田 野 張晨晨 馬永志

全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)溫度控制仿真研究

田 野 張晨晨 馬永志

（青島大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院 青島 266022）

全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)可完全控制建筑物的濕熱環(huán)境和空氣質(zhì)量。它集成了冷卻、加熱、中央新鮮空氣、PM0.3過濾、加濕除濕、紫外線殺菌、低能耗和低噪音等功能，是真正意義上的能實(shí)現(xiàn)人類舒適空氣環(huán)境的中央處理系統(tǒng)。利用Matlab/simulink軟件對一全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)進(jìn)行建模仿真研究，重點(diǎn)利用了模糊PID控制器對房間溫度進(jìn)行仿真研究，研究結(jié)果表明，傳統(tǒng)的PID控制雖然魯棒性較強(qiáng)，但是存在一定的誤差。將模糊控制與PID控制相結(jié)合，設(shè)計(jì)自適應(yīng)模糊PID控制器能夠使全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)實(shí)現(xiàn)更小的超調(diào)，溫度控制效果更好。

模糊PID；simulink；全空氣空調(diào)；仿真

0 引言

隨著人們生活水平的提高，傳統(tǒng)的壁掛式空調(diào)越來越不能滿足人們對室內(nèi)空氣品質(zhì)的需求，全空氣空調(diào)在舒適和健康方面的優(yōu)越性逐漸體現(xiàn)出來，受到人們的廣泛青睞，在大型商場、辦公樓等場所應(yīng)用越來越廣泛[1]。溫度調(diào)節(jié)是空調(diào)系統(tǒng)的重要功能之一，傳統(tǒng)的溫度控制方法和PID控制方法對于溫度變化的調(diào)節(jié)能力不足，控制效果達(dá)不到人們的預(yù)期，且能源消耗多[2]。

為了提高全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)的溫度控制效果，國內(nèi)外專家學(xué)者們在這方面進(jìn)行了很多研究，提出了許多改進(jìn)措施。文獻(xiàn)[3]針對空調(diào)模型的不確定性，提出了一種魯棒PID控制方法。文獻(xiàn)[4]提出了一種PID控制器自整定方法來對積分過程進(jìn)行處理。文獻(xiàn)[5]用模糊控制對空調(diào)機(jī)組進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。這些研究雖然一定程度上提高了控制效果，但是，對于難以建立精確數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)不能形成有效的控制。目前國內(nèi)外在全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)方面的研究較少，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，將模糊控制與PID相結(jié)合，并且利用Matlab中的Simulink工具箱建立了全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)溫度控制的仿真模型，仿真結(jié)果證明了該控制策略的有效性與優(yōu)越性，為改善空調(diào)控制性能提供了一定的基礎(chǔ)。

1 自適應(yīng)模糊PID控制器策略

1.1 傳統(tǒng)控制方法

傳統(tǒng)的全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)溫度控制原理是根據(jù)安裝在房間內(nèi)的溫度傳感器檢測溫度[6]，當(dāng)溫度發(fā)生改變時(shí)，溫度傳感器將檢測量反饋給溫度設(shè)定值，然后二者進(jìn)行對比，如果產(chǎn)生的誤差超過了設(shè)定范圍，這時(shí)對控制器就會接收對比信號，開始調(diào)整送風(fēng)量，室內(nèi)溫度得以控制。這種控制方法雖然簡單，但是存在一定的問題，比如無法實(shí)現(xiàn)溫度的精準(zhǔn)控制。空調(diào)房間內(nèi)的人員不是固定的，室內(nèi)溫度會受到人員數(shù)量的影響，除此之外，空調(diào)運(yùn)行時(shí)也會對室內(nèi)溫度產(chǎn)生影響，增加了溫度控制難度。

1.2 PID控制

相比于傳統(tǒng)的溫度控制方法，PID控制能夠加快系統(tǒng)的調(diào)節(jié)速度，同時(shí)能夠減少誤差和消除靜差[7]?？刂埔?guī)律為[8]：

式中，()為控制器的輸出；K為比例系數(shù)；()為偏差信號；T為積分時(shí)間常數(shù)；T為微分時(shí)間常數(shù)。

若用傳遞函數(shù)表示，則為：

1.3 模糊PID控制理論

PID控制具有結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性能好等優(yōu)點(diǎn)，在建立精確數(shù)學(xué)模型方面具有重要作用[9]。但是全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，具有非線性、耦合性、滯后、多變量等特性[10]，采用傳統(tǒng)的PID控制算法很難達(dá)到較好的控制效果[11]。模糊控制作為傳統(tǒng)控制發(fā)展的高級階段，能夠有效解決控制對象參數(shù)在大范圍變化的問題。模糊PID控制就是將模糊控制思想和PID控制器結(jié)合起來，兼有二者的優(yōu)點(diǎn)[12]。全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)溫度控制原理如圖1所示。

圖1 溫度模糊PID控制原理圖

1.4 模糊控制器設(shè)計(jì)

表1 輸入及輸出量參數(shù)表

模糊控制規(guī)則的建立主要依靠專家的知識經(jīng)驗(yàn)和PID控制原理。一般來說，當(dāng)偏差較大時(shí)，選擇控制量的目的是盡快消除偏差，當(dāng)偏差較小時(shí)，保持系統(tǒng)的穩(wěn)定更為重要?；趯?shí)際情況和專家經(jīng)驗(yàn)，得出的模糊規(guī)則表如表2所示。

表2 模糊規(guī)則表

2 模糊PID仿真研究

2.1 系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型及參數(shù)

全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)是個(gè)相對復(fù)雜的系統(tǒng)[14]，要建立較為精確的數(shù)學(xué)模型比較困難。通過查閱相關(guān)的資料文獻(xiàn)[15]，并結(jié)合實(shí)際的工程特點(diǎn)，將房間模型進(jìn)行簡化處理，得到房間模型的傳遞函數(shù)為：

空調(diào)箱末端傳遞函數(shù)為：

由此可以得到整個(gè)仿真系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為：

在Matlab中的simulink工具箱中建立仿真模型，將傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)和模糊PID系統(tǒng)進(jìn)行了比較[16]，得到系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下：

圖3 模糊PID控制子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

系統(tǒng)的輸入采用階躍信號，初始參數(shù)設(shè)置為溫度=25℃，K0=0.8，K0=0.00156，K0=1。

2.2 仿真結(jié)果分析

圖4 仿真結(jié)果圖

仿真后的結(jié)果如圖4所示，從仿真結(jié)果可以看出，在一定誤差范圍內(nèi)，沒有外界干擾的情況下，PID和模糊PID兩種控制方法都可以較好的滿足溫度控制的要求，不過在全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)溫度控制方面，模糊PID反應(yīng)時(shí)間比傳統(tǒng)PID控制更短，可以很快的達(dá)到溫度設(shè)定值，而且系統(tǒng)超調(diào)也有了顯著的降低，而且模糊PID控制方法更加適合全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)這種負(fù)荷變化大的系統(tǒng)，魯棒性更好，因此在全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)溫度控制方面，模糊PID相較于傳統(tǒng)PID控制效果更加優(yōu)越。

3 結(jié)論與展望

本文針對全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)原有的PID控制方式響應(yīng)較慢等問題，將模糊控制與PID控制相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)更快的動態(tài)響應(yīng)。首先分別介紹了PID控制和模糊PID控制原理，然后建立了系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，在Matlab中的simulink工具箱中建立了兩種控制方式的模型進(jìn)行對比，仿真結(jié)果表明，PID控制由于受到滯后影響，超調(diào)較大，調(diào)節(jié)時(shí)間較長，控制效果達(dá)不到預(yù)期。模糊PID結(jié)合了模糊控制與PID控制的優(yōu)點(diǎn)，提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度，且超調(diào)量顯著降低，為進(jìn)一步改善全空氣系統(tǒng)中央空調(diào)的控制性能提供了一定的基礎(chǔ)。

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Simulation Research on Temperature Control of Central Air Conditioning in All-air System

Tian Ye Zhang Chenchen Ma Yongzhi

( College of Mechanical and Electrical Engineering,Qingdao University,Qingdao, 266022)

The central air conditioning system of the all-air air system realizes the overall control of the building's hot and humid environment and air quality. It integrates the functions of refrigeration, heating, central fresh air, PM0.3 filtration, humidification, dehumidification, UV sterilization, low energy consumption, low noise and so on. It is a real human comfortable air environment central processing system. Matlab software is used to model and simulate an all-air air conditioning system, and the fuzzy PID controller is used to simulate the room temperature. The results show that the traditional PID control has strong robustness, but there are some errors. The adaptive fuzzy PID controller can achieve smaller overshoot by combining fuzzy control with PID control.

Fuzzy PID; Simulink; All-air air conditioning; Simulation

TU831.6

A

1671-6612（2021）02-254-04

山東省2018年重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（公益性科技攻關(guān)類）項(xiàng)目（2018GGX105007）

田 野（1995-），男，碩士研究生，E-mail：975699949@qq.com

馬永志（1972-），男，博士，副教授，E-mail：hiking@@126.com

2020-08-10