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摘 要

温度控制广泛存在于我们生活的各个角落，在工业生产和科研活动中，温度控制都扮演了一个及其重要的角色。无论是科学研究还是工农业生产，对温控系统的精度和稳定性的要求都越来越高。近年来，基于帕尔贴效应的半导体制冷技术得到了有力的发展，由于帕尔贴装置具有体积小、重量轻、寿命长、对环境无污染等优点，且具有相对较快的响应特性，受到了人们的广泛关注。但是，帕尔贴装置仍然是一个非线性系统，传统的PID控制存在一定的局限性，而BP神经网络作为一种智能控制方式，对非线性系统具有良好的控制效果，将BP神经网络与PID控制相结合能更好地弥补传统PID控制的不足，使整个温度控制系统拥有更优异的性能。

本文对单层帕尔贴装置进行了数学建模分析，在对传统PID控制算法和基于BP神经网络的PID控制算法进行了原理分析比较的基础上，利用MATLAB/SIMULINK工具对单层帕尔贴装置进行了建模仿真，并附加干扰，将常规PID算法的控制效果与基于BP神经网络的PID控制效果进行了对比，从仿真结果分析出各自的优劣，得出结论。

关键词：帕尔贴，BP神经网络，PID控制，MATLAB/SIMULINK

Abstract

Temperature control widely exists in every corner of our life.It plays an important role in industrial production and scientific research activities. Especially in the field of medical treatment, the precision and stability of temperature control system are more stringent. In recent years, semiconductor refrigeration technology based on the Peltier effect has been developed vigorously. Because of the advantages of small size, light weight, long life, no pollution to the environment, and relatively fast response characteristics, the Peltier device has attracted wide attention. However, the Peltier device is still a non-linear system, and the traditional PID control has some limitations. As an intelligent control method, BP neural network has good control effect on the non-linear system. Combining BP neural network with PID control can better compensate for the shortcomings of traditional PID control and make the whole temperature control system have better performance.

In this paper, the mathematical model of single-layer Peltier device is analyzed. On the basis of the principle analysis and comparison of traditional PID control algorithm and PID control algorithm based on BP neural network, the single-layer Palpate device is modeled and simulated by using MATLAB/SIMULINK tool, with additional interference. The control effect of conventional PID algorithm is compared with that of PID control based on BP neural network. By comparison, the advantages and disadvantages of the simulation results are analyzed and the conclusions are drawn.

KEY WORDS: Peltier , BP-neural network ,PID control, MATLAB/SIMULINK

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景及目的 1

1.2 半导体制冷的发展及应用 1

1.3 国内外热触觉再现装置温度控制的研究现状 3

1.3.1 温度控制技术的发展 3

1.3.2 帕尔贴温度触觉再现系统的研究现状 4

1.4 本文内容结构安排 5

第二章 半导体热电理论 7

2.1 塞贝克效应 7

2.2 帕尔贴效应 8

2.3 汤姆逊效应 9

2.4 三种热电效应之间的关系 10

第三章 单层帕尔贴温度控制系统算法研究 11

3.1 单层帕尔贴温度系统建模 11

3.1.1 驱动帕尔贴装置时的热传递 11

3.1.2 热网的建立和方块接线图的推导 12

3.2 PID控制算法 13

3.2.1 PID控制原理 13

3.2.2 PID控制算法 14

3.2.3 PID参数整定 16

3.3 BP神经网络 18

3.3.1 人工神经网络简介 18

3.3.2 BP神经网络 21

3.3.3 基于BP神经网络的PID控制算法推导 25

3.3.4 基于BP神经网络的PID控制算法步骤 26

第四章 基于Matlab/Simulink的帕尔贴热触觉再现装置系统仿真 29

4.1 常规PID控制仿真 29

4.2 基于BP神经网络的PID控制仿真 31

4.2.1 S函数 31

4.2.2 仿真结果 32

4.3 控制算法仿真结果分析与比较 37

第五章 总结与展望 39

5.1 全文总结 39

5.2 研究展望 39

参考文献 41

致 谢 43

绪论

研究背景及目的

在我们的日常生活中，视觉和听觉信息作为最直接最直观的能被再现的两种信息形式大量地被人们所研究及应用。近年来，关于触觉的提取、传递，并基于这两者将触觉信息作为多媒体信息的第三种形式进行再现的研究正在逐步发展，并且已经有了些许成果。与此同时，由于半导体材料的产生及应用，伴随着热电理论的进一步完善，触觉感知的应用领域也在慢慢扩大。

触觉，即当具有机械特性或温度特性的物体作用于触觉感受器时产生的感觉。触觉作为外界信息传递的重要载体，能够反映出外界物体的各类属性，包括粗糙程度、软硬度、温度、湿度、振动、导热性等物理属性。触觉是接触、滑动、压觉等机械刺激的总称，主要分为力触觉、纹理触觉和温度触觉^[1]。其中，温度触觉指的是在触觉发生过程中，由于冷觉和热觉两种感受器感受到外界温度变化所引起的感觉，其对接触瞬间温度快速的变化过程较为敏感。虽然温度触觉方面的研究暂时不算很多，其发展速度也远没有力触觉和纹理触觉来的迅速，但是由温度触觉发展而来的温度触觉再现技术可以再现物体的热属性，在温度控制领域有很好的应用前景。

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