CN117313535B - 基于模糊控制的磷化铟单晶生产温度控制方法 - Google Patents
基于模糊控制的磷化铟单晶生产温度控制方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于智能控制算法，能够根据实时数据分析和预测，自动调整温度，实现优化的温度控制的基于模糊控制的磷化铟单晶生产温度控制方法，包括以下步骤：获取磷化铟单晶炉中传感器检测到的温度偏差e以及所述温度偏差的变化率ec；对所述温度偏差以及所述温度偏差的变化率进行模糊化处理，并应用隶属度函数制定模糊推理输入与模糊推理输出参数之间的模糊控制规则表；按照所述模糊控制规则表进行模糊推理，得到模糊推理输出控制参数；对所述模糊推理输出参数进行解模糊化处理，得到解模糊化后的控制实数；根据所述解模糊后的实数驱动执行机构，实现所述磷化铟单晶炉的温度自适应控制。
Description
技术领域
本发明涉及磷化铟晶体生产领域，尤其涉及一种基于模糊控制的磷化铟单晶生产温度控制方法。
背景技术
在传统的磷化铟晶体生产过程中，温度控制是一个关键的环节。准确而稳定的温度控制对晶体的质量、产量和生产效率都有着重要影响。然而，传统的温度控制方法常常依赖于经验和固定的设定值，无法充分利用现代技术的优势。
目前已知的温度控制方法存在以下问题：首先，依赖于静态的设定值，无法根据实时数据和动态变化的生产条件进行自适应调整。其次，这些方法往往缺乏智能化的能力，无法从大量的数据中提取有价值的信息来优化温度控制过程。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于智能控制算法，能够根据实时数据分析和预测，自动调整温度，实现优化的温度控制的基于模糊控制的磷化铟单晶生产温度控制方法。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案为：一种基于模糊控制的磷化铟单晶生产温度控制方法，包括以下步骤：
S1:获取磷化铟单晶炉中传感器检测温度值以得到的某一单位时间T的开始和结束的时间点的温度数据，并计算得出该单位时间T的开始时间点的实际温度值与设定温度值的温度偏差e＇以及该单位时间T的结束的时间点的实际温度值与设定温度值的温度偏差e,然后通过温度偏差e＇和温度偏差e计算出该单位时间T的温度偏差变化率ec；
S2:变量论域划分，将温度偏差e以及温度偏差变化率ec作为输入参数，目标加热温度u作为输出参数，将输入参数和输出参数分别划分为至少3个模糊论域子集；所述变量论域划分具体为:
设定温度偏差e:将其离散为5个点，偏差语言变量取5个，分别对应”负大、负小、零、正小、正大”；设定温度偏差变化率ec:将其离散为5个点，偏差语言变量取5个，分别对应”负大、负小、零、正小、正大”；设定目标加热温度u:将其离散为5个点，偏差语言变量取5个，分别对应”负大、负小、零、正小、正大”；
S3:依据隶属函数对输入量进行模糊化:依据作为隶属函数的三角函数确定温度偏差e、温度偏差变化率ec以及目标加热温度u的模糊集合中某一元素隶属于某一子集的隶属度以进行模糊化，即将精确值转换为模糊值；
S4:模糊规则确定:根据控制参数对系统性能的影响以及先前实验所得参数调整经验，得到能使系统获得最佳响应性能的模糊控制参数的整定原则；
S5:模糊推理:对每个采样时刻的温度偏差e和温度偏差变化率ec进行模糊化处理得到模糊量E和EC，根据制定的模糊控制规则表，采用公式Un＝(E(n)×EC(n))·R得到模糊推理输出参数；其中Un为模糊推理输出参数U的模糊向量，E(n)和EC(n)为模糊推理输入参数；R为所述模糊控制规则表中的模糊控制关系；
S6:对模糊推理输出参数U采用最大隶属度法进行转换得到准确值，完成模糊控制器的构建,具体包括：选择量化因子Ke和Kec为1，比例因子Ku为1，将所述模糊推理输出参数U乘以比例因子Ku，得到解模糊后的参数U1；
S7：根据所述解模糊后的参数U1驱动执行机构对下一个单位时间T的温度进行控制，实现所述磷化铟单晶炉的温度自适应控制；
S8：重复步骤S1-S7，直至生产结束。
作为一种优选的方案，依据模糊控制逻辑构建模糊控制器后，通过Simulink仿真进行测试，评估其温度调节的性能。
本发明的有益效果是：
本发明通过采用智能算法，结合数据分析和预测模型，本发明能够动态地调整温度设定值，使其根据实时数据和生产条件进行自适应优化。智能算法能够从大量的历史数据中学习并预测最佳温度范围，在生产过程中自动进行温度控制，从而提高晶体生产的稳定性、质量和效率。
本发明是基于智能控制的方法，采用的方法是模糊控制。因为温度控制系统具有非线性、滞后大等特点，而模糊控制能够有效地处理上述特性。且通过使用模糊推理和模糊规则，模糊控制可以更好地适应非线性的温度响应，提高温度控制时效性和温度调节的鲁棒性。
本发明模糊控制过程隶属函数选取中采用了三角形隶属函数，提高了隶属范围和隶属精度。
本发明模糊控制过程模糊量解模糊中采用最大隶属度法，所得实际值更加贴合目标值。
附图说明
图1为本发明方法的流程图；
图2为本发明的模糊控制器原理图；
图3为本发明的三角形隶属度函数示意图；
图4为本发明提出规模控制规则表。
图5为本发明提出的方法和相关方法仿真模型图；
图6为本发明提出的方法和相关方法仿真结果图。
具体实施方式
下面结合附图，详细描述本发明的具体实施方案。
如图1-6所示，一种基于模糊控制的磷化铟单晶生产温度控制方法，包括以下步骤：
S1:获取磷化铟单晶炉中传感器检测温度值以得到的某一单位时间T的开始和结束的时间点的温度数据，并计算得出该单位时间T的开始时间点的实际温度值与设定温度值的温度偏差e＇以及该单位时间T的结束的时间点的实际温度值与设定温度值的温度偏差e,然后通过温度偏差e＇和温度偏差e计算出该单位时间T的温度偏差变化率ec；
S2:变量论域划分，将温度偏差e以及温度偏差变化率ec作为输入参数，目标加热温度u作为输出参数，将输入参数和输出参数分别划分为5个模糊论域子集；
设定温度偏差e:将其离散为5个点，其论域为{-7.2，-3.6，0，3.6，7.2}，偏差语言变量取5个，分别对应”负大、负小、零、正小、正大”，用符号表示为{NB，NS，ZO，PS，PB}；设定温度偏差变化率ec:将其离散为7个点，其论域为{-2.4，-1.2，0，1.2，2.4}，偏差语言变量取5个，分别对应”负大、负小、零、正小、正大”，用符号表示为{NB＇，NS＇，ZO＇，PS＇，PB＇}；
设定输出参数u:将其离散为7个点，其论域为{-7.2，-3.6，0，3.6，7.2}，偏差语言变量取5个，分别对应”负大、负小、零、正小、正大”,用符号表示为{NB″，NS″，ZO″，PS″，PB″}。
S3:依据隶属函数对输入量进行模糊化:采用三角函数隶属函数作为温度偏差e、温度偏差变化率ec、输出变量u的隶属函数，依据三角函数确定模糊集合中某一元素隶属于某一子集的隶属度进行模糊化，即将精确值转换为模糊值；
如图3(a、b、c)所示。比如：温度偏差e的0.5℃通过隶属度函数，其对应‘零＇的隶属值区域，就将0.5转化为了区域子集中的‘零＇。
S4:模糊规则确定:根据控制参数对系统性能的影响以及先前实验所得参数调整经验，得到能使系统获得最佳响应性能的模糊控制参数的整定原则；
例如：当温度度偏差E很大，温度度温度偏差变化率ec很小时，对应控制目标加热温度u输出为很大，如图4所示为模糊控制规则表，共25条规则。
S5:模糊推理:对每个采样时刻的传感器采集温度与设定温度的偏差e和温度偏差变化率ec进行模糊化处理得到模糊量E和EC，根据制定的模糊控制规则表，采用公式Un(E(n)×EC(n))·R得到模糊推理输出参数；其中Un为模糊推理输出参数U的模糊向量，E(n)和EC(n)为模糊推理输入参数；R为所述模糊控制规则表中的模糊控制关系；
S6:对模糊推理输出参数U采用最大隶属度法进行转换得到准确值，完成模糊控制器的构建,具体包括：选择量化因子Ke和Kec为1，比例因子Ku为1，将所述模糊推理输出参数U乘以比例因子Ku，得到解模糊后的参数U1；
S7：根据所述解模糊后的参数U1驱动执行机构对下一个单位时间T的温度进行控制，实现所述磷化铟单晶炉的温度自适应控制；
S8：重复步骤S1-S7，直至生产结束。
依据模糊控制逻辑构建模糊控制器后，通过Simulink仿真进行测试，评估其温度调节的性能。
在Simulink中搭建如图5所示的温度控制仿真模型。其中，为了验证本发明效果的优越性，同时搭建了传统PID控制方法模型。其仿真结果如图6所示，由仿真结果可以看出，常规PID控制的系统过渡过程存在较大的振荡，调节时间较长，由振荡趋向平稳的过程缓慢，超调量相对较大；而本发明提出的模糊控制的过渡过程平稳，超调量也较小，调节时间较短。与常规控制相比，本发明提出的模糊控制具有响应时间短，超调量小的特点。
上述的实施例仅例示性说明本发明创造的原理及其功效，以及部分运用的实施例，而非用于限制本发明；应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种基于模糊控制的磷化铟单晶生产温度控制方法，包括以下步骤：
S1:获取磷化铟单晶炉中传感器检测温度值以得到的某一单位时间T的开始和结束的时间点的温度数据，并计算得出该单位时间T的开始时间点的实际温度值与设定温度值的温度偏差e＇以及该单位时间T的结束的时间点的实际温度值与设定温度值的温度偏差e,然后通过温度偏差e＇和温度偏差e计算出该单位时间T的温度偏差变化率ec；
S2:变量论域划分，将温度偏差e以及温度偏差变化率ec作为输入参数，目标加热温度u作为输出参数，将输入参数和输出参数分别划分为至少3个模糊论域子集；所述变量论域划分具体为：
设定温度偏差e:将其离散为5个点，偏差语言变量取5个，分别对应”负大、负小、零、正小、正大”；设定温度偏差变化率ec:将其离散为5个点，偏差语言变量取5个，分别对应”负大、负小、零、正小、正大”；设定目标加热温度u:将其离散为5个点，偏差语言变量取5个，分别对应”负大、负小、零、正小、正大”；
S3:依据隶属函数对输入量进行模糊化:依据作为隶属函数的三角函数确定温度偏差e、温度偏差变化率ec以及目标加热温度u的模糊集合中某一元素隶属于某一子集的隶属度以进行模糊化，即将精确值转换为模糊值；
S4:模糊规则确定:根据控制参数对系统性能的影响以及先前实验所得参数调整经验，得到能使系统获得最佳响应性能的模糊控制参数的整定原则；
S5:模糊推理:对每个采样时刻的温度偏差e和温度偏差变化率ec进行模糊化处理得到模糊量E和EC，根据制定的模糊控制规则表，采用公式Un＝(E(n)×EC(n))·R得到模糊推理输出参数；其中Un为模糊推理输出参数U的模糊向量，E(n)和EC(n)为模糊推理输入参数；R为所述模糊控制规则表中的模糊控制关系；
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2.根据权利要求1所述的一种基于模糊控制的磷化铟单晶生产温度控制方法，其特征在于：依据模糊控制逻辑构建模糊控制器后，通过Simulink仿真进行测试，评估其温度调节的性能。
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