模型預測控制（MPC）

• 模型預測控制基于對試驗箱熱動力學模型的建立和預測。首先，通過大量的實驗數(shù)據(jù)和系統(tǒng)辨識技術構建出試驗箱內部溫度變化與加熱、制冷裝置輸入以及環(huán)境因素影響之間的數(shù)學模型。在每個控制周期內，MPC 根據(jù)當前的溫度狀態(tài)和設定的未來溫度變化軌跡，利用該模型預測未來一段時間內不同控制策略下的溫度響應。然后，通過優(yōu)化算法在預測范圍內尋找使溫度跟蹤誤差小、控制動作變化平穩(wěn)且滿足系統(tǒng)約束（如加熱制冷功率限制、溫度變化速率限制等）的優(yōu)控制序列，并將該序列的第一個控制動作應用于試驗箱。例如，在溫度循環(huán)從低溫到高溫的轉換過程中，MPC 能夠提前預測到加熱過程中的熱積累效應，從而合理調整加熱功率，避免溫度超調，同時確保升溫速率符合設定要求，使溫度能夠快速且精準地達到目標高溫值。

自適應控制算法

• 自適應控制算法能夠實時監(jiān)測試驗箱的系統(tǒng)參數(shù)變化并自動調整控制策略。在溫度循環(huán)過程中，試驗箱的熱負載會隨著試驗樣品的特性、數(shù)量以及試驗箱的老化等因素而發(fā)生變化。自適應控制通過在線辨識技術不斷更新對系統(tǒng)增益、時間常數(shù)等關鍵參數(shù)的估計。例如，當放入大量熱容量較大的試驗樣品時，自適應控制算法會迅速感知到系統(tǒng)熱慣性的增加，自動調整 PID 控制中的比例、積分和微分系數(shù)，增大控制輸出的平滑性，以適應新的熱負載情況，確保在整個溫度循環(huán)過程中溫度控制的穩(wěn)定性和精度不受熱負載變化的影響。

溫度上升階段優(yōu)化

• 先進的控制算法在溫度上升階段能夠根據(jù)目標溫度與當前溫度的差值、升溫速率要求以及系統(tǒng)的熱特性，精確計算出加熱裝置的最佳功率輸出。例如，采用模糊邏輯控制與 PID 相結合的算法，模糊邏輯部分根據(jù)溫度偏差的大小和變化趨勢對 PID 系數(shù)進行動態(tài)調整。當溫度偏差較大且升溫初期時，適當增大比例系數(shù)以加快加熱速度；隨著溫度接近目標值，減小比例系數(shù)并增大積分系數(shù)，以避免超調并確保溫度精準穩(wěn)定在目標值。同時，算法還會考慮到試驗箱的熱慣性，提前預測溫度上升趨勢，在即將達到目標溫度時逐漸降低加熱功率，實現(xiàn)平滑的升溫過程，減少溫度波動和超調現(xiàn)象，提高溫度上升階段的效率和精度。

溫度穩(wěn)定階段優(yōu)化

• 在溫度穩(wěn)定階段，控制算法通過持續(xù)監(jiān)測溫度微小波動并及時調整加熱或制冷裝置的輸出，維持溫度的高度穩(wěn)定。例如，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的控制算法能夠學習和記憶不同溫度設定值下試驗箱的穩(wěn)定運行模式。當溫度出現(xiàn)波動時，神經(jīng)網(wǎng)絡根據(jù)當前溫度、歷史溫度數(shù)據(jù)以及環(huán)境因素，快速計算出所需的控制修正量，使加熱或制冷裝置能夠以最小的功率變化將溫度穩(wěn)定在設定范圍內。這種智能的穩(wěn)定控制策略有效降低了溫度循環(huán)過程中的能耗，延長了試驗箱設備的使用壽命，并為試驗樣品提供了更為穩(wěn)定可靠的溫度環(huán)境，確保測試結果的準確性和可重復性。

溫度下降階段優(yōu)化

• 在溫度下降階段，控制算法同樣面臨著制冷裝置的控制挑戰(zhàn)。為了實現(xiàn)快速且平穩(wěn)的降溫，控制算法會綜合考慮制冷系統(tǒng)的制冷能力、箱內空氣流動情況以及熱交換效率等因素。例如，采用多變量控制算法，同時調節(jié)制冷壓縮機的轉速、蒸發(fā)器的風扇轉速以及節(jié)流閥的開度。在降溫初期，根據(jù)溫度差值較大的情況，快速增大制冷量，同時優(yōu)化空氣流動以加速熱量散發(fā)；隨著溫度接近目標低溫值，逐漸減小制冷量并精細調整各制冷參數(shù)，防止溫度過低或出現(xiàn)波動。這樣的控制策略能夠在滿足快速降溫要求的同時，最大限度地減少制冷系統(tǒng)的能耗和磨損，保證溫度下降過程的穩(wěn)定性和可重復性，使試驗箱能夠準確地模擬產(chǎn)品在低溫環(huán)境下的性能變化。