基于人工气候室的温湿度控制

胡民勇，方康玲

（武汉科技大学 湖北 武汉 430081）

人工气候室需要控制的参数主要是温度和湿度，而控制难点也在于其对象的滞后性、无准确数学模型以及存在不确定干扰，同时温湿度存在耦合现象。目前国内外对温湿度的控制主要通过开关控制或是单纯的采用PID控制或是模糊控制来实现。显然，开关控制效果非常粗糙，同时会造成设备的频繁启停，降低设备使用寿命；PID控制对于非线性时变、滞后较大的温湿度控制系统来说，鲁棒性不强；而单纯的模糊控制器存在静差，控制精度不够高，同时也很难解决温湿度的耦合问题[1]。综上所述，同时又考虑到相对于温度的变化对湿度的影响，湿度变化对温度的影响可以忽略，因此，本文设计出一种PID搭配模糊PID的控制算法，先对温度进行控制，当温度达到控制要求后再用模糊算法对湿度进行控制，并进行现场调试。

1 控制方案

人工气候室是具有恒温、恒湿、恒CO2、恒光照功能，同时也具备调温、调湿、调CO2、调光照功能的大型实验设备，是生物、遗传、医学、农林业等生产和科研部门的理想实验设备，广泛应用于植物的发芽、育苗、组织细胞和微生物的培养等。它主要由主控制柜、温湿度控制设备、CO2浓度控制设备及光照强度控制设备等组成。

在内蒙古大学生物学院人工气候室控制系统性能要求中，对温度的控制要求最高，要求控制精度在±1℃，其次是对湿度的控制要求，控制精度要求在±5～±10%。同时，为了模拟植物生长环境的周期性特点，系统设有分时段运行控制，不同时段的温湿度设定值不同。因此，人工气候室温湿度控制的主要难点有：

1）温湿度控制对象的非线性时变性、大滞后性等；

2）温度湿度的耦合性；

3）在由一个时段运行结束跳转至下一时段运行时，系统温湿度瞬时误差可能很大，对控制造成很大困扰；

4）对光照、CO2进行控制时的内部干扰和系统本身的外部环境干扰严重。

由理论可知，PID控制能够做到无静差控制，模糊控制抗干扰能力强适应性强，同时响应速度快[2-3]。根据以上理论同时综合考虑该人工气候室温湿度控制的难点，提出以下控制方案如图1所示，即：

1）相对于温度变化对湿度的影响，湿度变化对温度的影响可忽略，因此先对温度进行控制，直到温度控制满足系统要求再对湿度进行控制，解决温湿度耦合问题；

2）湿度控制精度要求不高，但需要克服多种干扰，因此，用模糊控制对湿度进行控制既可以满足要求；

图1 系统控制方案Fig.1 System control scheme

3）温度控制除了涉及精度、干扰等问题，同时还有时段跳转时的平滑快速控制问题，因此用模糊控制与模糊PID控制分时复用的方法对温度进行控制。用模糊控制的快速适应性实现平滑快速的控制，用模糊PID控制实现强抗干扰性的精确控制。

2 控制器设计

2.1 湿度模糊控制器

模糊控制是建立在模糊数学的基础上，模仿人的思维方式，总结人的操作经验，并用模糊语言和一系列的模糊条件语句，描述控制策略；然后通过计算机或专用模块实现这些规则，完成控制作用。模糊控制的一个优越性在于它不依赖被控对象的精确数学模型，因此，在工业过程中，对于那些无法获得数学模型或模型粗糙复杂的、非线性的、时变的或是耦合十分严重的系统，模糊控制非常适合[1-3]。就二维模糊控制，其原理图如图2所示。

图2 二维模糊控制系统示意图Fig.2 The diagram of Two-dimensional fuzzy control system

湿度模糊控制器的输入为湿度误差eh和湿度误差变化率ehc，输出为湿度控制执行器加湿器的开和关状态。根据系统实际运行环境可知，湿度误差eh和湿度误差变化率ehc的实际论域均为[-30%，30%]。

设 eh 和 ehc 的语言变量值取为{NB，NS，Z，PS，PB}，模糊论域 EH 和 EHc 均为{-3，-2，-1，0，1，2，3}，输出 UH 是加湿器的开关状态，故语言变量值为{ON，OFF}。EH和EHc的隶属函数均选择三函数，如图3所示。

根据人工气候室湿度控制的特性，可以总结出模糊控制规则如表1所示。

2.2 温度模糊-模糊PID复合控制器

温度控制器器结构上分为两部分，模糊控制部分和模糊PID控制部分。

图3 EH和EHc隶属函数Fig.3 EH Membership function and EHc Membership function

表1 湿度模糊控制规则表Tab.1 Humidity fuzzy control rule table

糊控制部分主要用于实现时段跳转时的快速平滑控制，根据内蒙古大学人工气候室的运行特点，其时段跳转时的温度跨度最大不超过10℃，因此温差et和温差变化率etc的基本论域选为[-10℃，10℃]。输入温差ET、温差变化率ETc和输 出 控 制 量 UT 语 言 变 量 均 取 为 ｛NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB｝，模糊论域均取为｛-3，-2，-1，0，1，2，3｝，隶属度函数仍然取三角函数如图4所示。为了做到时段跳转时快速将被控温度控制在设定值±5℃，根据模糊控制器控制特点及现场情况，总结出控制规则如表2所示。

图4 ET和ETc隶属函数Fig.4 ET Membership function and ETc Membership function

表2 温度模糊控制规则表Tab.2 Temperature fuzzy control rule table

模糊PID控制部分主要实现系统的精确控制，运用模糊控制的强适应性，在线修改PID控制器的参数，使系统能够在各种干扰情况下仍可实现高精度的控制[4-5]。其控制原理如图5所示。

图5 温度模糊PID控制原理框图Fig.5 The control principle block diagram of Temperature fuzzy PID

由前面可知，设 ET、ETc、ΔKp、ΔKi和 ΔKd 的模糊论域均为{-3，-2，-1，0，1，2，3}，并划分成 7 档的语言变量模糊集合：ET=ETc=ΔKp=ΔKi=ΔKd={NB，NM，NS，0，PS，PM，PB}，对应为{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}，隶属函数仍选择如图4所示三角形分布。根据控制原则及PID参数整定原则，可以总结出ΔKP、ΔKI和ΔKD的控制规则的语言描述如下:

If（E is NB） then （KP is PB） and （KI is O）and （KD is PS）；

If（E is NM） and （EC is NM） then（KP is PM）and （KI is PS） and （KD is PM）；

If（E is NM） and （EC is PM） then（KP is PM） and（KI is PS） and （KD is PM）；

If（E is NS） and （EC is NS） then（KP is PB） and（KI is PB）and（KD is PM）；

If（E is NS） and （EC is PS） then（KP is PB） and（KI is PB）and （KD is PM）；

If（E is PS） and （EC is NS） then（KP is PB） and（KI is PB）and （KD is PM）；

If（E is PS） and （EC is PS） then（KP is PB） and（KI is PB）and （KD is PM）；

If（E is PM） and （EC is NM） then（KP is PB） and（KI is O） and （KD is PS）；

If（E is PB） then （KP is PB） and （KI is O） and（KD is PS）；

3 系统运行状况

为了对设计好的温湿度控制器进行测试，在内蒙古大学生物学院人工气候室的现场，设定2个运行时段，时段1设置参数为：温度25℃、湿度60%、二氧化碳500p pm、光照3级；时段 2设置参数为：温度 15℃、湿度 70%、二氧化碳500 ppm、光照3级。为了便宜测试，各时段运行时间均设置为30分钟，且循环运行。每分钟记录一次数据绘制出如图6所示的实时温湿度曲线。

系统运行前温度为30℃，湿度为50%。由图6可知：

时段1：先对温度进行模糊PID控制，温度5分钟内基本到达控制精度范围（25℃±1）。然后对湿度进行模糊控制，图中显示，湿度快速（大约7分钟）到达控制精度范围内（60%±5）。

图6 实时温湿度曲线图Fig.6 Real-time temperature and humidity chart

时段2：当系统运行到30分钟时，到达时段切换点进入时段2。当前温湿度为时段1的控制温湿度25℃和60%，而时段2的设定温湿度为15℃和70%，系统瞬时误差很大。系统任然先对温度进行模糊控制，使其快速到达控制点15℃左右，然后用模糊PID对其进行精确控制，使其控制在要求精度范围（15℃±1）内。当温度达到控制要求后，对湿度进行模糊控制，同样很快到达控制要求范围（70%±5）内。

4 结 论

不难看出，温度的变化对湿度影响明显大于湿度的变化对温度的影响（由图可知湿度变化时温度基本没有波动），因此选择先温控后湿控的解耦方法是行之有效的[6]。系统的响应速度较快（温度5分钟左右达到控制要求，湿度7分钟左右达到控制要求）、超调量小 （温度小于2℃，湿度小于10%）、控制精度高（温度±1℃，湿度±5%），同时在时段切换点能做到快速平滑的控制要求。结合了模糊控制和PID控制的优点又避免了二者的不足，两者相结合，使人工气候室的温湿度控制效果达到最佳。

[1]韩俊喜.基于模糊控制理论的厂房空调温湿度控制思路[J].中国高新技术企业，2010，13（3）:17-18.HAN Jun-xi.Based on fuzzy control theory，the workshop air conditioning temperature and humidity control ideas[J].China’s hightechnologyandnewtechnologyenterprise，2010，13:17-18.

[2]方康玲.过程控制与集散系统[M].北京:电子工业出版社，2009.

[3]潘立登.过程控制[M].北京:机械工业出版社，2008.

[4]张德丰.MATLAB控制系统设计与仿真[M].北京:电子工业出版社，2009.

[5]何鹏.基于Matlab的模糊PID控制器设计与仿真研究[J].微型电脑应用，2010，26（4）:59-59.HE Peng.Based on the Matlab fuzzy PID controller design and simulation research[J].Miniature Computer Applications，2010，26（4）:59-59.

[6]Lee J H.On method for improving performance of PI-type fuzzy logic controllers[J].IEEE Trans on Fuzzy Systems，1993，32（4）:327-350.