Der Feuchtigkeitssensor und der Steuerungsalgorithmus des Nylonthermostats sind der Kern für die Realisierung einer präzisen Umgebungssteuerung, die beide gemeinsam arbeiten, um sicherzustellen, dass die Feuchtigkeit im eingestellten Bereich stabil ist, um die strengen Anforderungen an die Umwelt in Szenarien wie Nylonproduktion und Lagerung zu erfüllen.

Feuchtigkeitssensor: Präzise Erfassung der Umgebungsfeuchtigkeit

Feuchtigkeitssensoren verwenden in der Regel ein kapazitives oder widerstandsbasiertes Prinzip. Der kapazitive Sensor verwendet die Polymerfilm als Dielektrische Schicht, das Wassermolekül ändert die Dielektrische Konstante nach Eintritt, wodurch der Kapazitätswert mit der erhöhten Feuchtigkeit erhöht wird, mit den Vorteilen der schnellen Reaktion, der guten Linearität und der starken Belastungsfähigkeit, die weit verbreitet in der industriellen Umgebung verwendet werden. Der Widerstandssensor misst die Feuchtigkeit durch die Eigenschaften der Änderung des Widerstandswertes nach der Absorption von Wassermolekülen durch feuchtempfindliches Material und ist einfach aufgebaut und kostengünstig, muss jedoch regelmäßig kalibriert werden, um langfristige Stabilität aufrechtzuerhalten. Das analoge Signal des Sensorausgangs (z. B. Widerstand, Kondensator) wird durch eine Schaltung wie Regulierungsfilterung, Operationsverstärkung, nichtlineare Korrektur und andere verarbeitet und in ein Strom- oder Spannungssignal in eine lineare Beziehung zu der Feuchtigkeit umgewandelt oder direkt über den Master-Chip über Schnittstellen wie 485 und 232 ausgegeben, um eine Datenbasis für den Steueralgorithmus bereitzustellen.

Steueralgorithmus: Dynamische Regelung für konstante Feuchtigkeit

Der Steueralgorithmus basiert auf PID (Verhältnis-Integral-Differenz) als Kern, durch Berechnung des Fehlers zwischen der Festlegung der Feuchtigkeit und der tatsächlichen Feuchtigkeit, um die Gesamtmenge der drei Aspekte Verhältnis, Integral und Differenz zu regulieren. Proportionelle Elemente reagieren schnell auf die Fehlergröße, Integrale Elemente beseitigen anhaltende Fehler, Differenziale Elemente prognostizieren Fehleränderungstrends und alle drei stabilisieren gemeinsam die Feuchtigkeit in der Nähe des eingestellten Wertes. Wenn die Feuchtigkeit beispielsweise von den Einstellungswerten abweicht, passt der Algorithmus den Betriebszustand des Befeuchters oder Entfeuchters dynamisch an, um den Fehler schnell zu verringern; Wenn die Feuchtigkeit häufig schwankt, können die Punkte Fehler ansammeln und schrittweise korrigiert werden, um eine Übereinstellung zu vermeiden. Einige Modelle haben auch Algorithmen für die vage logische Steuerung eingeführt, die mit vagen Sammlungen und Regeln nicht lineare, vage Umgebungen verarbeiten, um die Präzision und Anpassungsfähigkeit der Steuerung weiter zu verbessern.