CN108549428A - 一种烘干温度控制算法 - Google Patents

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邱勇
张德强
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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D23/00—Control of temperature
    • G05D23/19—Control of temperature characterised by the use of electric means
    • G05D23/1927—Control of temperature characterised by the use of electric means using a plurality of sensors
    • G05D23/193—Control of temperature characterised by the use of electric means using a plurality of sensors sensing the temperaure in different places in thermal relationship with one or more spaces
    • G05D23/1931—Control of temperature characterised by the use of electric means using a plurality of sensors sensing the temperaure in different places in thermal relationship with one or more spaces to control the temperature of one space

Abstract

本发明公开了一种烘干温度控制算法，包括以下步骤：S1，将控制周期划分为多个长度可调的时间片；S2，对每个时间片赋予对应的控制策略；S3，从初始时间片执行其对应的控制策略；S4，执行结束后，对此时间片的控制策略和执行结果进行评估；S5，产生下一个控制时间片的控制策略调整；S6，执行下一个时间片其对应的控制策略；判断是否为最后一个时间片，如果不是转S4；如果是，转S7；S7，所有时间片执行结束。本发明温度控制变得更稳定，波动范围更小，升温曲线更加陡峭，缩短升温时间。

Description

一种烘干温度控制算法
技术领域
本发明涉及控制领域，尤其涉及一种烘干温度控制算法。
背景技术
很多应用场合都需要对实验仪器或设备进行烘干。但在烘干过程中，任何加热温度控制系统都温度控制波动的情况。而导致这些波动的主要原因有：（1）加热设备自身存在温度惯性，使温度决策在一定时间后才能得到适当的反馈；(2) 随着季节的不同,环境温度和湿度在变化；（3）被加热负载物的多少和热容性质，也对每次加热和温度平衡控制有一定影响。如何针对以上的分析原因进行由解决，成为优化烘干算法的关键。
为了解决上述问题，本发明提出一种烘干温度控制算法。本系统引入了反馈机制，同时借鉴了大数据分析的方法，通过精准的测量、执行、反馈、优化过程，对温度控制变得更加稳定，波动范围更小，升温曲线更加陡峭，大大的缩短升温时间。另一方面，能够为大数据分析和机器学习提供数据基础。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出一种烘干温度控制算法。具体的，本烘干温度控制算法包括以下步骤：
S1，将控制周期划分为多个长度可调的时间片；
S2，对每个时间片赋予对应的控制策略；
S3，从初始时间片执行其对应的控制策略；
S4，执行结束后，对此时间片的控制策略和执行结果进行评估；
S5，产生下一个控制时间片的控制策略调整；
S6，执行下一个时间片其对应的控制策略；判断是否为最后一个时间片，如果不是转S4；如果是，转S7；
S7，所有时间片执行结束。
优选的，所述控制策略包括加热功率、温度检测时间点以及加热停止阈值。
优选的，所述控制策略由烘干对象当前温度、当前环境温度、目标温度、上一时间片的加热功率所共同确定。
优选的，所述S5中的控制策略调整的依据还可以参考上上一步的执行结果。
优选的，在当前时间片的中间测定时间节点，会收集反馈温度，并对本时间片的控制策略进行微调；所述的微调为调整加热功率；所述中间测定时间节点为依照事先设定的时间间隔所确定。
优选的，所述微调主要是调节加热功率,所述调节加热功率是通过PWM调制占空比实现。
优选的，每个时间片的输入参数、执行策略和评估结果会被存入系统数据库；用于大数据分析，以优化烘干温度过程。
优选的，所述优化主要是分析热传导的滞后时间值, 以及水箱的热容,热散失量,以用于在各个控制加热过程中, 掌握好提前量。
本发明的有益效果在于：通过精准的测量、执行、反馈、优化过程，对温度控制变得更加稳定，波动范围更小，升温曲线更加陡峭，大大的缩短升温时间。另一方面，能够为大数据分析和机器学习提供数据基础。
附图说明
图1是本发明的系统图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式。
具体的，本发明提出一种烘干温度控制算法。具体的，本烘干温度控制算法包括以下步骤：
S1，将控制周期划分为多个长度可调的时间片；该时间片的划分可以先用平均划分的方法，比如将整个控制周期分为N片，使每个时间片大约在30秒左右。但每片的时间长度柔性可调；
S2，对每个时间片赋予对应的控制策略；因此将整个温度过程划分为性质不同的各个阶段；每个阶段的每个时间片，是独立运行的，处分程序终止，这些时间片将控制程序的执行，指导分配给它的时间消耗完毕；
S3，从初始时间片执行其对应的控制策略；此处的控制策略包括加热功率、温度检测时间点以及加热停止阈值
S4，执行结束后，对此时间片的控制策略和执行结果进行评估；
S5，产生下一个控制时间片的控制策略调整；
S6，执行下一个时间片其对应的控制策略；判断是否为最后一个时间片，如果不是转S4；如果是，转S7；
S7，所有时间片执行结束。
优选的，所述控制策略由烘干对象当前温度、当前环境温度、目标温度、上一时间片的加热功率所共同确定。
优选的，所述S5中的控制策略调整的依据还可以参考上上一步的执行结果。
优选的，在当前时间片的中间测定时间节点，会收集反馈温度，并对本时间片的控制策略进行微调；所述的微调为调整加热功率；所述中间测定时间节点为依照事先设定的时间间隔所确定。
优选的，所述微调主要是调节加热功率,所述调节加热功率是通过PWM调制占空比实现。
优选的，每个时间片的输入参数、执行策略和评估结果会被存入系统数据库；用于大数据分析，以优化烘干温度过程。所述优化主要是分析热传导的滞后时间值, 以及水箱的热容,热散失量, 以用于在各个控制加热过程中, 掌握好提前量。比如在室温相同的情况下，某次控制策略是预计在70%功率下，在2分钟内，让温度从40度,结果升高到50度,最后的结果却是53度。那么在这次控制中，程序就要适当降低功率,比如65%。
进一步的，本烘干温度的学习数据结果，可以在不同机器间共享，以缩短其他机器的学习时间。
需要说明的是，对于前述的各个方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和单元并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、ROM、RAM等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (8)

1.一种烘干温度控制算法，其特征在于：包括以下步骤：
S1，将控制周期划分为多个长度可调的时间片；
S2，对每个时间片赋予对应的控制策略；
S3，从初始时间片执行其对应的控制策略；
S4，执行结束后，对此时间片的控制策略和执行结果进行评估；
S5，产生下一个控制时间片的控制策略调整；
S6，执行下一个时间片其对应的控制策略；判断是否为最后一个时间片，如果不是转S4；如果是，转S7；
S7，所有时间片执行结束。
2.根据权利要求1所述的一种烘干温度控制算法，其特征在于：所述控制策略包括加热功率、温度检测时间点以及加热停止阈值。
3.根据权利要求2所述的一种烘干温度控制算法，其特征在于：所述控制策略由烘干对象当前温度、当前环境温度、目标温度、上一时间片的加热功率所共同确定。
4.根据权利要求3所述的一种烘干温度控制算法，其特征在于：所述S5中的控制策略调整的依据还可以参考上上一步的执行结果。
5.根据权利要求4所述的一种烘干温度控制算法，其特征在于：每个时间片有独立的目标温度，在当前时间片的中间测定时间节点，会收集反馈温度，并对本时间片的控制策略进行微调；所述的微调为调整加热功率；所述中间测定时间节点为依照事先设定的时间间隔所确定。
6.根据权利要求5所述的一种烘干温度控制算法，其特征在于：所述微调主要是调节加热功率, 所述调节加热功率是通过PWM调制占空比实现。
7.根据权利要求6所述的一种烘干温度控制算法，其特征在于：每个时间片的输入参数、执行策略和评估结果会被存入系统数据库；用于大数据分析，以优化烘干温度过程。
8.根据权利要求7所述的一种烘干温度控制算法，其特征在于：所述优化主要是分析热传导的滞后时间值, 以及水箱的热容，热散失量, 以用于在各个控制加热过程中, 掌握好提前量。
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