PID温控实验平台搭建（五）——最终实验现象与总结

王拉图

已于 2022-12-27 17:51:38 修改

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分类专栏： PID控制温控系统 STM32F103VE 文章标签：单片机 stm32 嵌入式硬件 c语言

于 2022-11-17 09:00:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35953617/article/details/127872052

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PID温控实验平台搭建

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前言

最近，我突发奇想去翻阅了一些我本科期间所做的一些小项目，发现都挺有意思的！当年做这些项目的时候可走了很多弯路，所以想着可以将它们上传到网络上，并通过我的讲解文章可以帮助你们少走一些弯路！

今天，我要分享的是一个PID温控实验平台的搭建，因为我想要讲的详细一点，所以打算做成一个系列，手把手地教你学习和认识PID算法，了解这种算法在温度控制中的应用。由于我知识有限，如果出现一些错误，希望大家可以帮助我指出来，我们一起学习进步！！！

一、实验数据的获得与处理

实验数据的获取方式主要是靠STM32通过串口发送指定格式的数据给VOFA++上位机，然后上位机对数据进行拆分，绘出温度实时变化的曲线，还可以将数据保存为csv格式。

图1 VOFA++上位机

二、实验过程

1、实验前参数的选择

1）采样周期

DS18B20的数据手册里并没有给出最大采样频率，于是我参考了很多网络资料，查到了200ms作为DS18B20的最小采样周期是合适的。只有采样周期短，我们才可以获得更多的数据，这样我们的控制才更加精准！

2）调节周期

针对譬如温度控制这种大惯性系统而言，调节周期的选择尤为重要！在第二节中，我已经详细和大家介绍了调节周期如何选择，我们需要针对不同系统的不同特性来选择调节周期，既不能太大（控制会变形），也不能太小（曲线噪声会变多）。我先行通过工程经验计算法初步确定调节周期在2000ms~4000ms之间，但还需要通过试验的方式进一步确定好！在这里，我们限定Kp=90，Ki=Kd=0，通过测试(200ms~10000ms)之间多组次的采样周期，观察曲线的平滑情况。通过不断的测试，我们发现在调节周期为4s时，曲线最为平滑，噪声数据也最小。如图1所示，是在Kp=90，Ki=Kd=0下，200~5000ms下温度变化图，我还测试了5000ms~10000ms的，由于数据量太大，我就不放出来的，需要的可以稍后评论区自取。

PID温控实验平台搭建（二）——PID进阶知识介绍及源码分享https://blog.youkuaiyun.com/qq_35953617/article/details/127849549

图1 Kp=90 Ki=Kd=0下 200~5000ms下温度变化图

3）PWM波的输出频率

由于STM32F103的ARR寄存器为16位，最大值在1~65535之间，设置ARR寄存器的值为(10000-1)，分频因子PSC的值为(72-1)，在这里没有用到重复计数器。故PWM波的输出频率为 f = 72M/(71+1)*(9999+1) = 100 Hz，T = 1/f = 10 ms，远小于采样频率和调节周期，符合要求！

图2 逻辑分析仪捕捉到的100Hz频率

2、PID参数整定过程

我们还是依据系列第二节讲的顺序，一步步整定PID参数，遵循一个基本原则：先比例，再积分，然后才把微分加上。前面我们确定了采样周期为200ms，调节周期为4s，PWM频率为100Hz，这里我们从小到大不断调整Kp、Ki和Kd。

详细的原则，请见PID温控实验平台搭建（二）——PID进阶知识介绍及源码分享。实际上，我测试的数据远远大于下图所展现出来的，选取了几个典型值，供大家学习参考！

1）调节比例系数Kp

从图3可以看到，随着Kp的不断增大，温度曲线的峰值也会逐渐升高，最后稳态温度也会上升。而在加入Ki的作用后，温度曲线会整体上移。综合多方面考虑，我最终选定了Kp = 80。

图3 不同Kp下的温度变化图

2）调节积分系数Ki

从图4可以看到随着Ki的增大，温度峰值增加的比较明显，且稳态误差渐渐被消除！可以明显看到的是，Ki如果不加以限制，将会造成曲线的波动明显，最终将会延长达到稳态的时间。综合多方面考虑，我最终选定了Ki = 2.5。

图4 Kp=80，不同Ki下的温度变化图

3）调节微分系数Kd

从图5中可以看到，随着Kd的增大，曲线的峰值明显被抑制，波动的情况也减少得很多，但Kd如果太大，将会导致曲线噪声增多和波动剧烈的现象发生。综合多方面考虑，我最终选定了Kd = 800。

图5 Kp=80，Ki=2.5，不同Kd下的温度变化图

三、实验结果

根据上述的实验过程，将PID参数确定为：Kp = 80，Ki = 2.5，Kd = 800。最终位置式PID算法的控制精度在1°C附近，控制效果并没有达到我的预期，而期间我有尝试过其他PID参数，但最终的控制精度还是没能摆脱到1°C附近。在查阅了大量资料后，我认为可能的原因以及解决办法为以下几点：

温度传感器受热不均匀，一面受加热棒的加热，另一面是与空气发生自然冷却，最终导致了温度传感器不实数据的产生，影响了控制效果；解决办法：可以使用非接触式的红外测温，直接测量加热棒中心点的温度，直接控制该点的温度，虽然非接触式测温精度没有接触式的高，但是在不改变现有设备的情况下，这是比较便捷的，后续我也会尝试一下这种方法。
对于加热棒本身而言，加热芯到外壳的传热需要一定的时间，属于大惯性系统的范畴。使用普通的数字PID控制算法效果并不好，必须对其进行优化；解决办法：采用模拟PID算法，模拟PID算法对这种温控系统效果很好！后续我也会尝试一下这种办法。