Контроллер Arduino с датчиком температуры и Python интерфейсом для динамической идентификации объектов управления. Контроллер с датчиком температуры


Температурные контроллеры. Терморегуляторы

Температурные контроллеры предназначены для регулирования температуры в рамках автоматических систем управления различными производственными процессами.

Основное распространение получили температурные контроллеры на базе ПИД-регуляторов. Контроллеры отличаются вариантами регулирования параметров и особенностями работы.

Современные модели температурных контроллеров с ПИД-регуляторами снабжены светодиодной индикацией, выполняющей различные функции:

  • отображение текущего значения измеряемого параметра,
  • отображение заданного в настройках значения,
  • отклонение текущего значения от заданного в абсолютных числах или процентах,
  • индикация состояний работы прибора,
  • аварийная сигнализация.

Большая часть моделей терморегуляторов позволяет встраивать контроллеры в шкаф управления или монтировать на DIN-рейку. Для простоты монтажа некоторые варианты имеют бескорпусные модификации.

Область применения контроллеров температуры

Температурные контроллеры применяются практически во всех современных отраслях промышленности для контроля различных процессов температурной обработки:

  • системы горячего водоснабжения, отопления, вентиляции, кондиционирования зданий и помещений,
  • сушильные камеры, промышленные печи различного назначения,
  • холодильные установки,
  • системы пожароохранной и аварийной сигнализации,
  • термическая обработка различных материалов: термопластоавтоматы, вулканизаторы, сварочное оборудование и многое другое.

Многие контроллеры помимо термодатчиков могут работать с другими видами измерительных приборов: датчиками давления, расхода, влагомерами, датчиками тока, датчиками положения задвижки, углового положения и т.д.

Это позволяет применять контроллеры температуры в металлургической отрасли, машиностроении, производстве станков и оборудования, пищевой промышленности, сельском хозяйстве, сфере ЖКХ, добывающей и перерабатывающей промышленности.

Назначение контроллеров температуры

Терморегуляторы обеспечивают различные температурные процессы: нагревание, охлаждение, поддержание заданного параметра и т.д. Температурные контроллеры встраиваются в автоматические управляющие системы и осуществляют регулирование заданных параметров с помощью управления исполнительным оборудованием.

Также контроллеры могут работать с другими видами датчиков, например, давления, тока, влажности и другими, для управления соответствующими параметрами технологических процессов.

Преимущества температурных контроллеров

Современные температурные контроллеры в зависимости от конкретной модели могут иметь различные преимущества:

  • одновременное измерение и регулирование уровня температуры,
  • высокая точность работы,
  • различные варианты управления параметрами, включая ПИД-регулятор,
  • широкий модельный ряд,
  • возможность многоканального измерения,
  • одновременное управление процессами нагревания и охлаждения,
  • управление различными параметрами производственных процессов: давлением, расходом, свойствами тока, микроклиматом и т.д.

Возможные недостатки работы с термоконтроллерами

Основным недостатком температурных контроллеров является точность измерения и регулирования. На этот показатель влияет используемый датчик температуры, а также возможности самого прибора. Для процессов, требующих высокой точности управления, следует выбирать модели с минимальной погрешностью и возможностью работы с высокоточными датчиками.

Принцип работы температурных контроллеров

Принцип работы температурного контроллера заключается в получении входного сигнала с датчика температуры и формировании сигнала управления оборудованием на базе величины полученного значения измеряемого параметра. В зависимости от особенностей работы выходного сигнала, управляющий сигнал может формироваться различным способом.

Сигнал управления температурного контроллера с ПИД-регулятором формируется на базе полного или частичного пропорционально-интегро-дифференцирующего регулирования. При этом происходит расчет трех величин:

  • пропорциональной – отклонением текущего результата измерения от заданного значения,
  • интегрирующей – интеграла по времени от разницы значений,
  • дифференцирующей – скорости изменения разницы значений.

Выходной сигнал при ПИД-регулировании включает в себя сумму всех трех величин. Частичное ПИД-регулирование может включать в себя только одну или две величины:

  • пропорциональное регулирование,
  • пропорционально-интегрирующее регулирование,
  • пропорционально-дифференцирующее регулирование.

Современные температурные контроллеры включают в себя функции автоматического регулятора по заданной программе из нескольких шагов.

 

Заказать звонок

rusautomation.ru

Контроллер Arduino с датчиком температуры и Python интерфейсом для динамической идентификации объектов управления

# -*- coding: utf8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import time start = time.time() from scipy.interpolate import splev, splrep import scipy.integrate as spint import numpy as np from scipy.integrate import quad xx =np.array(np.arange(0,230,1)) yy1 =np.array([ 24.87, 25.06, 25.31, 25.5, 25.81, 26.06, 26.37, 26.62, 26.87, 27.12, 27.44, 27.69, 27.87, 28.12, 28.31, 28.56, 28.75, 28.94, 29.12, 29.31, 29.5, 29.69, 29.81, 30.0, 30.12, 30.25, 30.37, 30.56, 30.69, 30.81, 30.87, 31.0, 31.12, 31.25, 31.31, 31.44, 31.5, 31.62, 31.69, 31.81, 31.87, 31.94, 32.06, 32.13, 32.19, 32.25, 32.31, 32.38, 32.44, 32.5, 32.56, 32.63, 32.69, 32.75, 32.75, 32.81, 32.88, 32.94, 32.94, 33.0, 33.06, 33.13, 33.13, 33.19, 33.25, 33.25, 33.31, 33.31, 33.38, 33.38, 33.44, 33.44, 33.5, 33.5, 33.56, 33.56, 33.56, 33.63, 33.63, 33.69, 33.69, 33.69, 33.75, 33.75, 33.81, 33.81, 33.81, 33.88, 33.88, 33.88, 33.88, 33.94, 33.94, 33.94, 34.0, 34.0, 34.0, 34.0, 34.06, 34.06, 34.06, 34.06, 34.06, 34.13, 34.13, 34.13, 34.13, 34.13, 34.19, 34.19, 34.19, 34.19, 34.19, 34.25, 34.25, 34.25, 34.25, 34.25, 34.25, 34.31, 34.31, 34.31, 34.31, 34.31, 34.31, 34.31, 34.38, 34.38, 34.38, 34.38, 34.38, 34.38, 34.38, 34.38, 34.38, 34.44, 34.44, 34.44, 34.44, 34.44, 34.44, 34.44, 34.44, 34.44, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.63, 34.56, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.69, 34.63, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.75, 34.69, 34.75, 34.69, 34.69, 34.75, 34.75, 34.75, 34.75, 34.75]) yy2=yy1-24.87#компенсация смещения нуля yy=yy2/max(yy2)#нормирование """ Интерполяция переходной характеристики при помощи сплайнов""" def h(x): spl = splrep(xx , yy ) return splev(x, spl) """ Численное интегрирование без смены координаты времени в соответствии с (6)""" S1=(spint.quad(lambda x:1-h(x),xx[0],xx[len(xx)-1])[0]) S2=(spint.quad(lambda x:(1-h(x))*(S1-x),xx[0],xx[len(xx)-1])[0]) S3=(spint.quad(lambda x:(1-h(x))*(S2-S1*x+(1/2)*x**2),xx[0],xx[len(xx)-1])[0]) S4=(spint.quad(lambda x:(1-h(x))*(S3-S2*x+S1*(1/2)*x**2-(1/6)*x**3),xx[0],xx[len(xx)-1])[0]) """ Определение коэффициентов передаточной функции""" b1=-S4/S3 a1=b1+S1 a2=b1*S1+S2 a3=b1*S2+S3 """ Возврат во временную область""" def ff(x,t): j=(-1)**0.5 return (2/np.pi)*( ((b1*x*j+1)*np.e**(-25*x)/(a3*(x*j)**3+a2*(x*j)**2+a1*x*j+1)).real)*(np.sin(x*t)/x) y=np.array([round(quad(lambda x: ff(x,t),0, 0.6)[0],2) for t in xx]) """ Определение критерия адекватности модели """ k=round(1-sum([(yy[i]-y[i])**2 for i in np.arange(0,len(yy)-1,1)])/sum([(yy[i])**2 for i in np.arange(0,len(yy)-1,1)]),5) stop = time.time() print ("Время работы программы :",round(stop-start,3)) plt.title('Идентификация модифицированным методом площадей.\n Адекватность модели: %s'%k) plt.plot(xx, yy,label='W=(%s*p+1)/(%s*p**3+%s*p**2+%s*p+1)'%(round(b1,1),round(a3,1),round(a2,1),round(a1,1))) plt.legend(loc='best') plt.grid(True) plt.show()

habr.com

Контроллер нагрева с датчиком из термопары - Мои статьи - Каталог статей

Иногда в хозяйстве возникает потребность управлять нагревателем, температура которого выше допустимой для любимого многими DS18B20 (больше 125 градусов Цельсия). Например утюгом, духовым шкафом, муфельной печью.. Для таких температур применяют датчики в виде термопар. У меня как раз завалялось несколько термопар от сгоревших китайских тестеров. Если я не ошибаюсь, то это термопары К-типа. Устройство сделал на однодолларовом микроконтроллере PIC16F676. Плата термоконтроллера выглядит вполне заурядно: 

      Схема терморегулятора не отличается ни новизной ни изысканностью. Микроконтроллер, семисегментный трёхразрядный индикатор с общим катодом, стабилизатор, датчик температуры окружающего воздуха и усилитель термопары. Управление нагрузкой можно осуществить как реле, так и симистором (что в утюге я и сделал).  

 

Выглядит схема так:  

 

Если вместо реле хотите применить симистор, схема будет иметь такой вид:

 Как известно, термопара при нагреве генерирует небольшое напряжение, пропорциональное разности температур между точкой спая проводов и температурой концов этих проводов. Значит, чтобы корректно измерить температуру нагреваемого предмета нам надо знать не только разницу температур, но и текущую температуру в помещении (температуру холодных концов термопары). Для того, чтобы измерить эту температуру в схеме применён электронный датчик температуры TC1047. Выглядит он совершенно не эффектно, как обычный SMD транзистор в корпусе SOT-23, но внутри у него находится микросхема, выдающая наружу напряжение, пропорциональное температуре. Стоит значительно дешевле чем DS18B20, работать с помощью АЦП с ней намного проще (можете погуглить даташит на неё).

 

 После сборки эта плата потребует небольшой настройки. Дело в том, что при питании от обычных в таких случаях 5в один шаг АЦП будет 4,88мВ. Что не очень удобно для вычислений. Датчик температуры выдаёт после преобразования 10мВ на градус. Логичным было слегка поднять напряжение питания микроконтроллера PIC16F676 чтобы получить удобные 5мВ на шаг. Поэтому первая настройка это калибровка напряжения питания. Делается это очень просто: при лежащей на столе термопаре включаем нагрев (правая кнопка) без подключения нагревателя и вращая переменный резистор 470 Ом добиваемся на экране значения текущей комнатной температуры. Следующая настройка это калибровка усилителя термопары. Теперь берём кипящий чайник и опускаем туда (в полиэтиленовом пакете) термопару. Вращая резистор 100к добиваемся показания 99-100 градусов на индикаторе. Всё, можно пользоваться.

 

Если при повторении этой конструкции у Вас возникли какие-то вопросы или идеи по улучшению её, напишите мне в онлайн форме свои соображения по этому поводу.

Если Вы авторизуетесь на сайте в качестве пользователя, Вы будете получать уведомления о новых материалах на сайте.

smartelectronix.biz

Разработка и производство холодильных агрегатов и централей в г. Новосибирск. Скидки! Гарантия! Холодильные комплектующие, холодильные камеры. Монтаж. Торгово-холодильное оборудование Brandford

ПРОЕКТИРОВАНИЕ, ПРОДАЖА, МОНТАЖ

ХОЛОДИЛЬНЫХ УСТАНОВОК СОБСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА, ХОЛОДИЛЬНЫХ КАМЕР, ТЕПЛООБМЕННОГО ОБОРУДОВАНИЯ, КОМПЛЕКТУЮЩИХ И ТОРГОВОГО ХОЛОДИЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ

ДЛЯ СУПЕРМАРКЕТОВ, ПРОИЗВОДСТВ И ПРЕДПРИЯТИЙ ОБЩЕСТВЕННОГО ПИТАНИЯ

                                                                                          

 

                        

                                                                                                                                                                      

 

                                         

                                                    

                                                      

 

а также:

КОМПЛЕКСНЫЙ ПОДХОД К ПОСТАВКЕ ХОЛОДИЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ

  • Проектирование и реализацию крупных объектов торговых предприятий "под ключ"
  • Переформатирование существующих традиционных магазинов
  • Обучение персонала на всех видах оборудования, поставляемого нашей компанией
  • Гарантийное и постгарантийное техническое обслуживание холодильного оборудования нашим сервисным центром.

Получив техническое задание, мы производим расчет требуемой холодопроизводительности для правильной и безаварийной работы холодильной системы. Изготавливим холодильную уставноку, подбирем теплообменное оборудование, скомплектуем монтажные материалы, произведем монтаж и гарантийное сервисное обслуживание.

Помимо холодильных установок мы производим также монтаж холодильных камер из сэндвич-панелей, устанавливаем двери, завесы различного назначения

В нашем каталоге холодильного оборудования представлены комплектующие, которые мы используем для реализации комплекса по холодообеспечению. У нас вы можете купить компрессоры Danfoss, Bitzer, Copeland, Embraco Aspera. Воздухоохладители представлены известными брендами Lu-Ve, Alfa Laval, GÜNTNER, ECO, Garcia Camara. 

Уже много лет мы отдаём предпочтение холодильным машинам Polair, они производятся в виде моноблоков и сплит-систем. Их преимущество заключается в низких затратах на оборудование и простоту управления для Вашего персонала. Также мы рекомендуем использовать холодильные камеры POLAIR, они производятся в двух модификациях POLAIR Standard и POLAIR Professionale.

 

 

 

 

www.tk-sibirholod.ru

Разработка и производство холодильных агрегатов и централей в г. Новосибирск. Скидки! Гарантия! Холодильные комплектующие, холодильные камеры. Монтаж. Торгово-холодильное оборудование Brandford

ПРОЕКТИРОВАНИЕ, ПРОДАЖА, МОНТАЖ

ХОЛОДИЛЬНЫХ УСТАНОВОК СОБСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА, ХОЛОДИЛЬНЫХ КАМЕР, ТЕПЛООБМЕННОГО ОБОРУДОВАНИЯ, КОМПЛЕКТУЮЩИХ И ТОРГОВОГО ХОЛОДИЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ

ДЛЯ СУПЕРМАРКЕТОВ, ПРОИЗВОДСТВ И ПРЕДПРИЯТИЙ ОБЩЕСТВЕННОГО ПИТАНИЯ

                                                                                          

 

                        

                                                                                                                                                                      

 

                                         

                                                    

                                                      

 

а также:

КОМПЛЕКСНЫЙ ПОДХОД К ПОСТАВКЕ ХОЛОДИЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ

  • Проектирование и реализацию крупных объектов торговых предприятий "под ключ"
  • Переформатирование существующих традиционных магазинов
  • Обучение персонала на всех видах оборудования, поставляемого нашей компанией
  • Гарантийное и постгарантийное техническое обслуживание холодильного оборудования нашим сервисным центром.

Получив техническое задание, мы производим расчет требуемой холодопроизводительности для правильной и безаварийной работы холодильной системы. Изготавливим холодильную уставноку, подбирем теплообменное оборудование, скомплектуем монтажные материалы, произведем монтаж и гарантийное сервисное обслуживание.

Помимо холодильных установок мы производим также монтаж холодильных камер из сэндвич-панелей, устанавливаем двери, завесы различного назначения

В нашем каталоге холодильного оборудования представлены комплектующие, которые мы используем для реализации комплекса по холодообеспечению. У нас вы можете купить компрессоры Danfoss, Bitzer, Copeland, Embraco Aspera. Воздухоохладители представлены известными брендами Lu-Ve, Alfa Laval, GÜNTNER, ECO, Garcia Camara. 

Уже много лет мы отдаём предпочтение холодильным машинам Polair, они производятся в виде моноблоков и сплит-систем. Их преимущество заключается в низких затратах на оборудование и простоту управления для Вашего персонала. Также мы рекомендуем использовать холодильные камеры POLAIR, они производятся в двух модификациях POLAIR Standard и POLAIR Professionale.

 

 

 

 

www.tk-sibirholod.ru

Контроллер Arduino с датчиком температуры и Python интерфейсом для динамической идентификации объектов управления

# -*- coding: utf8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import time start = time.time() from scipy.interpolate import splev, splrep import scipy.integrate as spint import numpy as np from scipy.integrate import quad xx =np.array(np.arange(0,230,1)) yy1 =np.array([ 24.87, 25.06, 25.31, 25.5, 25.81, 26.06, 26.37, 26.62, 26.87, 27.12, 27.44, 27.69, 27.87, 28.12, 28.31, 28.56, 28.75, 28.94, 29.12, 29.31, 29.5, 29.69, 29.81, 30.0, 30.12, 30.25, 30.37, 30.56, 30.69, 30.81, 30.87, 31.0, 31.12, 31.25, 31.31, 31.44, 31.5, 31.62, 31.69, 31.81, 31.87, 31.94, 32.06, 32.13, 32.19, 32.25, 32.31, 32.38, 32.44, 32.5, 32.56, 32.63, 32.69, 32.75, 32.75, 32.81, 32.88, 32.94, 32.94, 33.0, 33.06, 33.13, 33.13, 33.19, 33.25, 33.25, 33.31, 33.31, 33.38, 33.38, 33.44, 33.44, 33.5, 33.5, 33.56, 33.56, 33.56, 33.63, 33.63, 33.69, 33.69, 33.69, 33.75, 33.75, 33.81, 33.81, 33.81, 33.88, 33.88, 33.88, 33.88, 33.94, 33.94, 33.94, 34.0, 34.0, 34.0, 34.0, 34.06, 34.06, 34.06, 34.06, 34.06, 34.13, 34.13, 34.13, 34.13, 34.13, 34.19, 34.19, 34.19, 34.19, 34.19, 34.25, 34.25, 34.25, 34.25, 34.25, 34.25, 34.31, 34.31, 34.31, 34.31, 34.31, 34.31, 34.31, 34.38, 34.38, 34.38, 34.38, 34.38, 34.38, 34.38, 34.38, 34.38, 34.44, 34.44, 34.44, 34.44, 34.44, 34.44, 34.44, 34.44, 34.44, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.5, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.56, 34.63, 34.56, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.63, 34.69, 34.63, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.69, 34.75, 34.69, 34.75, 34.69, 34.69, 34.75, 34.75, 34.75, 34.75, 34.75]) yy2=yy1-24.87#компенсация смещения нуля yy=yy2/max(yy2)#нормирование """ Интерполяция переходной характеристики при помощи сплайнов""" def h(x): spl = splrep(xx , yy ) return splev(x, spl) """ Численное интегрирование без смены координаты времени в соответствии с (6)""" S1=(spint.quad(lambda x:1-h(x),xx[0],xx[len(xx)-1])[0]) S2=(spint.quad(lambda x:(1-h(x))*(S1-x),xx[0],xx[len(xx)-1])[0]) S3=(spint.quad(lambda x:(1-h(x))*(S2-S1*x+(1/2)*x**2),xx[0],xx[len(xx)-1])[0]) S4=(spint.quad(lambda x:(1-h(x))*(S3-S2*x+S1*(1/2)*x**2-(1/6)*x**3),xx[0],xx[len(xx)-1])[0]) """ Определение коэффициентов передаточной функции""" b1=-S4/S3 a1=b1+S1 a2=b1*S1+S2 a3=b1*S2+S3 """ Возврат во временную область""" def ff(x,t): j=(-1)**0.5 return (2/np.pi)*( ((b1*x*j+1)*np.e**(-25*x)/(a3*(x*j)**3+a2*(x*j)**2+a1*x*j+1)).real)*(np.sin(x*t)/x) y=np.array([round(quad(lambda x: ff(x,t),0, 0.6)[0],2) for t in xx]) """ Определение критерия адекватности модели """ k=round(1-sum([(yy[i]-y[i])**2 for i in np.arange(0,len(yy)-1,1)])/sum([(yy[i])**2 for i in np.arange(0,len(yy)-1,1)]),5) stop = time.time() print ("Время работы программы :",round(stop-start,3)) plt.title('Идентификация модифицированным методом площадей.n Адекватность модели: %s'%k) plt.plot(xx, yy,label='W=(%s*p+1)/(%s*p**3+%s*p**2+%s*p+1)'%(round(b1,1),round(a3,1),round(a2,1),round(a1,1))) plt.legend(loc='best') plt.grid(True) plt.show()

mailsgun.ru