生化培养箱智能控制系统的设计

生化培养箱过程中，存在温、湿度变化 耦合性强、设备性能易变的问题，本文提出 了一种基于解耦补偿的改进模糊控制设计 方法，保证改进模糊算法计算的控制量相 互独立，实现对温度和湿度控制量解耦关 系的学习，对控制量进行补偿。

生化培养箱是是生物、医学、环境保护、 农林畜牧等行业的科研机构、大专院校、生产 单位或部门实验室的重要试验设备，广泛应用 于恒温恒湿试验、培养试验、环境试验等。然 而长期以来，生化培养箱的温湿度控制存在严 重耦合，研究生化培养箱的温、湿度控制算 法，提升控制精度，对相关领域的生产和科研具有重要意义。 目前国内外对生化培养箱的温湿度控制主 要通过开关控制、单纯 PID 控制及模糊控制来 实现。然而开关控制效果非常粗糙，同时会造 成设备的频繁启停， 降低设备使用寿命 ； PID 控制对于非线性时变、滞后较大的温湿度控制 系统来说，鲁棒性不强 ；而单纯的模糊控制器 存在静差，控制精度不够高。同时大部分生化 培养箱控制系统由于没有考虑系统温、湿度的 相互影响，加上生化培养箱模型的不确定性以 及过程参数受环境影响变化大，导致对温、湿 度控制的精度不理想。

 针对生化培养箱工作过程中温、湿度 变化的耦合性强，以及传感器性能曲线受外界 干扰较大等问题，为更好满足生化培养过程对 温、湿度指标的工艺要求，采用神经元对温湿 度控制进行解耦，同时采用变参数模糊控制， 提升控制系统自调节能力。