基于神经网络预测的无反馈TEC控温系统设计

来源 :长春理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kongxiaojuan
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在激光工业或者科学研究中,为了使激光器、光电探测器或者一些大功率半导体器件在恒温条件下长时间运行,避免其过热发生损坏,这就要求必须通过某种方式将其温度控制在一个合适的范围内。随着半导体技术的飞速发展,出现了热电半导体制冷装置,即半导体制冷片(TEC),半导体制冷片控温效率较高,热惯性小,方便控制,其输入电流的流向能决定其制冷或者加热,工作时没有噪声,并且不需要制冷剂。TEC的这种特性使得它非常适合给需要恒定在某一个温度范围内工作的器件做恒温控制。本文在分析国内外市场上的相关的半导体制冷器驱动装置的基础上,对现有电路系统的性能和控制算法进行拓展升级,使其更加灵活和可靠。硬件部分采用德州仪器C2000系列数字信号控制器产生多路高精度PWM信号控制两路双相交错并联同步整流降压电路驱动半导体制冷器加热或制冷。在软件上,使用抗饱和积分与积分分离的PID算法控制策略,在对目标器件进行恒温控制时能保证温度控制没有过冲或者振荡。在实际工作过程中,驱动器为了获取被控温器件的温度,需要被控器件与温度传感器紧密耦合,但是由于强电磁干扰、机械安装或者器件质量问题,传感器存在开路的风险。如果开路,将导致被控温器件的温度控制处于开环状态,温度将会失控,对于这类问题,本文提出一种基于红外传感器的非接触精确测量方法,可以在主传感器开路的情况下使用。由于红外温度传感器精度较差,需要进行校正。本文通过专用上位机软件对温度数据进行采集后结合探测距离等因素利用RBF神经网络对当前情况下的温度和距离数据进行拟合。当传感器发生开路时,利用神经网络的校正结果结合红外探测器得到的温度数值得到当前温度并实施闭环控制。如果红外传感器也发生了故障,上位机软件还可通过控温的历史数据来训练神经网络以预测温度的变化趋势,即根据下位机DSC实时发送的相关数据送入神经网络进行温度数据预测,预测的数据再通过数据通信口传输给下位机用于恒温控制。经过测试表明,系统运行稳定,恒压恒流闭环稳定快速,控温精度高,功率密度大,能满足多数场合的控温需要,即使在传感器开路的情况下,温度控制也能保证控制精度要求。
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