针对传统PID对非线性、时变性的多级热电制冷器升降温速率控制系统难以实现高精度控制的问题,提出将单神经元PID用于多级热电制冷器升降温速率控制的策略。根据级间制冷量与发热量平衡方程,建立以电流为输入参数的三级热电制冷器动态模型。通过系统辨识工具得到系统传递函数。在此基础上,对传统PID、模糊非线性、神经网络、单神经元PID控制算法进行对比分析,选取单神经元PID作为升降温速率的控制策略。针对单神经元易陷入局部极小值的缺陷,采用遗传算法结合模型仿真的思路,改进加权系数的初始取值,有效提高了升降温速率的控制精度。Simulink仿真结果表明:通过遗传算法寻优的单神经元PID控制多级热电制冷器的升降温速率,在不同热端温度下的误差均小于0.08℃/min,调整时间小于12 s。该控制方式比传统PID的控制精度更高、调整时间更短,在多级热电制冷器的高精度温度控制中具有广阔的应用前景。 对热电温控系统进行微分方程线性化，采用模糊PID进行控制，提高了系统响应速度，但模糊离散处理导致温控精度下降;刘浩［7］优化了自适应模糊PID中的模糊规则、隶属度函数等，提高了热电温控系统的控制精度，但温控误差仍大于0．1℃/min。为此，需要分析多级热电制冷器系统模型，提出合适的控制策略，并优化控制策略中关键参数的取值，以减少多级热电制冷器升降温速率的控制误差、缩短调整时间。1温控系统分析本文以三级热电制冷器作为研究对象，所设计的温控系统结构如图1所示。三级热电制冷器的热端通过循环防冻液进行散热，其温度通过外部制冷循环槽进行控制。系统冷端负载为铜块，放置在由聚四氟乙烯制成的密闭腔室中，并保持腔室干燥，以防止负载表面结露。使用隔热棉包裹制冷器，以减少空气对流造成的多级热电制冷器级间冷量损失。多级热电制冷器-数控滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机折弯机倒角机图1温控系统结构图F多级热电制冷器由两级以上的热电制冷片构成，每一级热电制冷片由若干对电偶臂串联组成。多级热电制冷器工作时主要存在帕尔贴效应、汤姆逊效应、本文由公司网站滚圆机网站 转载中国知网整理! http://www.gunyuanjixie.com焦耳效应、傅里叶效应。通过计算这四个效应第7期多级热电制冷器升降温速率控制策略徐颖达，等算得到的值过小。依据最大化原则，取目标函数的倒数作为适应度，即f=1J。对于某组加权系数初始值，其适应度越大，表明该组参数对系统的控制效果越好。遗传算法流程如图3所示。图3遗传算法流程图Fig．3Flowchartofgeneticalgorithm本系统中通过选择、交叉、变异的操作，对个体的编码进行改变，产生新个体。选择操作采用轮盘赌选择法，根据适应度大小，选取较优个体留在种群中作为父代进行交叉或变异，所有个体被选中的概率总和为1。交叉操作采用单点交叉法。首先，产生一个随机数rand∈(0，1);若rand＜Pcross，则在相邻两个染色体中随机选择一个位点，并对此位点之后的染色体进行交换，得到两个新的个体。变异操作则是随机选择一个个体，产生一个随机数rand。若rand＜Pmut，则对其染色体的随机位置的基因进行反转。2．3遗传算法寻优仿真通过Simulink仿真验证遗传算法的寻优过程。为了更接近实际情况，增加了热端温度Thot、热端温度波动幅值Tflu、环境温度To和热电制冷器初始温度Tinit的设置。仿真过程中，SN-PID控制器的输出量为电压信号，被控对象的输入量为电流信号。通过式(13)将电压信号转换为电流信号，并输入至被控对象。由控制器与被控对象组成的温控仿真系统框图如图4所示。图4仿真系统框多级热电制冷器-数控滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机折弯机倒角机本文由公司网站滚圆机网站 转载中国知网整理! http://www.gunyuanjixie.com