[發明專利]一種物質混合智能系統

有效

• 申請號: 202110287863.1
• 申請日: 2021-03-17
• 公開（公告）號: CN113126488B
• 公開（公告）日: 2022-10-28
• 發明（設計）人: 周恒瑞;嚴平;陸忠陽;崔顯露;馬從國;王建國;陳亞娟;柏小穎;邱巨兵;丁曉紅;王蘇琪;劉偉;張利兵;葉文芊
• 申請（專利權）人: 淮陰工學院
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 淮安市科文知識產權事務所 32223
• 代理人: 李鋒

1.一種物質混合智能系統，其特征在于：所述系統包括參數采集與控制平臺和物質混合調節子系統兩部分，所述參數采集與控制平臺包括氣瓶1、氣瓶2、氣瓶3、減壓閥1、減壓閥2、質量流量控制器1、質量流量控制器2、氣體混合室、參數檢測節點、溫度檢測節點、控制節點、輸氣管和現場監控端；通過輸氣管分別把氣瓶1和氣瓶2的氣體輸送到減壓閥1和減壓閥2，減壓閥1和減壓閥2通過輸氣管把氣體分別送到質量流量控制器1和質量流量控制器2，質量流量控制器1和質量流量控制器2通過輸氣管把氣體輸送至氣體混合室，氣體混合室將氣體輸送至氣瓶3中，溫度檢測節點、參數檢測節點、控制節點和現場監控端的CAN總線接口構建成CAN現場總線網絡實現它們之間信息的相互傳遞，溫度檢測節點由溫度傳感器、調理電路和STM32單片機和CAN總線接口組成，用于采集氣瓶1、氣瓶2和氣瓶3環境中溫度傳感器參數，3組多個溫度傳感器分別分布在氣瓶1、氣瓶2和氣瓶3中，氣瓶1、氣瓶2和氣瓶3的環境溫度數據信息將通過溫度檢測節點的CAN總線接口和現場監控端的RS232/CAN接口實現溫度檢測節點與現場監控端之間信息的實時交互，參數檢測節點由調理電路和STM32單片機和CAN總線接口組成，多個CO₂濃度傳感器分布在氣瓶3中，CO₂流量變送器安裝在質量流量控制器1和氣體混合室之間的輸氣管上，空氣流量變送器安裝在質量流量控制器2和氣體混合室之間的輸氣管上，CO₂流量變送器、空氣流量變送器和多個CO₂濃度傳感器的輸出作為參數檢測節點的輸入，溫度檢測節點和參數檢測節點通過CAN現場總線網絡把被測量對象的溫度和流量的傳感器值傳輸給現場監控端,現場監控端的控制信息通過現場監控端的RS232/CAN接口和控制節點的CAN接口傳輸給控制節點，現場監控端對溫度和參數傳感器數據進行理和預測；控制節點接受現場監控端的指令實現對減壓閥和2個質量流量控制器的控制來調節實現兩種氣體混合配比的精確調節；

所述物質混合調節子系統由DRNN神經網絡模型、時延神經網絡模型、CNN卷積神經網絡模型、NARX神經網絡模型、PID二氧化碳控制器、PID空氣控制器、積分回路、T-S模糊神經網絡制器和參數擾動控制模塊組成；CO₂濃度期望值作為DRNN神經網絡模型的對應輸入，3組多個溫度傳感器的輸出分別作為對應的CNN卷積神經網絡模型的輸入，CNN卷積神經網絡模型的輸出作為時延神經網絡模型的對應的輸入，時延神經網絡模型輸出的CO₂流量溫度校正系數和空氣流量校正系數值分別作為DRNN神經網絡模型和NARX神經網絡模型的對應輸入，參數擾動控制模塊的時延神經網絡模型輸出分別作為DRNN神經網絡模型和NARX神經網絡模型的對應輸入，CO₂流量變送器傳感器的輸出作為NARX神經網絡模型的對應輸入；DRNN神經網絡模型輸出與參數擾動控制模塊的時延神經網絡模型輸出的差值作為CO₂濃度的期望值誤差，CO₂濃度的期望值誤差和誤差變化率作為PID二氧化碳控制器的輸入；NARX神經網絡模型輸出與空氣流量變送器的差值作為空氣流量誤差，空氣流量誤差和誤差變化率作為PID空氣控制器的輸入，PID二氧化碳控制器和PID空氣控制器的輸出分別作為對應的積分回路輸入和T-S模糊神經網絡制器的輸入；

所述參數擾動控制模塊包括LSTM神經網絡模型、NARX神經網絡控制器和時延神經網絡模型組成；LSTM神經網絡模型包括LSTM神經網絡模型1和LSTM神經網絡模型2，T-S模糊神經網絡制器輸出的CO₂濃度控制值和空氣濃度控制值分別與NARX神經網絡控制器輸出的對應CO₂濃度擾動控制值和空氣濃度擾動控制值兩兩相加分別得到CO₂濃度控制實際值和空氣濃度擾動控制實際值，CO₂濃度控制實際值和空氣濃度擾動控制實際值分別作為LSTM神經網絡模型的輸入，LSTM神經網絡模型1輸出分別作為NARX神經網絡控制器的1個對應輸入和質量流量控制器1的調節量輸入，LSTM神經網絡模型2輸出分別作為NARX神經網絡控制器的1個對應輸入和質量流量控制器2的調節量輸入，多個CO₂濃度傳感器的輸出作為參數擾動控制模塊的時延神經網絡模型的輸入，參數擾動控制模塊的時延神經網絡模型的輸出作為NARX神經網絡控制器的1個對應輸入。