技术指南来了！智能石墨消解仪PID控温技术应用

智能石墨消解仪是一种新型的湿法消解设备，是一款样品前处理加热、消解、赶酸的仪器，能满足控温消解的要求。本文以智能石墨消解仪为研究对象，根据控温消解的特点，采用专家控制和增量式PID相结合的方法，并引入智能积分，设计了一种温度控制算法。MATLAB仿真和实际应用表明，该算法完全适用于石墨消解仪的温度控制，并取得了良好的控制效果。

1前言

湿法消解是目前化学分析实验室最常用的无机分析样品前处理方法之一。对于湿法消解而言，温度控制对消解效果极为重要，主要表现在以下两个方面：

①加热可以促进
消解，但温度过高会使消解液沸腾溢出，造成样品失量；

②采用分段阶梯式升温，选择合适的控温流程，将会达到较优的消解效率与效果。
智能石墨消解仪是一种新型的湿法消解设备，采用高纯石墨作为导热媒介，其良好的导热性能，可保证温度的均匀性和准确测量。然而由于其热容量也比较大，因此石墨消解仪温度控制系统存在一定的时滞和比较大的惯性，给自动控制带来了一定的困难。

PID控制方法由于具有结构简单、稳定性能好、可靠性高等优点，在各种工业控制领域中已得到了广泛的应用。但是，对于大滞后、时变的、非线性的复杂系统，采用常规PID控制较难获得高品质的控制效果，因此往往需要对常规PID控制算法进行改进。而专家PID控制是对常规PID控制算法的一种改进，是利用专家经验来设计PID参数。专家PID具有响应速度快、超调小，甚至没有超调等优点.

2专家PID控制原理

PID控制原理控制器是通过对误差e（t）进行比例（P）积分（I）微分（D）运算后，将运算结果加权作为控制器的输出模拟PID的控制规律可用下式表示：
增量式PID控制算法的好处是：由于计算机输出的是增量，所以误动作的时候对输出的影响比较小，必要的时候可以使用逻辑判断的方法将这种影响消除。算式中不需要对误差进行累加，控制增量△u（k）的确定仅与最近的k、k-1、k-2次的采样值有关，所以能够比较容易的通过加权处理获得比较好的控制效果。

2.3专家PID控制

专家控制的实质是基于受控对象和控制规律的各种知识，并以智能的方式利用这些知识来设计控制器。而专家PID控制就是专家控制与PID控制的结合，即根据专家经验知识对PID控制的参数进行在线实时调整。

由于专家PID控制的核心是对控制过程的经验知识和控制规律的知识，因此能对PID参数实现最优调整，兼顾系统的快速反应和超调量，实现系统的最佳控制。

3专家PID算法设计

本文的研究对象是一个典型的温度控制系统。理论分析和实验结果表明：电加热装置一般可用一个一阶惯性和滞后环节来描述。通过开环阶跃响应，求得系统的大致数学模型为：

从系统的数学模型来看，本系统主要由两大特点：①存在50s的滞后环节；②系统的惯性相对较大。
根据控温消解的要求，本系统必须能够实现多步阶梯式升温，而每个阶梯又包含线性升温和恒温保持两个阶段根据本系统的特点，理想的升温曲线大致如图1：

根据系统特性，设计控制规则如下：（1）在启动阶段，由于系统存在一定的时滞和较大的惯性，必须加以比较强的控制作用，才能使系统尽快响应因此应根据本阶梯的最终稳定温度和升温速率加入前馈控制量，控制器输出为：
长图

图中红色曲线为目标温度曲线，蓝色线为系统输出温度曲线。从仿真结果来看：①在开始时系统能快速启动；②在线性升温阶段则能准确的跟踪目标温度曲线，实现线性升温；③而在进入稳定温度后，最大超调仅为0.5℃。因此，控制效果还是比较理想的。

4实际应用与控制效果

本算法主要应用于智能石墨消解仪，其系统结构图如图3所示。其主控单位采用ADUC831，而温度传感器则采用高精度的Pt1000铂电阻，输出控制方式为PWM控制。

实际控制过程如下：

（1）连续A/D采样，并进行软硬件滤波，去除干扰信号；

（2）计算误差e和误差变化值Δe，并根据系统状态，计算求取kp，ki，kd；

（3）进行PID控制运算，求取输出控制值；

（4）执行系统输出，调节加热功率；

（5）等待下一周期。

虽然在MATLAB仿真时，本算法已取得了不错控制效果，但毕竟数学建模是一种理想化、简单化的过程，与实际系统总存在偏差，因此通过仿真得到的参数在实际系统的控制中并不能直接采用，而必须通过实际试验进行调整。在多次实验调整后，本算法在实际系统中也取得了优良的控制效果。图4为实际的温度曲线：

本次实验是从室温25.4℃升温到95℃，升温时间25min，平均升温速率约为2.8℃/min，与仿真实验大致相同。而实际温度曲线也与仿真结果相似，进入稳定温度阶段后，最大超调量为1.3℃，则比仿真结果稍大一些。

5结束语

本文通过仿真和实际实验，证明采用专家系统对PID控制参数进行在线实时调整，在温度控制中可以取得良好的控制效果，具有响应速度快，超调小等优点，从而也体现了专家PID控制算法的适应性与优越性。

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