热流计校准装置及其温度控制系统研究

论文摘要

随着热能检测的逐步深入,作为热能检测中的关键器件热流计越来越受到人们的关注。热流计传感器的测量的准确性也越来越受到人们的重视。因此,开展热流计校准工作,研制热流计校准装置对于热能检测工作具有十分重要的意义。本文采用比较校准法设计了热流计校准装置。根据模糊控制原理和BP神经网络原理分别设计了模糊PID控制器和BP神经网络PID控制器,并在Matlab的Simulink下进行了不同控制方法的仿真对比实验。利用比较校准法设计了热流计校准装置,包括系统结构、信号调理电路、温度控制电路。以LabVIEW为平台,完成了包括数据采集与处理、数据的显示与存储,温度控制算法三个模块的热流计校准系统的软件设计。搭建了实验平台,并针对PID算法、模糊PID算法、BP神经网络PID算法进行了热板温度控制实验,为满足不同的热板温度控制性能需求提供了基础。本论文工作得到国家科技支撑计划重点项目(2009BAI71B06)和国家自然科学基金重大项目(61190124)的资助。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的背景与意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 温度控制算法
• 1.4 本论文的主要研究内容
• 第二章 热流计校准装置硬件设计
• 2.1 热流计校准
• 2.1.1 绝对法校准
• 2.1.2 比较法校准
• 2.1.3 热流计校准系统框图
• 2.2 热流发生装置
• 2.2.1 系统结构示意图
• 2.2.2 热板和冷板
• 2.2.3 防护单元
• 2.3 测温电路
• 2.3.1 热电偶选型
• 2.3.2 热电偶冷端补偿
• 2.3.3 铜康铜 T 型热电偶温度调理电路
• 2.4 温度控制电路
• 2.4.1 热板电功率调节方式
• 2.4.2 可控硅和 KY1‐E 型可控硅移相触发器
• 2.5 本章小结
• 第三章 温度控制算法研究及仿真分析
• 3.1 PID 控制算法
• 3.2 模糊 PID 控制器设计
• 3.2.1 模糊 PID 参数调整规则
• 3.2.2 模糊推理及去模糊化
• 3.3 BP 神经网络 PID 控制器设计
• 3.3.1 基于 BP 神经网络的 PID 控制器结构
• 3.3.2 BP 神经网络 PID 控制器算法实现
• 3.4 热板数学模型
• 3.5 PID 参数的确定
• 3.6 系统仿真分析
• 3.6.1 MATLAB 软件简介
• 3.6.2 Fuzzy 工具包和 S 函数
• 3.6.3 基于 S 函数的 BP 神经网络 PID 软件实现
• 3.6.4 基于 MATLAB 模糊 PID 控制系统
• 3.6.5 不同控制方法仿真结果对比
• 3.7 本章小结
• 第四章 热板温度控制方法实现与实验结果分析
• 4.1 热板温度控制软件总体设计
• 4.1.1 LabVIEW 软件简介
• 4.1.2 软件设计整体框图
• 4.2 测量界面设计
• 4.3 软件初始化子 VI 程序
• 4.4 温度数据采集与处理程序
• 4.4.1 PCI‐9111 数据采集方式
• 4.4.2 数据采集与处理流程图
• 4.4.3 数字低通滤波器
• 4.4.4 热电偶分度表查询程序
• 4.4.5 数据采集和处理程序框图
• 4.5 控制子 VI 设计
• 4.5.1 LabVIEW 模糊工具箱简介
• 4.5.2 控制子 VI 程序流程图
• 4.5.3 控制子 VI 程序设计
• 4.6 数据存储与高温报警
• 4.6.1 数据存储程序设计
• 4.6.2 高温报警程序设计
• 4.7 温度控制实验与结果
• 4.8 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 附录 1 基于 S 函数的 BP 神经网络 PID 程序
• 附录 2 模糊 PID 程序
• 附录 3 BP 神经网络 PID 程序
• 附录 4 PID 程序
• 致谢
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文