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1、模糊控制在锅炉焊接过程中的应用摘要本文共分五章，介绍了锅炉焊接系统的硬件结构和控制算法。其主要目的是利用模糊控制器弥补传统焊接工艺在精度上的不足。结合PID控制算法从而提高了随动系统的纠偏精度。第一章介绍了本文的课题背景，智能控制，模糊控制，模糊神经网络的发展历史以及该系统的结构和工作原理和本人所做的工作。第二章介绍了检测元件位移传感器的原理和技术指标和使用方法及信号放大电路。第三章介绍了构成整个焊接系统的各个硬件设备的工作原理。第四章介绍了模糊控制器的结构和原理。第五章介绍了各个芯片的软件启动程序及本系统的干扰及抗干扰措施。关键词：模糊控制；控制算法；智能控制The Application
2、of the Fuzzy Control in the Boiler Welding ProcessAbstractThis thesis is written in five chapters to introduce the frame of hardware control algorithm and the run results of a set of servo system in attached project .The main aim is to introduce a kind of high performance real-time digital servo con
3、troller .It combines the three-mode control and dynamical fuzzy neural network control and improves the tracking accuracy of system and expends the control algorithm in servo system.In the first chapter, the background of this thesis, the improvement of neural network, fuzzy logic and fuzzy neural n
4、etwork, the performance required for the servo system, the theory and frame of the servo system are introduced. In the second chapter, it introduced the spread to feel machine.In the third chapter, the relationship between all of the hardware of this servo system and the method of using all the hard
5、ware are introduced In the fourth chapter, the frame and theory of intelligence control, fuzzy logical are introduced.The main content of the fifth chapter is to introduce a new type dynamical fuzzy neural network controller (DFNN).It synthesizes the fuzzy logic, recurrent neural network and PID con
6、troller naturally .The requirements of highly stable accuracy .Good robust and practical algorithm for the servo controller is guaranteed by DFNN. Keyword: fuzzy control；control algorithm；intelligence control前言本课题名称为“模糊控制在锅炉焊接过程中的应用”。其依据模糊控制的精度高，质量好，无杂质的优点，实现自动焊接纠偏系统的高精度控制，以达到高精度纠偏要求。在锅炉焊接过程中，使环缝和横缝
7、的焊接达到两边烧深度一样，以保证焊接强度。可以说该课题是属于智能控制系统，其设计的主要目的是可靠准确的纠偏，以达到焊接强度要求。为了高精度的纠偏要求，以保证焊缝质量。对高质量焊接，必须根据不同位置其焊接工艺参数要保证焊缝均匀成形的要求。因此，要选用一种高精度、鲁棒性好的控制算法，是该系统的关键。所以本设计主要采用的控制算法是模糊PID算法，使用PID模糊控制器。本设计从介绍模糊控制的发展入手，逐步引用模糊控制器，同时结合焊接学科，介绍智能控制技术，使焊接过程达到全自动化。节省了人力、物力，而且也提高了焊接精度。但是对于我国大部分焊接工艺来说，焊接过程难度大，质量很难达到要求。鉴于这种情况研发一
8、种适合于国情的，具有较高精度要求的焊接系统，易于推广的方案显得迫在眉睫。1. 绪论1.1 智能控制的研究自动控制理论自形成以来，一直在科学技术的发展之中扮演着十分重要的角色。由于它涉及的科学非常之广，其中包括数学，计算机科学，信息论，控制论以及工程学等众多领域。因此自动控制理论的应用和影响也遍及工农业生产和人类社会的各个领域。正因为在实践中不断的发现问题，解决问题，从而涌现出大批新思想，新方法，新技术。推动了自动控制理论的迅速发展和不断完善。回顾自动控制理论的发展历程，大体上可划分为：1）经典控制理论 ；2）现代控制理论； 3）智能控制理论三个重要阶段。 经典控制理论主要的频域方式解决单变量一
9、维的反馈控制问题，由于基本概念明确，解决问题直观，因此经典控制理论对控制一维设计产生了重要影响，直到现在，经典控制理论在工程实际中仍然得到广泛的应用，尤其是对于简单不确定性范围小的单入/单出的被控对象的控制系统设计和稳定性分析方法独占鳌头。但对复杂式时变的被控对象经典控制理论就显得力不从心，因此，人们在研究和解决多变量系统的控制问题的同时带来了现代控制理论的发展。现代控制理论着重以时域方式解决多变量一维的控制问题，研究的内容有最优控制，随机控制，自适应控制等问题，它的理论基础是多变量一维的能控与能观性理论以及最优调节器概念，它的线性代数为主要数学工具，状态变量，状态空间等新的概念，帮助人们精确
10、揭示了一维内部的一些特性，使得其有了分析和解决复杂的多变量对象的控制一维的设计问题的工具。人们通常将经典控制理论和现代控制理论称为“传统控制理论”。这种控制理论都是由于基本被控对象线性化的数学模型的控制方法。资料上，智能控制理论注重研究与模拟人类智能活动及其控制与信息处理过程的规律。1996年，JM，Mendel首次使用了“智能控制”一词，并把一些简单的人工智能技术用于学习控制一维中，这就标志着智能控制的诞生，1985年，在美国纽约召开的第一届智能控制学术讨论会，来自美国各地60多位代表参加了讨论。紧接着1987年在美国费城召开的第一界国际智能控制讨论会，来自美国，欧洲，日本，中国等国的150
11、名代表参加了这次大会，这一会议的召开标志着智能控制理论之形成为一门国际化的新兴学科。智能控制成为自动控制领域研究的热点，主要是因为这类方法不依赖于被控对象的精度数学模型，它采用模式识别，搜索和自学习的方式来实现控制的目标，具有不同于控制的本质特征，学习功能，适应功能和组织功能。智能控制学科发展至今，已涵盖丰富的内容。这其中最有吸引力的是模糊控制和神经控制。其中模糊控制能够模拟人的思维和语言中对模糊信息的表达和处理方式，利用经验性知识，但缺乏自学习能力。神经控制是以神经元网络系统理论为基础，模拟人脑的结构和信息处理的记忆功能，并具有并行计算和无限逼近非线性函数功能。但缺乏推理能力和对经验知识的运
12、用能力。这两种方法各有所长并具有互补性，两种方法的融合对智能理论的研究将有重大的实际意义。1.2模糊控制的发展历史模糊集的概念最早问世于1965年，美国的L.A.Zadeh教授在著名论文“Fuzzy Sets”中，首次提出用“隶属函数”的概念来定量的描述事物模糊性的观念。模糊集合的引入，可以将人的思维方式用数学形式表达出来，从此又开创了一个崭新的数学分支，在今后将数学和充满模糊性的显示世界之间架起了一座桥梁。1974年，英国学者，E.H.Mamdani将模糊逻辑成功地应用于锅炉和蒸汽机的控制。1980年，丹麦F.L.Simth公司将模糊逻辑成功的应用到水泥窖的控制。模糊逻辑是表达人类思维活动及
13、复杂事物极其有效的一种手段，基于模糊逻辑提供了一种将专家语言信息转化为控制理论策略的一维推理方法，使得模糊控制能够解决许多无法进行精确建模的被控对象的控制问题。模糊控制系统的鲁棒性很强，尤其适用于具有非线性，时变，滞后不确定性的被控对象。同时模糊控制器结构简单，参数整定十分方便。因此模糊控制器的参数或者规则在控制过程中能够自动地调整，修改和完善，所以模糊控制器的设计就得迫使向自组织，自校正的方向发展。模糊控制的发展到今天面临着两大实际问题：1）控制一维的稳定性分析；2）多变量受控对象的模糊控制系统的设计方法等。解决这些问题的方法是在加速模糊控制工程的同时，加快模糊控制理论的研究向高层次方向发展
14、。从此模糊控制器的研究进入了第一次高潮。1978年，Fuzzy Sets and Systems期刊开始在全世界发行。 1980年，丹麦哥本哈根的F.L.Smith公司研制的模糊逻辑控制系统应用于水泥窑的生产过程控制，其控制性能好、鲁棒性强是经典控制理论难以达到的。1984年IFSA（International Fuzzy System Association）成立，1985年首届IFSA国际学术会议在西班牙召开，1992年，IEEE Fuzzy System 开始举办每半年一次的国际学术会议，1993年IEEE Trans on Fuzzy System开始出版，所研究的范围包括模糊模型、模
15、糊控制器、模糊专家系统等。同时对模糊控制器的数学特征、稳定性、鲁棒性和设计方法进行了研究。1985年日本的Tomohiro Takagi 和Michoo Sugeno提出了T-S模糊模型。这种模型非常有用，并且可用利亚普诺夫函数来分析其稳定性。虽然作为一种基于规则的控制-模糊控制，其与常规控制相比，具有使用简单等优点。但还有许多问题需要解决，如：如何选择隶属函数、模糊规则、模糊控制的结构、如何保证模糊控制系统的稳定性缺乏系统的设计方法等。但是模糊逻辑在发展过程中，尤其在70年代到80年代中期受到了很多的怀疑和不公正的待遇。在以崇尚科学的精确性和严格行为传统的西方世界中，很多权威学者认为模糊理论
16、上对传统科学方法的一种冒犯。Fuzzy一词本身在一定程度上具有贬义的意思。这种情况是模糊逻辑的研究在80年代初期处于最低点。虽然模糊逻辑的状况得到了很大的改善，但直到最近几年仍然有一些学者对模糊逻辑持有偏见，如美国加州大学圣地亚哥分校的Clarles Elkan博士在1993年7月华盛顿的美国第十一届人工智能年会上作报告“The Paradoxical Success of Fuzzy logic”。1.3 神经网络的发展历史神经网络的研究以有较长的历史，走过了一条曲折的道路。1943年，Warren McCulloch 和 Walter Pitts建立了一个神经网络数学模型，后来被称为McC
17、ulloch-Pitts神经元。利用这种数学模型，Pitts和McCulloch说明任何逻辑函数都能用一个由互连数字神经元组成的人工神经网络构造出来，缺点是这种网络没有学习能力。1949年，Donald Hebb推出了一种现在以他的名字命名的学习规则-Hebb规则，Hebb规则的内容为：如果两个神经元同时兴奋，则它们之间的突触连接加强。1957年，Frank Rosenblatt 通过增加学习机制而使得McCulloch-Pitts模型得以推广-感知器（Perceptron）,感知器第一次把神经网络的研究应用于工程实践，掀起了神经网络研究的第一次高潮。与感知器类似的工作有Bernard Wid
18、row 于1959年提出的自适应线性元件（Adaptive linear element,简称Adaline）。它是连续取得的线性网络。此后Widrow和年轻学者Marcian Hoff 将Adaline推广到Madaline(Multiple Adaline Element)。从60年代末至70年代神经网络的研究进入了低潮期。这主要是因为数字计算机技术和以逻辑推理为基础的人工智能正处于迅速发展的时期，掩盖了神经网络研究的必要性和迫切性。另外，由于当时技术条件的限制，由于硬件不可能实现神经网络。在1969年，美国麻省理工学院著名人工智能学者M.Minsly和S.Papert出版了影响很大的Pe
19、rceptrons一书，对感知器的能力得出了悲观的结论。由于以上原因神经网络的研究进入了一个缓慢发展时期。在低潮期，对神经网络的研究并没有完全停止，仍有一些学者继续坚持研究，并取得了一些成果。如美国学者S.A.Grossberg提出了自适应共振理论（ART）；芬兰学者T.Kohonen提出了自组织影射理论；日本学者福岛邦彦提出了认识机构（Neocognitron）模型；日本学者甘利俊研究和发展都产生了重要影响。进入80年代后,由于以逻辑推理为基础的人工智能理论和冯诺依曼计算机在处理诸如视觉,听觉联想记忆和运动控制等智能信息处理问题上受到挫折，具有并行和分布机制的人工神经网络的研究成果以及脑科学
20、和神经科学研究成果的推动，vlsi技术和光电技术的发展,为神经网络的实现提供了可能,使神经网络的研究引起了众多学科领域学者们的关注。美国加洲理工学院生物物理学家J.hopfield于1982年和1984年在美国科学院院刊上发表的两篇论文标志着神经网络研究高潮的又一次到来。1982年hopfield提出了一个新的神经网络模型hopfield网络。1984年hopfield提出了用运算放大器实现神经元的网络模型电路,为神经网络的硬件实现打下了基础。1984年hinton等人将模拟退火算法引入到神经网络中,为神经网络优化计算跳出局部极植提供了一个有效的方法。1986年D.E.Rumelhart和J.
21、L.McClellalld发表了两本专著:Parallel Distributed Processing,Exploration in Microstructrure of Cognition。致力于任意微观结构的探索，提出了误差反向传播学习算法BP算法，解决了多层前向神经网络的学习问题。BP算法早在1974年以由哈佛大学的Werbos博士发明，因当时未能体会到它的作用，未受到足够的重视。1987年美国神经计算专家R.HetchNielsen提出了对向传播神经网络(CounterPropagation)，该网络具有分类灵活、算法简练的优点，可用于模式分类、函数逼近等领域。1988年美国加洲大学
22、的L.O.Chua等提出了细胞神经网络(CNN)模型3。进入90年代后，神经网络在网络结构、算法、网络分析能力、网络稳定性方面取得了大量的研究成果，引起了许多团体和个人的巨大热情。神经网络理论的应用已渗透到许多领域，如：智能控制、计算机视觉、语音识别、非线性优化等。相信神经网络必将随着非线性科学和脑科学等的发展而相互渗透、相互促进，取得目前难以预计的突破性成果。1.4 模糊神经网络的产生模糊系统是模糊数学在自动控制、信息处理、系统工程等领域的应用，属于系统论的范畴，而神经网络是人工智能的一个分支，属于计算机科学，以下是对二者宏观上的比较。模糊系统试图描述和处理人的语言和思维中存在的模糊性概念，
23、从而模拟人的智能，神经网络则是根据人脑的生理结构和信息处理过程来创造人工神经网络，其目的也是模仿人的智能。模仿人的智能这是它们共同的奋斗目标和合作基础。从知识的表达方式来看，模糊系统可以表达人的经验性知识，便于理解，而神经网络只能描述大量数据之间的复杂函数关系，难以理解。从知识的存储方式来看，模糊系统将知识存在规则之中，神经网络将知识存在权系数中都具有分布存储的特点。从知识运用的方式来看，模糊系统和神经网络都具有并行处理的特点，模糊系统同时激活的规则不多，计算量小，而神经网络涉及的神经元很多，计算量大。从知识的获取方式来看，模糊系统的规则靠专家提供和设计，难于获取，而神经网络的权系数可由输入输
24、出样本中学习，无需人来设置。表1-1 神经网络与模糊系统的区别Tab. 1-1 differentiation of the nerve network and fuzzy项目神经网络模糊系统模糊神经网络知识获取输入样本人类专家经验样本与经验规则工具学习算法人机对话、接口学习算法不确定性信息定量定量和定性定性和定量认识感知推广决策感知决策推理机制并行计算启发式搜索并行计算速度高速低速高速自适应容错好差好学习方法调节节点网络诱导学习调节网络参数自然语言实现隐式显式显式柔韧性差好好实现代价高低高理解难易较易从上面的描述表可知，为了处理认知科学研究中的不确定性及模糊语言信息，人们自然而然会想到将模糊
25、系统与神经网络两者的优点相结合，虽然模糊系本身就适用于描述不确定认识系统，但其计算、自适应能力差以及推理速度慢等因素限制了他的推广应用，将两者综合形成的一类新型神经网络称之为神经网络系统（Fuzzy NuralNetworks，简称FNN），组成FNN的神经元称为模糊神经元。1.5焊接系统的焊接方法、结构和工作原理本系统采用的焊接方法是埋弧焊接，焊接的方法很多，通常按照焊接过程的特点分为三大类：熔焊（fusion welding）、压焊(pressure welding)和钎焊（brazing）。熔焊是利用各种热源（电能和化学能等）将构件的连接部分加热，使之熔化并熔合在一起，待其冷却凝固后形成
26、焊缝从而将构件连接起来的焊接方法。根据所用热源的不同，熔焊又可以分为电弧焊（arc welding），电渣焊(electroslag welding)，气焊(gas welding)，电子束焊(electron beam welding)。焊接的质量取决于许多的因素：被焊接材料的焊接性（weldability）,焊接焊头（welded joint）的设计，焊接产品的结构工艺及工艺措施，焊接材料的质量等。本设计采用电弧焊中的埋弧焊（submerged arcwelding）, 埋弧焊是电弧焊在焊剂层下燃烧进行焊接的方法，又称焊剂层下电弧焊。埋弧焊可以自动，半自动的方式进行。埋弧焊自动焊电弧的引燃
27、，维持，沿焊接的方向移动，焊丝的送进都是由埋弧焊机自动进行的。因此，埋弧焊自动与手工弧焊相比，具有生产率高，焊接质量好，节省材料，工人劳动条件好等优点。但埋弧焊自动焊设备较复杂，一般仅使用于平焊的位置。因此，埋弧焊自动焊在生产中主要用于焊接中厚板结构的长直的焊缝和较大直径的环形焊缝，当工件厚度增大和批量生产时，其优越性更为显著，目前，埋弧焊自动焊在造船，桥梁，锅炉与压力容器，重型机械等部门有着十分广泛的应用5。本焊接系统结构图如图1-1所示 图1-1 焊接系统结构图Fig 1-1 welding system knot the structure该系统的基本原理是首先输入所要达到的目标位置的相
28、对应的给定信号，由此信号与位移传感器测量到的实际信号相比较，通过计算机的模糊算法控制，求出为消除该偏差所须施加的控制量u驱动伺服电机机构，使误差减小，直到消除。在控制系统中，控制计算机在每个采样周期由程序获得一个给定值，且读一次位移传感器测出的实际位移的数值，然后根据给定值和实际值之间的偏差计算出驱动系统的控制量并把这个控制量输入到D/A转换器中。D/A转换器把数字量形式的控制量变成模拟量的形式电压信号，这个电压信号与电机驱动器上的速度指令输入端相连。电机的转速和其驱动器上的速度指令电压大小成正比。位置检测装置是本人自行设计的位移传感器，它将检测到的位置大小转化为电压的信号输入计算机。1.6本
29、人所做的工作在整个课题进行过程中，本人主要做了以下的工作：1.设计位移传感器2.建立整个控制系统的数学模型3.PID模糊控制器的设计4.随动焊接系统的控制过程的实现 为了高精度的纠偏要求，以保证焊缝质量。对高质量焊接，必须根据不同位置其焊接工艺参数要保证焊缝均匀成形的要求。因此，要选用一种高精度、鲁棒性好的控制算法，是该系统的关键。5.编制和调试系统的控制程序和一些功能程序。2. 传感器及信号放大电路2.1 传感器的工作原理传感器技术是现代信息技术的主要内容之一。信息技术包括计算机技术、通信技术和传感器技术。计算机技术相当于人的大脑，通信相当于人的神经，而传感器就相当于人的感官。从广义讲，就是
30、能感受外界信息并能按一定规律将这些信息转换成可用信号的装置。狭义讲，传感器就是能将外界的信息转换成电信号的装置。在众多的传感器当中，有一类是通过电阻参数的变化来实现电测非电量目的的,它们被统称为电阻式传感器。各种电阻材料，受被测量（如位移、应变、压力、光和热等）作用转换成电阻参数变化的机理是各不相同的，因而电阻式传感器中相应有电位计式、应变计式、压阻式、光电阻式和热电阻式等等。 本节主要介绍电位式传感器，基本原理是利用电阻元件和微细的齿轮发生微小变化时，使电阻的线圈发生大的变化，从而输出的电压发生变化，通过连动系统从而形成与电位齿轮的位移线性关系。2.2 位移式传感器在这里主要是用一种齿轮连动
31、型器件，通过大小齿轮的变化来放大滑动触头的位移变化量。使探头产生小的偏转时就会有大的位移改变量。基本结构如图2-1所示。它主要由电阻线圈，滑道，齿条（大齿轮小齿轮、同轴），半圆形齿条和连杆，勾形动触头。 (a) 位移传感器的结构 (b) 位移传感器的剖面图Fig (a) structure of feeling machine Fig ( b) a cross section图2-1 位移传感器结构图Fig 2-1 a structure of feeling machine动触头向前滑动，当左右移动时带动连杆转动，半圆形齿轮固定于连杆上，半圆形齿轮转动与小齿轮齿合，则小齿轮转动，又带动大齿轮
32、转动，得到放大倍数k （2-1）式中r为小齿轮半径，R为大齿轮半径，k为放大的系数当式中为动触头的偏移量，为放大的位移量，于是当动触头发生较小的位移变化时，该连动系统可以通过调节大小齿轮的半径，改变放大倍数，将位移量放大。大齿轮上方固定一个齿条，齿条上固定一个带触头的直杆，当大齿轮转动时，带动齿条转动，从而滑道上的动触头滑动，动触头与上方的电阻线圈相连，从而改变了电路中的电阻。线圈的两端接一固定10V电源，滑动触头指向中间，当触头向左移动时，电压减小，向右移动时，电压增大，从而输出的电压改变。 2.2.1 位移传感器的性能指标传感器的性能指标主要用于描述该传感器的物理特性，是考查传感器工作能力
33、的重要参数，对系统设计中传感器的选择和使用有着较大的作用。一般传感器的特性主要由静态特性和动态特性两部分组成。在此，我们主要讨论线性度、寿命、输出电压、精度、测量范围五个性能指标。(1) 线性度通常为了方便标定和数据处理，要求传感器的输出输入关系是线性关系，并能正确无误反映被测量的真值,但实际上只有在理想情况下，输出输入静态特性才呈直线性。传感器的线性度通常用相对误差表示其大小，即相对应的最大偏差与传感器的满量程(F.S)输出之比(%)，如下式 （2-2）式ef为线性度；max为输出平均值与基准拟合直线的最大偏差; F.S.为传感器满量程输出平均值。本设计中,经计算得。(2) 测量范围测量范围
34、是指传感器所能检测的被测参数的大小范围。因为锅炉钢板焊缝的间距为010cm。(3) 寿命寿命是指传感器使用的年限。在这里,我们以每年使用的次数为其寿命计量的标准。经估算得,本传感器的寿命为10万次/年。(4) 精度0.02(5) 输出电压本传感器输出电压为05V。2.3 位移传感器在焊接系统中的位置及小车基本结构为了直观的表示该传感器在系统中的位置及功能,在此用图2-4来表示图2-4 传感器在系统中的位置及功能Fig 2-4 the feeling machine in the position and the function system以下是传感器的动触头在焊缝中的左右偏移图，如图2-5
35、所示图2-5 动触头的左右偏移Fig 2-5 move to touch the head or so to be partial 2.4 信号放大电路在本焊接自动纠偏控制系统中，传感器采集的模拟信号需转换成数字信号才能在单片机中进行处理。但传感器输出的信号往往是比较微弱的信号。由于其过小，所以无法被后面的A/D转换电路所接受，于是需要使用数据放大电路。一般的运算放大器具有较大的失调电压和温度漂移，很难完成微弱信号的放大作用，所以本系统采用测量放大器。测量放大器主要具有高输入阻抗、低失调电压、低温度漂移系数等特点。在集成水平较高的今天，各国电子产品生产行业已经推出了很多集成芯片的测量放大器。其
36、中，AD公司生产的AD521是一种比较优秀的集成测量放大器，采用14脚双列直插管壳封装，其放大倍数由用户在外部加接精密电阻获得。AD521的基本接法如图2-6所示图2-6 AD521的基本接法Fig 2-6 AD521 of basic connect the method在本系统中，其+IN管脚接位移传感器，为输入，其IN管脚接地，Vout输出接ADC0809。管脚（4，6）用来调节放大器的零点。其放大倍数在0.1到1000范围内调整，选用Rs=100k15%时，可以得到较稳定的放大倍数。放大倍数可以用下式计算： （2-3）在本系统中，Rs=100，RG=10，所以K=10。3. 计算机控制
37、系统的硬件组成及工作原理3.1 单片机控制设计的技术要求1）整个焊接过程的控制 整个焊接过程作为数据程序，借助键盘得到输入，修改，再现和储存，以及输入修改方案。2）主要工艺参数 焊缝路径长度和工艺参数象限区间，每个象限下有焊接电流（直流和脉冲电流），电流递增时间（或斜率）焊接速度及提前滞后送气时间等参数。焊接方法的选择；焊接材料的选择；工件厚度的选择。3）焊接参数范围及精度焊接速度：025.5mm/s 53%焊接电流：6 255A 3%脉冲时间：09.999s 3%基值时间：09.99s 3%脉冲频率：0.05250HZ 1%提前/滞后送气时间：025.5s电流递增/衰减时间：025.5s焊逢
38、长度：099.99m4）主要功能 具有故障诊断，报警，显示以及实时检测等功能。5）抗干扰能力 通过硬件和软件措施，提高抗干扰能力，确保安全工作。3.2 单片机控制系统的组成单片机控制系统中，作为核心部分的芯片有模/数转换ADC0809，单片机8031，并行接口扩展芯片8255等。3.2.1模/数转换电路模数转换器电路，ADC0809集成芯片组成，共有八个输入通道，本设计采用一个输入量，所以A/D转换电路为单入通道。ADC0809是8路8位逐次逼近型A/D转换CMOS器件，在控制过程中，对多路模拟信号进行分析采集和A/D转换，输出数字信号通过三态缓冲器，直接与微处理器的数据总线相连接。ADC08
39、09的主要特性如下：（1）分辨率为8位。（2）最大不可调误差小于U。（3）可锁存三态输出，能与8位微处理器接口。（4）输出与TTL兼容。（5）不必进行零点和满度调整。（6）单电源供电，供电电压为1.5V。（7）转换速率取决于芯片的时钟频率，时钟频率范围是：101280KHZ。当时钟频率为500KHZ时，对应的转换时间为128us。由于本设计只检测一个位移量，故只用一个模拟信号输入端口IN。与8031的接口电路如图3-1所示：图3-1 ADC0809与8031接口连接Fig3-1 ADC0809 with 8031 connect conjunction图中START（启动控制输入设备）用于启动
40、内部的A/D转换过程，高电平时有效。ALE（地址锁存控制输入设备）与START连在一起，通过软件输入一个正脉冲，可立即启动A/D转换。EOC（转换结果信号输出设备）开始A/D转换时为低电平，转换结束时输出高电平。OE（输出允许控制设备）用于打开三态输出锁存器。当OE为高电平时，打开输出锁存器，将转换后的数据量输送到数据总线上。3.2.2 单片机80318031单片机在芯片上集成了微机的基本部分，从功能上满足了焊接控制的要求。8031是MCS51系列产品中的一种，由于8031内部没有程序存储器ROM，所以必须外接EPROM作为程序存储器，才能构成完整的微型机。ALE（地址锁存使能输出设备）这里接
41、74LS373的G端和ADC0809的CLK。当CPU访问外部储存器时，ALE的输出作为外部锁存地址的低位字节的控制信号；当不访问外部存储器时，程序存储器的ALE端仍以1/6的时钟振荡频率固定地输出正脉冲。它用于对外输出的时钟，每当访问外部数据存储器时会使一个脉冲。ALE端可以驱动8个LSTTL负载。PSEN（外部程序存储器选通信号）这里按EPROM2764的OE低电平有效。CPU在访问外部程序存储器期间，每当访问外部数据存储器时这两次有效的PSEN信号不出现。PSEN端可以驱动为8个LSTTL负载。EA/VPP（外部访问允许/编程电源输入）当EA端输入为高电平时，CPU执行程序，在低4KB（
42、0000HOFFFH）地址上范围内，访问片内程序存储器；在程序计数器PC的值超过4KB地址时，将自动转向执行片外程序存储器的程序。对于8031来说由于片内无程序存储器，所以EA必须接低电平。输入/输出（I/O）引脚P0，P1，P2和P3。P0.0P0.7：P0是一个8位双向数据总线。在EPROM编程时，从P0口输入指令字节；在实证程序时，则输出指令字节。P0口能以吸收电流的方式驱动8个LSTTL负载。P2.7接8255和6116的CS端，P2.6口与RD端构成与非门控制ADC08097。3.3 系统扩展电路在单片机应用系统中由8031、地址锁存器（74LS373）、程序存储器2764和数据存储
43、器6116及上电复位电路构成8031的最小系统。3.3.1 数据存储器与8031的连接这里主要采用6116用来设计模糊控制器的程序。6116芯片是一种典型的CMOS静态RAM，其芯片的容量为2K8位，它有2048个存储单元，每个存储单元字长为8位，故6116芯片内有16384个基本存储电路。为了节省内部译码电路，将它们排列成128128的矩阵形式，它是存储器存储信息的载体1。6116的片选信号,低电平有效，当=0时，该片被选中。读控制端，为写控制端。其与8031的接口电路如3-2所示：图3-2 8031与6116接口电路Fig 3-2 8031 with 6116 connect electr
44、ic circuit6116芯片的工作方式：(1)写入方式。其条件是：=0，=0，=1。操作结果是DD上的内容输入到AA所指定的存储单元中。(2)读出方式。其条件是：=0，=1，=0。操作结果是AA的指定的存储单元内容输出到DD上。(3)低功耗维持方式，这是一种非工作方式，当=1时，芯片处于这一方式。此时，器件电流仅为20左右，为系统断电时用电池保持RAM的内容提供了可能性。有时用户设置的参数需要长期保存，为了避免意外掉电或关机后的数据丢失，需要时RAM采用掉电保护措施。以中断源INTO来接受掉电信号，当比较器输入端有掉电信号时，在输出端向INTO发出一个低电平的脉冲信号，响应该中断后马上禁止
45、对RAM的R/W操作，以保证RAM中的数据不被破坏。6116的电源正常工作时，即VccVbb,二极管D不导通,此时,微机控制系统用Vcc作工作电源。掉电时，由于掉电前电容C上以被充电，故在D导通前由C放电维持6116的工作电流，待D导通后有电池供电2。3.3.2 程序存储器与8031的连接只读存储器ROM的信息在使用时是不能改变的，即只能读出，而不能像RAM那样可随意写入，一般用来放固定程序，本设计选用2764容量8K8。2764工作方式如表3-1所示：表3-1 2764工作方式 Tab 3-1 2764 work method引脚方式VVDD读+5V+5V低低输出未选中+5V+5V高高阻等待
46、+5V+5V高高阻编程+5V+25V正脉冲高输入编程检查+5V+25V低低输出编程禁止+5V+25V低高高阻2764与8031的接口如图3-3所示：图3-3 2764与8031的接口Fig 3-3 2764 with 8031 connect3.3.3 8255与8031的连接8255A的特点是，可以通过软件设置不同的工作方式，作为连接CPU和外设的接口，不需要或很少需要外加的硬件，使用十分灵活方便，通用性强。8255与8031的连接很规范简单，但需加一74LS373，其它具体连接为：（1）8255的数据线D0D7与8031的数据总线P0.0P0.7直接相连；（2）8255的RESET与8031的RESET相接，当8031复位时，8255也同时复位（3）8255的、线与8031的、相连；（4）8255的片选端CS通常与8031的P2.0P2.7中一根断线相接，决定8255口地址；（5）8255的A1、A0通常接经74LS373锁存后的低8位地址Q1Q0，A1A0决定8255内部4个端口地址；（6）8255的A口、B口、C口端线接外围设备，作为扩展的并行I/O口。连接详情请见图3-4所示：图3-4 8031与8255的连接Fig 3
