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基于单片机的智能温控系统设计

李俊,孟献林,宋文龙

1. 东北林业大学机电工程学院，哈尔滨150040; 2.哈尔滨工业大学市政环境工程学院，哈尔滨150001）

摘要：

本文提出了一种基于单片机的智能温控系统的设计方法。智能温控系统分为监控器，加热器，受控过程和反馈回路四部分。其中，温度检测电路通过传感器检测设计了水的电导率。光耦合器MOC3041用于实现功率控制电路，其控制对象为1kW电加热器和220V交流电源;键盘和显示电路SMC1602A,包括四个按键和液晶显示屏，实现人机交互;该系统的实现基于STC89C52单片机，将传感器信号和键盘设定的目标温度自动与电源进行比较，以完成水温控制。通过静态和动态数据测试,结果表明该方法为实现对温度的实时采集和控制提供了一种有效的方法。

关键词：微控制器;温度传感器;功率控制;SCR

1介绍

温度是表示物体冷热的物理量，也是我们生产和生活中最基本的物理量之一。温度测量涉及工业和农业生产的各个领域。温度控制对于确保工业生产的有效性至关重要。温度控制系统也是真空冶炼过程的重要组成部分[1]。因此，温度控制系统已被广泛应用，如工业化培养[2]，绿色粮仓[3]，熏蒸治疗[4]，空调系统[5]等。如何通过实时监测数据来选择近似最优的控制策略成为节能运行的关键因素[6-7]。

各种方法被应用于温度控制系统。模糊自整定比例-积分-微分（PID）算法易于实现且有效，已在温度控制系统中得到广泛应用[8]。最佳的接近温度（OAT）控制策略来重新设定冷凝水温度，从而最大限度地提高冷水机组和冷却塔系统的性能[9]。杨振宁提出了一种典型的多变量，大时滞和非线性系统，提出了规则模糊控制（SERFC）方法，以保证供暖系统和热水系统在建筑环境中的稳定温度值[10]。基于改进的输出反馈（OIF）Elman神经网络和预测原理，自适应PID解耦控制器被设计用于实现对双层气流场动态真空（DAFDV）耦合系统的上游和下游温度的快速，精确和独立的控制[11]。

本研究着重于软件设计，包括控制方法和策略。不同应用领域的温度变化以及温度控制系统硬件设计的研究工作量相对较小，但如果没有相应的硬件支持，一个好的方法也无法应用。本文的主要工作是设计了硬件电路。采用单片机开发智能温控系统，具有控制方便，成本低，灵活等优点。实验证明，该设计对提高温度控制的技术指标有明显的效果。作为硬件支持，我们的控制系统将适用于其他温度控制方法。

2系统结构设计

控制系统包括四个单元，如显示器，加热器，受控过程（储罐）和反馈回路（温度检测电路）。设计控制系统图如图1所示。

在图1中，水箱为受控对象，水箱温度由温度传感器检测后传送给单片机，反馈信号和预制信号与单片机进行比较，给出温度控制的数量。最后，功率控制器可以控制加热管的加热功率，系统对温度进行控制。这里，干扰信号主要是由于与其他物体接触引起的加热功率变化。

显示器

加热器

反馈回路

储存罐

预置温度

干扰信号

真实温度

图1系统结构图

3系统电路设计

根据控制系统的结构图，我们可以建立电路原理图，如图2所示。

报警

温度测量电路

功率控制电路

水箱

水位检测电路

键盘输入

液晶显示器

图2系统电路图

在本文中，假设受控对象是一个封闭的水箱。该系统由温度检测电路，电源控制电路，水位检测电路，键盘显示电路，报警电路和单片机ATP89C52组成[12]。

3.1温度检测电路

在这部分，我们使用数字温度传感器DS18B20 [13]来检测温度。图3为DS18B20的封装图。新一代“总线”DS18B20是达拉斯公司生产的数字温度传感器，适用于各种恶劣环境，具有连接方便，测温电路简单，体积小，价格低廉，抗干扰能力强。

底视图

图3 DS18B20封装图

3. 2电源控制电路

在这里我们采用光耦MOC3041[14]来实现功率控制电路，它受耦合发射信号，隔离干扰的影响。图4为功率控制电路。热端口提供加热驱动的输出信号;通过74LS04变频器，反向信号将驱动光耦MOC3041。当热量输出为高电平时，RP为低电平，电路处于ON状态，即双向晶闸管和加热回路都通过，然后电源管加热水箱。

图4功率控制电路

3. 3水位检测电路

为了节约成本，我们通过水的电导率来设计水位检测电路。如图5所示，三个金属棒分别安装在水箱的不同高度处。酒吧A在水箱底部，并连接5 V的电源; B栏和C栏代表最低和最高的水平，通过阻力进行磨削。当水位低于B时，B，C全部高于水面，再无电时，b，c的状态为“0”。同时系统给出报警信号，指示器少水的灯工作，电磁水阀打开注水;当水位上升到B时，A和B接通; b的状态为“1”，c为“0”。报警信号消失，正常指示灯工作。当水位上升到C时，C和B接通，b和c的状态为“1”，阀关闭并停止喷射。

图5水位检测原理图

. 4键盘和显示电路

带有四个键的键盘直接与预制的微控制器P1端口连接

温度输入端口设置如图6（a）所示。我们选择LCD1602 [16]（16times;2字符点阵液晶屏）作为液晶显示电路，可实现人机交互，如预制温度和实时检测 温度如图6（b）所示。

显示电路

键盘电路

图6键盘和显示电路

3. 5报警电路

蜂鸣器和发光二极管由报警电路组成，如图7所示。 当水箱的水位低于地面时，蜂鸣器发出警报，系统打开显示少水的灯; 否则当水箱水位达到上限时，系统关闭较少的水的灯，打开正常水位的灯。

扬声器

图7报警电路

4测试结果

4.1系统测试仪器

我们测试中使用的仪器有很多，例如双路跟踪电压和电流稳定电源（DH1718E-5），数字示波器（TektronixTDS1002），仿真器（WEIFUE6000 / L），多功能数字仪表（GDM-8145），PC （P4 CPU2.4），温度计，电热杯和秒表。

4. 2测试结果

1）我们将1升水放入恒温电热杯中并改变其温度。 我们可以观察液晶显示器（LCD1602）上的温度值，而用温度计测量实际温度并记录结果，如图8所示。

图8静态温度结果

我们可以得出结论，温度传感器的静态温度传感器测量结果和实际测量结果是一致的。因此，温度传感器测量结果可靠，系统可以符合设计要求。

2）目标温度设定为75℃。 我们可以观察液晶显示器（LCD1602）上的温度值，我们每30秒用温度计测量水温并记录结果，如图9所示（加热前，温度25℃）。

图9动态温度结果

通过比较，我们可以看到测量温度和加热过程中的实际温度在误差允许范围内。尽管存在误差，但它们不会影响结果。因此，我们的系统达到了设计要求。

5 结论

本文着重介绍了单片机在温度控制中的应用，以单片机AT89C52为控制核心，设计了温度实时采集和控制的智能控制系统。测试结果表明，我们的设计合理， 达到预期的效果。 该系统实现了智能温度控制，同时具有控制简单，成本低，灵活性高等优点。

参考文献

［1］Wei J G，Jiang X C． Design of an intelligent temperature control system based on the fuzzy self-tuning PID． Procedia Engineering，2012，43: 307－311．

［2］Xu J Q，Wang X Z，Yu G Y． Industrialized culture water temperature control system design and simulation．Automation ＆ Instrumentation，2013，1: 66－68．

［3］ Shi Q S． Green granary temperature control system modeling and simulation． Physics Procedia，2010，25:2263－2267．

［4］Zhang H F，Zhao A L，Hou J． Design of fumigation temperature control system based on single-chip microcontroller． Physics Procedia2011，11: 246－250．

［5］Zhang X J，Yu C Y，Li S，et al． A museum storeroom air-conditioning system employing the temperature and humidity independent control device in the cooling coil．Applied Thermal Engineering，2011，31 ( 17 －18 ) : 3653 －3657．

［6］ Yu F W，Chan K T． Improved energy performance of air cooled centrifugal chillers with variable chilled water flow．Energy Conversion and Management

，2008，49: 1595 －1611．

［7］ Mahenjun Z J，Wang S W，Xiao F． Online performance evaluation of alternative control strategies for building cooling water systems prior to in situ implementation．Applied Energy，

2009，86: 712－721．

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［9］ Liu C W，Chua Y K． A study on an optimal approach temperature control strategy of condensing water temperature for energy saving． International Journal of Refrigeration，2011，34: 816－823．

［10］Zhen L，Zhang J L，Chen Y P，et al． Fuzzy control model and simulation of supply air system in a test rig of low-temperature hot-water radiator system． Energy and Buildings，2010，42:

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［11］Li J Y，Feng M X． Temperature decoupling control of double-level air flow field dynamic vacuum system based on neural network and prediction principle． Engineering Applications of Artificial Intelligence，2013，26: 1237 －1245．

［12］Feng Y． Design of temperature control system based on AT89C52． Journal of Weinan Teachers University，2011，26( 2) : 49－52．

［13］Zhang J． Smart temperature sensor DS18B20 and its application． Instrumentation Technology，2010，4: 68－70．

［14］Yu Chunhe，Zhang Danping． An artificial intelligence central air-conditioning controller． Advances in Intelligent Systems，2012，138: 19－25．

［15］Sui Q J． Interface design and simulation of LCD1602 based on PROTEUS． Microcomputer Information，2010，26 ( 7 －1) : 171－172．

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