省部重点实验室
第2楼2012/10/03
控制系统工作原理
1 研究思路与方法
在控制方式上我们选用基于反馈形式的在线控制。由于神经网络控制系统具有很强的自适应性和自学习能力、强大的非线性映射能力、鲁棒性和容错能力,控制精度高,所以控制算法的核心选用基于人工神经网络的控制(ANN-Based Control)的“误差逆传播算法”BP神经网络算法。单片机成本低廉,体积小,功耗低,精简指令集,抗干扰性好,可靠性高,灵活性高等特点,非常适合用于设计专用控制器。
2 设计方案
为了提高发酵过程的自动化水平,增加发酵产物产量,改善发酵工艺,该发酵控制系统主要完成以下功能:
1) 发酵过程自动化,即按照工艺要求控制蠕动泵分别补充碳源和氮源、调整搅拌转速,同时当达到发酵要求后,自动切换到下一个阶段;
2) 当脱离上位机后,下位机也能够实现简单控制,增加系统的稳定性;
3) 对发酵环境敏感因素,即温度T、溶解氧DO、搅拌转速v、酸碱度pH的实时采集,现场和远程显示,Excel文件记录,以及这些数据的历史曲线回顾。
上位机采用工控计算机,可以直接发出操控命令,显示和保存各种信号数值(转速、温度、 pH和溶氧等),同时实现智能运算。下位机实现主要工作任务包括以下两个方面:
1) 获取发酵设备运行状况,对发酵环境敏感因素,温度T、溶解氧DO、搅拌转速v、酸碱度pH的实时采集,控制现场显示;
2) 按一定的协议,与上位机进行交互通信,即分析并执行上位机的操作动作命令、参数设置和上传实时发酵罐运行参数到上位机,当脱离上位机后,下位机也能够实现简单控制。
2 控制系统硬件设计
在本设计中该单片机接受上位机的控制指令,并直接控制连接在发酵罐的执行器;然后再和上位机进行通讯(见图5.1、5.2、5.3、5.4)。 系统核心MCU:Silicon Lab公司开发的C8051F340芯片,属于完全集成的混合信号片上系统(System on Chip,SoC)型芯片。其工作电压为2.7 V-3.6V,具有40个I/O口线,带模拟的多路器和USB通讯。