基于模糊算法的太阳能发电自动跟踪控制系统研究与实现1029概要.docx
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基于模糊算法的太阳能发电自动跟踪控制系统研究与实现1029概要
《工业控制计算机》2010年第23卷第5期
丁伟孙永荣项文炳石伟（南京航空航天大学导航研究中心，江苏南京210016）
摘要
研究和设计了基于模糊控制的太阳能发电跟踪控制系统，该系统应用了光强智能传感器，采用分布式数据采集模式，并通过搭建系统的硬件平台，进行了系统软件设计，最终完成和实现了对太阳的实时定位与自动跟踪，极大地提高了太阳能的利用效率。
关键词：
模糊算法，智能传感器，太阳能发电，PC／104
Abstract
ThispaperresearchaFuzzycontrol－BasedSolarTrackingControlSystem．Thesystemusedanintelligentsensorandadopteddistributeddatadcquisitionmode,accordingtosetupthesystemplatformofhardwareandWiththecircuitdesign,softwareofthesystemisdesigned．IntheendcompletetheSolarTrackingandLocalization,theFuzzycontrol－Basedtech-nologyhasgotverygreatimprovementintheefficiencyofSolarpowergeneration．
Keywords:
fuzzy－method,intelligentsensor,solarpowergeneration,PC／104
本文设计、实现了新型的基于模糊控制算法的太阳能发电自动跟踪系统，实现对太阳的定位与跟踪，从而最大限度的收集太阳能资源，提高发电效率。
1太阳能发电自动跟踪系统总体方案
太阳能发电自动跟踪控制系统由PC104工控机主模块、风力检测传感器模块、光强智能传感器模块、以及电机拖动模块等组成。
本文只对其中的光强跟踪模式进行了重点研究，其整体控制系统框图如图1所示。
图1太阳能发电自动跟踪系统框图
2太阳能发电自动跟踪控制系统硬件设计
2．1太阳能发电自动跟踪控制系统硬件选取
本文中硬件由分布式光强采集模块、光强数据模糊处理模块组成，前者包括光强智能传感器、AD转换模块组成。
其中光强智能传感器受光面采用6×6光电二极管阵列，试验表明受光面的光电二极管排列越多，跟踪精度越高；采光结构采用封闭式圆筒，并在圆筒顶部开个2cm的小孔，小孔中间镶嵌一个凸透镜，使得太阳光线得到聚集并在受光面上形成一定大小的光斑，当太阳正对电池板，聚集的光斑呈现在受光面的正中间。
反之，若太阳光与电池板存在一个夹角，则光斑位置亦会偏离中间位置一个位移，通过检测光斑在受光面上偏移中心的位置即可检测太阳是否正对电池板。
光强智能传感器CPU选用AT89S52，通过它可以将采集到的光强数据传输给PC104工控机模块，再由PC104工控机模块集中对采集到的光强数据进行模糊算法处理并产生电机控制信号。
2．2光强智能传感器硬件设计
系统的光强智能传感器主要完成光强数据采集，它主要由光强信号处理电路与光强数据采集电路组成。
光强信号处理电路完成光强电压信号的放大与滤波。
由于受光面光敏元件在太阳光照射下输出的电压值比较小，而ADC0809转换电压范围为0～5V，为了增加传感器的灵敏度，先应对其进行放大处理；受光面周围虽然采用了隔光措施，但是外界的信号仍会对其产生一定的干扰，因此必须加入低通滤波器滤除高频干扰等，在本系统中应用LM324运算放大器组成放大与滤波电路。
光强数据采集电路完成对前置光敏区域输出电压的AD转换，由于前置电路输出模拟量，不利于后置单片机对其信号进行处理，故对其进行AD转换，并且本系统中需要采集36路光强信号，而ADC0809只有8路采集通道，所以通过8选一模拟开关可以将光强采集通道数扩展到64路，以此满足系统的需要。
通过对36路光强信号的采集，检测出36路信号中最大电压值所对应的那一路或者几路光电二极管，并传输给PC104工控机模块，再由其中的模糊控制算法计算出光斑位置偏离中心的位移，最终产生电机控制信号。
3太阳能发电自动跟踪控制系统软件设计
3．1模糊控制算法研究
本系统中应用PC104工控机模块实现模糊控制算法，根据系统的具体需要采用了Mamdani模糊推理型双输入、单输出结
基于模糊算法的太阳能发电自动跟踪控制系统研究与实现SolarPowerGenerationandTrackingControlSystemBasedonFuzzy
Method图2光强智能传感器外形图
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基于模糊算法的太阳能发电自动跟踪控制系统研究与实现
构。
通过对4个区域光强信号的实时检测、数据采集，得到实际电压值的数字量，再取四个受光区域中电压值与变化率最大的一组数据，因为这样一组数据相对其他几个区域的精度要高，再将所选区域实际光强电压平均值与设定值进行差分，得到电压变化误差数字量e与ec，送入模糊控制器，通过模糊控制算法得到太阳的实际位置。
故可以取实际测量电压偏差e和偏差变化率ec为模糊变量，取电机电枢电压控制增量△u为模糊控制器的输出u。
具体流程如下：
1）设定系统初始值，计算系统给定值与反馈值误差e、误差变化率ec。
2）输入量模糊量化，即对e、ec精确值进行模糊化处理，变成模糊量E、EC，并将控制量u模糊化为U。
3）根据经验设置相应的模糊规则，进行模糊推理以及逆模
糊化。
4）建立模糊控制总控制表，以便PC104查表进行控制电压
输出信号。
PC104工控机模块执行完以上步骤，则完成了第一步控制，然后等待下一次AD采样，再进行第二次控制，如此循环下去。
实际测量电压偏差e的基本论域为[－1v，1v]，e的模糊论域为[－6，－5，－4，－3，－2，－1，0，＋1，＋2，＋3，＋4，＋5，＋6]，则误差e的量化因子为1／6。
偏差变化率ec与输出变量u模糊论域为[－6，－5，－4，－3，－2，－1，0，＋1，＋2，＋3，＋4，＋5，＋6]。
根据长时间的调试总结，得到如下控制规则：
ife＝NBandec＝PBthenu＝PB；ife＝NMandec＝PBthenu＝PS；
共计52条这样的控制规则，具体归纳后见表1。
确定各个语言变量模糊子集的隶属度函数，从而得到语言变量e、ec、u的赋值表。
同时根据这些推理规则，可以求出总的模糊关系R，从而根据所取的e＝－6，－5，－4…＋5，＋6和ec＝－6，－5，－4…＋5，＋6中的量化值，经模糊推理合成规则运算，得到语言变量U的模糊集合，然后按照加权平均值法或者隶属度最大值法，求出系统的模糊控制总查询表，控制时只要通过总控制表中的控制量，再乘以相应的系数因子即可以得到模糊控制器的输出。
总控制表见表2。
3．2数据采集软件设计
本文采用查询式的AD采集方法，数据采集模块采用8位8路AD采样芯片ADC0809，ADC0809芯片工作过程大致为：
首先通过端口A、B、C的值以及ALE＝1确定AD转换通道，START下降沿触发使得AD转换开始，此时若EOC输出高电平表示AD转换正在进行，因此可以通过判断EOC电平值，确定AD转换是否结束，最后OE输入高电平将转换结果输出至总线上。
其中AT89S52的ALE以单片机晶振的1／6输出正脉冲，而ADC0809芯片工作频率较小，故可以通过74ls74进行四分频，将此频率作为ADC0809的时钟信号。
同时AT89S52的P1
口连接ADC0809的D0－D7，用作AD转换的输入口。
P3口提供ADC0809工作所需要的时序。
具体软件流程图如下图所示。
3．3软件滤波算法
由于太阳光强的时变性以及外界的扰动导致采集的数字量波动比较大，因此可以采用软件滤波的方法，使其在一个小的范围内保持稳定。
目前应用较广的有限幅滤波法和平均值法，前者是根据长期的经验，确定两次采样允许的最大偏差值，如果本次检测值与上次检测值之差小于最大偏差值，则本次值有效。
如果本次检测值与上次检测值之差大于最大偏差值，则本次值无效，并用上次值代替本次值。
后者是通过连续进行多次检测，并将检测值进行算术平均运算。
一般地，当N值较大时，信号平滑度较高，但灵敏度较低；N值较小时，信号平
滑度较低，但灵敏度较高，且这
种算法浪费存储空间，考虑光强智能传感器CPU存储空间有限，故采用限幅滤波法。
charfilter（邀
charnew＿ad;new＿ad＝ad（;
if（（new＿ad－ad＞a｜｜（ad－new＿ad＞areturnad;
returnnew＿ad;妖
3．4光强数据采集模块与上位机通讯的研究与实现
光强智能传感器模块，完成数据的采集后，即可通过RS232串口将采集到的数据发送给PC104工控机模块，通过其中的模糊算法产生电机控制信号，使得电池板正对着太阳。
为保证采集的数据通过RS232传输到上位机的可操作性与正确性，本文采用了一种类似于GPS通讯中的NMEA－0183报文格式。
定义的具体格式如下：
＄XXXX，XX0，XX1，…XX36觹hh
（下转第70页
）
图3
软件流程图
表1
模糊控制规则表
表2
总控制表
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基于LabWindows／CVI的红外焦平面阵列测试系统
（上接第68页）
＄：
串头；
XXXX：
串头，采用sunjc；
XX0觸XX36：
IN0觸IN36通道采集的数据值；
，：
逗号；
觹：
串尾；
hh：
＄与觹之间所有字符代码的校验和；
在PC104工控机模块接收程序中先判断串头＄是否到达，若串头到达，就可以开始计算校验，直至串尾觹到达，这时觹号后面的两个字符就是校验码，收到这两个校验字符，就可以与自己计算的校验值比较，若不正确，就舍弃，并继续处理下面的数据。
若正确，则处理接收的字符，将接收的数据送入模糊控制器。
4测试结果与分析
2009年9月某天14：
00以后的某段时刻对本控制系统进行了定位、跟踪太阳的实验，首先通过天文日历算法计算出当前太阳实时位置，然后加入光强智能传感器并设置成系统的自动跟踪模式，跟踪周期设置为10min，每个跟踪间隙即对电池板相对对面的高度角以及相对正南方向的方位角进行测量，每次测量的结果与计算的结果进行比较，比较结果如图4所示。
5结束语
本文研究与实现了基于模糊控制的太阳能发电自动跟踪控制系统，包括硬件电路和软件的设计与实现。
在光照情况下，测试了整个控制系统的性能，这种基于模糊控制算法的太阳能发电自动跟踪控制系统不仅稳态误差小，而且具有很好的动态性能，系统精度＜＝0．5°，满足当前在太阳能发电领域的要求，具有良好的应用前景。
参考文献
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839－841
［收稿日期：
2009．10．9］
于校准的测试环境。
3测试应用
目前该系统主要用于1×128像素和128×128像素元探测器性能测试。
针对不同的测试功能和不同类型的探测器，程序提供不同的测试结果显示方法。
例如对于128×128像素的探测器，一些重要的参数如像素响应率，除求得平均值以外，还对每一个像素点的值进行分析比较，给出统计直方图和颜色强度图，如图3及图4。
而对于1×128像素探测器，则给出曲线图。
图3128×128像素探测器响应率统计直方图
4结束语
软件是整个测试系统的灵魂，利用LabWindows／CVI丰富的库函数，可大大简化程序的复杂度，使得升级、维护更为简便。
基于LabWindows／CVI所开发的整个测试系统在能完成基本测试任务的基础上，实现更多的功能、人机界面友好、结果显示直观、便于扩展，能够满足工程测试需要。
参考文献
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52－58
［收稿日期：
2010．1．6
］
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图4128×128
像素探测器响应率颜色强度图
图4系统测试比较图
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