一种用于斯特林制冷机的高精度测温电路和控温方法转让专利

申请号 : CN201710216815.7

文献号 : CN106949656B

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发明人 : 方维政傅艳红吴亦农方刚沈耽蒋威朱锦程

申请人 : 常州光电技术研究所

摘要 :

本发明公开了一种用于斯特林制冷机的高精度控温方法,包括以下步骤:步骤一:由三线制惠斯通桥式测温电路获取设置在制冷机冷头上的温度传感器的温度信号,其输出信号经差分放大电路处理后进入单片机进行计算;步骤二:依次采用奇异点剔除算法和中值滤波转换生成制冷机冷头的实际温度;步骤三:将实际温度与设置温度进行比较,利用参数自整定的模糊PID算法调整控制制冷机功率驱动电路的输出电流,从而实现制冷机的高精度测温和稳定控温。本发明采用中值滤波和奇异点剔除算法转换生成制冷机冷头的实际温度,将实际温度与设置温度进行比较,利用参数自整定的模糊PID控制算法调整控制制冷机功率驱动模块的输出电流,实现制冷机稳定控温。

权利要求 :

1.一种用于斯特林制冷机的高精度控温方法,其特征在于:包括以下步骤:

步骤一:由三线制惠斯通桥式测温电路获取设置在制冷机冷头上的温度传感器的温度信号,其输出信号经差分放大电路处理后进入单片机进行计算;

步骤二:依次采用奇异点剔除算法和中值滤波转换生成制冷机冷头的实际温度;

步骤三:将实际温度与设置温度进行比较,利用参数自整定的模糊PID算法调整控制制冷机功率驱动电路的输出电流,从而实现制冷机的高精度测温和稳定控温。

2.根据权利要求1所述的一种用于斯特林制冷机的高精度控温方法,其特征在于:

所述步骤二中,奇异点剔除算法为:如果该次温度数据比上一次温度数据高或者降温超过1K,则认为是奇异点,将之剔除;中值滤波为:连续采集11个数据排序,取中间值作为本次采样值。

3.根据权利要求2所述的一种用于斯特林制冷机的高精度控温方法,其特征在于:

所述步骤三的具体方法为:

①计算设定温度值和制冷机冷头的实际温度值的误差和误差率,将误差和误差变化率变换到模糊集的论域,并确定模糊变量;

②建立模糊规则,按照该模糊规则得到比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd;

③进行PID参数自整定计算。

4.根据权利要求3所述的一种用于斯特林制冷机的高精度控温方法,其特征在于:所述步骤三的第①步中,模糊变量的模糊集隶属函数为正态分布,根据该规则把实际误差和误差变化率分别表示成模糊量,设定论域为[-6,+6],将其离散成13个等级[-6,-5,-4,-3,-

2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6],将-6和-5定义为负大ND,将-4和-3定义为负中NZ,将-2和-1定义为负小NX,将0定义为零ZO,将+1和+2定义为正小PD,将+3和+4定义为正中PZ,将+5和+6定义为正大PX,得出相应的模糊变量。

5.根据权利要求4所述的一种用于斯特林制冷机的高精度控温方法,其特征在于:

所述步骤三的第②步中,比例系数Kp的模糊规则具体为:

Kp为PD的条件为:误差e为ND,误差率et为ND;或者误差e为ND,误差率et为NZ;或者误差e为NZ,误差率et为ND;或者误差e为NZ,误差率et为NZ;或者误差e为ND,误差率et为NX;

Kp为PZ的条件为:误差e为ND,误差率et为ZO;或者误差e为NZ,误差率et为NX;或者误差e为NZ,误差率et为ZO;或者误差e为NX,误差率et为ND;或者误差e为NX,误差率et为NZ;或者误差e为NX,误差率et为NX;或者误差e为ZO,误差率et为ND;

Kp为PX的条件为:误差e为ND,误差率et为PX;或者误差e为ND,误差率et为PZ;或者误差e为NZ,误差率et为PX;或者误差e为NX,误差率et为ZO;或者误差e为ZO,误差率et为NZ;或者误差e为ZO,误差率et为NX;或者误差e为PX,误差率et为ND;或者误差e为PX,误差率et为NZ;

Kp为ZO的条件为:误差e为ND,误差率et为PD;或者误差e为NZ,误差率et为PZ;或者误差e为NZ,误差率et为PD;或者误差e为NX,误差率et为PX;或者误差e为ZO,误差率et为ZO;或者误差e为PX,误差率et为NX;或者误差e为PZ,误差率et为ND;或者误差e为PZ,误差率et为NZ;

或者误差e为PD,误差率et为ND;

Kp为NX的条件为:误差e为NX,误差率et为PZ;或者误差e为ZO,误差率et为PX;或者误差e为PX,误差率et为ZO;或者误差e为PX,误差率et为PX;或者误差e为PZ,误差率et为NX;或者误差e为PD,误差率et为NZ;或者误差e为PD,误差率et为NX;

Kp为NZ的条件为:误差e为NX,误差率et为PD;或者误差e为ZO,误差率et为PZ;或者误差e为ZO,误差率et为PD;或者误差e为PX,误差率et为PZ;或者误差e为PX,误差率et为PD;或者误差e为PZ,误差率et为ZO;或者误差e为PZ,误差率et为PX;或者误差e为PZ,误差率et为PZ;

或者误差e为PD,误差率et为ZO;

Kp为ND的条件为:误差e为PZ,误差率et为PD;或者误差e为PD,误差率et为PX;或者误差e为PD,误差率et为PZ;或者误差e为PD,误差率et为PD;

积分系数Ki的模糊规则具体为:

Ki为ND的条件为:误差e为ND,误差率et为ND;或者误差e为ND,误差率et为NZ;或者误差e为NZ,误差率et为ND;或者误差e为NZ,误差率et为NZ;或者误差e为NX,误差率et为ND;

Ki为NZ的条件为:误差e为ND,误差率et为ZO;或者误差e为NZ,误差率et为NX;或者误差e为NZ,误差率et为ZO;或者误差e为NX,误差率et为ND;或者误差e为NX,误差率et为NZ;或者误差e为ZO,误差率et为ND;

Ki为NX的条件为:误差e为ND,误差率et为PX;或者误差e为NZ,误差率et为PX;或者误差e为NX,误差率et为NX;或者误差e为NX,误差率et为ZO;或者误差e为ZO,误差率et为NZ;或者误差e为ZO,误差率et为NX;或者误差e为PX,误差率et为ND;或者误差e为PX,误差率et为NZ;

Ki为ZO的条件为:误差e为ND,误差率et为PZ;或者误差e为ND,误差率et为PD;或者误差e为NZ,误差率et为PZ;或者误差e为NZ,误差率et为PD;或者误差e为NX,误差率et为PX;或者误差e为ZO,误差率et为ZO;或者误差e为PX,误差率et为NX;或者误差e为PZ,误差率et为ND;

或者误差e为PZ,误差率et为NZ;或者误差e为PD,误差率et为ND;或者误差e为PD,误差率et为NZ;

Ki为PX的条件为:误差e为NX,误差率et为PZ;或者误差e为NX,误差率et为PD;或者误差e为ZO,误差率et为PX;或者误差e为ZO,误差率et为PZ;或者误差e为PX,误差率et为ZO;或者误差e为PX,误差率et为PX;或者误差e为PZ,误差率et为NX;或者误差e为PD,误差率et为NX;

Ki为PZ的条件为:误差e为ZO,误差率et为PD;或者误差e为PX,误差率et为PZ;或者误差e为PX,误差率et为PD;或者误差e为PZ,误差率et为ZO;或者误差e为PZ,误差率et为PX;或者误差e为PD,误差率et为ZO;

Ki为PD的条件为:误差e为PZ,误差率et为PZ;或者误差e为PZ,误差率et为PD;或者误差e为PD,误差率et为PX;或者误差e为PD,误差率et为PZ;或者误差e为PD,误差率et为PD;

微分系数Kd的模糊规则具体为:

Kd为ND的条件为:误差e为NX,误差率et为ND;或者误差e为NX,误差率et为NZ;或者误差e为ZO,误差率et为ND;或者误差e为PX,误差率et为ND;

Kd为NZ的条件为:误差e为NX,误差率et为NX;或者误差e为ZO,误差率et为NZ;或者误差e为ZO,误差率et为NX;或者误差e为PX,误差率et为NZ;或者误差e为PZ,误差率et为ND;

Kd为NX的条件为:误差e为NZ,误差率et为ND;误差e为NZ,误差率et为NZ;误差e为NZ,误差率et为NX;误差e为NZ,误差率et为ZO;误差e为NZ,误差率et为PZ;或者误差e为NX,误差率et为ZO;或者误差e为PX,误差率et为NX;或者误差e为PX,误差率et为ZO;或者误差e为PZ,误差率et为NZ;或者误差e为PZ,误差率et为NX;或者误差e为PZ,误差率et为ZO;

Kd为ZO的条件为:误差e为ND,误差率et为NX;或者误差e为ND,误差率et为ZO;或者误差e为ND,误差率et为PX;或者误差e为NZ,误差率et为PX;或者误差e为NX,误差率et为PX;或者误差e为ZO,误差率et为PX;或者误差e为PX,误差率et为PX;或者误差e为PZ,误差率et为PX;

或者误差e为PD,误差率et为NZ;或者误差e为PD,误差率et为NX;或者误差e为PD,误差率et为ZO;或者误差e为PD,误差率et为PX;

Kd为PX的条件为:误差e为ND,误差率et为ND;或者误差e为ND,误差率et为NZ;或者误差e为NX,误差率et为PZ;或者误差e为ZO,误差率et为PZ;或者误差e为PX,误差率et为PZ;或者误差e为PX,误差率et为PD;或者误差e为PZ,误差率et为PZ;或者误差e为PZ,误差率et为PD;

Kd为PZ的条件为:误差e为NZ,误差率et为PD;或者误差e为NX,误差率et为PD;或者误差e为ZO,误差率et为PD;

Kd为PD的条件为:误差e为ND,误差率et为PZ;或者误差e为ND,误差率et为PD;或者误差e为PD,误差率et为PZ;或者误差e为PD,误差率et为PD。

说明书 :

一种用于斯特林制冷机的高精度测温电路和控温方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种用于斯特林制冷机的高精度测温电路和控温方法。

背景技术

[0002] 在科学技术高速发展的现代社会,能源、环保一直受到人们的高度重视,超导技术对解决能源危机和环境污染具有广阔的应用前景。斯特林制冷机以氦气或氢气为工质,在封闭系统中应用回热原理实现气体制冷机循环以获得低温和冷量的机械。制冷温度可在120K以下,属深低温设备。它在气体制冷机循环中增加一个回热器,利用回热原理降低膨胀前的工质温度,以提高循环的热效率。在机器内膨胀后的工质中的部分冷量回收于回热器中,在下次循环中再加以利用。回热式气体制冷机具有效率高、结构紧凑、起动快、操作方便和温度范围宽广等优点,适用于制冷量小的场合。它能使常温气体直接液化,也可配置空气精馏塔从空气中分离出氧和氮,或作为低温冷源。它广泛应用于小型空气分离设备、深低温冰箱,以及航天、超导、红外线探测和低温电子学等领域。其测温电路尤为重要。因此高精度的控温方法是重要的研究方向。

发明内容

[0003] 本发明的目的是提供一种用于斯特林制冷机的高精度控温方法。
[0004] 实现本发明目的的技术方案是一种用于斯特林制冷机的高精度控温方法,包括以下步骤:
[0005] 步骤一:由三线制惠斯通桥式测温电路获取设置在制冷机冷头上的温度传感器的温度信号,其输出信号经差分放大电路处理后进入单片机进行计算;
[0006] 步骤二:依次采用奇异点剔除算法和中值滤波转换生成制冷机冷头的实际温度;
[0007] 步骤三:将实际温度与设置温度进行比较,利用参数自整定的模糊PID算法调整控制制冷机功率驱动电路的输出电流,从而实现制冷机的高精度测温和稳定控温。
[0008] 所述步骤二中,奇异点剔除算法为:如果该次温度数据比上一次温度数据高或者降温超过1K,则认为是奇异点,将之剔除;中值滤波为:连续采集11个数据排序,取中间值作为本次采样值。
[0009] 所述步骤三的具体方法为:
[0010] ①计算设定温度值和制冷机冷头的实际温度值的误差和误差率,将误差和误差变化率变换到模糊集的论域,并确定模糊变量;
[0011] ②建立模糊规则,按照该模糊规则得到比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd;
[0012] ③进行PID参数自整定计算。
[0013] 所述步骤三的第①步中,模糊变量的模糊集隶属函数为正态分布,根据该规则把实际误差和误差变化率分别表示成模糊量,设定论域为[-6,+6],将其离散成13个等级[-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6],将-6和-5定义为负大ND,将-4和-3定义为负中NZ,将-2和-1定义为负小NX,将0定义为零ZO,将+1和+2定义为正小PD,将+3和+4定义为正中PZ,将+5和+6定义为正大PX,得出相应的模糊变量。
[0014] 步骤三的第②步中,比例系数Kp的模糊规则具体为:
[0015] Kp为PD的条件为:误差e为ND,误差率et为ND;或者误差e为ND,误差率et为NZ;或者误差e为NZ,误差率et为ND;或者误差e为NZ,误差率et为NZ;或者误差e为ND,误差率et为NX;
[0016] Kp为PZ的条件为:误差e为ND,误差率et为ZO;或者误差e为NZ,误差率et为NX;或者误差e为NZ,误差率et为ZO;或者误差e为NX,误差率et为ND;或者误差e为NX,误差率et为NZ;或者误差e为NX,误差率et为NX;或者误差e为ZO,误差率et为ND;
[0017] Kp为PX的条件为:误差e为ND,误差率et为PX;或者误差e为ND,误差率et为PZ;或者误差e为NZ,误差率et为PX;或者误差e为NX,误差率et为ZO;或者误差e为ZO,误差率et为NZ;或者误差e为ZO,误差率et为NX;或者误差e为PX,误差率et为ND;或者误差e为PX,误差率et为NZ;
[0018] Kp为ZO的条件为:误差e为ND,误差率et为PD;或者误差e为NZ,误差率et为PZ;或者误差e为NZ,误差率et为PD;或者误差e为NX,误差率et为PX;或者误差e为ZO,误差率et为ZO;或者误差e为PX,误差率et为NX;或者误差e为PZ,误差率et为ND;或者误差e为PZ,误差率et为NZ;或者误差e为PD,误差率et为ND;
[0019] Kp为NX的条件为:误差e为NX,误差率et为PZ;或者误差e为ZO,误差率et为PX;或者误差e为PX,误差率et为ZO;或者误差e为PX,误差率et为PX;或者误差e为PZ,误差率et为NX;或者误差e为PD,误差率et为NZ;或者误差e为PD,误差率et为NX;
[0020] Kp为NZ的条件为:误差e为NX,误差率et为PD;或者误差e为ZO,误差率et为PZ;或者误差e为ZO,误差率et为PD;或者误差e为PX,误差率et为PZ;或者误差e为PX,误差率et为PD;或者误差e为PZ,误差率et为ZO;或者误差e为PZ,误差率et为PX;或者误差e为PZ,误差率et为PZ;或者误差e为PD,误差率et为ZO;
[0021] Kp为ND的条件为:误差e为PZ,误差率et为PD;或者误差e为PD,误差率et为PX;或者误差e为PD,误差率et为PZ;或者误差e为PD,误差率et为PD;
[0022] 积分系数Ki的模糊规则具体为:
[0023] Ki为ND的条件为:误差e为ND,误差率et为ND;或者误差e为ND,误差率et为NZ;或者误差e为NZ,误差率et为ND;或者误差e为NZ,误差率et为NZ;或者误差e为NX,误差率et为ND;
[0024] Ki为NZ的条件为:误差e为ND,误差率et为ZO;或者误差e为NZ,误差率et为NX;或者误差e为NZ,误差率et为ZO;或者误差e为NX,误差率et为ND;或者误差e为NX,误差率et为NZ;或者误差e为ZO,误差率et为ND;
[0025] Ki为NX的条件为:误差e为ND,误差率et为PX;或者误差e为NZ,误差率et为PX;或者误差e为NX,误差率et为NX;或者误差e为NX,误差率et为ZO;或者误差e为ZO,误差率et为NZ;或者误差e为ZO,误差率et为NX;或者误差e为PX,误差率et为ND;或者误差e为PX,误差率et为NZ;
[0026] Ki为ZO的条件为:误差e为ND,误差率et为PZ;或者误差e为ND,误差率et为PD;或者误差e为NZ,误差率et为PZ;或者误差e为NZ,误差率et为PD;或者误差e为NX,误差率et为PX;或者误差e为ZO,误差率et为ZO;或者误差e为PX,误差率et为NX;或者误差e为PZ,误差率et为ND;或者误差e为PZ,误差率et为NZ;或者误差e为PD,误差率et为ND;或者误差e为PD,误差率et为NZ;
[0027] Ki为PX的条件为:误差e为NX,误差率et为PZ;或者误差e为NX,误差率et为PD;或者误差e为ZO,误差率et为PX;或者误差e为ZO,误差率et为PZ;或者误差e为PX,误差率et为ZO;或者误差e为PX,误差率et为PX;或者误差e为PZ,误差率et为NX;或者误差e为PD,误差率et为NX;
[0028] Ki为PZ的条件为:误差e为ZO,误差率et为PD;或者误差e为PX,误差率et为PZ;或者误差e为PX,误差率et为PD;或者误差e为PZ,误差率et为ZO;或者误差e为PZ,误差率et为PX;或者误差e为PD,误差率et为ZO;
[0029] Ki为PD的条件为:误差e为PZ,误差率et为PZ;或者误差e为PZ,误差率et为PD;或者误差e为PD,误差率et为PX;或者误差e为PD,误差率et为PZ;或者误差e为PD,误差率et为PD;
[0030] 微分系数Kd的模糊规则具体为:
[0031] Kd为ND的条件为:误差e为NX,误差率et为ND;或者误差e为NX,误差率et为NZ;或者误差e为ZO,误差率et为ND;或者误差e为PX,误差率et为ND;
[0032] Kd为NZ的条件为:误差e为NX,误差率et为NX;或者误差e为ZO,误差率et为NZ;或者误差e为ZO,误差率et为NX;或者误差e为PX,误差率et为NZ;或者误差e为PZ,误差率et为ND;
[0033] Kd为NX的条件为:误差e为NZ,误差率et为ND;误差e为NZ,误差率et为NZ;误差e为NZ,误差率et为NX;误差e为NZ,误差率et为ZO;误差e为NZ,误差率et为PZ;或者误差e为NX,误差率et为ZO;或者误差e为PX,误差率et为NX;或者误差e为PX,误差率et为ZO;或者误差e为PZ,误差率et为NZ;或者误差e为PZ,误差率et为NX;或者误差e为PZ,误差率et为ZO;
[0034] Kd为ZO的条件为:误差e为ND,误差率et为NX;或者误差e为ND,误差率et为ZO;或者误差e为ND,误差率et为PX;或者误差e为NZ,误差率et为PX;或者误差e为NX,误差率et为PX;或者误差e为ZO,误差率et为PX;或者误差e为PX,误差率et为PX;或者误差e为PZ,误差率et为PX;或者误差e为PD,误差率et为NZ;或者误差e为PD,误差率et为NX;或者误差e为PD,误差率et为ZO;或者误差e为PD,误差率et为PX;
[0035] Kd为PX的条件为:误差e为ND,误差率et为ND;或者误差e为ND,误差率et为NZ;或者误差e为NX,误差率et为PZ;或者误差e为ZO,误差率et为PZ;或者误差e为PX,误差率et为PZ;或者误差e为PX,误差率et为PD;或者误差e为PZ,误差率et为PZ;或者误差e为PZ,误差率et为PD;
[0036] Kd为PZ的条件为:误差e为NZ,误差率et为PD;或者误差e为NX,误差率et为PD;或者误差e为ZO,误差率et为PD;
[0037] Kd为PD的条件为:误差e为ND,误差率et为PZ;或者误差e为ND,误差率et为PD;或者误差e为PD,误差率et为PZ;或者误差e为PD,误差率et为PD。
[0038] 采用了上述技术方案后,本发明具有积极的效果:(1)本发明采用中值滤波和奇异点剔除算法转换生成制冷机冷头的实际温度,将实际温度与设置温度进行比较,利用参数自整定的模糊PID控制算法调整控制制冷机功率驱动模块的输出电流,从而实现制冷机的高精度和稳定控温。
[0039] (2)本发明采用参数自整定的模糊PID算法,能够根据制冷机冷头温度和设定温度偏差的实际情况调整比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd,根据温度反馈使制冷机控制器输出最优功率,实时调整制冷机压缩机电机的运动行程,达到制冷机冷头温度稳定在设定温度的效果。

附图说明

[0040] 为了使本发明的内容更容易被清楚地理解,下面根据具体实施例并结合附图,对本发明作进一步详细的说明,其中
[0041] 图1为本发明的PID参数自整定算法模型。
[0042] 图2为传统算法得到的控温曲线。
[0043] 图3为采用本发明算法得到的控温曲线。
[0044] 图4为采用本发明算法的制冷机从常温降到设定温度的控温曲线。
[0045] 图5为本发明的算法的流程图。

具体实施方式

[0046] (实施例1)
[0047] 见图1和图5,本实施例的一种用于斯特林制冷机的高精度控温方法,包括以下步骤:
[0048] 步骤一:由三线制惠斯通桥式测温电路获取设置在制冷机冷头上的温度传感器的温度信号,其输出信号经差分放大电路处理后进入单片机进行计算;
[0049] 步骤二:依次采用奇异点剔除算法和中值滤波转换生成制冷机冷头的实际温度;奇异点剔除算法为:如果该次温度数据比上一次温度数据高或者降温超过1K,则认为是奇异点,将之剔除;中值滤波为:连续采集11个数据排序,取中间值作为本次采样值。
[0050] 步骤三:将实际温度与设置温度进行比较,利用参数自整定的模糊PID算法调整控制制冷机功率驱动电路的输出电流,从而实现制冷机的高精度测温和稳定控温。
[0051] 步骤三的具体方法为:
[0052] ①计算设定温度值和制冷机冷头的实际温度值的误差和误差率,将误差和误差变化率变换到模糊集的论域,并确定模糊变量;模糊变量的模糊集隶属函数为正态分布,根据该规则把实际误差和误差变化率分别表示成模糊量,设定论域为[-6,+6],将其离散成13个等级[-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6],将-6和-5定义为负大ND,将-4和-3定义为负中NZ,将-2和-1定义为负小NX,将0定义为零ZO,将+1和+2定义为正小PD,将+3和+4定义为正中PZ,将+5和+6定义为正大PX,得出相应的模糊变量。
[0053] ②建立模糊规则,按照该模糊规则得到比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd;
[0054] ③进行PID参数自整定计算。
[0055] 步骤三的第②步中,
[0056] 微分系数Kd的模糊规则具体为表一,积分系数Ki的模糊规则具体为表二,比例系数Kp控制规则为表三。
[0057] 表一:微分系数Kd控制规则
[0058]
[0059] 表二:积分系数Ki控制规则
[0060]
[0061] 表三:比例系数Kp控制规则
[0062]
[0063]
[0064] 说明书附图2是采用传统的PID算法得到的控温曲线(温度为开氏温度,即273K对应0℃,70K对应零下203℃),可见其控温精度为±0.2℃。图3为采用本发明的参数自整定模糊PID控制算法得到的控温曲线,可见其控温精度为±0.05℃,精度非常高。图4采用本发明算法的制冷机从常温降到设定温度的控温曲线,可见其控温效果非常好。
[0065] 以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。