基于Fuzzy-PID双加热探空仪湿度传感器加热控制

张颖超，贺　磊，孙　宁，郭　栋

(南京信息工程大学信息与控制学院，江苏南京　210044)

0　引言

高空湿度随着高度有较大的空间变化率，探空仪湿度传感器应具有较高的灵敏度、响应速度、体积小等特点[1]。当探空湿度传感器在通过云、雨等高湿环境时容易受到影响，尤其，在低温的时候容易发生冻结，从而，影响湿度的测量结果。为此，通常的做法是给探空仪的湿度传感器加热，从而，消除在上升过程中受到的环境影响[2]。文中探讨双加热探空仪湿度传感器的加热控制方法，由于双加热探空仪能自动轮换交替加热，从而能降低湿度传感器因雨(云)滴浸湿、冻结等因素对湿度探测产生的影响。

1　加热原理和方法

1．1加热原理

湿度传感器主要分为电型阻和电容型，湿敏电容一般由高分子薄膜制成。常用的高分子材料有聚苯乙烯、聚酰亚胺等。湿敏电容主要优点是灵敏度高、响应速度快、湿度的滞后量小等[3]．在高空探测中，当环境温度低于-30 ℃时，水分子在湿敏薄膜中扩散会变得相当困难，从而降低响应速度和测量精度。双加热湿度传感器的结构示意图如图1所示，该传感器由测湿层、测温层、加热层、衬底层构成，双加热湿度传感器有2个湿度传感器组成，2个湿度传感器自动轮换交替工作，湿度传感器A加热时，湿度传感器B在进行湿度测量，当A完成加热进行测量时，B进入加热。

图1　传感器加热原理结构图

双加热湿度传感器进行交替加热时，测量周期如图2所示简单分为加热环节、稳定环节、冷却环节，测量环节，分别用t1～t4来表示，在加热环节加热片使其温度从环境温度T1升高到目标温度T2。在稳定环节通过芯片中加热电阻将传感器温度保持T2。在冷却环节通过自然对流对传感器进行冷却，最后进入测量环节对湿度进行测量[4]。选择Y轴方向的变化量为标准作为温降门限TG，当温度值低于TG就近似认为温度不再变化，因此把冷却过程近似分成冷却环节和测量环节。

t1——加热环节；t2——稳定环节；t3——冷却环节；t4——测量环节测量温度门限温度加热温度。

在测湿层中选用三明治交叉指型结构，这种结构增加了感湿电容的电容值及传感器的灵敏度，电极中间以聚酰亚胺薄膜作湿敏电容的介质。根据Looyenga的半经验关系式[5]：

(1)

式中：ε、ε1、ε2分别为复合物、PI和水的介电常数；V为PI吸水的体积百分数，与RH值有关。

湿度越大，PI薄膜吸附的水分子越多，越大，复合物介电常数ε就增大。

那么，湿度传感器的电容值：

(2)

式中：C为总电容值；d为聚酰亚胺介质薄膜厚度；εr为聚酰亚胺随湿度变化而改变的介电常数。

2　建立加热模型

2．1扩充响应曲线法

文中选用的湿度传感器的大小6mm×4mm×0．625 mm，加热层集成两个钛材料加热片，其长、宽、厚分别为5 200 μm、400 μm、200 μm，将传感器加入到测量电路中，在恒定电压9 V下，测量得到传感器上升的温度T和加热的时间t如图3所示。

图3　传感器温度随时间变化曲线

从图3可以看出，传感器的加热过程可以近似用一阶惯性环节和纯滞后环节来表示：

(3)

式中：K为静态增益；T为等价时滞；τ是等价时间常数。

其单位阶跃响应如图3所示。参数K可根据稳态时的输出和输入之比确定；τ和T可采用一种基于面积测量的简单方法确定，即按式(4)计算：

(4)

式中A01、A02和A1为图4中对应的面积。

图4　Ziegler和Nichols法确定模型参数

2．2建立加热模型

图5　湿度传感器加热控制系统频率特性图

由系统的频率特性图可得，幅值稳定裕度为+∞，相位稳定裕度为-90°，湿度传感器加热片开环对数频率特性大于0 dB的频域内，相位曲线对于-180°线的正负穿越次数都为0，所以闭环系统是稳定的。

3　控制算法实现

3．1Fuzzy-PID参数整定原理

Fuzzy-PID 控制就是运用模糊数学的基本理论和方法，把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则及有关信息作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理，自动实现对PID参数的最佳调整[7]。Fuzzy-PID 控制器的结构如图6所示。

图6　Fuzzy-PID控制原理图

3．2Fuzzy-PID控制器的设计

根据模糊PID控制器结构图可知，PID参数的校正部分实质是一个模糊控制器。以温度的误差e及误差的变化率作为模糊控制器的输入变量，经过模糊推理，输出量为PID参数的修正量ΔKp，ΔKi，ΔKd．在线实时整定PID的3个参数：比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd，从而实时调整PID的输出控制信号，实现对PWM信号占空比的精确控制。它们的语言变量、基本论域、模糊子集、模糊论域和量化因子可见表1所示。

表1　Fuzzy-PID各个变量、论域集合

选择各变量的隶属度函数为均匀三角函数，这根据表1的数据在MATLAB中得到各个变量的隶属度函数如图7所示。

图7　E、EC、ΔKp、ΔKi、ΔKd隶属度函数

模糊规则表示为“if…then…”条件语句。在专家的理论知识与实践经验的基础上，通过不断地仿真实验进行调整，两个输入量E和EC各有7个模糊语言变量，由此可以生成49条模糊规则。

rule1：if (Eis NB)and(ECis NB)then(ΔKpis PB)(ΔKiis NB)(ΔKdis PS)

rule2：if (Eis NB)and(ECis NM)then(ΔKpis PB)(ΔKiis NB)(ΔKdis PS)

……

rule49：if (Eis NB)and (ECis PB)then (ΔKpis NB)(ΔKiis PB)(ΔKdis PB)

3．3仿真结果分析

在文献[4]中，刘清惓等人从流体动力学(CFD)角度仿真分析得到当两个湿度传感器相距大于3mm时，一个传感器加热时，不会影响另一个传感器周围的温湿度场，所以测量结果是有效的，提出了加热的低空模式和高空模式：低空模式下(0～20 km)，在功率为0．6 W时，当温升为46 ℃时，地面温升时间为5．8 s．高空模式下(20～30 km)，在功率为0．4 W时，温升为40 ℃时，高空温升时间为5．8 s．基于以上控制要求，系统仿真如图8所示。

图8　湿度传感器Fuzzy-PID加热控制模型

在系统中，当加热片温度从0 ℃升至46 ℃，量化因子Ke=1．2，Kec=6，比例因子Up=0．1，Ui=0．02，Ud=0，2，PID参数的初值分别为Kp=0．04，Ki=0，29，Kd=0．18。系统的阶跃响应输出曲线如图9所示。

图9　加热片温度控制仿真结果

仿真结果说明：Fuzzy-PID控制响应速度快、超调量小，稳定时间t=4．6 s，满足低空模式的加热要求，考虑条件限制，难以建立高空加热模型，而传感器在-60 ℃以下时响应时间很长(60～200 s)，低气压下加热后的散热时间较长，且此时云中的水分多以小冰晶的形式存在，传感器表面结霜的可能性较小，故可以不再进行加热处理。

3．4带抗干扰能力的比较

在高空湿度探测过程中有各种的扰动，所以加热控制系统必须具备一定的抗干扰能力。下面在t=4 s 时加入一个幅值为1的阶跃信号作为干扰信号，仿真结果如图10所示，Fuzzy-PID稳定时间在t=8．6 s，对干扰能力有很好的抑制作用。

图10　干扰的Fuzzy-PID的仿真图

4　结论

文中研究双加热探空仪湿度传感器的加热控制过程，在加热电路中测其温度随时间变化的曲线进行建模，分析其稳定性。采用Fuzzy-PID对加热进行控制，结果表明，文中的控制方法具有稳定性好，稳定时间为4．6 s，超调量为0．24%，满足探空湿度测量的要求。但是文中研究的模型相对简单，简化了部分因素：由于加热层非常薄，认为测温层的温度与测湿层的温度相等，忽略加热后对传感器自身物理性质的影响，这也是MEMS工艺研究的热点与难点，在今后的研究中，将细化模型，使之更好满足高空湿度探测的实时性和准确性。

参考文献：

[1]袁媛，唐慧强．微型气象探空仪的系统设计．仪表技术与传感器，2009(1)：35-37．

[2]李伟，贺晓雷，齐久成．气象仪器及测试技术．北京：气象出版社．2007．

[3]顾磊，秦明，黄庆安．CMOS集成电容湿度传感器．仪表技术与传感器，2003(6)：7-11．

[4]刘清惓，杨杰，杨荣康，等．双加热湿度传感器的CFD分析与加热策略设计．传感技术学报，2012，25(8)：1039-1044．

[5]SCHUBERT P J．A Polyimide-based Capacitive Humidity Sensor．IEEE Transactions on Electron Device，1985，ED-32(7)：1220-1223．

[6]赖寿宏．微型计算机控制技术．北京：机械工业出版社，2003；96-99；105-107．

[7]高学金，王普，孙崇正，等．Fuzzy-PID复合控制在连消中的应用．仪器仪表学报，2005，26(08)：818-820．