基于模糊PID的智能一体式电解除盐模块的研制

吕旭东 秦浩华

基金项目：国家自然科学基金（批准号：62003183）资助的课题。

作者简介：吕旭东（1998-），硕士研究生，从事嵌入式软硬件开发的研究。

通讯作者：秦浩华（1979-），副教授，从事嵌入式系统设计及嵌入式Linux（Android）的深度定制、工业信息化技术、智能仪器仪表设计、机器视觉的研究，qhh@qust.edu.cn。

引用本文：吕旭东，秦浩华.基于模糊PID的智能一体式电解除盐模块的研制［J］.化工自动化及仪表，2024，51（2）：

159-167.

DOI：10.20030/j.cnki.1000-3932.202402003

摘 要 针对现有电解除盐（Electrodeionization，EDI）模块一体化程度低的情况，设计了一款集EDI模块、传感器、可控恒流源模块和主控制器于一体的EDI模块。同时为解决当前EDI工作电流不能随环境水质实时调节的问题，设计了一种基于模糊PID的EDI模块输出电流控制方案，以及基于微控制器片内数模转换器的可调恒流源电路为核心的主控制器硬件电路，对EDI模块输出电流进行智能调整。搭建实验模型对智能一体式EDI和普通EDI进行控制效果对比，实验结果表明：所设计的EDI模块能够实现对产水水质的精确快速控制。

关键词 电解除盐技术 嵌入式微控器 电阻率 模糊PID 恒流源

中图分类号 TH832   文献标志码 A   文章编号 1000-3932（2024）02-0159-09

现有的电解除盐（Electrodeionization，EDI）模块存在以下问题：

a. 一体化程度低。要求用户自主设计模块的电源部分，同时，模块没有集成传感器用于检测水质、温度等参数。

b. 智能化程度低。现有的EDI模块没有引入微控制器对产水过程进行智能控制，工作在开环状态。这导致在进水水质较差的时候，产水水质不达标；而在进水水质较好的时候，长期使用不合理的电流会加速阴阳离子交换树脂老化，减少EDI的寿命［1］。

c. 功耗高。通常EDI模块为了适应大部分地区水质，推荐的工作电流都普遍较高，工作电流若长期维持在较大程度，会带来额外的功耗，增加企业的生产成本。

d. EDI再生操作繁琐。长时间使用的EDI设备因为阴阳离子交换树脂上的H+和OH-已经与水中的杂质离子交换消耗殆尽，因此需要专业人员手动将EDI工作电流调大一倍以加速水的电解，使电解产生的H+和OH-与失效树脂上的离子进行交换，上述过程称为EDI再生［2］。

为了兼顾EDI净水的质量与功耗，同时降低用户使用难度，笔者设计了一款高集成度的智能一体式EDI模块。该EDI模块硬件基于嵌入式微控制器平台开发，集电导电极、温度传感器、压力传感器、电源和主控制器于一体。软件上采用模糊PID控制方法动态地将EDI工作电流调整到合适的大小，同时具有数据显示、报警及一键EDI再生等功能。

1 研究现状

20世纪90年代，EDI装置在国外已广泛普及，国内也随即开始重视EDI技术的研发。近年来我国有许多公司进入水质分析领域并且拥有自主设计生产的EDI模块。现阶段EDI模块的主要研究方向在于填充材料和填充方式。当前应用领域的填充材料主要以阴阳离子交换树脂为主。离子交换纤维和成型离子交换材料是新型填充材料，相比交换树脂有更好的性能，但是仍停留在实验室阶段无法量产。填充方式主要采用混合填充方式，分层填充方式可以减少水解离产生的H+和OH-在传递过程中的结合，从而增加树脂的再生速度，但是当前的技术无法解决分层填充的膜堆在长时间使用后阴阳离子交换树脂混合的问题。分层填充技术仍在继续研究［3］。

由文献［4］可知，进水条件恒定的前提下，在一定的电压区间内产水电阻率与EDI堆膜电压成正相关，当堆膜电压大于一定数值时，产水电阻率增大不明显。文献［5］介绍了电导率测量基本原理以及双脉冲法、频率法等多种电导率测量方法。笔者基于双脉冲法设计了双极性方波驱动的电导率测量系统，采用此种方法有效降低了极化效应的影响，提高了测量精確度。文献［6］采用模糊控制方法针对非线性、大惯性、大滞后的空调房进行控制器设计，有良好的控制效果。笔者在模糊控制器模型设计基础上进行改进，使每次的修正值都是基于上次修正后的PID参数进行调整的，这样可以增大PID参数的整定范围，提高系统的动态特性。

2 一体式EDI的工作原理及结构设计

EDI模块的工作原理如下：

a. 水中的杂质离子与阴阳离子交换树脂上的离子发生交换。

b. 给EDI的堆膜施加电场，使被树脂吸附的杂质离子在电场力的作用下定向移动进入浓水室，从而实现水中杂质离子的去除。

c. 电解产生的H+和OH-与失效树脂上的离子进行交换，使树脂重新具有吸附水中杂质离子的能力。因此，EDI可以实现连续电解除盐［7～9］。

笔者所设计的智能一体式EDI模块的结构如图1所示。

3 系统设计

3.1 硬件组成

智能一体式EDI微控制器主控制器硬件结构如图2所示。

其中MCU选用STM32F103RCT6，外设电路主要由以下部分组成：

a. 按键检测电路。采用单片机3路IO驱动，由外部上拉电阻和接地按键组成。

b. 显示接口电路。显示屏采用128×64像素SPI通信的LCD显示屏，主板预留4路IO经排线连接显示屏。

c. RS485接口电路。采用SP485和8550搭建RS485全自动收发电路。

图2 主控制器硬件结构

d. 压力采集电路。由150 Ω采样电阻、RC滤波器和单片机模数转换通道（以下简称ADC）组成。

e. 温度采集电路。设计由Pt1000热敏电阻、

1 kΩ/0.1%高精度电阻、电压跟随器、滤波电路和ADC组成。

f. 阀门控制电路。采用24 V（DC）继电器控制阀门开闭。

g. 可调恒流源电路。基于LM358和TIP122设计了采用单片机数模转换器（以下简称DAC）控制的可调恒流源电路。

h. 双极性方波驱动电导率测量电路。由PWM输出引脚、反向放大电路、电流采样电路、精密的全波整流电路、滤波电路和ADC组成。

笔者将着重介绍用于电流调整和电导率采集的可调恒流源电路、双极性方波驱动电导率测量电路。

3.1.1 可调恒流源电路设计

可调恒流源电路如图3所示。

DAC输出参考电压经电压跟随器U1B隔离输出至U1A正极性端，达林顿管BG1將U1A输出端电流放大，即为EDI工作电流。采样电阻R4将电压反馈给U1A负极性端，由于采用的是负反馈，此时U1A可以看作放大倍数为1的反相放大器。因此，运算放大器将调整输出电流使R4电压与DAC输出电压一致。由此可得，当DAC输出保持不变时，流经R4的电流不变，即EDI的工作电流保持不变。该电路可以通过软件控制EDI工作电流，因此可以自动进行EDI再生，不需要人工操作。

3.1.2 双极性方波驱动电导率测量系统设计

电导率测量过程的主要影响因素是双层电容带来的额外阻抗和浓差极化现象产生的反向电势。笔者采用双脉冲法测电导率消除该影响，双脉冲法测电导率原理如图4所示，其中R为电导池等效电阻，C是双层电容，C是引线电容，C？垌

C。给电导池施加频率一定、占空比为50％的双极性方波，在第1个脉冲T期间，由于引线电容C远小于双层电容C，引线电容被快速充至满电但双层电容上的电压很低，此时发出第2个脉冲T，引线电容快速反向充电被充满，直到T结束，双层电容上的电荷刚好被释放完毕。在一个PWM周期上，C引线电容大部分时间都是被充满的状态，相当于断路。而双层电容在一个周期上等效电压为0 V，全程都在充放电，相当于是短路。此时电导池等效物理模型相当于只有电导池的等效电阻，即溶液电阻。因此如果在电导池上施加频率合适的PWM方波，可以有效消除双层电容的影响，同时变化的电极极性也不会使电极上汇集大量电荷，产生化学极化和浓差极化效应。

图4 双脉冲法测电导率原理

电导率是衡量溶液导电程度的指标，电阻率是电导率的倒数。通常采用电阻率来表征EDI的产水质量［10］。电阻率k的推导过程如下。

电阻R的计算公式为：

R=ρ（1）

式中 A——导体横截面积；

L——导体长度；

ρ——导体电导率。

令电导池常数K=L/A，则电阻率k的计算公式为：

k===（2）

由于K是常数，因此由两电极间水的阻值即可推导出当前温度下水的电阻率［11～14］。

电导率测量电路如图5所示，ADC产生的方波通过电容C27滤除方波中的直流分量。通过反向放大器U7A将信号放大后施加在两极板之间，使用采样电阻R30对流经极板间水的电流进行采样。由于采样信号也是交流信号，进一步的将该信号通过由U7B和U7D组成的精密的全波整流电路并送入单片机的ADC采样。通过程序计算可以得到水的电阻率。

电导率受温度变化影响极大，水温越高，离子的热运动越剧烈，水的导电性能越强。因此电导率传感器测量出的当前温度下的水的电阻率需要转换成标准温度（25 ℃）下水的电阻率。电导率与温度的关系可以表示为：

K=α［K-K］+0.0548（3）

式中 K——25 ℃的纯水电导率；

K——t ℃测得的纯水电导率；

K——t ℃的理论纯水电导率；

α——t ℃的换算系数。

水在常见温度下的理论纯水电导率和换算系数由GB/T 6682—2008《分析实验室用水规格试验方法》给出。为了提升温度校准的精度，笔者采用最小二乘法对0～50 ℃理论纯水电导率和换算系数进行三次拟合。MATLAB代码及运行结果如图6～8所示。

图6 换算系数和理论纯水电导率最小二乘

三次拟合MATLAB代码

图7 换算系数最小二乘三次拟合

MATLAB运行结果

图8 理论纯水电导率最小二乘三次拟合MATLAB运行结果

由以上拟合结果所得换算系数的拟合曲线方程为：

y=-9.0043×10x+4.4070×10x-0.0429x+1.7975（4）

理论纯水电导率拟合曲线方程为：

y=4.4905×10x+2.5651×10x+8.049×10x+0.0012（5）

3.2 软件设计

智能EDI模块上电首先进行系统初始化，包括IO初始化、μCOS-Ⅱ操作系统初始化和外设初始化，然后启动操作系统。

操作系统启动后，智能EDI模块的主要工作由以下3个任务相互协作完成：

a. 设备关键参数检测和异常报警；

b. 数据传送；

c. 产水电导率调整。

3.2.1 关键参数检测和异常报警

关键参数检测和异常报警任务流程如图9所示。

主控制器周期性地采集各个状态参数进行去极值平滑滤波，这样可避免由于干扰导致的异常数据。程序的具体处理方式为，保存近7次测量值放入某个数组，若采集数据不足7次则补零，对这7个数据做冒泡排序，排序后去掉其中最大的两个数据和最小的两个数据，对剩余3个数据取平均值，认为该平均值是此时测量数据的真实值。

与此同时，主控制器检测原水进水水质和进水压力是否达到EDI模块的进水要求，如果进水压力不达标，时间却达到阈值，智能EDI会报警并等待进水压力恢复正常后再进入工作状态。如果进水水质不达标而时间达到阈值，主控制器会在屏幕发出报警提示，同时排放进水。如果EDI模块电流已达工作电流上限且产水水质长期不达标，则会提醒用户离子交换树脂失效，需要进行EDI再生。

3.2.2 数据传送

智能EDI模块作为从机采用Modbus-RTU通信协议与用户进行数据交换，支持03和06功能码。Time_cnt作为计时变量统计单片机未接收到数据的时间（是以10 ms为单位的时钟节拍），当30 ms未接收到新数据则认为一包数据接收成功。接收成功后先进行数据校验和处理，接下来做出回复。数据传送任务流程如图10所示。

图10 数据传送任务流程

3.2.3 产水电导率调整

产水电导率是通过EDI工作电流调整的，EDI工作电流由DAC输出电压决定。EDI产水电导率影响因素众多，EDI的数学模型建立存在困难，因此采用PID控制器对产水电导率进行控制。为了优化控制性能，笔者在工业常用的PID控制器基础上引入模糊控制器。主控制器将采集得到的产水电导率等信息经过程序计算处理后送入模糊控制器，由模糊控制器依据专家经验对PID参数进行调整，产水电导率模糊控制流程如图11所示。

模糊PID控制器的控制过程包括模糊化、建立模糊规则表和解模糊化。笔者选择双输入、三输出的Mamdani型模糊控制器作为推理机，模糊控制器的设计过程如下。

a. 控制器输入模糊化，即把电导率偏差e和偏差变化ec用n个点分割并将每个点与设定的描述语言一一对应。笔者用PB（正大）、PM（正中）、PS（正小）、ZO（零）、NS（负小）、NM（负中）、NB（负大）描述e和ec变化。对于每个输入的e和ec，它们总在两个点之间，因此笔者采用三角隶属度函数划分它们属于某个点的比例。

b. 建立模糊规则表。

c. 对模糊集进行解模糊化，P、I、D的增量值采用重心法计算，其计算式如下：

ΔK=（6）

式中 F——模糊量化值，可以先给一个大体的估计值；

M——隶属度；

ΔK——初步得出的模糊增量值。

由于模糊量化值是估计值，因此引入系数来放大和缩小K、K和K的增量，具体实现公式如

下［15～17］：

K（n）=K（n-1）+Δk′·α（7）

式中 K（n）——本次K、K和K的参数值；

K（n-1）——上次K、K和K的参数值；

α——放大系数，设定增量对最终值的影响；

Δk′——解模糊化得到的K、K和K的增量。

4 实验验证

笔者采用市面常用的反渗透膜（以下简称RO膜）+EDI的系统结构进行实验。RO膜是用于去除原水中的无机物、细菌及病毒等物质的过滤装置。实验系统结构如图12所示。

以市政自来水作为实验系统原水进水，将普通EDI和智能EDI的初始工作电流均设置为

200 mA，同时，智能EDI的产水电阻率目标值设置为市面上大多数纯水机EDI产水电阻率的标准值15.2 MΩ·cm。普通EDI和智能一体式EDI同时开始制水并记录产水电阻率，采样间隔为1 min，实验时间为2 h。普通EDI和智能一体式EDI的产水电阻率变化曲线如图13所示。

因为市政用水的pH值、进水电导率相对稳定，因此实验影响EDI产水水质的主要因素为管线压力所导致的流量变化。由图13可以看出，由于进水管线压力不稳定，2 h内普通EDI的产水水

图13 EDI模块电阻率时间曲线

质波动较大，且普通EDI产水电阻率平均值为18.52 MΩ·cm，远高于目标值。笔者设计采用的模糊控制方法的智能EDI产水电阻率平均值为

15.25 MΩ·cm，且具有良好的动态性能，首次运行能够在1 min之内将产水电阻率稳定在目标值附近，产水水质稳定后受进水流量导致的偏差较小，最大偏差约为目标值的1.6%，能够满足实际应用需求。

普通EDI的工作电流为恒定值200 mA，智能一体式EDI的工作电流可以通过采样电阻、电压计算得出。普通EDI和智能一体式EDI工作电压则需要利用万用表人工采集。在实验过程中对EDI模块的工作电流和电压值进行5次采集并求平均值，结果见表1、2。

由表1、2可以得到，在设定智能EDI产水电阻率为15.2 MΩ·cm的条件下，智能EDI产水功耗降低20%，经过多次重复实验，智能一体式EDI与普通EDI相比功耗降低约在16%～20%之间。

5 结束语

与其他学者在高纯水制备技术的研究方向（EDI填充材料）不同的是，笔者从控制的角度使EDI装置始终运行在相对稳定的状态，从而增强EDI系统的稳定性。当前产品控制器整体方案已经确定，整机测试也趋于稳定，并且已经小批次地投入使用。受不同地区水质差异的影响，部分设备的表现与预期存在差异，后期还需要根据应用情况进一步调整和优化控制算法，增强产品的稳定性。

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（收稿日期：2023-03-05，修回日期：2023-12-11）

Development of Intelligent Integrated EDI Module Based on Fuzzy PID

LV Xu-dong，  QIN Hao-hua

（School of Automation and Electronic Engineering， Qingdao University of Science and Technology）

Abstract   Aiming at low-degree integration of the EDI （electrodeionization） module in service， an EDI module which integrates EDI module， sensor， controllable constant current source module and master controller together was developed and meanwhile， considering the fact that the EDI working current at present fails to be regulated in real time with the change of water quality， a fuzzy PID-based control scheme for EDI modules output current was designed， including adjustable constant current source circuit-cored master controllers hardware circuit based on the microcontroller on-chip digital-to-analog converter. In addition， the EDI modules output current was intelligently regulated and an experimental model was built to compare the control effects of intelligently-integrated EDI and common EDI. The experimental results show that， the designed EDI module can achieve accurate and fast control of the water quality.

Key words    EDI technology， embedded microcontroller， resistivity， fuzzy PID， constant current source