基于Simulink的片式加热器PID控制系统仿真开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1意义： 金属有机物化学气相沉积(Metal Organic Chemical Vapor Deposition，简称MOCVD)是制备金属氮化物薄膜材料、光电器件、微波器件以及其他新型合成材料的一种技术。加热系统能否均匀、快速的加热衬底决定着外延沉积的质量，所以加热系统是MOCVD设备重要的组成子系统之一。不同的MOCVD产品都需要一个与之匹配的加热系统。MOCVD设备上的加热装置结构特殊，加热机理复杂，使得加热系统具有大时滞、非线性，并难以建立精确的数学模型。所以本文采用PID控制方法·，以MATLAB/Simulink为工具，探究电阻片式加热器三区加热器耦合加热情况下的功率输出优化方式和手段1.2国外发展现状 国外在温度控制方面，最早也是应用最广泛的是PID控制。长期以来，因其具有原理简单、设计方便、使用范围广、价格低廉等优点，故而在实际生产中有着广泛的应用。现有的MOCVD温度控制方法也大多采用PID控制或PID与其他控制方法相结合的方法。从20世纪六七十年代开始，针对多输入多输出问题提出了以状态空间方程为方法的现代控制理论。由于传统的控制理论是基于精确的系统数学模型进行建立的，但随着数学理论的不断发展，越来越多的智能控制理论不断涌现。早在上世纪六十年代，L.A.Zadeh教授就先提出了模糊控制理论，该方法通过用人们易于理解的模糊逻辑来描述被控过程，适用于对不易取得精确数学模型的对象进行控制。随着人们对人类神经系统研究的深入，神经网络控制也逐渐成为控制领域研究的热点问题。该方法是一种采用数理模型模拟生物神经元结构与功能的方法，它用大量简单的神经元模型连接形成各种拓扑结构复杂的网络，其中比较典型的有前馈型神经网络、反馈型神经网络、随机神经网络及自组织神经网络等。由于温度控制系统受外界干扰影响较大，而PID控制鲁棒性弱，往往不能获得满意的控制效果。因此，近年来将PID控制与各种新型控制算法相结合，既具有PID控制结构简单，又具有智能控制的强鲁棒性、非线性等特点，已成为研究的热门问题。1.3国内发展现状 国内对于MOCVD温度控制系统的研究也比较火热，这其中既有对温度控制系统硬件电路的设计，也有对温度变化过程控制算法的研究，还有对温度控制均匀性的研究及对温控软件的研究。其中陈贤能设计了基于PLC的MOCVD控制系统，在材料自动生长时设计了开环与闭环相互切换的策略，有效的改善了系统控制的精度。而周晓琴则采用现场总线控制系统（FCS）实现了MOCVD温度控制，通过高效的通讯协议解决了现场设备与远程控制器的链接问题，成为真正实现远程操作的MOCVD控制系统。张普光则设计了基于单片机的MOCVD温度控制器。周峰等提出了一种基于变论域模糊PID算法的MOCVD温度控制算法。林伯奇等提出了基于串级控制的MOCVD温度控制算法，该方法在高温条件下有着较好的控制效果。纠永杰主要研究了MOCVD温升过程的控制算法及其仿真，包括PI控制、Smith控制及模糊控制等。赵军也研究了MOCVD温升过程的控制算法，并且编写了智能温度控制算法的程序。胡俊杰研究了多片式MOCVD温升过程的控制算法，并且设计实现了多片式MOCVD的温度控制程序。赵恒等提出了基于BP神经网络的MOCVD温度控制算法，并给出了其参数优化方案。王小红研究了基于免疫反馈机理的MOCVD温度控制算法。Chiu·J·C 等提出了基于模型参考自适应控制（MRAC）的MOCVD温度控制，并将其与Smith预估控制相结合，经过分析对比发现该算法提高了控制精度与系统稳定性。 对于MOCVD石墨表面温度场均匀分布的问题，到目前为止大多都集中在对模型结构的改进上，而在控制方面的研究比较少。而许力等提出了基于建模与优化的MOCVD温度均匀控制方案，该方法采用神经网络建立了输入功率与反应室内石墨表面温度之间的关系，然后以温度均匀性为优化指标，采用粒子群算法优化各加热器功率，以保证MOCVD反应室内石墨表面温度均匀分布。

2. 研究的基本内容与方案

本文研究的主要内容是：分析片式加热器温度控制系统，介绍控制系统的各组成部分以及控制特点。

依据理论推导或数据实验建立控制系统数学模型。

以matlab/simulink为工具建立并分析片式加热器pid控制系统，分析其功率输出优化方法。

3. 研究计划与安排

第1周~第3周：阅读matlab相关书籍，查阅光伏发电相关资料。

第4周~第5周：学习并掌握matlab/simulink程序设计功能。

第6周~第12周：设计开发基于matlab/simulink的片式加热器pid控制系统仿真数学模型，分析三区加热器耦合加热情况下的功率输出优化方式和手段。

4. 参考文献（12篇以上）

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