基于PID控制的办公室温湿度智能调节系统

基于PID控制的办公室温湿度智能调节系统

景建斌通讯作者 李月柔林府翰

（ 沈阳工程学院，辽宁，沈阳，110136）

摘要：本文提出了采用可编程控制器(PID)和组态软件组成一个较为简单的温湿度检测控制系统。可编程控制器选用的是西门子S7-300它的其中一个优势就是可以方便的对系统中需要改写的程序进行修改。组态软件选用的是MCGS它可以制作组态页面，组态页面可以让我们直观的看到我们需要监控的画面的数据分析，便于我们对整个系统进行监控和调节。文章主要介绍了可编程控制器、组态软件和温湿度传感器的选择以及在温湿度控制系统中的应用。

关键词：温度；湿度控制系统；组态软件MCGS；可编程控制器S7-300

一、引言

温度和湿度是日常生活中非常重要的两个物理量。在许多领域中，我们都需要对温度和湿度进行监控，例如在工厂的设备生产、厂房调控以及农作物的种植和储存等等[1-3]。在对温度和湿度进行检测时，通常会选用各种类型的温度传感器和湿度传感器[4]。对温度和湿度的测量始于十七世纪初期，那时使用温湿度传感器测量物体或环境温湿度[5]。由于温湿度传感器的外形十分小巧，使得其广泛应用于各个领域中[6]。在生产过程对环境温湿度的要求也逐渐提高，以往生产过程多采用简易温湿度控制仪表和控制电路来实现对环境温湿度的控制[7]，这一方式导致了控制精度低、超调量大等问题。

二、系统架构和设计原理：

本文对办公室的温湿度进行智能调节，调节系统由中央控制装置、终端控制设备、传感器等组成。终端控制设备向中央控制装置输送检测信息，根据中央控制装置的指令输出控制信号，使设备执行动作，实现办公室的环境调节。本文在硬件设计上选用了温度和湿度两种传感器。在办公室内安装一套温湿度传感器，并将传感器的传输方式设置为模拟量传输，利用传感器检测办公室内的温湿度，将数据传输给控制器，控制器分析并比较传感器传入的数据，然后发出控制信号，以维持指定温湿度水平。最后，执行机构接收信号，并采取必要的动作来调节温湿度。具体智能调节系统的结构图如图1所示。

图1智能调节系统的结构图

本文在软件设计上应用PID算法实现，PID算法要与温湿度智能调节系统的调节指标保持一致，从而保证系统的控制效果。为设计出符合系统控制要求的目标函数，需要对办公室内温湿度智能控制系统进行分析，选择主要的控制变量和状态变量，其中控制变量是办公室内要达到的温湿度要求，它是系统的输出变量，状态变量是指办公室内的温度和湿度情况，它是系统的输入变量，在系统运行过程中，状态变量要对系统的关键特征进行描述，即对控制变量和状态变量要运用目标函数对其进行推演计算，将计算出来的控制变量利用微处理器对其进行指令分配，由执行装置执行控制指令，以此完成PID算法设计，从而实现PID算法对温度和湿度的共同调节。

三、PID控制器的硬件设计和程序设计：

1.硬件设计方案：

a.温湿度传感器：用于获取室内温度和湿度数据。

b.主控及检测电路的供电电路设计。

c.调节驱动执行电路设计。

d.电机控制模块：用于控制空调风扇的电机，实现温度调节。

2.程序设计方案：

a.智能控制系统控制代码的设计：

import time 

import RPi.GPIO as GPIO 

from smbus import bus

# 定义 PID 参数 

PID_TEMP = 1  # 温度 PID 控制器 

PID_HUMID = 2  # 湿度 PID 控制器

# 定义 PID 常量 

Kp_temp = 1.0  # 温度 PID 比例系数 

Ki_temp = 0.1  # 温度 PID 积分系数 

Kd_temp = 0.0  # 温度 PID 微分系数 

Kp_humid = 1.0  # 湿度 PID 比例系数 

Ki_humid = 0.1  # 湿度 PID 积分系数 

Kd_humid = 0.0  # 湿度 PID 微分系数

# 定义 PID 变量 

temp_err = 0  # 温度误差 

humid_err = 0  # 湿度误差 

temp_prev_err = 0  # 上一时刻温度误差 

humid_prev_err = 0  # 上一时刻湿度误差

# 定义 PID 输出 

temp_output = 0  # 温度输出 

humid_output = 0  # 湿度输出

# 定义 GPIO 引脚 

temp_pin = 18  # 温度传感器引脚 

humid_pin = 16  # 湿度传感器引脚 

heater_pin = 2  # 加热器引脚

# 初始化 GPIO 

GPIO.setmode(GPIO.BCM) 

GPIO.setup(temp_pin, GPIO.IN) 

GPIO.setup(humid_pin, GPIO.IN) 

GPIO.setup(heater_pin, GPIO.OUT)

def read_sensor(pin): 

   # 读取传感器数据 

   data = bus.read_i2c_block_data(0x44, 0, 2) 

   value = (data[0] << 8) + data[1] 

   return value

def temp_to_percent(temp): 

   # 将温度转换为百分比 

   return (temp / 4096) * 100

def humid_to_percent(humid): 

   # 将湿度转换为百分比 

   return (humid / 4096) * 100

def pid_control(target, err, prev_err, Ki, Kd): 

   # PID 控制算法 

   output = (Ki * err + Kd * (err - prev_err)) / 100 

   return output

while True: 

   temp_sensor = read_sensor(temp_pin) 

   time.sleep(1)

代码控制柜过程的解释：我们使用了两个 PID 控制器来分别控制办公室的温度和湿度。PID 算法根据传感器的读数计算控制输出，然后给中央空调系统发出指令，通过 GPIO 引脚控制加热器的工作，以达到设定的温度和湿度目标。

b.整体思路：

启动程序后，从温湿度传感器中获取当前室内温湿度数据，并将其显示在屏幕上。用户通过界面中的设定温湿度调节按钮设置期望的室内温度值。PID控制算法根据实时数据计算控制信号，并将其发送给电机控制模块。电机控制模块根据控制信号调整空调风速，以实现温度调节。数据存储模块将实时温度和设定温度数据保存到数据库中，供后续分析和优化使用。智能控制模块对用户习惯和室内环境数据进行学习和分析，自动调整设定温湿度。

四、研究结果

1.系统运行结果的分析应考虑以下方面：

a.温度控制精度：系统应该能够精确地维持室内温度在设定的范围内，如±0.5°C或更小。

b.湿度控制精度：系统应该能够精确地维持室内湿度在设定的范围内，如±5% 或更小。

c.系统响应速度：系统应该对温度和湿度的变化做出快速响应，以保持室内环境稳定。

2.系统性能优化包括：

a.控制算法优化：通过对 PID 控制算法的研究和改进，提高了系统的控制精度和响应速度。例如，采用自适应 PID 算法或者模糊 PID 算法，可以根据系统负荷的变化自动调整 PID 参数，从而实现更优秀的控制性能。

b.传感器优化：选择高精度、抗干扰能力强的温度和湿度传感器，以提高系统的测量精度和稳定性。同时，采用多传感器融合技术，可以有效减少单个传感器的误差和漂移，提高系统的测量准确性。

c.硬件设计优化：采用高效率、低能耗的硬件设备，如高效的 PID 控制器、低噪声的执行器等，以提高系统的能效和稳定性。

五、结论

基于 PID 控制的办公室温湿度智能控制系统在近年来得到了广泛关注和研究。本文从控制算法、传感器、硬件设计、程序设计,系统集成与通信、人机交互界面、系统性能测试与优化等方面进行深入研究，并得出以下结论：

1. PID 控制算法在办公室温湿度控制中具有显著优势，通过对参数的调整，实现了对办公室温湿度的精确控制。相较于传统的手动调节方式，系统更能满足人们对舒适性的要求，提高控制效率，实现智能化管理。

2. 高精度、抗干扰能力强的温度和湿度传感器对于提高系统的测量精度和稳定性至关重要。本文对多种传感器进行对比分析，进而满足对温湿度的高精度要求。

3. 设计高效、低能耗的硬件设备是实现系统能效和稳定性的关键。本文采用了高效的 PID 控制器、低噪声的执行器等硬件设备，确保了系统在运行过程中的稳定性和性能。

总之，本文对基于 PID 控制的办公室温湿度智能控制系统进行了深入研究，从控制算法、传感器、硬件设计、系统集成与通信、人机交互界面、系统性能测试与优化等方面取得了一定的研究成果。系统具有较高的控制精度和稳定性，为实现室内舒适环境提供了有力支持。在未来，该系统有望在更多的场所得到应用，为人们创造更加舒适、节能、环保的工作和生活环境。

六、参考文献

[1]艾红.多点温度监测系统与组态软件的数据通信.《自动化仪表》，2014年10期.

[2]徐世许，可控编程器·原理·应用·网络[M]合肥；中国科学技术大学出版社2000.221~223.

[3]金凯鹏，胡即明基于模糊PID算法远程温度控制系统的实现[J]微计算机信息，2006,22:70~71.