模型預(yù)測(cè)控制（MPC）

• 模型預(yù)測(cè)控制基于對(duì)試驗(yàn)箱熱動(dòng)力學(xué)模型的建立和預(yù)測(cè)。首先，通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和系統(tǒng)辨識(shí)技術(shù)構(gòu)建出試驗(yàn)箱內(nèi)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(xué)模型。在每個(gè)控制周期內(nèi)，MPC 根據(jù)當(dāng)前的溫度狀態(tài)和設(shè)定的未來(lái)溫度變化軌跡，利用該模型預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)不同控制策略下的溫度響應(yīng)。然后，通過(guò)優(yōu)化算法在預(yù)測(cè)范圍內(nèi)尋找使溫度跟蹤誤差小、控制動(dòng)作變化平穩(wěn)且滿(mǎn)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(gè)控制動(dòng)作應(yīng)用于試驗(yàn)箱。例如，在溫度循環(huán)從低溫到高溫的轉(zhuǎn)換過(guò)程中，MPC 能夠提前預(yù)測(cè)到加熱過(guò)程中的熱積累效應(yīng)，從而合理調(diào)整加熱功率，避免溫度超調(diào)，同時(shí)確保升溫速率符合設(shè)定要求，使溫度能夠快速且精準(zhǔn)地達(dá)到目標(biāo)高溫值。

自適應(yīng)控制算法

• 自適應(yīng)控制算法能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)試驗(yàn)箱的系統(tǒng)參數(shù)變化并自動(dòng)調(diào)整控制策略。在溫度循環(huán)過(guò)程中，試驗(yàn)箱的熱負(fù)載會(huì)隨著試驗(yàn)樣品的特性、數(shù)量以及試驗(yàn)箱的老化等因素而發(fā)生變化。自適應(yīng)控制通過(guò)在線(xiàn)辨識(shí)技術(shù)不斷更新對(duì)系統(tǒng)增益、時(shí)間常數(shù)等關(guān)鍵參數(shù)的估計(jì)。例如，當(dāng)放入大量熱容量較大的試驗(yàn)樣品時(shí)，自適應(yīng)控制算法會(huì)迅速感知到系統(tǒng)熱慣性的增加，自動(dòng)調(diào)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(yīng)新的熱負(fù)載情況，確保在整個(gè)溫度循環(huán)過(guò)程中溫度控制的穩(wěn)定性和精度不受熱負(fù)載變化的影響。

溫度上升階段優(yōu)化

• 先進(jìn)的控制算法在溫度上升階段能夠根據(jù)目標(biāo)溫度與當(dāng)前溫度的差值、升溫速率要求以及系統(tǒng)的熱特性，精確計(jì)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(jié)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(shì)對(duì) PID 系數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。當(dāng)溫度偏差較大且升溫初期時(shí)，適當(dāng)增大比例系數(shù)以加快加熱速度；隨著溫度接近目標(biāo)值，減小比例系數(shù)并增大積分系數(shù)，以避免超調(diào)并確保溫度精準(zhǔn)穩(wěn)定在目標(biāo)值。同時(shí)，算法還會(huì)考慮到試驗(yàn)箱的熱慣性，提前預(yù)測(cè)溫度上升趨勢(shì)，在即將達(dá)到目標(biāo)溫度時(shí)逐漸降低加熱功率，實(shí)現(xiàn)平滑的升溫過(guò)程，減少溫度波動(dòng)和超調(diào)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(guò)持續(xù)監(jiān)測(cè)溫度微小波動(dòng)并及時(shí)調(diào)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(luò)的控制算法能夠?qū)W習(xí)和記憶不同溫度設(shè)定值下試驗(yàn)箱的穩(wěn)定運(yùn)行模式。當(dāng)溫度出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)當(dāng)前溫度、歷史溫度數(shù)據(jù)以及環(huán)境因素，快速計(jì)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(shè)定范圍內(nèi)。這種智能的穩(wěn)定控制策略有效降低了溫度循環(huán)過(guò)程中的能耗，延長(zhǎng)了試驗(yàn)箱設(shè)備的使用壽命，并為試驗(yàn)樣品提供了更為穩(wěn)定可靠的溫度環(huán)境，確保測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性和可重復(fù)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(shí)現(xiàn)快速且平穩(wěn)的降溫，控制算法會(huì)綜合考慮制冷系統(tǒng)的制冷能力、箱內(nèi)空氣流動(dòng)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(shí)調(diào)節(jié)制冷壓縮機(jī)的轉(zhuǎn)速、蒸發(fā)器的風(fēng)扇轉(zhuǎn)速以及節(jié)流閥的開(kāi)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(shí)優(yōu)化空氣流動(dòng)以加速熱量散發(fā)；隨著溫度接近目標(biāo)低溫值，逐漸減小制冷量并精細(xì)調(diào)整各制冷參數(shù)，防止溫度過(guò)低或出現(xiàn)波動(dòng)。這樣的控制策略能夠在滿(mǎn)足快速降溫要求的同時(shí)，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(guò)程的穩(wěn)定性和可重復(fù)性，使試驗(yàn)箱能夠準(zhǔn)確地模擬產(chǎn)品在低溫環(huán)境下的性能變化。