基于RBF的MEMS加速度计温控系统设计*

李庆春，黄 月

（中南林业科技大学 机电工程学院，湖南 长沙 410004）

0 引 言

微机电系统（MEMS）加速度计以其重量轻、成本低、功耗低、可靠性高等优势，在飞行控制、机器人、振动检测等众多工业技术领域应用广泛［1～3］。由于MEMS加速度计通常由半导体材料、电容等材料制成，导致工作环境的温度变化将直接影响加速度计测量精度。

众多学者对加速度计等MEMS 产品的温度特性开展研究。由于MEMS 加速度计的尺寸小，加热所需能量较少，热辐射以及热对流少，热传递速率加快，容易实现系统快速均匀受热［4］。邓圭玲等人［5］为了降低喷射点胶阀中胶液的温度波动，以STM32 为主控制器设计PID温度控制器，试验表明模糊PID温控系统有更好的抗干扰能力；刘庆爱等人［6］通过研究发现，MEMS 加速度计的零偏稳定性和重复性等指标与陀螺温度直接相关，MEMS 加速度计零偏主要由温度漂移造成的；刘董等人［7］为满足标准电阻量值传递时苛刻的温度要求，基于模糊PID算法设计出精度高、稳定性强的控温箱；黄嵘［8］设计了一种基于单片机的电热制冷器（thermoelectric cooler，TEC）温度控制方案；叶廷东等人［9］基于近似树更新的快速算法，对传感信息在尺度空间进行快速分解，可在线计算的传感信息动态预测补偿，减小MEMS气敏传感的响应时间；沈晓卫等人［10］提出一种针对MEMS加速度计自适应分段温度补偿方法。

本文基于MPU6050的MEMS加速度计，设计一种针对嵌入式传感器的温度控制系统，使加速度计在稳定温度下工作，提高传感器输出精度。对MEMS 加速度计在机器人等领域的应用有着重要意义。

1 温度控制系统工作原理

温度控制方案如图1 所示，温度调节与控制主要通过温度传感器、微控制器、脉冲宽度调制（pulse width modulation，PWM）电路、三极管、加热电阻丝等器件实现。温度传感器实时采集MEMS 加速度计的温度数据，通过晶体管—晶体管逻辑（transistor-transistor logic，TTL）电路接口反馈给STM32的微控制器；微控制器结合目标温度和实际温度数据，通过PID控制算法［11～13］，生成控制指令；通过PWM驱动三极管间接控制TEC，实现对MEMS的温度加热和制冷，进而达到控制温度的功能。

图1 温度控制系统结构框图

2 系统硬件设计

2.1 主控电路设计

系统的主控制器选用STM32F103C8T6，该芯片是ARM推出的功能强大的32位的M0 微处理器，拥有较低功耗和相对较高的运算能力，主频可达72 MHz，芯片具有2 路12位模／数转换器（analog to digital converter，ADC），1 路SPI，4 路UART 串口，2 路定时器等硬件资源，适用于电机控制和工业控制等，可通过Boot1 和Boot2 设置控制软件启动方式。利用STM32的定时器，配置PWM模式，对三极管进行控制。

2.2 MEMS加速度计

系统选用一种功耗小、体积小的差动电容式数字输出型加速度传感器，集成三轴加速度计和温度传感器，数据更新频率最快可达200 Hz，具有TTL、I2C等通信接口，能够输出三轴加速度和角速度信息。为了更准确采集MEMS工作温度，尽量将温度传感器靠近加速度计排布。该温度传感器灵敏度温度变化为0.01 ℃，测量范围-180～180 ℃，工作电压3～5 V，工作电流9 mA。

2.3 数据帧格式设计

为使用上位机采集MEMS 数据，STM32 使用USB-TTL串口通信方式，将数据发送至上位机，数据存储到PC。STM32通过I2C接收MEMS 加速度计的数据，解析数据后再将数据按上述协议组包，并发送至上位机。

首先将STM32 为处理器与MEMS 加速度计通信方式设置为I2C传输模式，将PS引脚与GND连接，置为低电平。其次，将RC引脚连接SCL，DT 引脚连接SDA，INT／OUT 引脚连接USART。

数据帧为二进制字节编码，从起始端到终端依次为帧头、功能码、数据长度、有效数据以及校验和，校验采用CRC校验，增加数据传输可靠性。如表1所示。

表1 数据通信格式

例如MEMS 加速度计数据为：A4，03，12，00，07，FA，0E，09，0B，FE，FE，00，04，00，03，5B，则有效数据解析为：

x轴加速度数据：ACCX＝（0x00≪8）｜0x07 ＝7

y轴加速度数据：ACCY＝（0xFA≪8）｜0x0E ＝64 014

z轴加速度数据：ACCZ＝（0x09≪8）｜0x0B ＝2 315

x轴角加速度数据：GYROX＝（0xFE≪8）｜0xFE ＝65 278

y轴角加速度数据：GYROY＝（0x00≪8）｜0x04 ＝4

z轴角加速度数据：GYROZ＝（0x00≪8）｜0x03 ＝3

3 温控系统建模

3.1 数学模型

建立被控对象数学模型，采样时间T ＝350 s，系统延时T1＝80 s，输入指令为单位阶跃信号。建立系统的传递函数为

对温度控制系统建模，如图2所示。

图2 温度控制系统数学模型仿真框图

温度控制的PID控制算法，采用闭环负反馈控制回路，稳态温度误差小。STM32 读取温度传感器的温度数据，通过PWM驱动三极管间接控制TEC 的工作状态；根据预设的PID控制算法，对MEMS加速度计的环境温度实现有效控制，如图3所示。

图3 温度控制系统工作流程

3.2 径向基函数神经网络控制器

PID算法根据被控对象的不同特性，对微分、积分、比例等控制参数进行调节，使系统响应速度、稳态误差、超调量等达到最优，改善控制系统动态性能［11～13］。

径向基函数神经网络（radial basis function neural network，RBFNN）是一种单隐层、以函数逼近为基础的前馈神经网络。随着研究日渐成熟，以其结构简单、非线性逼近能力强以及良好的推广能力。

如图4所示，在传统RBF控制器的基础上，实现以当前采样温度和期望温度的差值量e 和差值变化率dt作为输入，以Kp、Ki、Kd的值作为输出的改进RBF模糊神经网络控制器［10］，并利用神经网络在线学习，动态调整高斯隶属函数的中心值和宽度、输出层权值等参数，实现嵌入式温度控制系统的自适应控制

图4 基于改进RBF-PID的温度控制系统结构

采用Keil完成RBF算法和PID等主控程序的开发，部分代码如下：2）；

｝

dy ＝y；

error ＝yd-ty；

kp ＝kp_1 ＋etaP*error*dy*xc［1］；

kd ＝kd_1 ＋etaD*error*dy*xc［2］；

kp ＝ki_1 ＋etaI*error*dy*xc［3］。

4 系统设计与仿真

4.1 温度控制工作流程

本文装置中STM32 为主控制器，温度传感器为GY25T。程序设计由系统初始化、温度数据采集、PID控制、加热装置等部分构成。

系统初始化是对控制器上电过程中对MCU主频、串口通信波特率等参数进行设置，STM32 与温度传感器采用TTL电路串口通信，波特率9 600，系统上电初始化后，温度传感器将数据按10 ms周期发送给STM32主控。经过RBFPID控制算法模块的数据处理，生成加热装置控制指令，温度传感器不间断采集温度数据。因此，温度控制系统形成闭环控制。系统流程如图5所示。

图5 基于RBFNN的PID流程

4.2 温度控制算法仿真与分析

根据上述学习方法，建立三输入／输出的RBFNN 控制模型，将Pi、Ii、Di作为输入，Pi＋1、Ii＋1、Di＋1 作为输出，各层节点数N ＝5。使用Keil uVision5 为开发环境，编写主控嵌入式代码和PID控制代码。通过MATLAB开发上位机GUI程序，并完成滤波等数据处理。如图6 所示，目标温度为30 ℃，图中曲线为目标温度以及经典PID、BP-PID、RBFPID等3种不同PID控制算法的温度曲线。

图6 3 种PID整定算法仿真结果

选取响应时间、峰值时间、超调量、稳态误差等指标进行对比，如表2所示。

表2 3 种控制方式性能指标对比

对采集数据进行分析。在当前参数设置下的结果可以看出：1）经典PID具有超调量最大、稳态时间长、稳态误差大等性能不足；2）RBF-PID 相对于经典PID，超调量降低43%，调整时间降低32.8%；3）改进RBF-PID相对于RBFPID，性能进一步提升，超调量降低41.3%，调整时间减低52.3%；4）稳态误差方面，3种算法均能满足温度控制系统性能要求；5）相比较于经典PID和RBF-PID、改进RBF-PID在上述指标上均为最优。

5 结 论

本文基于STM32为主控微处理器，设计一种针对嵌入式的温度控制系统，用于控制MPU6050 的工作温度，以减小MEMS加速度计误差。通过试验，对不同PID 算法的温度采集和数据分析，系统对温度的控制精度约为0.04℃，达到了较高地控制性能要求，对加速度计在恶劣环境下稳定工作具有对实际应用具有一定的价值。