CN104850010A - 一种基于模糊控制的脉动真空灭菌器的智能控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于模糊控制的脉动真空灭菌器的智能控制方法，本发明在传统数字PID控制器的基础上，引入增益调整型模糊推理机，其中模糊推理机的输入取灭菌器内温度的偏差和偏差变化率，输出为PID控制器参数，模糊推理首先建立灭菌舱的一阶惯性加纯滞后模型，确定模型参数，然后划分模糊推理输入变量和输出变量的模糊集，接下来分别计算当前温度偏差和温度偏差变化率的隶属度，下一步，反模糊化计算PID控制器的修正参数，最后推导PID控制器参数的实际值。本发明实现了对脉动真空灭菌器的智能控制，温度控制更加精确，从而提高设备了灭菌设备的性能。

Description

一种基于模糊控制的脉动真空灭菌器的智能控制方法

技术领域

本发明属于医疗器械领域，涉及脉动真空灭菌器。

背景技术

随着生活水平的不断提高，健康问题受到人们越来越多的关注。在脉动真空灭菌设备中，预真空压力蒸汽灭菌器是一种先进的灭菌设备，目前已广泛应用于医院供应室、手术室、制药厂及科研等部门。

在脉动真空灭菌设备中，由于温度和压力具有大惯性、大滞后、数学模型不易确定等特点，使用传统的PID控制算法进行控制时，易产生超调大、系统振荡等问题，若要达到较高的精度，则需要不断尝试调整控制器参数以适应对象模型的变化，这样就导致实际灭菌设备性能很难得到保证。

发明内容

根据上述现有技术中提出的问题，本发明的目的是：提供一种脉动真空灭菌的智能控制方法。该方法基于装置的核心是在传统PID控制器的基础上增加模糊推理机，模糊推理机根据事先建立的模糊规则表和隶属度函数进行逻辑计算，得出适合的PID控制器参数，使得脉动真空灭菌器可以根据运行情况在线自动调节控制器参数，提高设备的灭菌效果，这是传统的灭菌设备不具备的。

本发明方法是基于一种智能控制装置，所述的智能控制装置主要包括以下几个部分：

1.用于采集灭菌舱内的实时温度值，且放置于灭菌舱内的温度传感器。

2.用于将温度传感器的模拟信号转换为数字信号的输入信号调理电路，所述输入信号调理电路与温度传感器连接。

3.用于承担模糊推理运算得到对应PID控制器所需参数，并执行数字PID控制的微控制器。

4.用于将控制器输出信号转为能控制蒸汽进气阀进汽量的脉冲信号或模拟信号的输出信号调理电路，所述输出信号调理电路与所述控制器连接。

5.用于保障系统正常运行的看门狗及复位电路模块。

6.用于提供系统电源的电源模块。

本发明提供的一种基于模糊控制的脉动真空灭菌器的智能控制方法，具体包括以下步骤：

步骤一：利用温度传感器对灭菌舱内环境进行信号采集，并将采集到的模拟信号经A/D转换得到对应的数字信号；

步骤二：将上述步骤一得到的温度采集值与温度设定值取差，得到温度偏差值和偏差的变化率，将二者送模糊推理模块进行运算得到数字PID控制器所需的三个参数K_p，K_i，K_d；

步骤三：PID控制器的输入取上述步骤二的温度偏差值，在数字PID控制器的运算下，输出所需的数字控制量；

步骤四：将上述步骤三得到的数字控制量，经D/A转换得到模拟控制量，将模拟控制量传送给气动控制阀，从而控制灭菌器的蒸汽进气量。从而实现对灭菌器执行机构的调控。

所述步骤二模糊推理模块的实现具体分为以下步骤：

2.1，建立灭菌舱的一阶惯性加纯滞后模型确定模型参数K,T,L；根据CHR整定公式，分别算出具有0％超调量的PID参数：

$K_{p,\mathrm{CHR}1}=\frac{0.6}{a},K_{i,\mathrm{CHR}1}=\frac{0.6}{a*T},K_{d,\mathrm{CHR}1}=\frac{0.3*L}{a}$

和具有20％超调量的PID参数：

$K_{p,\mathrm{CHR}2}=\frac{0.95}{a},K_{i,\mathrm{CHR}2}=\frac{0.679}{a*T},K_{d,\mathrm{CHR}2}=\frac{0.447*L}{\text{a}}$

其中，a＝KL/T；

从而确定PID控制器K_p的取值范围：K_p,CHR1≤K_p≤K_p,CHR2；K_d的取值范围：K_d,CHR1≤K_d≤K_d,CHR2；K_i的取值

2.2，划分模糊推理输入变量和输出变量的模糊集，将温度偏差e和偏差变化率Δe定义为模糊输入变量，具体的模糊集为：{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}；将PID参数K_p和K_d归一化处理的K′_p和K′_d定义为模糊输出变量，具体的模糊集为：{小，大}；

2.3，获取温度偏差e和温度偏差变化率Δe，分别计算当前温度偏差e为e的模糊集中的第i模糊分量时的隶属度μ_i(e)，i＝1，2，...，7，以及计算当前温度偏差变化率Δe为Δe模糊集中的第j模糊分量时的隶属度μ_j(Δe)，j＝1，2，...，7；

2.4计算由模糊推理算出归一化的PID控制器参数修正值K′_p和K′_d，计算公式如下；

其中，(μ_i(e)∧μ_j(Δe)表示e为第i模糊分量且Δe为第j模糊分量的模糊推理运算，运算结果取两者隶属度值的最小值，

表示与p_i，j相关的输出隶属度函数，

p_i,j表示e为第i模糊分量且Δe为第j模糊分量时，在K′_p模糊规则表中对应的K′_p的模糊取值B或S，

当p_i，j取值为“B”时，

${\mathrm{\μ}}_{p_{i,j}}\left(t\right)=e^{-4(1-t)},0\≤t\≤1,$

当p_i，j取值为“S”时，

${\mathrm{\μ}}_{d_{i,j}}\left(t\right)=e^{-4t},0\≤t\≤1,$

同理，表示与d_i，j相关的输出隶属度函数，

d_i,j表示e为第i模糊分量且Δe为第j模糊分量时，在K′_d模糊规则表中对应的K′_d的模糊取值B或S，

当d_i,j取值为“B”时，

${\mathrm{\μ}}_{d_{i,j}}\left(t\right)=e^{-4(1-t)},0\≤t\≤1,$

当d_i,j取值为“S”时，

${\mathrm{\μ}}_{d_{i,j}}\left(t\right)=e^{-4t},0\≤t\≤1;$

2.5，由模糊推理算出归一化的PID控制器参数修正值之后，经下式推导出PID控制器参数的实际值：

K_p＝(K_p,CHR1-K_p,CHR2)K′_p+K_p,CHR1，

K_i＝(K_i,CHR1+K_i,CHR2)/2，

K_d＝(K_d,CHR1-K_d,CHR2)K′_d+K_d,CHR1,

所述K′_p的模糊规则表为：

K′_d的模糊规则表为：

所述的隶属度函数如下，其中x表示输入变量e或Δe，

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{NB}}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& -1\≤x\≤-0.6\\ \frac{-x-0.4}{0.2},& -0.6\≤x\≤-0.4\\ 0,& -0.4\≤x\≤1\end{array}\right.$

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{PB}}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& -1\≤x\≤0.4\\ \frac{x-0.4}{0.2},& 0.4\≤x\≤0.6\\ 1,& 0.6\≤x\≤1\end{array}\right.$

有益效果

本发明采用了增益调整型模糊PID的智能控制的方法，能够将更加灵活，更加精确的实现对脉动真空灭菌器舱内环境温度的控制，从而达到最佳灭菌环境，大大提高了灭菌效果。

附图说明

图1脉动真空灭菌器各阶段舱内压力变化示意图；

图2系统硬件结构框图；

图3控制系统结构框图；

图4输入变量模糊集的隶属度函数；

图5输出变量模糊集的隶属度函数；

图6脉动真空灭菌器单位阶跃响应曲线。

具体实施方式

根据下文结合附图对本发明具体实施的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述优点和特征。

脉动真空灭菌器工作原理如图1所示,主要包括以下四个阶段:

①预真空：用真空泵将灭菌器内室抽到一个较高的真空度，释放蒸汽到设定正压，锅内压力到达设定的脉动上限后排气，抽真空和送蒸汽交替进行数次，一般取3～5次。

②升温升压：送蒸汽使灭菌器内温度达到灭菌温度。

③恒温灭菌：保持恒定的温度压力,模糊控制算法应用于此阶段。

④干燥排气：打开排气阀，使锅内气压下降大大气压；开启真空阀，打开真空泵，当压力降低到设定值后关闭真空泵；开启空气干燥阀，使空气经过滤器进入内锅，完成干燥。

本文叙述的模糊控制方法应用于恒温灭菌阶段，控制系统硬件结构如图2所示。

电源模块，为控制系统各模块提供电量。这里选择开关电源，为控制芯片和输出模块分别提供不同的隔离电源。

看门狗和复位电路，选用SP706，为专门的看门狗复位芯片，可以提高系统的稳定性和抗干扰行。

温度传感器和输入信号调理电路，为了采集脉动真空灭菌器内的温度，温度传感器选用pt100，温度的采集范围在-200℃～+200℃，可以满足设备需求。信号调理电路选用电桥方式，把pt100变化的电阻值转化为对应的电压形式送控制器的ADC进行采样，经过换算得到实际温度值，采集到的温度送至微控制器处理。

微控制器，选用ST公司的stm32f103RCT6，具有大容量的存储内存空间和高性能的运算速度，可以保证运行一些控制算法。微控制器主要实现模糊推理和PID控制两个部分。模糊推理模块根据建立的模糊规则表和输入输出隶属度函数进行逻辑推理，确定PID运算所需的参数。PID控制器用于计算得到控制量。

输出信号调理电路和执行器，控制器运算得到的数字控制量，经输出信号调理电路得到模拟控制量，进而驱动蒸汽进气阀，控制蒸汽进气量。

数据存储模块，选用FM24CL04，存储的数据具有掉电保存的功能，用于存储根据工程技术人员技术知识和实际操作经验基础上建立的模糊规则表、输入变量的隶属度函数和输出变量的隶属度函数。

控制系统结构框图如图3所示。主要由数字PID控制器和模糊推理两部分组成。

数字PID控制器的输入取温度设定值r与温度采集值y的偏差e，通过测量值微分先行数字PID的运算得到数字控制量u。控制量u经D/A变化转为模拟控制量，进而驱动灭菌器的蒸汽进气阀，控制蒸汽进气量。通过控制蒸汽的进气量，达到控制灭菌舱内的温度在稳定值的目的。

模糊推理用于确定PID控制器的参数K_p，K_i，K_d，具体的实施方法包括：

2.1.首先确定PID控制器参数的取值范围：

建立脉动真空灭菌器的一阶惯性加纯滞后模型应用飞身曲线法得到模型的参数，其中K＝1,T＝1.585,L＝0.984。

根据CHR整定公式，算出0％超调量PID参数：

$K_{p,\mathrm{CHR}1}=\frac{0.6}{a}=0.97,$

$K_{i,\mathrm{CHR}1}=\frac{0.6}{a*T}=0.61,$

$K_{d,\mathrm{CHR}1}=\frac{0.3*L}{a}=0.475.$

算出20％超调量PID参数：

$K_{p,\mathrm{CHR}2}=\frac{0.95}{a}=1.53,$

$K_{i,\mathrm{CHR}2}=\frac{0.679}{a*T}=0.69,$

$K_{d,\mathrm{CHR}2}=\frac{0.447*L}{a}=0.7.$

其中，a＝KL/T。

确定PID控制器K_p的取值范围：K_p,CHR1≤K_p≤K_p,CHR2；K_d的取值范围：K_d,CHR1≤K_d≤K_d,CHR2；以及K_i的取值

2.2划分模糊推理输入变量和输出变量的模糊集，将温度偏差e和偏差变化率Δe定义为模糊输入变量，具体的模糊集为：{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}；将PID参数K_p和K_d归一化处理的K′_p和K′_d定义为模糊输出变量，具体的模糊集为：{小，大}。

设NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB分别表示模糊集合“负大”、“负中”、“负小”、“零”、“正小”、“正中”、“正大”，B、S分别表示大、小。

2.3，获取温度偏差e和温度偏差变化率Δe，分别计算当前温度偏差e为e的模糊集中的第i模糊分量时的隶属度μ_i(e)，i＝1，2，...，7，以及计算当前温度偏差变化率Δe为Δe模糊集中的第j模糊分量时的隶属度μ_j(Δe)，j＝1，2，...，7；

x表示输入变量e或Δe，则对应的输入变量隶属度函数分别为：

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{NB}}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& -1\≤x\≤-0.6\\ \frac{-x-0.4}{0.2},& -0.6\≤x\≤-0.4\\ 0,& -0.4\≤x\≤1\end{array}\right.$

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{PB}}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& -1\≤x\≤0.4\\ \frac{x-0.4}{0.2},& 0.4\≤x\≤0.6\\ 1,& 0.6\≤x\≤1\end{array}\right.$

具体的e或Δe的隶属度函数如图4所示。

2.4，最后，应用重心法进行去模糊化处理，分别得到K′_p或K′_d的具体取值，计算公式如下；

设某一时刻，输入变量e＝-0.5，Δe＝-0.3，根据输入隶属度函数进行模糊化则有：

μ_NB(-0.5)＝0.5，μ_NM(-0.5)＝0.5，μ_NS(-0.5)＝0，

μ_ZO(-0.5)＝0，μ_PS(-0.5)＝0，μ_PM(-0.5)＝0，μ_PB(-0.5)＝0；

μ_NB(-0.3)＝0，μ_NM(-0.3)＝0.5，μ_NS(-0.3)＝0.5，

μ_ZO(-0.3)＝0，μ_PS(-0.3)＝0，μ_PM(-0.3)＝0，μ_PB(-0.3)＝0；

此时K′_p公式中的(μ_NB(-0.5)∧μ_NB(-0.3))表示“e为‘NB’且Δe为‘NB’”的模糊推理运算，运算结果取两者隶属度值的最小值，即0。在K′_p模糊规则表中，e为‘NB’且Δe为‘NB’时对应的K′_p的模糊取值B，所以K′_p公式中的依次类推可以计算出K′_p和K′_d的值。具体的关于或的隶属度函数如图5所示。

上述过程中涉及模糊控制规则的设计，具体的模糊控制规则根据图6所示的脉动真空灭菌器的单位阶跃动态曲线确定。初始在a₁点，为了获得最大的控制量，比例增益K′_p应该取“大”，微分增益K′_d应该取“小”，据此建立第一条模糊规则如下：

规则1：当e为“NB”且Δe为“NB”时，K′_p为“B”，K′_d为“S”；

在b₁点为了避免较大的超调量，比例增益K′_p应该取“大”，微分增益K′_d应该取“小”，据此建立第二条模糊规则如下：

规则2：当e为“NB”且Δe为“NM”时，K′_p为“B”，K′_d为“S”；

以此类推，可以建立所有可能的49条完整模糊规则集。具体的，K′_p的模糊规则表为：

K′_d的模糊规则表为：

2.5.PID参数值的实时修正

为了得到真实的PID控制器参数K_p和K_d，进行如下变化：

K_p＝(K_p,CHR1-K_p,CHR2)K′_p+K_p,CHR1＝0.56*K′_p+0.97，

K_d＝(K_d,CHR1-K_d,CHR2)K′_d+K_d,CHR1＝0.225*K′_d+0.475。

而PID控制器参数K_i已由上文推导出：

K_i＝(K_i,CHR1+K_i,CHR2)/2＝0.65。

Claims (4)

1.一种基于模糊控制的脉动真空灭菌器的智能控制方法，其特征在于：把模糊推理引入传统的PID控制器中，实现PID控制参数的智能调节，依次含有以下步骤：

步骤一：利用温度传感器对灭菌舱内环境进行信号采集，并将采集到的模拟信号经A/D转换得到对应的数字信号；

步骤二：将上述步骤一得到的温度采集值与温度设定值取差，得到温度偏差值和偏差的变化率，将二者送模糊推理模块进行运算得到PID控制器所需的三个参数K_p，K_i，K_d；

步骤三：PID控制器的输入取上述步骤二的温度偏差值，在数字PID控制器的运算下，输出所需的数字控制量；

步骤四：将上述步骤三得到的数字控制量，经D/A转换得到模拟控制量，将模拟控制量传送给气动控制阀，从而控制灭菌器的蒸汽进气量，从而实现对灭菌器执行机构的调控。

2.如权利要求1所示的一种基于模糊控制的脉动真空灭菌器的智能控制方法，其特征在于，所述步骤二模糊推理模块的实现具体分为以下步骤：

2.1建立灭菌舱的一阶惯性加纯滞后模型确定模型参数K，T，L；根据CHR整定公式，分别算出具有0％超调量的PID参数：

$K_{p,\mathrm{CHR}1}=\frac{0.6}{a},K_{i,\mathrm{CHR}1}=\frac{0.6}{a*T},K_{d,\mathrm{CHR}1}=\frac{0.3*L}{a}$

和具有20％超调量的PID参数：

$K_{p,\mathrm{CHR}2}=\frac{0.95}{a},K_{i,\mathrm{CHR}2}=\frac{0.679}{a*T},K_{d,\mathrm{CHR}2}=\frac{0.447*L}{a}$

其中，a＝KL/T；

从而确定PID控制器K_p的取值范围：K_p,CHR1≤K_p≤K_p,CHR2；K_d的取值范围：K_d,CHR1≤K_d≤K_d,CHR2；K_i的取值

2.2划分模糊推理输入变量和输出变量的模糊集，将温度偏差e和偏差变化率Δe定义为模糊输入变量，具体的模糊集为：{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}；将PID参数K_p和K_d归一化处理的K′_p和K′_d定义为模糊输出变量，具体的模糊集为：{小，大}；

2.3获取温度偏差e和温度偏差变化率Δe，分别计算当前温度偏差e为e的模糊集中的第i模糊分量时的隶属度μ_i(e)，i＝1，2，…，7，以及计算当前温度偏差变化率Δe为Δe模糊集中的第j模糊分量时的隶属度μ_j(Δe)，j＝1，2，…，7；

2.4计算由模糊推理算出归一化的PID控制器参数修正值K′_p和K′_d，计算公式如下：

其中，(μ_i(e)∧μ_j(Δe)表示e为第i模糊分量且Δe为第j模糊分量的模糊推理运算，运算结果取两者隶属度值的最小值，

表示与p_i，j相关的输出隶属度函数，

p_i,j表示e为第i模糊分量且Δe为第j模糊分量时，在K′_p模糊规则表中对应的K′_p的模糊取值B或S，

当p_i，j取值为“B”时，

${\mathrm{\μ}}_{p_{i,j}}\left(t\right)=e^{-4(1-t)},0\≤t\≤1,$

当p_i，j取值为“S”时，

${\mathrm{\μ}}_{p_{i,j}}\left(t\right)=e^{-4t},0\≤t\≤1,$

同理，表示与d_i，j相关的输出隶属度函数，

d_i,j表示e为第i模糊分量且Δe为第j模糊分量时，在K′_d模糊规则表中对应的K′_d的模糊取值B或S，

当d_i,j取值为“B”时，

${\mathrm{\μ}}_{d_{i,j}}\left(t\right)=e^{-4(1-t)},0\≤t\≤1,$

当d_i,j取值为“S”时，

${\mathrm{\μ}}_{d_{i,j}}\left(t\right)=e^{-4t},0\≤t\≤1;$

2.5由模糊推理算出归一化的PID控制器参数修正值之后，经下式推导出PID控制器参数的实际值：

K_p＝(K_p,CHR1-K_p,CHR2)K′_p+K_p,CHR1，

K_i＝(K_i,CHR1+K_i,CHR2)/2，

K_d＝(K_d,CHR1-K_d,CHR2)K′_d+K_d,CHR1。

3.如权利要求2所示的一种基于模糊控制的脉动真空灭菌器的智能控制方法，其特征在于，所述的K′_p模糊规则表为：

K′_d的模糊规则表为：

4.如权利要求2所示的一种基于模糊控制的脉动真空灭菌器的智能控制方法，其特征在于，所述的隶属度函数如下，其中x表示输入变量e或Δe，

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{NB}}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}1,-1\≤x\≤-0.6\\ \frac{-x-0.4}{0.2},-0.6\≤x\≤-0.4\\ 0,-0.4\≤x\≤1\end{array}\right.$

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{PB}}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}0,-1\≤x\≤0.4\\ \frac{x-0.4}{0.2},0.4\≤x\≤0.6\\ 1,0.6\≤x\≤1\end{array}\right..$