利用STM單片機的自動溫度感知與控制系統

蔣鳴東，劉 巖

(1.安徽工業經濟職業技術學院 電氣工程學院，安徽 合肥 230051；2.福建師范大學 地理科學學院，福建 福州 350117)

溫控數值在較多領域和行業內都作為核心參數，若溫控數值一旦偏離設定的預期數值，將會造成不良后果[1]。例如，在農業溫室種植中，每一種作物需要生長在適宜的溫度范圍下，一旦溫室內溫度超過該范圍就會直接影響作物的正常生長；在塑料加工生產中，塑料在成型前，需要將料筒中的物料進行加熱熔化，這一環節中溫度控制至關重要，溫度過高會使塑料分解現象加劇，導致塑料成品變色、起泡，溫度過低則會導致塑料的黏流程度不夠，無法順利擠出、塑化；在食品加工過程中,溫度控制同樣重要且有著更為嚴格的要求,一旦溫度控制不精準,可能會造成食品質量不合格,還可能造成食品變質,進而出現有害、有毒物質。此外,在實驗研究、石油化工、環境保護等領域,溫度同樣也是一個不可忽略的重要物理參數。

目前，與溫控相關的控制算法主要有PID控制、模糊控制及混合控制3種方法。陳文科等[2]運用PID控制，將擠塑機實際工作溫度與預期工作溫度之間的差值作為輸入量，通過比例、微分、積分3個運算得出控制量，進而實現擠塑機對溫度的精準控制。但由于PID控制的誤差較高，當對數值精度要求較高時，PID控制難以滿足實際需求。王國杰等[3]使用模糊控制，通過模糊邏輯推理將誤差信號離散化為溫度控制變量，實現了對食品干燥溫度的精準控制。但模糊規則的制定和實施都有較高難度，同時去模糊環節無法控制精度持續降低等問題。因而混合控制是在上述2種控制方法的基礎上進一步優化的方法，肖亞寧等[4]利用BP神經網絡對PID進行優化，實現了對PID 3個參數的整定。楊云鵬等[5]結合模糊與PID控制，在室內空調溫度控制應用中實現優勢互補。但混合控制算法無法解決大規模數據集情況下，溫度控制精度過低等問題。為此，本文基于STM32單片機和優化的模糊神經網絡，設計了一種自動溫度感知與控制系統進行系統框架搭建、硬件設計以及軟件設計，并在實際應用中測試了所設計系統的溫度控制效果。

1 自動溫度感知與控制系統設計

1.1 系統框架設計

自動溫度感知與控制系統框架結構包含4層，每層結構對應不同的任務，各層具體任務如下：

1)溫度感知層：實時感知監測目標的溫度信息并將其傳輸給上位機。

2)信息通信層：負責傳遞溫度信息給上層，并負責轉發上層命令至下層。

3)控制調節層：判斷是否需要進行溫度調節，生成溫度控制方案，發出溫度控制指令、接收和發送信息等。該層是系統的核心層，負責處理的任務較多[6]。

4)人機交互層：提供用戶與系統交互的窗口，展示系統工作成果，傳遞用戶指令。

1.2 硬件系統

硬件系統主要包括溫度感知器模塊、STM單片機和通信模塊這3個部分。

1.2.1 溫度感知器模塊

要實現溫度控制的前提是了解當下時刻的溫度數值，判斷該數值是否在預期溫度限值內，因此，實時感知現場的溫度信息是系統設計中的重要部分[7]。本研究的溫控系統選用GWD90型電阻式溫度傳感器作為溫度感知模塊。該傳感器使用U形接線端子，端子電阻小，可減少對測溫精度的影響，還能實現多點位同時感知溫度測溫。GWD90型溫度傳感器電路設計如圖1所示。

(1)

1.2.2 STM單片機

單片機是溫控系統的核心部分[9]，STM32 L4型號單片機具有功耗低、連接性穩定、圖形處理功能豐富等特性，因而選用該單片機作為核心元件設計系統控制器。該芯片配置高，可在120 MHz CPU頻率下性能峰值達到100 DMIPS，通過FLASH指令性能可達150 DMIPS/409 Core Mark，并具有大容量內置存儲器(2 MB Flash存儲器和640 KB SRAM)。STM32 L4單片機電路圖設計如圖2所示。

1.2.3 通信傳輸模塊設計

現場溫度傳感器與后臺控制器之間以及控制器與現場溫度調節器之間都需要建立通信網絡才能實現系統統一的信息傳輸及指令傳遞[10]。本研究使用ZigBee通信技術建立無線通信網絡。網絡結構如圖3所示。

由圖3可知，無線通信網絡主要由協調器節點、路由器和終端節點這3類節點構成。其中，終端節點是指現場布設的溫度傳感器或者溫度調節器：當通信距離較近時，溫度值可直接發送至協調器，再由協調器通過RS232接口最后發送給STM32 L4單片機控制器；當通信距離較遠時，溫度傳感器是無法與協調器直接通信的，需要借助 ZigBee路由設備逐步跳轉到達協調器，再由協調器進行信息傳輸。本研究選用R9965路由器，其支持5G SA/NSA組網，向下兼容4G/3G/2G網絡，為遠程設備和數據中心之間的聯網提供安全高速的無線連接。

1.3 系統軟件

軟件系統主要包含溫度感知程序、組網與通信程序和溫度控制程序。

1.3.1 溫度感知程序

在現場布設溫度傳感器之后，首先需要將其加入ZigBee無線通信網絡當中進行聯網，然后調試并啟動溫度傳感器進行定期溫度采樣，周期上報溫度數據[11]。溫度感知程序流程如圖4所示。

1.3.2 組網與通信程序

通過無線網絡可將溫度數據傳輸給控制器，組網與通信過程如下：

步驟1:協調器啟動。

步驟2:協議棧初始化。

步驟3:協調器組建無線通信網絡并建網成功。

步驟4:允許終端設備節點(傳感器節點)加入網絡。

步驟5:當協調器收到入網請求后,發送入網響應。

步驟6:當地址空間已滿時,則入網失敗;否則,分配網絡地址,則入網成功。

步驟7:終端設備節點與協調器相互綁定連接。

步驟8:終端設備節點將感知到的數據發送至協調器或者經過路由器發送至協調器。

步驟9:協調器接收溫度數據。

步驟10:協調器通過RS232通信串口將數據幀發送至控制器[12]。

1.3.3 溫度控制程序

根據STM32 L4單片機控制器讀取無線通信網絡傳輸的溫度數據，設計溫度控制程序。該程序引入一種混合控制模型，由模糊控制算法和神經網絡算法組成，簡稱模糊神經網絡模型。溫度控制程序流程如下：

步驟1：計算t時刻實際溫度Ct與預期溫度C之間的誤差Gt及誤差變化率H，計算公式為

Gt=C-Ct，

(2)

H=Gt-Gt-1。

(3)

(4)

(5)

(6)

式中：f(·)為隸屬函數，P為推理規則，w為網絡權值，b為偏置項，f1、f2為隸屬函數的中心和寬度。

2 系統測試

2.1 測試環境

本文選用一個農業種植溫室作為系統測試的實驗現場，將GWD90溫度傳感器布設在該現場并進行ZigBee無線通信聯網，與后臺控制器形成一個完整的控制系統。

2.2 測試結果與分析

將GWD90溫度傳感器感知到的5 h溫室大棚內的溫度變化情況進行記錄與分析，溫度感知結果如圖5所示。

由圖5可知，傳感器在溫度感知區間采集到的數值集中在15～25 ℃，在不同的時間段呈現出密集波動的情況。

2.3 預期溫度設置

根據不同的溫度控制需求，設置3種不同預期溫度及它們的變化趨勢，視為3種調節工況模式，結果如圖6所示。

在圖6中，工況1為恒溫設置，即通過控制系統始終確保室內恒溫；工況2根據具體的溫控要求由高到低進行溫控；工況3溫度從高至低，再由低提升。3種工況下的溫控調試能夠更全面地檢測溫控系統的性能。

2.4 溫度控制結果

將實際溫度和預期溫度的溫度誤差及誤差變化率輸入模糊神經網絡模型進行溫度控制與調節，結果如圖7所示。

由圖7可知，基于STM32 L4單片機控制下真實的溫控結果與預期走勢相近，證明本文系統能夠獲得良好的溫控效果。

2.5 溫度控制精準度分析

為進一步證明本文系統的溫度控制精度，將統計溫度控制后的結果與預期結果之間的超調量作為精準度評判指標，將PID控制、模糊控制、模糊PID控制與本文系統控制算法進行對比分析。3種溫度調節工況下溫度控制精準度統計結果見表1。

表1 溫度控制精準度統計結果 單位：℃

由表1可知，與 PID控制、模糊控制以及模糊PID控制相比，本文系統的超調量要相對更小，可說明本文系統控制能夠讓溫度更接近預期值，證明本文控制系統的精準度更高，控制效果更好。

3 結語

本文設計了一種基于STM單片機的自動溫度感知與控制系統，以STM32 L4單片機為硬件核心部分，以模糊神經網絡控制算法為核心，通過感知實際溫度與預期溫度之間的差值實現控制。模擬測試結果證明了所設計系統的有效性和可靠性。