CN107885120A

CN107885120A - 一种基于卡尔曼滤波器的定量控制系统

Info

Publication number: CN107885120A
Application number: CN201711107745.8A
Authority: CN
Inventors: 张法全; 刘保坤; 肖海林; 毛学港; 王国富; 叶金才; 贾小波; 王小红
Original assignee: Guilin University of Electronic Technology
Current assignee: Guilin University of Electronic Technology
Priority date: 2017-11-10
Filing date: 2017-11-10
Publication date: 2018-04-06

Abstract

本发明公开了一种基于卡尔曼滤波器的定量控制系统，包括微处理器、ADC模块、卡尔曼滤波器、压力传感器模块、电源模块、键盘输入模块、人机交互界面和执行器，电源模块的输出端分别与卡尔曼滤波器、压力传感器模块和微处理器的输入端连接，压力传感器模块的输出端与ADC模块的输入端连接，ADC模块的输出端与卡尔曼滤波器的输入端连接，卡尔曼滤波器输出端还与微处理器的输入端连接，微处理器的输出端分别与人机交互界面、执行器和键盘输入模块连接。该系统结构简单，适应环境能力强、控制策略优异，能够很好的满足了医药行业需求。

Description

一种基于卡尔曼滤波器的定量控制系统

技术领域

本发明涉及定量控制系统技术领域，具体是一种基于卡尔曼滤波器的定量控制系统。

背景技术

医药行业是我国国民经济的重要组成部分。在我国，医药行业生产工艺还比较落后，缺乏先进的配套设施，目前并没有可靠的质量控制方法与手段为医药行业服务。

有鉴于此，本发明提供了一种基于卡尔曼滤波器的定量控制系统。本系统采用了卡尔曼滤波器和模糊自适应PID控制器。在药物的定量控制过程中，压力传感器会由于外界的各种原因，压力输出结果与实际值产生偏差，将输出结果通过卡尔曼滤波器滤波后，能够较好的滤除杂波，输出稳定且比较纯净的压力信号，使测量值更加接近于实际值。模糊自适应PID 控制器会根据实际落药量与期望落药量的偏差，运用模糊推理，对PID参数进行调整，控制下一次的落药量，从而达到期望的落药量。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，而提供一种基于卡尔曼滤波器的定量控制系统，该系统结构简单、适应环境能力强、控制策略优异，能够很好的满足了医药行业需求。

实现本发明目的的技术方案是：

一种基于卡尔曼滤波器的定量控制系统，包括微处理器、ADC模块、卡尔曼滤波器、压力传感器模块、电源模块、键盘输入模块、人机交互界面和执行器，电源模块的输出端分别与卡尔曼滤波器、压力传感器模块和微处理器的输入端连接，压力传感器模块的输出端与 ADC模块的输入端连接，ADC模块的输出端与卡尔曼滤波器的输入端连接，卡尔曼滤波器输出端还与微处理器的输入端连接，微处理器的输出端分别与人机交互界面、执行器和键盘输入模块连接。

所述的微处理器，包括模糊自适应PID控制器、LCD接口、第一GPIO接口、第二GPIO接口；卡尔曼滤波器和电源模块的输出端分别与模糊自适应PID控制器的输入端连接；模糊自适应PID控制器的输出端通过LCD接口与人机交互界面连接，通过第一GPIO接口与执行器连接，通过第二GPIO接口与键盘输入模块连接。

所述的微处理器，为MK60型微处理器。

所述的人机交互界面，为LCD显示器。

所述的ADC模块，是基于ADS1218芯片的ADC模块。

所述的ADC模块，包括第一电阻、第二电阻、第三电阻、第四电阻、第一电容、第二电容、第三电容、第四电容、第五电容、第六电容、第七电容、第八电容、第一晶振和ADS1218 芯片；第一电阻的一端与压力传感器模块连接，另一端分别与第一电容的一端、第二电容的一端、ADS1218芯片的3号管脚AINO连接；第一电容的另一端接地；第二电阻的一端与压力传感器模块连接，另一端分别与第二电容的另一端、第三电容的一端、ADS1218芯片的4 号管脚AINI连接；第三电容的另一端接地；第五电容的一端、第三电阻的一端分别接地；第五电容的另一端与ADS1218芯片的14号管脚VRCAP连接；第三电阻的另一端与ADS1218 芯片的17号管脚RDAC连接；ADS1218芯片的24号管脚RESET分别与第四电阻的一端、第六电容的一端连接；第四电阻的另一端接3.3V电压；第六电容的另一端接地；ADS1218 芯片的25号管脚XIN分别与第一晶振的一端、第七电容的一端连接；ADS1218芯片的26号管脚XOUT分别与第一晶振的另一端、第八电容的一端连接；第七电容的另一端、第八电容的另一端接地；第四电容的一端分别与ADS1218芯片的47号管脚VREF+、46号管脚 VREFOUT连接；ADS1218芯片的48号管脚VREF-、45号管脚AGND、第四电容的另一端接地。

有益效果：本系统采用了卡尔曼滤波器对压力传感器的噪声进行了有效的处理，较好的滤除了杂波，能够精确跟踪压力信号。通过使用模糊自适应PID控制器实时改变其控制策略，对PID参数进行有效的更改，从而控制落药量的精度。相对了传统的定量控制设备，本系统结构简单、适应环境能力强、控制策略优异，能够很好的满足了医药行业需求。

附图说明

图1为本发明的一种基于卡尔曼滤波器的定量控制系统觉得结构框图；

图2为ADC模块的电路图；

图3为模糊自适应PID控制器结构；

图4为模糊自适应PID控制器的工作流程图；

图中，1.ADC模块 2.卡尔曼滤波器 3.MK60微处理器 4.模糊自适应PID控制器5.LCD接口 6.人机交互界面 7.第一GPIO 接口8.执行器 9.键盘输入模块 10.第二 GPIO接口 11.系统电源 12.压力传感器模块。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步阐述，但不是对本发明的限定。

实施例：

如图1所示，一种基于卡尔曼滤波器的定量控制系统，包括MK60微处理器3、ADC模块1、卡尔曼滤波器2、压力传感器模块12、系统电源11、键盘输入模块9、人机交互界面6 和执行器8，系统电源11的输出端分别与卡尔曼滤波器2、压力传感器模块12和MK60微处理器3的输入端连接，压力传感器模块12的输出端与ADC模块1的输入端连接，ADC模块1的输出端与卡尔曼滤波器2的输入端连接，卡尔曼滤波器2输出端还与MK60微处理器3 的输入端连接，MK60微处理器3的输出端分别与人机交互界面6、执行器8和键盘输入模块 9连接。

所述的MK60微处理器3，包括模糊自适应PID控制器4、LCD接口5、第一GPIO接口 7、第二GPIO接口10；卡尔曼滤波器2和系统电源11的输出端分别与模糊自适应PID控制器4的输入端连接；模糊自适应PID控制器4的输出端通过LCD接口5与人机交互界面6 连接，通过第一GPIO接口7与执行器8连接，通过第二GPIO接口10与键盘输入模块9连接。

所述的人机交互界面6，为LCD显示器。

所述的ADC模块1，是基于ADS1218芯片的ADC模块。

如图2所示，所述的ADC模块1，包括第一电阻R1、第二电阻R2、第三电阻R3、第四电阻R4、第一电容C1、第二电容C2、第三电容C3、第四电容C4、第五电容C5、第六电容 C6、第七电容C7、第八电容C8、第一晶振Y1和ADS1218芯片；第一电阻R1的一端与压力传感器模块12连接，另一端分别与第一电容C1的一端、第二电容C2的一端、ADS1218 芯片的3号管脚AINO连接；第一电容C1的另一端接地；第二电阻R2的一端与压力传感器模块12连接，另一端分别与第二电容C2的另一端、第三电容C3的一端、ADS1218芯片的 4号管脚AINI连接；第三电容C3的另一端接地；第五电容C5的一端、第三电阻R3的一端分别接地；第五电容C5的另一端与ADS1218芯片的14号管脚VRCAP连接；第三电阻R3 的另一端与ADS1218芯片的17号管脚RDAC连接；ADS1218芯片的24号管脚RESET分别与第四电阻R3的一端、第六电容C6的一端连接；第四电阻R4的另一端接3.3V电压；第六电容C6的另一端接地；ADS1218芯片的25号管脚XIN分别与第一晶振Y1的一端、第七电容C7的一端连接；ADS1218芯片的26号管脚XOUT分别与第一晶振Y1的另一端、第八电容C8的一端连接；第七电容C7的另一端、第八电容C8的另一端接地；第四电C4容的一端分别与ADS1218芯片的47号管脚VREF+、46号管脚VREFOUT连接；ADS1218芯片的 48号管脚VREF-、45号管脚AGND、第四电容C4的另一端接地。

如图3所示，该系统使用时，键盘输入模块9用来输入所需称重药物的重量，人机交互界面6采用了LCD显示器，用来输出当前药瓶内药物的重量，并实时绘制重量增长曲线图；执行器8则是用于控制落药量的大小；压力传感器模块12采集的重量值经ADC模块1转换后输入到卡尔曼滤波器2，以下是卡尔曼滤波器2的工作过程：

首先利用系统的过程模型来预测系统下一状态，设在k时刻的系统状态为X(k)，则可以根据系统模型，由上一状态预测出当前状态：

X(k|k-1)＝AX(k-1|k-1)+Bu(k) (1)

其中X(k|k-1)是上一时刻的状态对现在时刻状态的预测，X(k-1|k-1)是上一时刻状态的最优结果，u(k)为现在时刻状态的控制量。

系统的状态已经更新，现在需要更新系统的误差估计协方差矩阵，用P(k|k-1)表示误差估计协方差矩阵：

P(k|k-1)＝A*P(k-1|k-1)A′+Q (2)

其中P(k|k-1)是在k时刻由上一状态对此状态的预测，P(k-1|k-1)是X(k-1|k-1)对应的误差估计协方差矩阵，Q表示系统过程噪声的协方差。

现在我们得到了预测结果，然后我们根据得到的现在状态的测量值进行修正得到最优的估计量X(k|k)

X(k|k)＝X(k|k-1)+Kg(k)*(Z(k)-HX(k|k-1)) (3)

公式(3)中Kg(k)未知，则需要对其就行求解，就引出(4)式：

Kg(k)＝P(k|k-1)*H′/(H*P(k|k-1)*H′+R) (4)

到现在，我们以及得出的k时刻的系统状态的最优值X(k|k)，为了让卡尔曼滤波器不断地进行下去，我们需要更新X(k|k)对应的P(k|k)

P(k|k)＝(1-Kg(k)*H)*P(k|k-1) (5)

经过卡尔曼滤波器2优化的重量值输入到模糊自适应PID控制器4。模糊自适应PID控制器4根据各模糊子集的隶属度赋值表和各参数模糊控制模型，应用模糊合成推理设计PID 参数的模糊矩阵表，查出修正参数代入下式计算:

k_p＝k_p′+{e_i,ec_i}_p

k_i＝k_i′+{e_i,ec_i}_i

k_d＝k_d′+{e_i,ec_i}_d

在线运行过程中，控制系统通过对模糊逻辑规则的结果进行处理、查表和运算，完成对 PID参数的在线自校正。

模糊自适应PID控制器输出的控制期望输入到执行器模块，执行模块通过控制出药口口径的大小进行药物的定量控制。

Claims

1.一种基于卡尔曼滤波器的定量控制系统，其特征在于，包括微处理器、ADC模块、卡尔曼滤波器、压力传感器模块、电源模块、键盘输入模块、人机交互界面和执行器，电源模块的输出端分别与卡尔曼滤波器、压力传感器模块和微处理器的输入端连接，压力传感器模块的输出端与ADC模块的输入端连接，ADC模块的输出端与卡尔曼滤波器的输入端连接，卡尔曼滤波器输出端还与微处理器的输入端连接，微处理器的输出端分别与人机交互界面、执行器和键盘输入模块连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波器的定量控制系统，其特征在于，所述的微处理器，包括模糊自适应PID控制器、LCD接口、第一GPIO接口、第二GPIO接口；卡尔曼滤波器和电源模块的输出端分别与模糊自适应PID控制器的输入端连接；模糊自适应PID控制器的输出端通过LCD接口与人机交互界面连接，通过第一GPIO接口与执行器连接，通过第二GPIO接口与键盘输入模块连接。

3.根据权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波器的定量控制系统，其特征在于，所述的微处理器，为MK60型微处理器。

4.根据权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波器的定量控制系统，其特征在于，所述的人机交互界面，为LCD显示器。

5.根据权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波器的定量控制系统，其特征在于，所述的ADC模块，是基于ADS1218芯片的ADC模块。

6. 根据权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波器的定量控制系统，其特征在于，所述的ADC模块，包括第一电阻、第二电阻、第三电阻、第四电阻、第一电容、第二电容、第三电容、第四电容、第五电容、第六电容、第七电容、第八电容、第一晶振和ADS1218芯片；第一电阻的一端与压力传感器模块连接，另一端分别与第一电容的一端、第二电容的一端、ADS1218芯片的3号管脚AINO连接；第一电容的另一端接地；第二电阻的一端与压力传感器模块连接，另一端分别与第二电容的另一端、第三电容的一端、ADS1218芯片的4号管脚AINI连接；第三电容的另一端接地；第五电容的一端、第三电阻的一端分别接地；第五电容的另一端与ADS1218芯片的14号管脚VRCAP连接；第三电阻的另一端与ADS1218芯片的17号管脚RDAC连接；ADS1218芯片的24号管脚RESET分别与第四电阻的一端、第六电容的一端连接；第四电阻的另一端接3.3V电压；第六电容的另一端接地；ADS1218芯片的25号管脚XIN分别与第一晶振的一端、第七电容的一端连接；ADS1218芯片的26号管脚XOUT分别与第一晶振的另一端、第八电容的一端连接；第七电容的另一端、第八电容的另一端接地；第四电容的一端分别与ADS1218芯片的47号管脚VREF+、46号管脚VREFOUT连接；ADS1218芯片的48号管脚VREF-、45号管脚AGND 、第四电容的另一端接地。