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1 引言

随着电子信息技术的迅猛发展，机箱内的集成度的不断提高，设备机箱内的板卡热耗也逐渐增大，同时不同的板卡设备之间对冷却要求差异性较大。因此需要恒温研发恒温机箱来满足系统设备需求。

同时随着5G、人工智能和物联网技术的发展，我国在新材料领域取来的一定的成绩来服务芯片技术的发展和应用，各省市成立了数字资源局，河北省在2024年1月15日成立河北省数据和政务服务局，重点进行数据中心建设和服务，数据中心的大量计算机的散热问题成为重点需要解决的，计算机散热有风冷方式逐渐向液冷转变，但是防水性成为一个主要考虑的问题。

航空航天的应用中，板卡温度变化对测量精度和测量误差影响较大。河北省五十四所，十三所等科研院所服务于航空航天研究，航天应用中的射电天文频谱接收机需要恒温工作环境，确保数据接受的准确性。航天系统中通过将射电望远镜馈源密闭封存在低温杜瓦瓶内，隔离馈源与外部高温环境，达到降低系统噪声温度功效。成本费用较高，在民用中不适合应用功能。如何借助于航天系统的思想处理工业机箱和计算机机箱的冷却降温，是本项目研究的重点。同时由于工业机箱在使用过程中出现了集尘的问题，造成散热效果不佳。因此如何借助物联网技术和智能化技术实现对工业机箱、计算机机箱的实时控温显得尤为重要。

本项目在航天系统的基础上反其道行之，我们不能高成本的隔离，但是我们采用冷凝技术实现对现有的机箱内部的降温。本项目借助家用空调原理，确保机箱内部降温。首先，利用温度传感器进行温度数据的实时采集然后根据数据采集结果利用电子阀对涡流管进行控制，实现热空气到冷空气的转换，与此同时为确保机箱内的电子集成板卡不被因为制冷造成的水滴损坏，特设计了滤油、滤水功能，确保冷空气干燥，进而保护设备。其次利用PID技术与深度学习技术相结合，设定温度回差区间，实现对机箱温度的精确测量基础上的高效控制，同时利用风管对可能产生的集尘进行及时处理。

2 系统需求分析

本项目研究设计初衷：基于PVC塑料管打码机的工厂需求，由于打码机应用在PVC管生产车间，车间环境比较复杂，高温高尘导致部分机器在运行过程中经常性出现宕机的现象，严重影响生产进度。因此在此需求的启发下进行了机箱的智能控温研究工作。其次，随着我国航天科技发展，尤其是太空出差成为常态的情况下的启发，航天设备的电子材料由于温度影响也可能的导致精度降低，因此需要有一个稳定的工作运行环境。

鉴于上述需求，本项目的研究旨在给电子设备的工作机箱提供一个稳定的温度工作区间，以保障设备安全、高效、精准运行，提高生产效率或者是航天等工作的精确性。

3 系统设计

3.1 系统总体设计

本项目的机箱温控系统采用PID技术与涡流管制冷技术相结合，进行系统设计与实现。PID的温控模块主要包括温度测量模块、温度回差设置模块、比较放大模块、PID控制模块、功率放大驱动、限幅模块和电磁阀控制模块。此外还有进行制冷的涡流管设备模块。机箱温控系统的整体系统结构如图3-1所示。

由图可见本系统采用PID技术进行比例、微分和积分的调节，然后利用电子阀控制涡流管实现对机箱内的恒温需求。该系统首先利用温度传感器实时采集机箱内的温度，然后通过设置温度回差，利用比较放大模块计算差值。将差值反馈给PID模块进行调节然后利用电磁阀控制模块控制电磁阀开关，进而实现对涡流管的控制，控制涡流管进气量实现对机箱内降温和恒温。该过程为闭环反馈过程，保证整个机箱处于恒温保持状态。

3.2 系统各模块结构设计

3.2.1 温度测量模块

温度测量模块是本系统的关键核心部分，因此温度的测量传感器选择显得尤为重要，经过多方面的对比，选择18B20传感器，该传感器具有独特的1-Wire总线接口，转换时间在转换精度为12-Bits时达到最大值750ms，主要应用于温度控制系统、工业系统以及各种温度监测系统。该传感器与需求的匹配度最高，因此在温度测量模块中采用18B20数字温度传感器进行温度的实时监测，18B20温度传感器封装结构如图3-2所示。

该系统的电路设计如图3-3所示，利用BAV99的集成运算放大器，使电压基本保持稳定，提高驱动能力。

3.2.2 PID控制算法设计

1 PID温度控制结构

本项采用PID进行温度的控制，本项目设计的PID温度控制结构如图3-4所示，通过比例控制器、积分控制器和微分控制器三个单元的相互配合实现对控制器参数的调控，比例、积分、微分三个单元根据期望值与实际值间的偏差e（t）调整输出控制量u（t），将调整后的结果输出控制量u（t），作用于由电磁阀和涡流管制冷器组成的控制对象，将控制结果通过温度传感器反馈给输入部分，使得实际输出y（t）逐渐靠近期望值r（t）。由图3-4可见温度传感器的数据采集结果反馈给PID部分，通过PID控制可以解决有温度变化幅度过大，出现的温控系统大幅度振荡的问题。但是由于PID控制部分在不同的频段中作用不同，低频段和中频段分别通过PID的积分控制和微分控制提高系统的稳定性和动态性，但是对于高频段部分PID的微分部分则增加了系统的高频增益，导致系统的耐高频干扰性降低，因此使得PID控制的实时性调整较难，失去了控制的灵活性。同时为了防止PID参数调整过程由于训练造成的局部极小值问题。本项目采用改进的神经网络进行训练，提高对PID参数的控制能力。从而实现稳定性、实时性灵活控制。

u（t）的数学表达式为：

其中，Kp，Ki，Kd分别为比例、积分、微分三部分的增益系数

Kp，Ki，Kd三个系数的表达式为：

Tt为积分时间常数，TD为微分时间常数。

2 基于神经网络的PID控制结构

本项目采用神经网络与PID相结合实现对PID控制部分的参数调节，满足系统需求，为了降低由于神经网络的计算造成的时间复杂度的增加，本项目采用三层神经网络实现，本项目设计的神经网络结构如图3-5所示，其中和分别为各层的权重矩阵。

由上述神经网络计算结果Kp，Ki，Kd作为PID控制的输入，形成如图3-6所示的基于神经网络的PID温度控制系统结构。

基于神经网络的PID温度控制算法流程如图3-7所示。

由图3-6和图3-7可见，经过神经网络正反两个方向传播多轮次训练之后，得到一个稳定、可靠的神经网络模型，通过神经网络模型训练测试后得到原始的最后的期望值r（t），从而通过神经网络构建一个稳定可靠地数据分类识别结构，实现对PID参数的准确、高效调控。

基于神经网络的PID温度控制系统，解决温度调节过程中的高振荡问题、使得控制温度达到目标温度后，快速的趋于稳定状态。

3.2.3 电磁阀控制模块

本项目采用常闭型电磁阀，主要用于自动控制系统中，实现对流体介质的开关控制。该电磁阀采用常闭结构设计，即在没有外部控制信号的情况下，阀门保持关闭状态。当接收到外部控制信号时，电磁阀内部的线圈会产生磁场，驱动铁芯动作，进而打开阀门，实现对流体通道的开关控制。

常闭型电磁阀包括三部分，线圈、铁芯和阀门，当线圈通电时产生磁场，使得铁芯收到吸引，向下运动，同时阀门的活塞向下移动，使得阀门关闭，当电磁线圈断电时，磁场消失，铁失去吸引力，弹簧的作用下，阀门上的活塞上升，使阀门开启。

本项目选择的常闭型电磁阀如图3-8所示，采用DC24V供电。

电磁阀控制主要通过控制模块完成，当温度测试模块测量温度达到阈值之后，通过电磁阀控制模块控制电磁阀开关。电磁阀控制模块的驱动电路如图3-9所示。由图可见，主控芯片MCU引脚输出为高电平时，通过三极管处于饱和状态时，场效应管IRF540作为电子开关，IRF540的漏极获得放大电流，电磁阀闭合；当MCU引脚输出低电平时三极管的基极电压为0，三极管为处于截止状态，电磁阀断开。

3.2.4 涡流管选择与装配

涡流管是一种利用涡流效应进行温度调节和控制的热工装置。它是由一根空心管道构成。工作原理示意图如图3-10所示。

内部通常包含以下几个主要组成部分：

内芯：内芯是涡流管中的核心部分，通常由金属材料制成，如铜、铝或不锈钢。它是导热的主要路径，负责接收热量并传导至涡流管的表面。

外壳：外壳是涡流管的外部包覆，通常由绝缘材料制成，如塑料。外壳的作用是隔离内芯与外界环境，并提供结构强度和绝缘保护。

绝缘层：涡流管的绝缘层位于内芯与外壳之间，可以采用绝缘涂层或绝缘材料填充。绝缘层的作用是减少热量的散失和传导，提高涡流管的热效率。

输入/输出连接口：涡流管上通常会设置输入和输出的接口，用于连接输送热介质的管道或设备。这些接口允许热介质进入涡流管内部，并将调节后的热量传递给外部环境。

涡流管的工作原理基于涡流效应。当热介质通过涡流管内芯时，由于热量传递的作用，在内芯表面形成了旋转的涡流。涡流时产生的旋涡会使温度更均匀地分布在整个内芯表面上，从而实现对温度的控制。涡流管通过调节热介质的流量和速度，可以对热量的传导和散发进行调节。当需要降低温度时，增大热介质的流量和速度，可以加速热量的传导和散发，从而降低内芯表面的温度。反之，当需要提高温度时，减小热介质的流量和速度，则可以减缓热量的传导和散发，使内芯表面的温度升高。涡流管由于具有快速响应、温度调节范围广等特点，常被应用于各种热工设备和系统中，例如空调系统、电子设备散热等，以提供精确和稳定的温度控制效果。实物如图3-11所示。

由电磁阀和涡流管组成的降温控制部分的结构如图3-12所示，由图可见电磁阀起到涡流管的通断作用。同时由于空气中存在大量的粉尘和水蒸气以及部分油污等容易对电路板造成损害的物质，本项目中特意增加了过滤功能，以减少由于水蒸气、粉尘和油污对机箱内设备的损害，同时增加压力调节器，满足基于神经网络的温度调控需求。

4 项目实现

系统实现包括硬件设计和软件设计两部分，其中硬件设计主要是实现数据的采集和传输。本项目采用 STM32F103RB 作为系统的嵌入式微控制器，STM32F103RB 采用 ARM Cortex M3 内核，最高工作频率达到 72MHZ，片内具有 64K Flash 和 20K RAM。图4-1 为温度控制系统中嵌入式微控制器最小系统，该最少系统包括片外晶振，JTAG仿真接口，复位接口和启动模式选择电路。图4-2所示为总体的PCB结构。

根据第3节中的项目需求分析和设计进行项目实现，如图4-3所示为温度测量部分，温度传感器布置到距离电源最近的位置，这样当电源附近温度高于阈值温度时，则立即触发控制部分启动电磁阀，然后通过涡流管进行降温处理。在温度调控实现中增加了如图4-1所示的塑料管，实现对集落的灰尘的及时清理，防止由于灰尘集落造成过热。

如图4-4所示为电磁阀和涡流管的安装实现效果，通过电磁阀控制涡流管的通断，同时为了有效防止粉尘和水蒸气以及部分油污等对电路板造成损害，如图4-5所示，增加了过滤功能。为了实现更加精准的调整空气的流速增加了调压功能，可以通过压力表实现压力的展示。

为了实现对温度的区间调控在项目实现上增加了温度回差，调控功能，确保温度的调节在某一个区间内，这样考虑的目的有两个，其一，根据不同的行业的应用车间可以进行温度回差调节，其二，可以根据不同的气候条件实现回差调节，起到节能减排的作用。如图4-6所示的LCD屏幕部分为温度回差调节部分。

5 关键技术和创新点

本项目通过物联网技术和人工智能的深度学习技术实现对机箱设备温度的准确调控，使之适合不同行业和不同企业应用环境。本项目涉及到的关键技术如下：

（1）采用嵌入式开发技术实现数据采集控制。采用STM32微控制器作为数据采集与控制的控制器，实现温度数据监测和对电子阀等模块控制。

（2）利用物联网技术实现对温度数据的实时采集，通过18B20温度传感器采集数字数据，确保为后续温度调控提供数据基础。

（3）采用深度学习的神经网络技术与PID相结合实现对温度的稳定调控。

创新点

（1）提出基于神经网络的PID温度控制系统，解决了温度调节过程中的高振荡问题、使得控制温度达到目标温度后，快速的趋于稳定状态。

（2）电磁阀控制涡流管实现温度的快速调控。传统的温度调控通过风冷或水冷的模式实现，风冷降温速度慢，高温条件下效果不好。水冷模式则成本太高，对于企业负担过大。本项目采用涡流管实现温度的快速冷却，实现快速控温，同时增加过滤功能，确保冷却空气干燥，减少对设备器件的损坏。

（3）设计温度回差模块，实现对不同环境下的温度回差调节，起到节能减排的作用，为碳中和助力。

6 总结

本项目利用嵌入式技术实现对温度数据的采集和控制，根据实时采集的温度传感器的温度数据，通过控制电子阀实现对涡流管的控制，实现热空气到冷空气的转换。对于传统的温度控制幅度过大的情况提出基于神经网络的PID温度控制技术，实现对温度的精确、稳定、高效控制。同时设定温度回差区间，实现对机箱温度的精确测量基础上的高效控制，同时利用风管对可能产生的集尘进行及时处理。与此同时为确保机箱内的电子集成板卡不被因为制冷造成的水滴损坏，特设计了滤油、滤水功能，确保冷空气干燥，进而保护设备。

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