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基于ARM+FPGA的真空冻干控制系统设计
来源:本站整理  作者:佚名  2009-10-23 09:47:50




    GSM模块实现工业现场的无线监测,本地PC可用于远程控制,网络PC可扩展为正在兴起的网络控制。嵌入式微处理器的选择。由于该真空干燥系统要进行大量的数据运算,需要较强的控制能力,需要有较多的USART接口,同时要有ADC转换功能、LCD触摸屏、USB口等,在微处理器选择上,普通的8位、16位单片机已难以胜任,因此32位的嵌入式微处理器是比较好的选择。本系统选择INTEL PAX270,是一款基于32位Xscale核心的高性能、工业级的32位RISC微控制器,它具有极低的功耗,LCD控制器(最大支持64K色STN和1256K色TFT)提供1通道LCD专用DMA,8通道10比特ADC和触摸屏接口,3通道UART(IrDA1.0,16字节TxFIFO,和16字节RX FIFO)/2通道SPI,2端口USB主机/1端口USB设备(1.1版),PWM通道(4路输出),以及多达119个中断源,这款微控制器特别适合自动化应用,并适用于工业控制、医疗系统、访问控制和故障维护等应用领域。
    FPGA器件的选择。由于该系统包括了神经网络的实现,需要大量RAM空间来保存中间参数和查表计算,同时还需要大量的通用I/O接口,用于输入输出模块以及快速响应精确的PWM调制功能,因此用FPGA是比较好的选择。这里选择Altera公司推出的低成本Cyclone系列,型号为EP2C20。EP2C20内部有18752i逻辑单元,52个M4K RAM块,共计239K位RAM,26个嵌入式18*18乘法器,4个锁相环,资源非常丰富,可满足系统设计要求。


2 温度与真空度控制模型
2.1 恒温或按某预定温度曲线的控制模型
    温度控制模型如图2所示。温度控制采用神经网络模糊控制模型,设定值和测定值经过模糊划分后,同时送入神经模糊控制网络,生成模糊控制子集,通过转化器产生。PWM脉宽调制用的频率值与占空比,然后生成PWM驱动信号,驱动电力电子器件,电源输出给红外石英管,对真空箱进行加热。通过温度传感器及调整电路,形成温度值和温度变化率,根据温度值和温度变化率控制器对输出频率和占空比进行调整。

2.2 恒真空度或按某预定真空曲线的控制模型
    真空度的控制模型与上述温度控制模型结构相似,不同的是神经模糊控制网络的输出不是直接用于电机的控制驱动,而是把输出的频率量转换成变频器的远程控制信号,通过RS485接口控制变频器的启动、停止和频率设置,如图3所示。

2.3 神经网络选择与仿真
    根据上述控制模型,比较成熟的BP网络选择的控制神经网络如图4所示。神经模糊控制器在输入/输出参量的选择,以及模糊论域和模糊子集的确定方面,与一般的模糊控制器没有什么区别,只是在推理手段上引入了神经网络。

   以真空度控制为例来验证控制模型的精确程度。令x1~x7为输入真空度的模糊子集,x8~x14为输入真空度变化的模糊子集,y1~y8为输出空置量的模糊子集,从表1可以看出,共有16条控制规则。例如,当真空度为"合适",变化率为"零"时,抽空时间应该为"短",这个样本可以表示为:

   

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