改进PID算法下的电网温度控制过程仿真

吴翠娟

（苏州经贸职业技术学院机电与信息技术学院，江苏苏州　215009）

改进PID算法下的电网温度控制过程仿真

吴翠娟

（苏州经贸职业技术学院机电与信息技术学院，江苏苏州215009）

针对电网温度控制具有非线性、多扰动特点，对敏感电子元件的工作温度要求较高，导致控制不准确的问题。提出基于改进的PID神经网络变结构控制的电网温度控制算法，构建电网温度控制系统的总体结构模型，对电网温度控制系统进行控制指标设计和流程分析，采用3层前向变结构PID神经网络控制算法对温度控制算法进行改进，设计电网温度控制的硬件模块和软件模块，对电网温度控制系统进行硬件配装和调试。仿真结果表明，采用该方法进行电网温度控制具有较好的温度控制跟踪性能，控制过程的收敛性能较好，减少了温度的波动和振荡，提高了对电网温度控制的精度。

电网；温度控制；改进PID算法

电网系统是由大量的敏感电子元件组成的电压设备和输电设备构成。电网设备包含变电设备、输电设备和配电设备3个单元的电子器件设备。在电网运行中，电网系统设备规模复杂，工作环境恶劣，存在来自于发电系统、输电系统和配电系统的干扰导致温度变换不稳定，如果不能有效地进行温度控制，将对电网系统的电机和稳压设备的电压输出造成影响，导致输出的电压和功率不稳定。通过对电网温度的有效控制，以保证电网的稳定安全运行。因此，研究电网的温度有效控制方法具有重要的意义［1］。

电网温度控制具有非线性、多扰动特点，对敏感电子元件的工作温度要求较高，传统方法难以实现有效控制。传统的控制系统设计中，主要采用EPGA/CPLD控制方案，具有实时性和稳定性不好的问题。采用PID控制系统、模糊神经网络控制系统、专家控制系统等自组织学习和复合控制方案［2］，结合相关的逻辑控制编程器件，实现对温度的自适应控制调节。但传统的电网温度控制方法具有时效性差、控制精度不好的问题。对此，相关文献进行了算法改进。文献［3］提出一种基于进化迭代方法的电网温度方法，通过对环境温度感知采集，实现对电网温度的自适应调节，但是该控制系统具有精度较差的缺点。文献［4］采用DSP控制设计，把电网温度调节控制分为输入采样、用户程序执行和输出刷新3个阶段，实现自适应控制，但是该控制系统采用大功率信号进行通信，在不进行电网信息数据传输时，电网系统进入休眠期，导致电网温度调节中断，对电网系统的温度控制的自适应性不好［5］。本文在传统的PID神经网络变结构控制的电网温度控制算法的基础上，通过构建电网温度控制系统的总体结构模型，对电网温度控制系统进行控制指标设计和流程分析，引入变结构PID神经网络控制算法对温度控制算法进行改进设计，并通过仿真实验进行了验证。验证结果表明，采用本文提出的改进PID神经网络变结构控制的电网温度控制算法，不但提高了对温度控制的精确度，而且电网运行的稳定性也相应提高。

1　电网温度控制系统设计指标和基本流程

本文通过DSP芯片结合PLC可编程逻辑控制实现对电网温度的自适应控制，保障电网运行安全。PLC可编程逻辑控制器，它采用一类可编程的存储器，用于其内部存储程序，执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数与算术操作等面向用户的指令，PLC可编程逻辑控制的整个射频识别工作无须外界人工干预，可工作于各种恶劣环境，特别适用于对大型电网的温度自适应控制调节环境中，PLC可编程逻辑控制的中央处理单元（CPU）是其控制中枢。采用高性能DSP系统和PLC可编程逻辑控制进行电网温度控制，实现对电网所需的功率、电流、电压等具体信息进行自适应调节［6］。本文设计的电网温度的硬件设计总体结构如图1所示。

图1中，电网温度控AD模块主要完成输入模拟信号到数字信号的转换，对电网温度信息进行模拟信号调制和输出，并将转换得到的数字信号送到DSP中，将接收到的输入时钟变换为CPU所需的供电电压。采用PLC可编程逻辑控制，配置了大量的在片外设，进行电网温度控制。模块设计分别描述如下。

1.1AD转换器可编程逻辑控制处理器

AD转换器可编程逻辑控制处理器与通用处理器的不同在于，PLC可编程逻辑控制CPU大多范围在为指定用户群所特定的系统中，它通过CPU中的主板完成对程序数据的统计传输到芯片内部，从而有利于PLC可编程逻辑控制系统在设计时趋于小型化的发展，同时还具有很高的效率和可靠性。

图1　电网温度控制系统整体设计框图Fig.1　The overall design diagram of the grid temperature control system

1.2PLC可编程逻辑控制外围设备

PLC可编程逻辑控制系统硬件中，除主要控制部件（MCU、DSP、EMPU、SOC）外，还包括用于控制存储、通信、调试、显示等辅助性能的其他硬件，即PLC可编程逻辑控制外围设备。

1.3PLC可编程逻辑控制操作系统

为使PLC可编程逻辑控制系统更加迅速发展，需有专业负责管理存储器分配、中断处理、任务调度等功能的软件程序，被统称为PLC可编程逻辑控制操作系统。

系统设计过程包括如下几个方面：

1）硬件/软件协同设计。基于体系结构对系统的软件、硬件进行详细设计。

2）系统集成。把系统的软件、硬件和执行装置集成一个开发程序，发现并改进单元设计过程中的误差。

3）系统测试。对系统程序进行调试，检查是否满足功能要求。

根据1）—3）分析，给出本文进行电网温度控制的系统设计指标描述为：指令周期9.26 ns；时钟频率108MHz；温度控制范围：18～23℃，DSP运行在200MHz的主频。选用了TI公司的TMS320VC5509A作为核心数字处理芯片，基于电网温度控制系统设计指标和基本流程分析，进行系统设计。

2　改进的变结构PID神经网络控制算法

在构建电网温度控制系统的总体结构模型的基础上，进行温度控制算法设计，以此作为软件核心程序，应用到电网温度控制系统中［7-9］。选取1个3层前向神经元网络作为电网温度控制的模糊控制网络结结构，3层前向PID神经元网络系统模型如图2所示。

图2　三层前向PID神经元网络系统模型Fig.2　Three layers forward PID neural network model of the system

图2给出的是1种3层前向变结构PID神经网络系统，变结构PID神经网络为2×3×1结构，3层前向神经元分别作为比例元、积分元和微分元，控制电网系统的电流、电压和温度，电网温度控制对象M和h由确定和不确定的控制模型2部分组成，神经元的状态uj的输入为：

式中：Mn和为温度变化率；ΔM和为温度控制的不确定量。

由结合PID控制调节性能的自动模糊匹配性，进一步得到：

式中：电网温度控制的最佳的补偿逼近函数为：

在限定条件下，设置的模糊控制器，电网温度控制优选解析式总输入为：

式中：x′j为3层前向变结构PID神经网络隐含层各神经元的温度变化输出值；w′j为3层前向变结构PID神经网络隐含层至输出层的连接权重值。

3层前向变结构PID神经网络输出层神经元的谐波整流与比例元的逆变状态函数近似，状态输出为：

前向变结构PID电网温度控制的输出v（k）等于输出层神经元的输出，即：

采用双向流动补偿方法，固定输入层至隐含层的权值ωij（i=1，2；j=1，2，3），根据双重傅里叶变换调节隐含层至输出层的权值ω′j（j=1，2，3），记ω=［ω′1ω′2ω′3］，由此改善电网温度的PID神经网络控制性能。

3　电网温度控制系统模块实现

3.1硬件模块设计与实现

在设计的改进的PID神经网络控制算法为基础，进行电网温度控制过程仿真和系统模块设计，首先设计电网温度控制的电源电路，电源电路为整个硬件电路正常工作提供供电电压，本文采用SDRAM的3.3 V供电，得到电网温度控制的电源设计电路如图3所示。

图3　电网温度控制的电源芯片电路设计Fig.3　The design of the power source circuit for the grid temperature control

在电网温度控制的电源芯片电路中，输出为3.3 V和1.6 V，1.6 V由外部电阻的比值来确定，Vref=1.1834V，计算出R1和R2的值分别为11 kΩ和30 kΩ，得到的+5 V电压，为电网温度控制系统供电。

在此基础上，进行电网温度控制的CPU模块设计，根据系统技术指标，CPU控制模块DA接口为4路，最小分辨率不小于12 bit，由于PLC可编程逻辑控制器接收的信号必须是数字量，因此，数据采集板所采集到的输出电压、输出电流、环境温度等信息都要通过A/D转换器进行转换，由此得到电网温度控制的CPU模块电路如图4所示。其中，检测装置中为PLC供电的电源电压为5 V，采用专业基准源芯片PLC来产生参考源Vref，PLC可编程逻辑控制IO口P17是用于AD所需始终信号输出的，VIN和LIN是由电压和电流信号调理电路产生的。

图4 电网温度控制的CPU模块Fig.4　The grid temperature control CPU module

图4中，电网温度信息采用无线电讯号进行光学非接触式读写的自动识别技术，使电网温度控制系统的输出电压为0～10 V，VAA为+5 V电压输入，实现了16位并行数据到串行数据的转换，达到电网温度控制的目的。

3.2电网温度控制的软件实现

在硬件电路设计基础上，采用改进的PID算法进行电网温度控制的软件开发，首先确定采用变结构PID神经网络控制算法来实现系统的功能，论证算法的正确性，程序的主体框架和对实时性要求不高的部分采用C/C++语言，其他部分采用Matlab编程，在Windows操作系统下，采用图形接口界面，编写汇编代码，进行电网温度控制，实现对电网温度的数据采集、能谱测量、高压控制和温度控制，软件编写流程图如图5所示。

程序开始后首先进行初始化，包括：时钟频率初始化、存储器初始化和温度控制终端初始化，判断当前A/D采样缓冲，最后程序回到开始，继续判断A/D采样是否完成，根据收到的数值调节高压，实现温度控制。

图5　电网温度控制软件实现流程Fig.5　The grid temperature control software implementation process

4　仿真实验

为了测试本文设计的基于改进PID算法的电网温度控制系统的性能，进行仿真实验。测试数据采集板由MCU、电源模块、LCD显示电路、电压采集电路、电流采集电路、温度采集电路和串行通信电路几部分组成，实验环境为Pentium（R）4 CPU，3.00 GHz，512 MB内存的PC机上，通过Matlab 2011b进行编程，PLC可编程逻辑控制器片内含4 kB ISP（In system programmable）的可反复擦写1 000次的Flash只读程序存储器，采用本文算法和系统设计，进行电网温度控制仿真，得到温度控制跟踪曲线如图6所示。由图6可知，采用本文算法，具有较好的温度控制跟踪性能由仿真验证波形可知，通过VHDL编程，实现了所要完成的功能，满足系统设计的要求。

图6　温度控制跟踪曲线Fig.6　The tracking curve of the temperature control

为了对比本文控制算法和传统方法对电网温度控制精度的性能，以电网温度控制的收敛曲线为测试指标，得到不同方法的温度控制性能对比结果如图7所示。由图7可知，采用本方法具有较好的温度控制收敛性能，减少的温度的波动和振荡，提高了对电网温度控制的精度。

图7　不同方法的温度控制性能对比Fig.7　Temperature control performances comparison with different methods

5　结语

在电网运行中，电网系统设备规模复杂，工作环境恶劣，存在来自于发电系统、输电系统和配电系统的干扰导致温度变换不稳定的问题。通过对电网温度的有效控制，保证电网的稳定安全运行，提出一种基于改进的PID神经网络变结构控制的电网温度控制算法，构建电网温度控制系统的总体结构模型，采用变结构PID神经网络控制算法对温度控制算法进行改进设计，对电网温度控制系统进行硬件配装和调试。实验结果表明，采用本文算法能有效实现对电网温度的稳定性控制，实现了所要完成的功能，满足系统设计的要求。

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Simulation of the Power Grid Temperature Control Process Based on Improved PID Algorithm

WU Cuijuan
（Institute of Electrical and Information Technology，Suzhou Trade Vocational and Technical College，Suzhou 215009，Jiangsu，China）

The temperature control of the power grid is characteristic of non-linearity and multiple disturbances and has higher requirements for sensitive electronic components，and often leads to inaccurate control.This paper proposes a new grid temperature control algorithm based on improved PID neural network variable structure control and builds the overall structure model of the grid temperature control system.In addition，the control index is designed and the process is analyzed for the system，and three-layers-forward variable structure PID neural network control algorithm are adopted for the improvement of the temperature control algorithm and the hardware and software models are designed for the grid temperature control and finally the hardware is installed and testing and commissioning is carried out.The Simulation results show that this method of the grid temperature control temperature control has good tracking performance and good convergence performance of the control process，and reduces the temperature fluctuations and oscillation，enhances the precision of the power grid temperature control.

power grid；temperature control；improved PID algorithm

1674-3814（2015）12-0007-05

TM924.13

A

2015-04-02。

吴翠娟（1968—），女，硕士研究生，副教授，主要研究方向为电子信息。

（编辑董小兵）

江苏省应用基础研究计划项目（2014JY0059）。

Project Supported by Applied Basic Research Project of Jiangsu Province（2014JY0059）.