微光可靠性检测系统高低温箱温度控制仿真研究

郭晓雪

(长春职业技术学校，长春 130102)

微光可靠性检测系统高低温箱温度控制仿真研究

郭晓雪

(长春职业技术学校，长春 130102)

针对微光瞄具可靠性检测系统中高低温箱的温度特性，分析研究几种常用温度控制算法的不同适用环境。鉴于本温控系统纯滞后等特点，主要研究Dahlin和Smith预估两种常用控制算法的控制效果，通过MATLAB中的Simulink功能仿真得出控制曲线，比较两种算法的优缺点，选择更适合本系统的控制算法，对提高控制效率具有重要意义。

高低温箱；温度控制；Dahlin算法；Smith预估控制算法；Simulink

高低温环境模拟系统应用非常广泛，在轻武器瞄具可靠性试验中也发挥了极其重要的作用。工业过程控制中大惯性、纯滞后对象的控制问题普遍存在，很容易出现超调量较大以及调节时间较长等问题[1]。对于大时滞系统，基于常规控制算法又衍生出很多种组合算法，比如组合Smith模糊控制、模糊PID控制等[2-4]。在实际控制过程中，纯滞后控制系统Dahlin算法与基于Smith预估的PID控制，也得到了比较广泛的应用。本文针对微光瞄具可靠性检测设备中，为瞄具提供高低温试验环境的高低温箱纯滞后、大惯性、非线性强等特点，研究Dahlin算法和Smith预估控制算法的有效性。

1 高低温试验箱的结构组成

为满足微光瞄具可靠性检测要求，本实验所用高低温箱技术指标及性能参数如表1所示：

表1 高低温箱技术指标及性能参数Tab.1 High and low temperature technical indicators and performance parameters

本实验中制冷系统采用法国“泰康”全封闭压缩机组，二元复叠制冷设计，制冷剂使用环保制冷剂R404A、F23环保冷媒。冷却方式采用风冷。送风循环系统采用上出风下回风设计，风速、风压符合试验标准，并且在开关门瞬间温度回稳时间快。离心风机强力送风循环，避免任何死角，可使测试区内温度分布均匀。

2 高低温箱温度控制模型的建立

温度对象时间常数大，滞后现象严重，影响因素复杂多变[5]。分析发现本温控系统自适应能力也较弱，升温、保温依靠电源加热，降温采用风冷，所以其温度曲线超调比较大，稳定时间会较长。通过对本实验中高低温箱特性的研究，其温度控制的特点为纯滞后、大惯性、非线性强。Dahlin算法和Smith预估控制算法对于纯滞后系统的控制都比较有效，但是这两种算法又存在一些差异，所以分析二者的优缺点，选择控制效果较好的控制算法，对本温控系统具有很重要的意义。根据热力学原理，被控对象数学模型为：

(1)

其中：K为放大倍数，t为纯滞后时间，T为过程时间常数，Gp(S) 是被控对象中不含纯滞后的部分。闭环传递函数可表示为：

(2)

e-τs项即滞后环节，会影响系统的稳定性，e-τs越大，系统就越不稳定。

3 基于Simulink 的仿真研究

根据传递函数(式2)，取K=1.5，t=80，T=2 000，则控制系统的参考模型为：

(3)

本实验期望输出的最高温度为70℃，当系统输入为阶跃函数时，对系统进行仿真研究。

通过分析不同情况下两种算法的仿真曲线，得出更适合本温度控制系统的算法。其中，使用Smith控制方法时，在PI控制中，取比例系数kp=4，积分系数ki=0.007。(横坐标为时间，单位为s，纵坐标为温度，单位为℃)

第一，当两种控制模型与系统模型完全匹配时：

根据仿真结果，Dahlin算法相对于Smith算法调节时间较长，响应速度较慢，Smith控制算法效果较理想。

第二，当两种控制模型与系统模型不匹配时，取K=2，τ=110，T=1 600，则控制系统的参考模型为：

(4)

仿真结果如图1、图2所示：

图1 基于Dahlin算法的阶跃响应Fig.1 Step response based on Dahlin algorithm

图2 基于Smith预估算法的阶跃响应Fig.2 Step response based on Smith estimation algorithm

分析以上仿真曲线，当模型失配时，Dahlin算法与Smith预估控制算法，都具有较好的自适应能力。但是显然Smith控制算法出现了振荡，产生了超调。而Dahlin算法虽然调节时间较长，响应速度较慢，但是比较稳定，几乎没有振荡，系统更加稳定。所以虽然两种算法都适用于纯滞后系统，但是通过比较发现，Dahlin算法控制效果更好，更适用于本温度控制系统。

4 结论

本文在分析实验用高低温箱的结构及温度控制特点的基础上，重点对适用于纯滞后控制系统的常用算法，Dahlin与Smith预估控制算法的控制效果进行了研究。在仿真过程中发现，在某种情况下，Dahlin算法实际上是Smith控制算法的特例。通过对两种算法的比较发现，Dahlin算法更适合本温控系统，能够在一定程度上改善温度控制的效果。

[1] 孙小方，蔡亦军，潘海天，等. 大时滞过程自适应智能模糊-smith控制研究[J]. 工业仪表与自动化装置，2008，(05)：56-57.

[2] 纪振平，范津齐. 模糊PID在锅炉无难度控制系统中的应用[J]. 沈阳理工大学学报，2013，32(03)：98-99.

[3] Mohanmmed Elnour A/Alla.Walleed Ibrahim Mohammed Taha. PID and Fuzzy Logic in Temperature control system[C]//ICCEEE，2013.

[4] 梁春燕，谢剑英. 大纯滞后系统的自适应补偿控制[J]. 控制理论与应用，2001，(02)：176-180.

[5] 段江霞.模糊PID控制在大惯量时滞温度控制系统中的应用研究[D].兰州：兰州大学，2013.

Researchonsimulationofhighandlowtemperatureboxescontrolbasedonglimmerreliabilitytestingsystem

GUO Xiao-xue

(Changchun Vocational Institute of Technology, Changchun 130102, China)

According to the temperature characteristics of the high and low temperature boxes in the microgrid sighting reliability testing system, the different applicable environments of several commonly used temperature control algorithms are analyzed and studied. In view of the characteristics of pure lag in the temperature control system, the control effect of Dahlin and Smith control algorithms were mainly studied, the control curve was obtained through the function simulation of Simulink in MATLAB. Comparing the advantages and disadvantages of two algorithms, it should choose more control algorithm suitable for the system, which is of great significance to improve the control efficiency.

High and low temperature box; Temperature control; Dahlin algorithm; Smith predictor control algorithm; Simulink

E933.2

A

1674-8646(2017)24-0054-02

2017-10-29

郭晓雪(1988-)，女，硕士，助教。