智能控制算法在杂交仪开发中的应用

　　引 言

　　现代生物技术、信息技术、新材料和新能源技术并列成为影响国计民生的四大科学技术支柱，是21 世纪高新技术产业的先导。生物工程的基础是生物试验。杂交润洗过程是很多生物实验都有的共同步骤，其过程往往比较烦琐费力，而且耗时比较长，有的实验甚至长达几十个小时;而且该实验温度控制比较困难，实验的每一步骤液体种类和体积都不一样，升温过程和降温过程的曲线也完全不同。面对这样的控制对象，普通 PID 算法难以达到实验要求的精度。

　　某智能杂交实验仪基本的机械结构如图 1 所示。实验结果表明，控制对象并不是一个简单的线性对象，而是一个带延迟环节、阶段连续的时变二阶对象。

　　蠕动泵负责各种实验液体的输送;电磁阀控制排液，某步骤实验结束时废液排入废液回收缸;电热膜用于加热反应盒，保持实验液体一定范围内的温度;利用温度传感器 AD590 进行测温，信号输入到主控制芯片进行 A/D 转换;温度控制方式采用脉宽调制方式(PWM)。

　　1 温度控制算法研究

　　在杂交实验过程中，反应温度必须严格控制在设定温度的±0.5℃之间，这样实验结果的可信度才比较高。而杂交实验的温度控制系统是一个随动控制系统(设定值是变化的)和自动调节系统(被控量在设定值附近变化)的综合，如何在这样的复合控制系统中保证温度的控制精度是必须研究的。在工业过程控制中，往往是等被控量进入了某一范围之后才能投上 PID 控制，而且 PID 的初值选取也是一个不容易解决的问题。这就要求研究一些新的控制算法来确定 PID 初值，及如何让被控量尽快地进入 PID 的调节范围并防止超调。温度控制原理如图 2 所示。通过不停地调整 PWM 的占空比来改变电热膜的通电时间，达到控温的目的。

　　1.1 预补偿 PID 控制算法

　　PID 调节是通过对其输入被控量的偏差进行比例、积分、微分运算而得到控制输出量的。对大惯性对象来说，当被控量偏差刚刚出现时，偏差值很小，但扰动已作用多时。此时常规 PID 调节器往往不能及时调节，造成调节品质下降。根据被控量的大小和其变化速率、方向以及时间关系，将调节器输入的被控量的偏差先行进行预补偿运算，得到新的偏差值后，再经过常规 PID 运算获得新的控制方法。这种预补偿运算关系可根据被控对象特性和控制要求来确定。图 3 给出了预补偿后的调节回路图。

　　预补偿环节的偏差1与被控量的偏差 e 之间关系如图 4 所示。用函数表示为1=f (e)。图中虚线为1=e 线。当偏差值 e 为正且向增大方向变化时，1沿曲线 oiA 进行预补偿;当偏差值为正且向减小方向变化时，1沿曲线 Ado 进行预补偿;当偏差值为负且向增大 (绝对值) 方向变化时，1沿曲线 omB 进行补偿;当偏差值为负且向减小 (绝对值) 方向变化时，1沿曲线 Bno 进行补偿;当偏差值不变化时，e=1。