基于自適應(yīng)模糊推理的VAV系統(tǒng)變靜壓控制方法研究*

西安建筑科技大學(xué) 余紫瑞 于軍琪 趙安軍 葉子雁 李若琳

0 引言

VAV系統(tǒng)因其能夠隨著負(fù)荷的變化而改變送風(fēng)量的特點(diǎn)，在降低風(fēng)機(jī)能耗方面具有很大的優(yōu)勢。VAV系統(tǒng)定靜壓控制法在實(shí)際應(yīng)用中送風(fēng)靜壓通常保持在較高水平，導(dǎo)致風(fēng)機(jī)能耗增大，而變靜壓控制法能夠依據(jù)負(fù)荷的變化對送風(fēng)量進(jìn)行調(diào)節(jié)，進(jìn)而減少風(fēng)機(jī)能耗。Shim等人通過模擬實(shí)驗(yàn)對不同的送風(fēng)機(jī)控制方法進(jìn)行了對比，結(jié)果表明，變靜壓控制法可以節(jié)能50%[1]。雖然變靜壓控制法有巨大的節(jié)能潛力，但其控制算法也更加復(fù)雜。對于變靜壓控制的研究，很多學(xué)者都集中在優(yōu)化靜壓控制上[2-3]。Liu等人提出了一種基于送風(fēng)量測量值與送風(fēng)量額定值之比的靜壓控制方法[4]；陳友明等人根據(jù)總風(fēng)量與總需求風(fēng)量的偏差及末端風(fēng)閥全開的數(shù)量以固定步長優(yōu)化靜壓設(shè)定值，提出了VAV空調(diào)系統(tǒng)自適應(yīng)靜壓變頻控制方法[5]。這些方法都需要通過測量裝置進(jìn)行精確的測量，會增加系統(tǒng)調(diào)試的復(fù)雜性和實(shí)際工程的運(yùn)營成本。

VAV系統(tǒng)因系統(tǒng)的復(fù)雜性很難獲得精確的數(shù)學(xué)模型來達(dá)到理想的控制效果，而模糊控制不需要對控制對象建立精確的數(shù)學(xué)模型，近年來在VAV控制領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。對于VAV系統(tǒng)變靜壓模糊控制，已有學(xué)者進(jìn)行了研究。Zhang等人通過建立靜壓設(shè)定值調(diào)整量與變風(fēng)量末端風(fēng)閥開度之間的關(guān)系實(shí)現(xiàn)變靜壓模糊控制，試驗(yàn)分析表明，該方法有較大的節(jié)能潛力[6]。Li等人提出了一種新的靜壓模糊控制方法，該方法基于最大閥位位置反饋Mamdani模型模糊控制規(guī)則和功能模糊子集推理來實(shí)現(xiàn)靜壓控制，試驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有較好的節(jié)能和控制性能[7]。范朋丹等人通過分析基于末端閥位的VAV空調(diào)系統(tǒng)變靜壓調(diào)控規(guī)則，提出了基于末端閥位反饋的變靜壓模糊控制方法，通過對比試驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性[8]。

上述方法中的變靜壓模糊控制均以閥位為參考對象，都是通過模糊推理實(shí)現(xiàn)變靜壓控制，其中的模糊控制規(guī)則均依賴人為經(jīng)驗(yàn)。模糊推理是模糊控制過程中最重要的部分，規(guī)則的好壞會直接反映到控制效果中，然而根據(jù)人為經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的模糊規(guī)則覆蓋率不夠全面，不能完全體現(xiàn)控制對象的性質(zhì)。針對這一問題，本文提出了一種基于減聚類-自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理(SC-ANFIS)的變靜壓模糊控制法，通過對大量已知數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)得到模糊規(guī)則，而不是基于經(jīng)驗(yàn)給定，這對于變風(fēng)量空調(diào)這種非線性、大滯后、強(qiáng)耦合的系統(tǒng)是尤為重要的。

1 變靜壓控制法原理

典型的多區(qū)域VAV系統(tǒng)控制原理如圖1所示。該系統(tǒng)主要由空氣處理機(jī)組、送風(fēng)機(jī)、靜壓傳感器、VAV末端、風(fēng)管等組成[8]。變靜壓控制是根據(jù)各末端風(fēng)閥閥位判斷系統(tǒng)風(fēng)量的盈虧，以此為主風(fēng)管靜壓的確定依據(jù)，使系統(tǒng)中至少有一個(gè)VAV末端風(fēng)閥盡可能保持全開，從而實(shí)現(xiàn)最小阻力控制。變靜壓控制與定靜壓控制的主要區(qū)別為系統(tǒng)送風(fēng)靜壓值在運(yùn)行過程中是否會發(fā)生變化。

注：T為溫度傳感器；DP為靜壓傳感器；TH為溫濕度傳感器；V為水閥執(zhí)行器；DA為風(fēng)閥執(zhí)行器；M為電動機(jī)；VFD為風(fēng)機(jī)變頻器；CO2為二氧化碳傳感器。圖1 典型的多區(qū)域VAV系統(tǒng)控制原理圖

傳統(tǒng)的變靜壓控制在調(diào)整靜壓設(shè)定值的過程中步長為定值，但很難確定合適的步長：步長過小，調(diào)整次數(shù)會增加；步長過大，可能會出現(xiàn)超調(diào)和振蕩。因此，若能根據(jù)末端的閥位信息確定適合的設(shè)定靜壓調(diào)整值，變靜壓法運(yùn)行會更加節(jié)能。根據(jù)ASHRAE應(yīng)用手冊2011[9]，送風(fēng)靜壓傳感器位于主管道上第一末端到最遠(yuǎn)末端距離的75%處。送風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速可以根據(jù)實(shí)際靜壓測量值與送風(fēng)靜壓設(shè)定值之間的偏差進(jìn)行調(diào)節(jié)，以保持送風(fēng)靜壓在其設(shè)定值。

為了避免送風(fēng)靜壓值過高，風(fēng)機(jī)壓頭過多地消耗在閥門開度較小的末端，導(dǎo)致送風(fēng)機(jī)需較大的動力，進(jìn)而產(chǎn)生較大能耗，靜壓設(shè)定值的確定需要符合以下兩點(diǎn)要求：

1) 靜壓設(shè)定值能夠滿足系統(tǒng)中所有末端的風(fēng)量需求。

2) 在滿足各個(gè)末端風(fēng)量需求的前提下靜壓設(shè)定值越小越好。盡可能使各個(gè)末端閥門保持在較大開度，這樣既能減小風(fēng)機(jī)的動力，同時(shí)又可以降低末端閥門的噪聲。

在研究變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)變靜壓控制中，文獻(xiàn)[7]提出的靜壓模糊控制法的控制對象為末端風(fēng)閥，與本文相同。因此，結(jié)合變靜壓控制的基本原理及靜壓設(shè)定值的設(shè)定要求，本文將最佳閥位域[0.75，0.95]作為靜壓調(diào)整的參考域，最佳閥位值取參考閥位域的中心值0.85[7]。

2 模型建立

2.1 數(shù)據(jù)的來源和采集

采用的數(shù)據(jù)均來自于西安建筑科技大學(xué)某辦公區(qū)域的變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺，該系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖2所示[10]。

注：S為水流開關(guān)；W為風(fēng)速傳感器；F為水流量傳感器；AF為壓差傳感器；E為智能電量變送器；P為靜壓傳感器。圖2 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本文以A1～A3 3個(gè)相鄰房間為對象研究變風(fēng)量空調(diào)變靜壓控制方法。該研究區(qū)域內(nèi)的主要設(shè)備包括送風(fēng)管網(wǎng)A、空氣處理機(jī)組AHU A、VAV末端、溫濕度傳感器及靜壓傳感器。VAV末端采用壓力無關(guān)型單風(fēng)道末端；送風(fēng)機(jī)為變頻送風(fēng)機(jī)。表1給出了變風(fēng)量空調(diào)風(fēng)系統(tǒng)主要設(shè)備參數(shù)。

表1 變風(fēng)量空調(diào)風(fēng)系統(tǒng)主要設(shè)備參數(shù)

變靜壓模糊控制法主要利用末端閥位與靜壓設(shè)定值之間的關(guān)系實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)控制。因此本文采用的數(shù)據(jù)包括A1～A3 3個(gè)房間的末端閥位值及送風(fēng)管道A的靜壓值。在夏季工況中，以30 min的采樣時(shí)間間隔采集6—8月工作時(shí)間08：00—18：00的數(shù)據(jù)，共1 840組。為了建立準(zhǔn)確的模型，需要對這1 840組數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇和處理。首先，篩選出穩(wěn)定工況下滿足當(dāng)前負(fù)荷條件的數(shù)據(jù)，并盡可能選擇連續(xù)分布在整個(gè)運(yùn)行區(qū)間的數(shù)據(jù)，經(jīng)篩選后得到1 000組數(shù)據(jù)；其次，以靜壓設(shè)定值的設(shè)定要求為選擇條件，直接獲取輸入的閥位值，從輸出靜壓增量數(shù)據(jù)中直接獲取至少一個(gè)滿足最佳閥位[0.75，0.95]的數(shù)據(jù)，將不在目標(biāo)閥位的輸出靜壓增量值設(shè)定為靜壓最大增量值；最終，經(jīng)過選擇，整理得到共1 000組數(shù)據(jù)用來進(jìn)行模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證，其中，600組作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)用來建模，400組作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)用來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?/p>

2.2 基于SC-ANFIS模型的變靜壓模糊控制

對篩選后的輸入、輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，生成能夠模擬數(shù)據(jù)行為的Takigi-Sugeno型模糊推理系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠使用最少的模糊規(guī)則來最好地模擬這些數(shù)據(jù)。根據(jù)VAV系統(tǒng)變靜壓控制原理設(shè)計(jì)ANFIS系統(tǒng)，其典型結(jié)構(gòu)如圖3所示[11-12]。

注：TT為隸屬度值乘以觸發(fā)強(qiáng)度值；N為歸一化處理；f1、f2為歸一化處理后的輸出；y為去模糊化后得到的系統(tǒng)輸出。圖3 ANFIS系統(tǒng)典型結(jié)構(gòu)

第1層：用于模糊化輸入變量，計(jì)算各輸入分量屬于各語言變量值模糊集和的隸屬度函數(shù)值。

Oi1=μAi(x1) (i=1，2)

(1)

Oj1=μBj(x2) (j=1，2)

(2)

式(1)、(2)中Oi1和Oj1為節(jié)點(diǎn)輸出；μ為模糊變量Ai和Bj的隸屬度函數(shù)值；x1和x2為ANFIS系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)輸入，分別為閥位最大值和閥位最小值。

模糊化函數(shù)選擇高斯函數(shù)：

式(3)、(4)中ci、cj和σi、σj分別為ANFIS的前件參數(shù)。

第2層：用來匹配模糊規(guī)則的前件，計(jì)算各條規(guī)則的適應(yīng)度ωi。

Oi2=ωi=μAi(x1)μBi(x2) (i=1，2)

(5)

式中Oi2為每條模糊規(guī)則的適應(yīng)度值。

第3層：進(jìn)行各條規(guī)則適用度的歸一化計(jì)算。

(6)

式中Oi3為每條模糊規(guī)則適應(yīng)度值歸一化后的值。

第4層：用于計(jì)算各條規(guī)則的輸出。

(7)

式中Oi4為每條模糊規(guī)則計(jì)算得到的節(jié)點(diǎn)輸出；pi、qi和ri為ANFIS的后件參數(shù)；fi為Takigi-Sugeno型模糊系統(tǒng)的后項(xiàng)輸出函數(shù)。

第5層：去模糊化，得到系統(tǒng)的總輸出。

(8)

式中Oi5為每條模糊規(guī)則計(jì)算得到的輸出去模糊化后得到的系統(tǒng)輸出。

文中的輸入x的具體取值可以用減聚類確定，減聚類是一種用來估計(jì)一組數(shù)據(jù)中的聚類個(gè)數(shù)及聚類中心位置的快速單次算法[13-14]。每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)xi的密度指標(biāo)Di可以表示為

(9)

其密度修正公式為

(10)

式(8)、(9)中D′i為修正后的密度指標(biāo)；xc1為選中的點(diǎn)；Dc1為選中點(diǎn)的密度指標(biāo)；ra為數(shù)據(jù)點(diǎn)的區(qū)域半徑，定義了其密度范圍。

本文采用最小二乘法和BP反向傳播算法的混合學(xué)習(xí)算法調(diào)整后件參數(shù)，迭代計(jì)算輸出層的誤差信號，根據(jù)誤差反向傳播算法計(jì)算前件參數(shù)，調(diào)整可修改的參數(shù)，使得系統(tǒng)能夠很好地模擬給定的樣本數(shù)據(jù)。

為了實(shí)現(xiàn)基于SC-ANFIS的變靜壓模糊控制，根據(jù)以上算法設(shè)計(jì)ANFIS系統(tǒng)：輸入層變量為2個(gè)，分別為閥位最大值和閥位最小值；語言值個(gè)數(shù)為7，即{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}；隸屬度函數(shù)選擇高斯函數(shù)；輸出層輸出變量個(gè)數(shù)為1，即靜壓增量。仿真試驗(yàn)具體設(shè)計(jì)步驟如下。

步驟1：載入篩選得到的用于訓(xùn)練的600組末端閥位值及靜壓設(shè)定值。

步驟2：采用減聚類進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)模糊聚類分析，從而確定模糊量化參數(shù)，構(gòu)造初始模糊推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。本文減聚類算法設(shè)置數(shù)據(jù)影響區(qū)域半徑為0.15 Pa。通過聚類分析得到的聚類中心有107處，將其作為ANFIS系統(tǒng)的初始輸入數(shù)據(jù)。圖4a、b分別為最大閥位的初始化輸入隸屬度函數(shù)圖及經(jīng)減聚類算法訓(xùn)練后的輸入隸屬度函數(shù)圖，由其可知，通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練之后，隸屬函數(shù)的形狀發(fā)生了變化，說明初始選取的隸屬函數(shù)參數(shù)可通過數(shù)據(jù)的自學(xué)習(xí)來改變，達(dá)到修正的目的。

步驟3：確定訓(xùn)練選項(xiàng)值。采用BP算法和最小二乘法混合學(xué)習(xí)算法優(yōu)化訓(xùn)練ANFIS的參數(shù)，設(shè)定訓(xùn)練迭代次數(shù)(100次)和誤差限(1%)。

步驟4：開始訓(xùn)練，直至滿足誤差要求或者達(dá)到最大迭代次數(shù)。

步驟5：將優(yōu)化訓(xùn)練好的ANFIS模型應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)平臺變靜壓模糊控制系統(tǒng)，觀察分析結(jié)果。

3 實(shí)驗(yàn)分析

3.1 相關(guān)參數(shù)

整個(gè)系統(tǒng)建筑平面面積為1 200 m2，窗墻面積比為0.7；圍護(hù)結(jié)構(gòu)傳熱系數(shù)3 W/(m2·℃)；照明設(shè)備負(fù)荷、人員密度及設(shè)備負(fù)荷均依據(jù)GB 50189—2019《公共建筑節(jié)能設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》確定。空調(diào)區(qū)域的設(shè)定參數(shù)如表2所示。

表2 空調(diào)區(qū)域設(shè)定參數(shù)

對定靜壓控制、人為經(jīng)驗(yàn)變靜壓模糊控制[15]、SC-ANFIS變靜壓模糊控制3種方法進(jìn)行對比，表3列出了3種方法的相關(guān)參數(shù)。文獻(xiàn)[15]中變靜壓模糊控制法根據(jù)經(jīng)驗(yàn)用少數(shù)的規(guī)則來包含多種組合方式，以3個(gè)房間為研究對象，根據(jù)變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)“當(dāng)至少有一個(gè)末端閥門全開時(shí)，需要增大系統(tǒng)靜壓值”“當(dāng)全部末端開度都較小時(shí)，需要減小系統(tǒng)靜壓值”等實(shí)際運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，得到一個(gè)三區(qū)域VAV系統(tǒng)的變靜壓模糊控制規(guī)則。

表3 實(shí)驗(yàn)相關(guān)參數(shù)

表3中，根據(jù)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)調(diào)試定靜壓控制法的靜壓設(shè)定值為350 Pa。靜壓變換系數(shù)與靜壓增量模糊論域[-1，1]相乘代表靜壓模糊增量實(shí)際變化閥位，即本文靜壓增量實(shí)際變化范圍為[-5，5]。文中實(shí)驗(yàn)只考慮夏季工況，且考慮該系統(tǒng)為低溫送風(fēng)系統(tǒng)，本文設(shè)定送風(fēng)溫度為16 ℃。

3.2 結(jié)果分析

3.2.1房間溫度變化

選取平均偏差和均方差作為室溫整體控制效果的指標(biāo)。平均偏差是用來測定數(shù)列中各數(shù)據(jù)對其平均數(shù)離勢程度的一種尺度，如式(11)所示；均方差是用來定義一組數(shù)據(jù)內(nèi)個(gè)體間的離散程度，如式(12)所示。

(11)

(12)

圖5顯示了3種方法對應(yīng)的各房間溫度變化。表4列出了溫度的平均偏差均值及均方差均值，其大小反映了不同方法對房間溫度的整體控制效果。

表4 不同方法下房間溫度平均偏差及均方差均值 ℃

由圖5和表4可知：當(dāng)房間溫度設(shè)定值均為26 ℃時(shí)，這3種方法均能夠?qū)崿F(xiàn)室溫的穩(wěn)定控制。從平均偏差均值來看，定靜壓控制法較其他2種方法略小，2種變靜壓模糊控制法誤差相當(dāng)。說明2種變靜壓模糊控制法效果基本相同，而定靜壓較這2種方法的效果略好一些。由圖5也可看出，定靜壓室溫控制達(dá)到穩(wěn)定的時(shí)間更短一些，這是因?yàn)槎o壓設(shè)定值一直處于較大值，雖然房間內(nèi)的降溫速度能夠得到保證，但由于送風(fēng)溫度固定不變，室溫控制達(dá)到穩(wěn)態(tài)時(shí)，風(fēng)量需求減小，而靜壓不變，只能調(diào)節(jié)末端閥位，從而導(dǎo)致更多的能量消耗在風(fēng)閥節(jié)流部分。而從統(tǒng)計(jì)方差均值來看，SC-ANFIS變靜壓模糊控制法的平均值更小一些，說明其控制室溫時(shí)誤差的波動較小，避免了風(fēng)量大范圍調(diào)整，較為穩(wěn)定。整體來說，SC-ANFIS變靜壓模糊控制法能夠在達(dá)到室溫控制效果的同時(shí)保證整體的舒適度。

3.2.2末端閥門開度變化

圖6顯示了3種方法對應(yīng)的各個(gè)末端閥門的開度變化。由圖6可知，風(fēng)閥開度影響送風(fēng)系統(tǒng)風(fēng)機(jī)能耗。本文以最佳閥位域[0.75，0.95]為參考對象，盡可能使風(fēng)閥處于最佳閥位域，從而達(dá)到節(jié)能效果。

由圖6還可知，除初始階段外，2種變靜壓模糊控制法的各個(gè)末端閥門的開度較定靜壓控制法大，但隨著系統(tǒng)靜壓調(diào)整變化，閥門也會隨之調(diào)節(jié)。在穩(wěn)定階段，定靜壓控制法最大閥位為0.32，3個(gè)末端閥位均處于偏小狀態(tài)，導(dǎo)致靜壓損失大，風(fēng)機(jī)能耗偏高，相應(yīng)地還帶來了噪聲問題。對于2種變靜壓模糊控制法，經(jīng)驗(yàn)變靜壓模糊控制法最大閥位為0.97，SC-ANFIS變靜壓模糊控制法最大閥位為0.87，SC-ANFIS變靜壓模糊控制法最大閥位處于本文參考的最佳閥位域中，并且更加接近最佳閥位值0.85。因經(jīng)驗(yàn)變靜壓模糊控制法中模糊規(guī)則的覆蓋性不夠全，導(dǎo)致閥位調(diào)節(jié)時(shí)間過長，SC-ANFIS變靜壓模糊控制較經(jīng)驗(yàn)變靜壓模糊控制的調(diào)節(jié)時(shí)間縮短35%。并且，由圖6也可以看出，SC-ANFIS變靜壓模糊控制法調(diào)節(jié)過程更加穩(wěn)定，不會導(dǎo)致閥位在調(diào)節(jié)過程大幅度變化，損耗末端閥門使用壽命。整體來說，SC-ANFIS變靜壓模糊控制法不僅能夠使得閥位達(dá)到最佳值，而且能使閥位的調(diào)節(jié)頻率降低，延長了閥門的使用壽命。

3.2.3系統(tǒng)靜壓設(shè)定值

圖7顯示了3種方法的靜壓設(shè)定值變化。系統(tǒng)靜壓值為風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速的控制參數(shù)，影響著系統(tǒng)運(yùn)行能耗。定靜壓控制中靜壓設(shè)定值為定值，因此，根據(jù)式(11)、(12)，表5給出了2種不同變靜壓模糊控制法靜壓設(shè)定值的平均偏差，反映了靜壓控制的效果。

圖7 3種方法的靜壓設(shè)定值變化

表5 不同變靜壓模糊控制法的靜壓設(shè)定值平均偏差 Pa

由圖7可知：定靜壓控制法始終維持350 Pa的設(shè)定值；對于2種變靜壓模糊控制法，在初始階段，各個(gè)末端對風(fēng)量需求較大，因此末端閥位值較大，同時(shí)靜壓設(shè)定值也逐步增大，使溫度能夠快速降到設(shè)定值。由表5可以看出，SC-ANFIS變靜壓模糊控制法靜壓設(shè)定值的平均值及平均偏差均比經(jīng)驗(yàn)變靜壓模糊控制法略小一些，2種模糊控制法的控制效果基本相同，且在穩(wěn)定階段，2種變靜壓模糊控制法風(fēng)機(jī)靜壓值降低并穩(wěn)定在85 Pa左右，在滿足當(dāng)前負(fù)荷條件下，能夠使靜壓設(shè)定值較小，從而達(dá)到節(jié)能的目的。而定靜壓控制法，在穩(wěn)定階段依靠減小末端風(fēng)閥開度降低風(fēng)量，風(fēng)閥會產(chǎn)生較大的風(fēng)壓損失，從而產(chǎn)生較大能耗。雖然2種模糊控制法穩(wěn)定階段靜壓設(shè)定值基本相等，但是經(jīng)驗(yàn)?zāi)：刂品ㄔ陟o壓設(shè)定值調(diào)整過程中出現(xiàn)了間斷點(diǎn)，而SC-ANFIS變靜壓模糊控制法調(diào)整過程更加平穩(wěn)一些。經(jīng)驗(yàn)變靜壓模糊控制法的模糊規(guī)則都是根據(jù)人為經(jīng)驗(yàn)得到，而人為經(jīng)驗(yàn)總結(jié)通常只對主要的特征工況進(jìn)行總結(jié)，在多維輸入情況下，人為經(jīng)驗(yàn)規(guī)則很難覆蓋所有輸入組合情況，從而導(dǎo)致模糊輸出在2個(gè)規(guī)則的結(jié)合部位出現(xiàn)間斷點(diǎn)。通過SC-ANFIS優(yōu)化訓(xùn)練出的模糊規(guī)則及隸屬度函數(shù)的設(shè)置可以包含整個(gè)輸入情況，能夠穩(wěn)定調(diào)整靜壓設(shè)定值，從而增加了系統(tǒng)控制的穩(wěn)定性。

3.2.4送風(fēng)機(jī)能耗

根據(jù)風(fēng)機(jī)靜壓及風(fēng)機(jī)送風(fēng)量計(jì)算風(fēng)機(jī)功率，并對比3種控制方法的能耗。圖8顯示了3種控制方法的風(fēng)機(jī)功率變化。表6給出了3種控制方法的送風(fēng)機(jī)平均功率及總電耗。

圖8 不同控制方法風(fēng)機(jī)功率變化

表6 3種控制方法送風(fēng)機(jī)總電耗

由圖8和表6可知：在初始階段，因末端風(fēng)量需求較大，3種方法的功率均偏高；在穩(wěn)定階段，定靜壓控制法的功率為2.473 kW，經(jīng)驗(yàn)變靜壓模糊控制法的功率為0.863 kW，SC-ANFIS變靜壓模糊控制法的功率為0.802 kW。定靜壓控制法因其靜壓值偏高且末端閥位均處于較小值，能量都消耗在風(fēng)閥節(jié)流上，導(dǎo)致整體能耗偏大。雖然2種變靜壓模糊控制法的功率基本相同，但是SC-ANFIS變靜壓模糊控制法的平均功率較經(jīng)驗(yàn)?zāi)：刂品ǖ?，原因是?jīng)驗(yàn)變靜壓模糊控制調(diào)節(jié)時(shí)間較長且調(diào)節(jié)幅度偏大，導(dǎo)致能耗過多。SC-ANFIS變靜壓模糊控制風(fēng)機(jī)總電耗較經(jīng)驗(yàn)變靜壓模糊控制低7%，較定靜壓控制低67%。整體來說，SC-ANFIS變靜壓模糊控制法對于風(fēng)機(jī)控制具有一定的節(jié)能效果。

3.2.5抗干擾性分析

圖9和圖10顯示了房間負(fù)荷增大時(shí)室溫和風(fēng)閥閥位的變化。

由圖9可知，當(dāng)負(fù)荷增大時(shí)，經(jīng)驗(yàn)變靜壓模糊控制的溫度變化幅度較大，房間A2的最高溫度為28.3 ℃，比設(shè)定溫度高2.3 ℃，而SC-ANFIS變靜壓模糊控制的溫度變化較為穩(wěn)定，響應(yīng)時(shí)間較快，房間A2的最高溫度為27.3 ℃，比設(shè)定溫度高1.3 ℃。

由圖10可知，經(jīng)驗(yàn)變靜壓模糊控制在負(fù)荷變化時(shí)，閥位調(diào)節(jié)幅度較大，房間1調(diào)節(jié)過程中最大閥位為0.65，較穩(wěn)定時(shí)的閥位0.48高0.17，而SC-ANFIS變靜壓模糊控制在負(fù)荷變化時(shí)能夠快速穩(wěn)定地調(diào)節(jié)閥位，房間A1調(diào)節(jié)過程中最大閥位為0.50，較穩(wěn)定時(shí)的閥位0.48高0.02。通過以上分析可知，當(dāng)室內(nèi)負(fù)荷發(fā)生變化時(shí)，SC-ANFIS變靜壓模糊控制末端閥位調(diào)節(jié)幅度很小，能夠快速穩(wěn)定地進(jìn)行調(diào)節(jié)，室溫變化較為穩(wěn)定。因此，對比經(jīng)驗(yàn)變靜壓模糊控制，其抗干擾性更強(qiáng)。

4 結(jié)語

本文將SC-ANFIS用于變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)中，提出了基于SC-ANFIS的變靜壓模糊控制法。對比經(jīng)驗(yàn)變靜壓模糊控制，該方法能夠快速穩(wěn)定地達(dá)到室溫控制效果，并且整個(gè)系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時(shí)間更短，控制過程更加穩(wěn)定；當(dāng)存在一定干擾時(shí)，能夠更加穩(wěn)定地完成控制過程，具有一定的抗干擾性。在風(fēng)機(jī)能耗方面，SC-ANFIS變靜壓模糊控制法對比經(jīng)驗(yàn)變靜壓模糊控制法和定靜壓控制法分別減小了7%和67%，具有一定的節(jié)能效果。同時(shí)，在一定程度上解決了人為調(diào)試獲取規(guī)則困難的問題。對于VAV系統(tǒng)變靜壓控制節(jié)能研究，也可以采用智能算法進(jìn)行優(yōu)化控制，這也是未來可以繼續(xù)進(jìn)行探索的方面。