[发明专利]一种可拓展多微波源协同输出的智能微波反应器系统

说明书

本发明涉及可拓展多微波源协同输出的智能微波反应器系统，多个功率控制模块、采样模块和通信模块都挂载在CAN总线上，各种反馈、控制参数都广播在总线上，按照应用CAN通信协议的设置，需要数据的节点能自行读取并使用。各功率控制模块在获取到总线上广播的反馈参数值后，能各自独立做出控制响应，输出响应的控制参数，且这些控制参数也将同时影响其他功率控制模块；PC在接收到经过通信模块转换的多种反馈参数值后，运用强化学习算法运算出最优控制策略，并通过通信模块以高优先级介入控制。且在以后的每一次加热中不断学习，优化控制策略。通过分级递阶控制结构来优化微波反应器系统的各微波源输出功率，达到整体均匀高效加热的目的。

技术领域

本发明涉及一种可拓展多微波源协同输出的智能微波反应器系统，属于微波加热技术领域。

背景技术

微波加热作为一种高效清洁的加热手段，已经在冶金，化工，药品食品等方面有了广泛运用。在工业运用领域，大功率微波反应器系统往往是由数个甚至数百个磁控管作为微波源构成微波源阵列来提供所需功率。而这些磁控管往往是集中控制的，控制的核心一般是造价高昂的PLC，而且PLC难以满足复杂的算力需求。在这种情况下不能针对单个磁控管进行连续的、精确的功率调节，并且可拓展性较差(不能随意增减微波源个数)。在微波加热领域，存在如何设计控制算法充分控制大功率微波反应器系统中的各个微波源，并行之有效地实现对各种物料均匀加热的问题；也就是说，如何开发出一种通用性好、拓展性强的微波加热系统。亟待出现一种能有效解决上述问题的微波反应器系统。

发明内容

本发明提供了一种可拓展多微波源协同输出的智能微波反应器系统，该系统使用分级递阶的网络化结构；能够针对单个磁控管进行连续精准的功率调节；微波源数量易于扩展；扩展后的多微波源队列易于协同；能够使用先进的控制算法实现对各种物料加热的优化控制；设备紧凑，占地空间小，并且成本较低。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种可拓展多微波源协同输出的智能微波反应器系统，包括用于实现基于强化学习的控制策略的PC模块1、用于给磁控管13供电的磁控管电源模块7、与各个磁控管电源连接用于直接精准调节磁控管功率的功率控制模块5、用于沟通功率控制模块5与PC模块1的通信模块3、以及用作参数反馈的采样模块10。

作为本发明的进一步方案，每个所述磁控管电源模块7都有与其对应的一个功率控制模块5，它们通过功率控制信号线6连接在一起，而功率控制模块5通过CAN总线4联结在一起，所述通信模块3也挂载在CAN总线4上，并通过USB2与PC模块1连接，所述采样模块10一端挂载在CAN总线4上，另一端与插入微波反应器12中的温度传感器组11通过温度反馈信号线8相连，并让各磁控管电源输出的供电线9穿过采样模块10中的互感器。同时采样模块10还使用电压和电流互感器采样磁控管电源模块的输出功率。

作为本发明的进一步方案，所述PC模块1即为在电脑上设计的一个上位机控制软件，其中包含窗口化的人机交互控制界面以及后台用于运算控制策略的强化学习算法。

作为本发明的进一步方案，所述采样模块10包括温度采样单元19、功率采样单元18和控制器20；温度采样单元19与腔体中的温度传感器组11相连；功率采样单元18又分为多个子单元，每个子单元都由一对电压电流互感器组成，每个磁控管电源输出的磁控管供电线9穿过其对应的功率采样子单元，由互感器采样，控制器20读取温度和功率的采样数据再广播到CAN总线4上，并由相应的功率控制模块获取这些采样数据。

作为本发明的进一步方案，所述强化学习算法采用Q-学习算法，用如式(1)所示的离散化指标作为状态表征：

设系统中有m组微波源，离散地，将微波源的功率划分为k个功率档，则整个系统中将会有种行为，由状态和行为来构建奖励矩阵R，并在迭代运算过程中根据奖励矩阵更新Q值矩阵，最后由Q值矩阵推断出一个最优控制策略，并在每一次加热过程中不断学习并优化控制策略。