模糊控制技術在空調(diào)控制系統(tǒng)中的應用

張建林，鄧小龍

(1.江陰精亞集團有限公司研究院，江蘇江陰 214414;2.江蘇信息職業(yè)技術學院電氣工程系，江蘇無錫 214153)

工業(yè)空調(diào)系統(tǒng)通常由人工操作控制運行，憑借操作人員不斷積累的經(jīng)驗，一般能獲得較好的控制效果。但隨著生產(chǎn)工藝對空調(diào)要求的不斷提高，人工操作的運行方式已無法適應現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展的要求。因此，近幾年空調(diào)系統(tǒng)的自動控制技術得到快速推廣和應用［1］。同時，也發(fā)現(xiàn)許多空調(diào)控制過程由于先驗信息少，結構復雜、難以獲得精確的數(shù)學模型，若采用常規(guī)的控制手段難以取得理想的控制效果，因此，對常規(guī)控制進行優(yōu)化勢在必行［2］。優(yōu)化控制的過程是不斷尋求控制規(guī)律，尋求各工況性能最優(yōu)解的過程。這一尋優(yōu)過程總是在—定條件下或在給定的環(huán)境中進行的。當在PID調(diào)控中，尋優(yōu)的約束集邊界是分明的、精確的，而實際工程中有些約束條件的邊界并非如此絕對，通常帶有模糊性。因此，先進、有效的空調(diào)控制系統(tǒng)經(jīng)常采用模糊控制技術［3］。

1 工業(yè)空調(diào)的模糊控制

1.1 模糊控制策略

在空調(diào)系統(tǒng)中，感溫、感濕系統(tǒng)的慣性大，滯后現(xiàn)象嚴重，導致控制系統(tǒng)性能不佳，甚至會出現(xiàn)控制不穩(wěn)定、失控等現(xiàn)象。針對工業(yè)空調(diào)的非線性、大慣性特點，傳統(tǒng)的控制方法采用PID調(diào)節(jié)，但PID調(diào)節(jié)有一定的滯后性，反映速度慢，被控系統(tǒng)精度不高。同時，PID參數(shù)的選擇及調(diào)整不便仍是普遍存在的難題［4］。而模糊控制具有一定的自適應控制能力，有較強的魯棒性和穩(wěn)定性。因而，本文將模糊控制方法引入到工業(yè)空調(diào)系統(tǒng)之中。

為提高控制精度和速度，采用偏差和偏差變化率兩個輸入及控制變量輸出的控制方式。輸出所得到的溫度或濕度與設定的溫度或濕度比較，形成反饋回路。誤差δ和誤差變化率Δδ作為輸入量，經(jīng)過模糊控制器模糊化成為模糊矢量δ和Δδ。再由模糊關系控制規(guī)則，根據(jù)推理合成規(guī)則進行模糊決策，并得到控制量［5］。空調(diào)模糊控制系統(tǒng)原理如圖1所示。

圖1 空調(diào)模糊控制原理

1.2 輸入量的模糊化

輸入量模糊化過程，實質(zhì)上是輸入信號量化后從各自對應的模糊集中找到隸屬度的過程［6］，對于一組確定的輸入δ和Δδ，其對應的輸出模糊集為

設計模糊控制器的第一步是確定語言變量、語言值和隸屬函數(shù)。例如，語言變量“空調(diào)機組送風溫度”可取各種語言值，如“送風溫度與設定值偏差過大”、“過小”、“適中”。則多個語言值的集合就構成了語言變量的取值范圍。而一個語言值，如“偏差過大”，可以用一個隸屬函數(shù)來描述。本文涉及的模糊控制器有兩個輸入信號和一個輸出信號，以組合式空調(diào)機組為例，分別為

(1)輸入語言變量δ，是送風溫度或濕度偏差，δ=T－T℃。

(2)輸入語言變量Δδ，是送風溫度或濕度偏差變化率，Δδ=［δ+1－δ］℃。

(3)輸出語言變量Yt或Yh，是冷水調(diào)節(jié)閥或蒸汽調(diào)節(jié)閥執(zhí)行器在6 s周期內(nèi)連續(xù)開啟的時間，其對應冷水閥或蒸汽閥開度大小以及噴淋泵轉(zhuǎn)速大小。

送風溫度偏差δ是指實測被控對象空調(diào)的送風溫度或濕度減去送風溫度或濕度值的差。將送風溫度或濕度控制范圍分為模糊控制區(qū)和確定控制區(qū)，以送風溫度或濕度設定值的±1.0℃或±8%為界。送風溫度或濕度在設定值的±1.0℃或±8%以內(nèi)為模糊控制區(qū)，以外則為確定控制區(qū)。而在模糊控制區(qū)，將送風溫度或濕度偏差分為7個模糊狀態(tài):PB(正的大送風溫度或濕度偏差)，PM(正的中送風溫度或濕度偏差)，PS(正的小送風溫度或濕度偏差)，Z(正的零送風溫度或濕度偏差)，NS(負的小送風溫度或濕度偏差)，NM(負的中送風溫度或濕度偏差)，NB(負的大送風溫度或濕度偏差)。將送風溫度或濕度偏差計算，圓整，并將±1.0℃或±8%的范圍細分為13個點，分別給出了它們對7個模糊狀態(tài)的隸屬度值，即輸入語言變量δ的取值:負大，負中，負小，零，正小，正中，正大，表示符號 NB、NM、NS、Z、PS、PM、PB。由式(2)得輸入 δ誤差模糊變量的隸屬度，如表1所示。

由于送風溫度或濕度偏差變化是較慢的，可將送風溫度或濕度偏差變化值在±0.4℃或6%以內(nèi)定為模糊控制區(qū)，在模糊控制區(qū)將蒸發(fā)器出口過熱度偏差變化率分為7 個模糊狀態(tài):PB，PM，PS，Z，NS，NM，NB。將送風溫度或濕度偏差變化率計算，圓整，并將±0.4℃或5%的范圍細分為13個點，分別給出了它們對7個模糊狀態(tài)的隸屬度值，即輸入變量Δδ的取值:(負大、負中、負小、零、正小、正中、正大)，表示符號 NB、NM、NS、Z、PS、PM、PB，由式(3)得輸入 Δδ誤差模糊變量的隸屬度，如表2所示。

表1 輸入δ誤差模糊變量的隸屬度

表2 輸入Δδ誤差模糊變量的隸屬度

1.3 輸出量的模糊化

輸出變量Yt或Yh的取值分為13種狀態(tài)，分別對應冷水調(diào)節(jié)閥或蒸汽調(diào)節(jié)閥開度大小。將這13種輸入狀態(tài)分為7個模糊輸出狀態(tài):關閉、微開、小開、半開、大半開、多半開、全開，表示符號為 CB、CM、CS、H、OS、OM、OB。由式(1)得每種具體輸出狀態(tài)對這7個模糊輸出狀態(tài)的隸屬度值如表3所示。

表3 輸出Yt模糊變量的隸屬度

1.4 獲取模糊關系控制規(guī)則

模糊推斷邏輯由一組while－and－do的控制規(guī)則組成，用語言形式來表述推理控制決策過程如下。

while(實際送風溫度過大)and(實際送風溫度有增加的趨勢)do(冷水調(diào)節(jié)閥開度要增大)。while(實際送風溫度太小)and(實際送風溫度有減小的趨勢)do(冷水調(diào)節(jié)閥開度要減小)。濕度推理控制決策過程與溫度相反。如while(實際送風濕度過大)and(實際送風濕度有增加的趨勢)do(冷水調(diào)節(jié)閥開度要增大或蒸汽調(diào)節(jié)閥開度要減小)。while(實際送風濕度太小)and(實際送風濕度有減小的趨勢)do(冷水調(diào)節(jié)閥開度要減小或蒸汽調(diào)節(jié)閥開度要增大)。以被控對象溫度為例，其控制規(guī)則如表4所示。類似于上述的一系列控制規(guī)則集中在控制規(guī)則表4中。根據(jù)表4寫出如下規(guī)則

表4 控制規(guī)則

(1)whileδ=PB and(Δδ=PB orΔδ=PM orΔδ=Ps)do Yt=PB

(2)whileδ=PM and(Δδ=PB orΔδ=PM)do Yt=PB

(3)whileδ=PB and(Δδ=O orΔδ=NS)do Yt=PM

(4)whileδ=PB andΔδ=nm do Yt=PS……

(32)whileδ=NB andΔδ=PM do Yt=NS

(33)whileδ=NB and(Δδ=PS orΔδ=O)do Yt=NM

(34)whileδ=NB and(Δδ=NS orΔδ=NM or Δδ=NB)do Yt=NB

總共34個規(guī)則，根據(jù)這34條規(guī)則可得出相應的模糊關系。將上述模糊關系寫成通式=I。設某一時刻的偏差與偏差變化為δ與Δδ，根據(jù)各條規(guī)則給出的模糊關系進行合成推理運算，可得到相應的輸出控制量模糊值，Yt(或 Yh)= δ× Δδ× RBLi，(i=1，2，…，34)，RBL。

1.5 輸出控制量的去模糊化

按照上述合成推理與解模糊方法可得到一個容量為13×13的模糊控制查詢表，如表5所示。

表5 模糊控制查詢表

在實際控制系統(tǒng)中，取得溫度/濕度偏差、過溫度/濕度偏差變化率后將其轉(zhuǎn)化為模糊值，然后查詢表5即可得到控制量的模糊值y。但y還是論域Y中的一個等級值，還須乘以一個輸出量化因子X，才能決定控制量的確切值。

由于上式所得到的一個輸出量是模糊矢量，而被控對象(調(diào)節(jié)執(zhí)行器)只能接受一個確切的控制量，因此必須經(jīng)過解模糊，將模糊矢量清晰化，在此使用形心法求。由此，模糊控制器總的輸出控制量(模糊值)是。計算過程較為復雜，可使用軟件編程實現(xiàn)。

2 模糊控制器的構成

2.1 系統(tǒng)的硬件構成

模糊控制器的實現(xiàn)由3部分組成，測量值的模糊化、模糊算法的建立及模糊判斷［7］。控制系統(tǒng)的構成如下。

圖2為系統(tǒng)的硬件結構，系統(tǒng)以8051單片機作為控制核心［8］，以溫、濕度傳感器，風速傳感器，壓力傳感器等作為反饋元件，經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換，輸入到單片機。模擬量輸出通過放大集成電路直接驅(qū)動調(diào)節(jié)閥執(zhí)行器、風門執(zhí)行器和變頻器模擬量控制輸入端口。開關量通過繼電器轉(zhuǎn)換輸出，開關量輸入信號均經(jīng)過光電隔離，同時系統(tǒng)采用看門狗技術，防止系統(tǒng)死機。

圖2 系統(tǒng)硬件結構

2.2 系統(tǒng)的軟件框圖

系統(tǒng)的軟件框圖如圖3所示。系統(tǒng)編程語言采用匯編語言或C語言，程序上采用模塊化設計，通用性強［9］。對模糊矩陣采用查表法求取。程序的主要模塊有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與計算、采樣、顯示、論域變換及控制計算與動作等。

圖3 系統(tǒng)軟件框圖

3 實驗

將本文設計的模糊控制應用在某一實際的紡織車間內(nèi)，車間溫度為31℃，車間相對濕度為58%。設定的控制目標為將車間溫度穩(wěn)定在26℃，車間相對濕度穩(wěn)定在50%。系統(tǒng)設置采樣周期為1 min/次，控制結果如圖4和圖5所示。

圖4 室內(nèi)溫度智能控制過程

圖5 室內(nèi)相對濕度智能控制過程

從圖4和圖5中可看出，采用模糊控制器過程超調(diào)量較小，系統(tǒng)響應速度快，過渡過程時間短，可將室內(nèi)溫度和相對濕度控制在設定值附近，且具有較好的穩(wěn)定性，控制效果較好。在實驗中，為減少系統(tǒng)的干擾，在本設計中對開關頻繁的電器使用固態(tài)繼電器。模擬輸入端加有低通濾波器。而在軟件中加入了數(shù)字濾波程序、死機自動攔截程序、以及數(shù)據(jù)存取校驗程序等。

4 結束語

工業(yè)生產(chǎn)中對溫度、濕度等參數(shù)有著嚴格的要求，導致在工業(yè)空調(diào)中消耗大量能源。因而，研究節(jié)能的先進智能控制系統(tǒng)具有重要的現(xiàn)實意義［10］。本文利用單片機實現(xiàn)了模糊控制器的硬件設計，并通過軟件編程實現(xiàn)模糊控制策略。在實際的工業(yè)空調(diào)溫、濕度控制應用中，系統(tǒng)響應速度快，過渡過程時間短，取得了較好的控制效果。

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