变频中央空调房间温度的智能控制

分类：机电一体化论文发表 时间：2012-08-13 09:49 关注：(1)

　　【摘要】：变频中央空调能够为人们生活和工业生产提供更加优质的服务，其越来越被广泛的使用，本文以下内容将对变频中央空调房间温度的智能控制进行简要的分析，以供大家参考借鉴之用。

　　【关键词】：变频;中央空调;智能控制;模糊控制;神经网络控制

　　Abstract: The frequency central air conditioning to provide more quality services for people living and industrial production, more and more widely used, the following in this article will be frequency central air-conditioning room temperature intelligent control for a brief analysis, for everyone use of references.

　　Key words: frequency; central air conditioning; intelligent control; fuzzy control; neural network control

　　中图分类号：TU831.3+5 文献标识码：A 文章编号：

　　1、前言

　　改革开放以来，随着经济的不断发展和人民生活水平的不断提高，我国的工业生产和人们的生活都对环境提出了更高的要求，工业生产要求恒温恒湿，人们的生活要求舒适，在这种情况下，变频中央空调越来越被广泛的应用。变频空调是在普通空调的基础上选用了变频专用压缩机，增加了变频控制系统。它的基本结构和制冷原理和普通空调完全相同。变频空调的主机是自动进行无级变速的，它可以根据房间情况自动提供所需的冷(热)量，当室内温度达到期望值后，空凋主机则以能够准确保持这一温度的恒定速度运转，实现“不停机运转”，从而保证环境温度的稳定。本文以下内容将对变频中央空调房间温度的智能控制进行简要的分析，以供大家参考学习之用。

　　2、变频中央空调概述

　　变频空调的控制过程是: 设置在室内的温度传感器检测到室内的实际温度, 将其与设定温度值相比较, 当检测到的实际温度值与设定温度值出现差值时, 求出其温差和温差变化率并送给控制器, 控制器经过计算给出风机的转速值并通过执行器调节风机的转速值, 改变送入室内的风量, 从而达到调节房间温度的目的。变频空调的工作原理是: 空调系统根据房间负荷的变化以及室内参数要求的改变, 通过调节变频器的频率, 改变风机的转速, 自动调节送入室内的风量( 当达到最小送风量时适当调节送风温度) , 以满足室内人员的舒适性要求或其它工艺要求。但是, 要实现变频器对送风量有效、合理、高效的调节, 必须建立自动控制系统对送风量实现闭环控制, 准确地根据空调舒适性参数的反馈, 调节变频器的动作, 控制室内参数。在变频变风量送风系统中, 送风参数是稳定的, 由其它控制设备控制, 送风量是变化的。被控对象为空调房间, 执行机构是变频器、电机和风机。变频变风量送风系统,其优点是真正按温度控制调节风量, 并随风量变化调节流量, 大大降低了电耗, 它不仅降低了空调的运行成本, 还能更好的满足人们对房间空气温度、湿度等舒适性指标的要求, 同时也不会造成很大的噪音污染。

　　3、变频中央空调房间温度的智能控制

　　房间温度控制系统是一个复杂的热力系统, 房间负荷随着室内人数、室外温度、湿度等参数的变化而随时变化,是一个典型的强耦合、参数时变的非线性系统, 精确数学模型的建立非常困难,采用经典的或现代的控制理论,难以取得满意的控制效果。本文采用模糊技术和神经网络技术分别介绍了模糊控制器和神经网络控制器,将二者与传统的PID控制器进行了比较,分析总结了各自的控制性能。第一，建立空调房间的模型，根据作者多年的工作经验及参考其它相关书籍发现，空调房间是一个复杂的热力系统,要想用精确的数学模型来描述从而得出准确的系统参数是十分困难的, 因此在建立数学模型时作如下简化：将室温按集中参数来处理和不考虑室温的滞后、将外界环境的变化作为被控系统的扰动输入、假设被控房间的温度均匀、忽略围护结构的蓄热量、忽略内部空气流动和太阳辐射等因素的影响。根据能量守恒定律,即单位时间内进入房间的能量减去单位时间内由房间流出的能量应等于房间内能量蓄存量的变化率,则可根据空调房间的尺寸，就可以建立相应的数学模型，然后根据数学模型建立相应的空调房间的仿真模型。第二，神经网络控制器的设计，神经网络是模仿人脑神经系统, 它是以一种简单计算-处理单元( 神经元) 为节点,采用某种网络拓扑结构构成的活动网络,能从微观结构和性能上对人脑抽象、简化,反映人脑功能的信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等若干基本特征。神经网络在控制领域中的应用主要有两种,一是用于系统建模,二是用于构造控制器。有一种神经网络控制器是一个三层的BP 网。这种BP网络可以实现从输入空间到输出空间的非线性映射, 是全局逼近网络,算法简单,且应用较成熟。具体的结构和算法是：第一层2个神经元,传递函数采logsig;第二层20 个神经元,传递函数采用logsig;第三层1个神经元,采用purelin 为传递函数;采用改进的BP算法trainlm 对网络进行训练。第三，模糊控制器的设置，模糊控制的核心是模糊控制器, 它是按照人的实际操作经验通过模糊算法模仿人的操作策略, 实现以机器代替人的生产过程的自动控制设备。实质上反映的是输入语言变量和输出语言变量以及语言规则的模糊定量关系和算法结构。设计一个模糊控制器主要需完成以下三个任务,即精确量的模糊化、模糊推理、反模糊化。若采用二维模糊控制器,其输入量为温度测量值与温度设定值的温差以及温差变化率,输出量为变频器调频比的变化值，采用模糊关系矩阵法来设计二维模糊控制器。第四，PID 控制器的设计，对于PID 控制器的建模比较简单,因为在软件Matlab中的仿真工具箱中有现成的模型,只需从Simulink Ext ras子库中调用即可。但它各参数的确定比较困难,需要建立好控制系统后经过反复的仿真实验后才能确定。通过仿真实验,最后确定PID的三个时间常数分别为：比例常数Tp = 0.1s,积分时间常数TS = 0.25s,微分时间常数Td= 0.06s。第五，仿真分析，对模糊控制的仿真系统进行仿真,仿真时间为1000s,得到曲线,其中曲线为量化因子ke 分别为14、12. 98、10 时得到的控制曲线,从中可以得出,ke的值越小,稳态误差越小,但动态性能较差, 不稳定。ke的值越大系统的动态性能越好,但稳态误差较大。通过改变PID 控制器的3个时间常数对PID 控制系统进行仿真实验,仿真时间为1000s,从中可得出,当外界温度按正弦规律变化时,曲线以26℃为中心上下波动,误差在[ - 0. 8, +0. 8]之间,为了消除超调量将Tp调节到原来的1/ 20,发现得到的曲线与原曲线几乎重合,这说明控制器的性能并没有得到很大的改善,减小Tp 并不能完全消除超调量。为了消除控制曲线的波动,增大Td到原来的20倍或者增大积分时间Ts可以发现波动幅度并没有减少。从以上可以看出,即使PID 的3个参数选择适当, 当系统处在波动状态时,也很难将稳态误差控制在较小的范围内。为了更好的比较3个控制器的控制性能,将PID、模糊、神经网络控制器的曲线进行比较可以发现，当温度在[28, 36]℃之间按正弦规律变化时, PID 控制虽然也能满足要求,但控制的快速性、准确性和稳定性均不如模糊控制器和神经网络控制器,因此它的控制性能最差。但是当外界环境温度变化频繁时,模糊控制器和神经网络控制器均能使室内温度迅速稳定在设定温度26℃,超调量较小。模糊神经网络控制器较模糊控制器的静态性能好,稳态误差不到0.05℃,动态性能不如模糊控制器,有轻微的震荡,而模糊控制器较稳定。第六，房间门等条件的扰动增大时，尽管采用智能控制也无法实现控制系统的稳定工作,建议控制系统采用串级结构的复杂调节系统,控制器采用以上两种以上的智能方法。空调末端采用变频风机，在送风时将风门或风阀完全打开,避免了多余能量的消耗,能实现真正意义上的节能。在实际的控制中, 房间温度传感器的个数以及其安放位置应该慎重选择，一般应选择两至三个传感器, 将它们安放在房间的不同位置,温度的测量值取它们的平均值,这样可以避免温度测量不能反映真实值而引起控制器的误差。

　　4、结尾

　　由于变频空调具有十分明显的优势，变频中央空调的应用空间将会是非常大，而且随着科技的不断发展，相信定能将变频中央空调中存在的问题解决掉，以为国家经济发展和人民生活水平的提高做出更大的贡献。

　　【参考文献】

　　[1]《制冷空调自动控制》张子慧等，科学出版社

　　[2] 《智能大厦系统工程》李林等，北京电子工业出版社

　　[3] 《制冷装置及其自动化》邹根南等，机械工业出版社

　　[4] 《制冷原理与设备》张祉佑等，机械工业出版社