿真實驗結(jié)果指出精度和溫控范圍分別為±0.05 ℃和5～65 ℃；文獻(xiàn)[5]采用FPGA作為核心處理單元，采用傳統(tǒng)PID算法對系統(tǒng)溫度進行實時控制，溫控范圍為10～50 ℃，精度為±0.03 ℃；文獻(xiàn)[6]設(shè)計的溫控系統(tǒng)采用微型控制器和數(shù)字離散化的Ziegler-Nichol控制算法，調(diào)節(jié)范圍為5～60 ℃，精度僅為±0.05 ℃；文獻(xiàn)[7]介紹了用于氣體檢測的DFB激光器溫控系統(tǒng)設(shè)計方案，有效溫控范圍為10～50 ℃，準(zhǔn)確度僅為±0.05 ℃.上述方法得到的結(jié)果范圍窄、精度低，這是由于溫度控制系統(tǒng)普遍存在著非線性和延遲性等問題，而上述方法都是在對于線性和非延遲性對象有效的經(jīng)典PID控制框架下來進行研究的.因此，為了能夠?qū)崿F(xiàn)寬范圍、高精度的DFB激光器溫度控制，利用模糊PID控制策略和自適應(yīng)遺傳算法能夠較好地解決系統(tǒng)的非線性和延遲性方面的問題，將兩者結(jié)合起來設(shè)計控制算法，利用單片機、鉑電阻和TEC半導(dǎo)體制冷器來設(shè)計控制系統(tǒng)，并用實驗來驗證溫控系統(tǒng)的可靠性和有效性.

1 硬件系統(tǒng)設(shè)計

1.1 系統(tǒng)總體方案

本文設(shè)計的基于自適應(yīng)遺傳算法的DFB激光器模糊PID溫度控制系統(tǒng)總體框圖如圖1所示.

圖1 系統(tǒng)總體框圖Fig.1 General block diagram of system

整個溫控系統(tǒng)主要包含兩大部分：第一部分為外圍設(shè)備，主要有LED顯示器、串行總線和上位機等，負(fù)責(zé)溫度的設(shè)定、實時顯示以及與上位機之間的通信；第二部分為內(nèi)置設(shè)備，主要由DFB激光器、溫度傳感器、信號調(diào)整電路、A/D、單片機、D/A、PWM調(diào)整電路、驅(qū)動電路和制冷器等組成，負(fù)責(zé)溫度數(shù)據(jù)的采集和實時處理.該溫控系統(tǒng)的工作原理是：溫度傳感器將溫度變化轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘枺?jīng)過信號調(diào)整和A/D轉(zhuǎn)換送給單片機，濾波處理之后與標(biāo)準(zhǔn)值進行比較計算得到偏差和變化率，再根據(jù)復(fù)合控制策略計算得到相應(yīng)的控制量來改變PWM的輸出，將PWM信號由D/A轉(zhuǎn)換和驅(qū)動電路進入執(zhí)行器件，從而對被控對象加熱或者制冷.

1.2 溫度測量

在測量溫度值時，由于恒流源有受環(huán)境影響小、抗干擾能力強的優(yōu)點，因此采用恒流源的方法來設(shè)計溫度測量電路，如圖2所示.前端模擬信號處理器使用的芯片為AD7713，其分辨率高達(dá)24 bit，它提供兩路恒流輸出和兩路差分輸入.恒流源1為參考電阻R1和熱敏電阻Rt提供激勵源，恒流源2通過高精度電阻Rref為AD7713提供基準(zhǔn)電壓，熱敏鉑電阻為4線連接，可以減小導(dǎo)線電阻對溫度測量值的影響，r1～r4分別為導(dǎo)線電阻，A1和A2均為運放，開環(huán)放大倍數(shù)、輸入阻抗和輸出阻抗均為無窮大.

圖2 溫度測量電路Fig.2 Circuit of temperature measurement

1.3 TEC和驅(qū)動

采用TES1-4903P型熱電制冷器(TEC)作為系統(tǒng)的溫度控制執(zhí)行器件，它能控制的最高溫度為67 ℃.為了快速地控制TEC的電流，采用大功率DRV592型驅(qū)動集成塊，并用PWM來觸發(fā).PWM信號先進行光電隔離，然后再輸入DRV592，從而使得其功率得到放大，在經(jīng)過LC濾波后輸出直流電流來驅(qū)動TEC工作.濾波電路如圖3所示.

圖3 LC濾波電路Fig.3 Circuit of LC filtering

2 自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化的模糊PID控制

2.1 模糊PID控制規(guī)則

在模糊PID控制中，控制器的輸入為偏差e和偏差的變化率Δe，通過模糊控制規(guī)則來修正PID三個參數(shù)，從而實現(xiàn)PID參數(shù)的自整定，構(gòu)成了模糊PID控制器，結(jié)構(gòu)原理圖[8]如圖4所示.

圖4 控制器的結(jié)構(gòu)框圖Fig.4 Structural block diagram of controller

表1 Δkp的自整定規(guī)則Tab.1 Self tuning rule of Δkp

表2 Δki的自整定規(guī)則Tab.2 Self tuning rule of Δki

表3 Δkd的自整定規(guī)則

根據(jù)表1～3計算PID參數(shù)，即kp=kp0+Δkpkp0/3，ki=ki0+Δkiki0/3，kd=kd0+Δkdkd0/3，其中，kp0、ki0、kd0分別為參數(shù)初始值.

2.2 自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化模糊規(guī)則

模糊PID控制系統(tǒng)的性能效果取決于模糊規(guī)則的制定，而模糊規(guī)則又依賴經(jīng)驗知識，無法保證制定的規(guī)則能夠達(dá)到最優(yōu)或者次優(yōu).為此，利用自適應(yīng)遺傳算法來優(yōu)化模糊規(guī)則，可實現(xiàn)更好的控制效果[10].

(1)

式中，J為時間與誤差絕對值乘積的積分，它能夠反映響應(yīng)時間、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)誤差等控制性能，J越小，性能越好.

將模糊子集{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}用二進制表示為{001，010，011，100，101，110，111}.那么，需要優(yōu)化的模糊規(guī)則一共有7×7=49條，因此每個染色體含有49×3=147個規(guī)則基因.采用自適應(yīng)遺傳算法，動態(tài)地改變交叉概率和變異概率，使得種群具有多樣性，提高了收斂速度和計算精度.交叉概率Pc和變異概率Pm的計算表達(dá)式分別為

(2)

(3)

式中：fmax和favg分別為種群的最大適應(yīng)度和平均適應(yīng)度；f為個體的適應(yīng)度值；ki為比例因子，0

3 實驗結(jié)果與分析

根據(jù)上述理論分析進行實驗驗證.采用自適應(yīng)遺傳算法來優(yōu)化模糊PID控制規(guī)則，為了加快搜索速度和精度，Pc和Pm的值不能太小或太大，取k1=0.2、k3=0.2、k2=0.15、k4=0.004.優(yōu)化之后的規(guī)則表分別如表4～6所示.

表4 自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化后Δkp的自整定規(guī)則Tab.4 Self tuning rule of Δkp after optimizing with adaptive genetic algorithm

表5 自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化后Δki的自整定規(guī)則Tab.5 Self tuning rule of Δki after optimizing with adaptive genetic algorithm

表6 自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化后Δkd的自整定規(guī)則Tab.6 Self tuning rule of Δkd after optimizing with adaptive genetic algorithm

采用優(yōu)化之后的自整定規(guī)則表來設(shè)計控制器，為了顯示本文設(shè)計系統(tǒng)的優(yōu)越性，將本文算法與文獻(xiàn)[4]方法和文獻(xiàn)[5]方法分別進行了實驗比較.實驗室溫度的初始值為20 ℃，設(shè)定期望的DFB激光器溫度值分別為5、15、40和65 ℃，從零時刻開始啟動溫度控制系統(tǒng)，得到了三種方法的溫度控制實驗結(jié)果分別如圖5～8所示.

圖5 目標(biāo)溫度為5 ℃時三種方法對應(yīng)的實驗曲線Fig.5 Corresponding experimental curves for three methods at target temperature of 5 ℃

圖6 目標(biāo)溫度為15 ℃時三種方法對應(yīng)的實驗曲線Fig.6 Corresponding experimental curves for three methods at target temperature of 15 ℃

從圖5～8中所示的結(jié)果可以看出，本文設(shè)計的控制算法能夠使DFB激光器的溫度達(dá)到預(yù)期的設(shè)定值.對于目標(biāo)溫度分別為5和15 ℃的溫度控制，超調(diào)量均小于10%，控制精度約為±0.002 3 ℃；對于目標(biāo)溫度分別為40和65 ℃的溫度控制，超調(diào)量很小，控制精度約為±0.001 7 ℃.相比較而言，文獻(xiàn)[4]和文獻(xiàn)[5]的方法超調(diào)量均較大，且調(diào)節(jié)時間也較長.因此，與另外兩種方法相比較，采用本文方法設(shè)計的溫度控制系統(tǒng)可以實現(xiàn)DFB激光器工作溫度的快速和高精度的控制，并且穩(wěn)定性較好.

圖7 目標(biāo)溫度為40 ℃時三種方法對應(yīng)的實驗曲線Fig.7 Corresponding experimental curves for three methods at target temperature of 40 ℃

圖8 目標(biāo)溫度為65 ℃時三種方法對應(yīng)的實驗曲線Fig.8 Corresponding experimental curves for three methods at target temperature of 65 ℃

4 結(jié) 論

本文針對DFB激光器溫度控制系統(tǒng)存在的非線性和延遲性等問題，提出并設(shè)計了一種基于模糊PID控制和自適應(yīng)遺傳算法的新型溫控系統(tǒng)，介紹了系統(tǒng)的硬件構(gòu)成，分析了系統(tǒng)的控制算法，利用自適應(yīng)遺傳算法來優(yōu)化模糊PID的自整定規(guī)則.實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)的有效溫控范圍為5～65 ℃，控制誤差和超調(diào)量分別低于0.002 3 ℃和10%，因此精度較高，穩(wěn)定度較好，具有良好的工程應(yīng)用價值.

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(責(zé)任編輯：鐘 媛 英文審校：尹淑英)

Fuzzy PID temperature control system for DFB laser based on adaptive genetic algorithm

MA Xiao-yu
(School of Computer Science, Henan University of Engineering, Zhengzhou 451191, China)

Aiming at the problem that the traditional PID control algorithm is difficult to accurately control the temperature of DFB laser, a new DFB laser temperature control system based on fuzzy PID control and adaptive genetic algorithm was proposed and designed. The control system consisted of hardware and software. For the aspect of the hardware device, the micro controller unit (MCU) was used as the processor of control system, while the platinum resistance and thermo electric cooler (TEC) were taken as the sensor and actuator of control system, respectively. For the aspect of control algorithm, the adaptive genetic algorithm was used to optimize the fuzzy PID self tuning rule. The results show that the proposed system can achieve the effective control of DFB laser in the temperature range from 5 ℃ to 65 ℃. The control error and overshoot are lower than 0.002 3 ℃ and 10%, respectively. Hence, the proposed system has a wide application foreground.

DFB laser; fuzzy PID control; adaptive genetic algorithm; temperature control; self tuning; optimization; nonlinearity; latency

2016-11-29.

河南省科技廳計劃項目(豫科鑒委字[2013]第1340號).

馬小雨(1978-)，男，河南鄭州人，講師，碩士，主要從事計算機網(wǎng)絡(luò)與安全等方面的研究.

10.7688/j.issn.1000-1646.2017.04.18

TN 248.4

A

1000-1646(2017)04-0454-05

*本文已于2017-06-21 21∶21在中國知網(wǎng)優(yōu)先數(shù)字出版. 網(wǎng)絡(luò)出版地址： http：∥www.cnki.net/kcms/detail/21.1189.T.20170621.2121.028.html