微悬臂梁气敏材料分析中帕尔贴温控系统的智能建模与设计

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随着MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)技术的发展,微悬臂梁凭借其体积小、质量灵敏度高、噪声低等优势已广泛应用于材料分析等领域。利用MEMS硅微悬臂梁作为传感器的气敏材料分析系统就是一种典型应用实例,其通过变温微称重法计算出能够评估材料性能的热力学与动力学参数,避免了传统实验中“试错法”对材料性能分析的盲目性。其中,实验环境恒温装置是材料性能评估测试中的关键要素,其控温稳定性和变温速度直接影响材料特征参数提取的准确度和效率。目前,微悬臂梁气敏材料性能评估中常使用冷媒机械制冷、液氮制冷和鼓风电加热等方式实现温度控制。针对以上方法存在的体积大、升降温速度慢和温控精度低等缺点,本文分析了半导体器件帕尔贴(Peltier)的热电性能,在此基础上设计出一种应用于微悬臂梁气敏材料分析系统的小型化温控装置,深入研究并解决了帕尔贴温控系统设计中建模和优化控制参数较难的问题,提升了气体分子吸脱附实验恒温环境的温控精度和速度,提高了材料性能评估的准确度和实验效率。主要工作包括以下方面:首先,阐述了谐振式微悬臂梁气敏材料分析系统的结构、工作原理和材料性能评估方法,并理论分析了实验环境温度误差对材料特征参数提取的影响。为满足材料评估实验对温控性能的要求,创建了基于帕尔贴的恒温腔体结构,进而设计出了温控装置和配套温控电路。通过对电路器件参数误差模型的分析与计算,研制出一种具有电路传递函数自校准功能的测温电路。其次,针对帕尔贴温控系统热传递过程复杂和模型非线性的特点,依据温控曲线特征选取用于系统辨识的训练和校验数据,并设计了一种基于长短期记忆(Longand Short-Term Memory,LSTM)网络的智能建模方法。通过实物测试验证了该方法能够在不依赖于热学模型分析的基础上,快速且准确地建立系统“黑盒”模型,且辨识性能明显优于常用的帕尔贴温控系统辨识方法,为该系统的建模、分析与控制提供了一条新途径。然后,提出一种基于随机拓扑结构和邻域混合中心反向学习的改进粒子群算法,并结合“黑盒”模型实现对PID(Proportional-Integral-Derivative)控制器参数的大范围搜索与优化。仿真与实物测试结果表明,与其它几种改进粒子群算法和进化算法相比,该算法在测试函数和PID参数优化问题上具有更出色的搜索性能。最后,基于上述设计方法制作了帕尔贴温控系统实物并测试其性能。实验结果表明,该温控系统测温精度为±0.02℃,温控稳定性优于±0.05℃,最大升温速度为20℃/min,最大降温速度为-10℃/min,-40~180℃控温范围内任意温度稳定所需时间均小于20分钟。同时,该系统已应用于微悬臂梁气敏材料分析中,并完成了国家重大科研仪器研制项目中的相关功能和指标要求,相较于现有的实验恒温装置,具有变温速度快、控制精度高、温控范围广等优势,为准确高效的气敏材料特征参数计算提供了技术支撑。
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