基于模糊決策算法的室內(nèi)空調(diào)溫度遠(yuǎn)程優(yōu)化控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

黃廣國，薛彥飛

（1.山東大衛(wèi)國際建筑設(shè)計(jì)有限公司，山東 濟(jì)南 250002；2.山東省方圓經(jīng)緯設(shè)計(jì)集團(tuán)有限公司，山東 聊城 250100）

0 引 言

為了滿足企業(yè)不斷發(fā)展需求，切實(shí)保障企業(yè)根本利益[1]，大量的室內(nèi)空調(diào)溫度控制系統(tǒng)被以各種形式設(shè)計(jì)出來，比較著名的有梁芯萌等人設(shè)計(jì)的基于改進(jìn)內(nèi)模解耦控制的室內(nèi)空調(diào)遠(yuǎn)程優(yōu)化控制系統(tǒng)[2]、楊世忠等人設(shè)計(jì)的基于改進(jìn)自適應(yīng)螢火蟲群算法的室內(nèi)空調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)[3]。兩種設(shè)計(jì)均可實(shí)現(xiàn)對室內(nèi)空調(diào)溫度的有效控制，但是在室內(nèi)空調(diào)溫度控制的準(zhǔn)確性以及效率上還存在很多不足。

模糊決策算法作為一種非常有效的決策控制算法，將其應(yīng)用于室內(nèi)空調(diào)溫度的遠(yuǎn)程優(yōu)化控制工作中，無需花費(fèi)更多的時間成本便可完成對室內(nèi)空調(diào)溫度的有效控制?；诖耍疚脑O(shè)計(jì)基于模糊決策算法的室內(nèi)空調(diào)溫度遠(yuǎn)程優(yōu)化控制系統(tǒng)，利用模糊決策算法對室內(nèi)空調(diào)溫度進(jìn)行精準(zhǔn)控制。

1 溫度遠(yuǎn)程優(yōu)化控制系統(tǒng)

1.1 總體架構(gòu)

室內(nèi)空調(diào)溫度遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)充分利用了模糊決策算法在空調(diào)溫度控制上的優(yōu)勢。

感知層包含室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)采集模塊[4]、數(shù)據(jù)處理模塊、調(diào)理電路、通信終端、溫度傳感器、A/D 轉(zhuǎn)換器以及應(yīng)急電源模塊。感知層的主要職責(zé)是采集室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)，為室內(nèi)空調(diào)溫度遠(yuǎn)程優(yōu)化控制提供可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)。室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)采集模塊與數(shù)據(jù)處理模塊完成室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)信號的采集與去噪操作后，由通信終端模塊將處理后的室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)信號發(fā)送至通信層。

通信層是連接感知層與控制層的紐帶，不僅可以通過光纖網(wǎng)絡(luò)以及4G 網(wǎng)絡(luò)將由感知層傳輸過來的溫度數(shù)據(jù)輸送至控制層，網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測箱、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化調(diào)節(jié)模塊的設(shè)計(jì)還可更有效保障數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，為室內(nèi)空調(diào)溫度遠(yuǎn)程優(yōu)化控制系統(tǒng)提供必要的網(wǎng)絡(luò)支持。

控制層包含數(shù)據(jù)接收與存儲、室內(nèi)空調(diào)溫度模糊控制器以及PI 調(diào)節(jié)器等模塊。數(shù)據(jù)接收與存儲模塊在接收到由通信層傳輸過來的室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)后，室內(nèi)空調(diào)溫度模糊控制器根據(jù)設(shè)定的溫度與采集到的室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)做模糊決策，輸出適當(dāng)?shù)臏囟韧瓿蓪κ覂?nèi)空調(diào)溫度的有效控制。

優(yōu)化層的主要職責(zé)是實(shí)現(xiàn)室內(nèi)空調(diào)控制系統(tǒng)的智能化與遠(yuǎn)程控制?？照{(diào)智能控制終端通過無線路由等網(wǎng)絡(luò)設(shè)備可實(shí)現(xiàn)與空調(diào)控制服務(wù)器之間的有效連接，有效處理與優(yōu)化各項(xiàng)控制參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對空調(diào)溫度控制的智能管理。遠(yuǎn)程控制模塊通過網(wǎng)口接入空調(diào)溫度智能控制終端，可實(shí)現(xiàn)對室內(nèi)空調(diào)溫度的遠(yuǎn)程控制。

1.2 遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)硬件

1.2.1 數(shù)據(jù)采集模塊設(shè)計(jì)

FPGA 芯片具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與控制能力，將其應(yīng)用于室內(nèi)空調(diào)溫度數(shù)據(jù)的采集工作中，可使溫度采集的效率與準(zhǔn)確性顯著提升[5，6]。因而，基于FPGA傳感器數(shù)據(jù)采集技術(shù)對系統(tǒng)感知層的室內(nèi)空調(diào)溫度數(shù)據(jù)采集模塊進(jìn)行合理設(shè)計(jì)，模塊框圖如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)采集模塊設(shè)計(jì)

溫度數(shù)據(jù)信號輸入到調(diào)理電路后，由A/D 轉(zhuǎn)換器執(zhí)行模擬信號的轉(zhuǎn)換操作，F(xiàn)PGA 芯片充分發(fā)揮其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與控制功能，例如Xilinx 公司的Spartan-6FPGA 系列芯片，將數(shù)字轉(zhuǎn)換后的溫度信號按一定的規(guī)則放置于具有強(qiáng)大數(shù)據(jù)存儲功能的雙口RAM 數(shù)據(jù)存儲器中，當(dāng)獲取的溫度信號數(shù)量已經(jīng)達(dá)到雙口RAM 數(shù)據(jù)存儲器的存儲上限時，型號為PXA270 的ARM 處理器會對溫度數(shù)據(jù)信號進(jìn)行合理的讀取與處理，并最終以網(wǎng)口為紐帶與服務(wù)器連接，向服務(wù)器發(fā)送溫度數(shù)據(jù)信號，完成室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)信號的采集。

1.2.2 控制器設(shè)計(jì)

系統(tǒng)控制層的室內(nèi)空調(diào)溫度模糊控制器采取雙輸入單輸出的方式完成對室內(nèi)空調(diào)溫度的模糊控制操作。設(shè)計(jì)的室內(nèi)空調(diào)溫度模糊控制器包含模糊化、模糊推理、去模糊化等模塊，迷糊控制器框圖如圖2所示。

圖2 模糊控制器設(shè)計(jì)

用e與ec分別代表溫度誤差以及誤差變化率，將二者作為室內(nèi)空調(diào)溫度模糊控制器的輸入，經(jīng)過有效的模糊化操作后，可獲得與e、ec相對應(yīng)的模糊量，將二者對應(yīng)的模糊量表示為E、EC，之后以模糊規(guī)則庫為主要依據(jù)對E與EC執(zhí)行有效合理的模糊推理操作，可獲取用于對室內(nèi)空調(diào)溫度實(shí)時有效控制的模糊控制量U，對U實(shí)施有效的去模糊操作，最終會得到一個準(zhǔn)確性更高的U，以此為可靠依據(jù)可完成對室內(nèi)空調(diào)溫度的有效控制。

1.3 控制系統(tǒng)軟件

1.3.1 室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)去噪

通常情況下，利用傳感器采集到的室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)，由于受采集環(huán)境等因素的影響，數(shù)據(jù)信號中會含有很多的噪聲信號[7]。為此，在本文系統(tǒng)感知層的數(shù)據(jù)處理模塊應(yīng)用改進(jìn)小波閾值算法對采集到的室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)去噪。

用公式將含噪聲的室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)信號表示為：

其中，真實(shí)的室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)信號與室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)信號中含有的高斯白噪聲信號分別用z（t）、h（t）代表。那么具體的室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)信號去噪過程可歸結(jié)為：

（1）抽樣離散化含噪聲的室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)信號。將離散后的含噪聲室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)采集信號用公式表示為：

其中，離散后的真實(shí)室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)信號與離散后的高斯白噪聲信號分別用z（m）、h（m）代表。

（2）對離散后的含噪聲室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)信號執(zhí)行離散小波變換操作。

（3）改進(jìn)小波閾值量化。用ωj，m代表位于m處尺度為j的小波變換系數(shù)，λ代表設(shè)定的閾值函數(shù)。通過改進(jìn)小波閾值量化操作可獲得小波估計(jì)系數(shù) 。

（4）室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)信號小波重構(gòu)。對改進(jìn)閾值量化操作獲得的小波估計(jì)系數(shù)執(zhí)行小波逆變換操作，實(shí)現(xiàn)室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)信號的小波重構(gòu)。

改進(jìn)小波閾值函數(shù)用公式可表示為：

1.3.2 室內(nèi)空調(diào)溫度模糊控制方法

利用模糊決策算法對室內(nèi)空調(diào)溫度進(jìn)行模糊控制的過程實(shí)質(zhì)上是以合理的方式將室內(nèi)空調(diào)溫度的模糊量向精確的室內(nèi)空調(diào)溫度控制量轉(zhuǎn)換并最終對輸出實(shí)施有效控制的過程。模糊決策算法無需利用數(shù)學(xué)模型便可對室內(nèi)空調(diào)溫度實(shí)施控制，其極強(qiáng)的魯棒與容錯性能使得其在進(jìn)行室內(nèi)空調(diào)溫度控制的過程中，能夠收獲較為理性的室內(nèi)空調(diào)溫度控制效果。因而，系統(tǒng)控制層的室內(nèi)空調(diào)溫度模糊控制器使用模糊決策算法對室內(nèi)空調(diào)溫度進(jìn)行模糊控制。

用e（k）與ec（k）作為室內(nèi)空調(diào)溫度遠(yuǎn)程優(yōu)化控制系統(tǒng)室內(nèi)空調(diào)溫度模糊控制器的輸入量，u（k）代表室內(nèi)空調(diào)溫度模糊控制器的輸出控制量。對三個變量執(zhí)行模糊化操作，用公式將包含三個變量的模糊語言變量子集表示為：

其中，正大、正小與正中分別用PB，PM，PS 代表；負(fù)大、負(fù)小與負(fù)中用NB，NS，NM 代表；零用ZO 代表。經(jīng)過合理的量化操作后，將三個變量的論域表示為{-3，-2，-1，0，1，2，3}，并將三角隸屬函數(shù)設(shè)置為其隸屬度函數(shù)。

用ΔGp、ΔGi與ΔGd代表室內(nèi)空調(diào)溫度模糊控制過程中需要使用的三個模糊控制參數(shù)，對ΔGp、ΔGi與ΔGd依次執(zhí)行模糊控制規(guī)則設(shè)計(jì)、參數(shù)模糊控制規(guī)則表生成以及模糊控制規(guī)則導(dǎo)入操作。受時間以及篇幅的限制，以ΔGp為例進(jìn)行說明。

使用加權(quán)平均的方式完成室內(nèi)空調(diào)溫度模糊量向室內(nèi)空調(diào)溫度論域清晰量、再到模糊控制量的轉(zhuǎn)化。獲得的室內(nèi)空調(diào)溫度論域清晰量用公式可表示為：

其中，ΔGpj代表的是模糊量，A（ΔGpj）與ΔGp*代表的是ΔGpj的隸屬度與清晰值，模糊規(guī)則的數(shù)量用n代表。用同樣的方法可獲得其他兩個室內(nèi)空調(diào)溫度控制參數(shù)的清晰量。

根據(jù)上述結(jié)果對三個室內(nèi)空調(diào)溫度控制參數(shù)進(jìn)行有效修正，并將修正后的室內(nèi)空調(diào)溫度控制參數(shù)應(yīng)用于室內(nèi)空調(diào)溫度模糊控制模塊中，可獲得最終的輸出控制量。

2 實(shí)驗(yàn)與分析

實(shí)驗(yàn)以某大型紡織廠的室內(nèi)空調(diào)為實(shí)驗(yàn)對象，其應(yīng)用冷暖雙制型空調(diào)，每匹空調(diào)的制冷量大約對應(yīng)100-150M3 空間體積，結(jié)合HLW-M204 空調(diào)控制器，以室內(nèi)溫度作為主判據(jù)進(jìn)行啟閉，支持與室內(nèi)循環(huán)安裝的軸流風(fēng)機(jī)聯(lián)動。

應(yīng)用本文系統(tǒng)對其進(jìn)行室內(nèi)空調(diào)溫度遠(yuǎn)程優(yōu)化控制，驗(yàn)證本文系統(tǒng)在室內(nèi)空調(diào)溫度遠(yuǎn)程優(yōu)化方面的優(yōu)勢。

為驗(yàn)證本文系統(tǒng)在室內(nèi)空調(diào)溫度遠(yuǎn)程控制方面的優(yōu)勢，繪制該廠應(yīng)用本文系統(tǒng)與未應(yīng)用本文系統(tǒng)對室內(nèi)空調(diào)溫度進(jìn)行控制時獲得的室內(nèi)溫度變化曲線，具體如圖3所示。

分析圖3可知，未采用本文系統(tǒng)對室內(nèi)空調(diào)進(jìn)行控制時，當(dāng)室內(nèi)溫度在26°以下時，室內(nèi)溫度變化曲線出現(xiàn)了明顯的波動情況，而應(yīng)用本文系統(tǒng)對室內(nèi)空調(diào)進(jìn)行獲得的室內(nèi)溫度進(jìn)行控制時，獲得的室內(nèi)溫度變化曲線呈現(xiàn)出比較平穩(wěn)的狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)證明：本文系統(tǒng)在室內(nèi)空調(diào)溫度控制方面，對室內(nèi)溫度的調(diào)節(jié)性能更強(qiáng)，在室內(nèi)空調(diào)溫度控制方面更具優(yōu)勢。

圖3 室內(nèi)溫度變化曲線對比圖

圖4是該紡織廠分別使用本文系統(tǒng)以及文獻(xiàn)[2]與文獻(xiàn)[3]系統(tǒng)以及未對室內(nèi)空調(diào)溫度進(jìn)行優(yōu)化控制時四個季節(jié)的紡織燈飾產(chǎn)量實(shí)驗(yàn)記過。

圖4 紡織燈飾產(chǎn)量

圖4中，應(yīng)用本文系統(tǒng)對室內(nèi)空調(diào)溫度進(jìn)行遠(yuǎn)程優(yōu)化控制后，四個季節(jié)的紡織燈飾品產(chǎn)量始終最高，尤其在夏冬兩個季節(jié)，其在紡織燈飾產(chǎn)量上明顯高于未進(jìn)行室內(nèi)空調(diào)溫度控制以及使用文獻(xiàn)[2][3]系統(tǒng)對室內(nèi)空調(diào)溫度進(jìn)行優(yōu)化控制所獲紡織燈飾產(chǎn)量很多。究其主要原因，一方面是應(yīng)用本文系統(tǒng)對室內(nèi)溫度進(jìn)行遠(yuǎn)程優(yōu)化控制后，室內(nèi)溫度的調(diào)控效果較好，另一方面是室內(nèi)溫度得到合理調(diào)控后，溫度環(huán)境也更符合生產(chǎn)環(huán)境要求。

圖5是分別應(yīng)用傳統(tǒng)閾值小波去噪方法與改進(jìn)閾值小波去噪方法對采集到的室內(nèi)溫度信號進(jìn)行數(shù)據(jù)去噪獲得的數(shù)據(jù)去噪效果對比圖。

圖5中，采集到的室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)信號中含有大量的噪聲，使用傳統(tǒng)閾值小波去噪方法對其去噪后，室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)信號中的一大部分噪聲雖已被去除，但在信號的波峰以及波谷處仍有部分噪聲存在。而應(yīng)用改進(jìn)閾值小波去噪方法對室內(nèi)溫度信號去噪后，大部分噪聲信號被去除。說明應(yīng)用本文系統(tǒng)對采集到的室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)信號去噪時，去噪的效果更好，將去噪后的數(shù)據(jù)應(yīng)用于室內(nèi)空調(diào)溫度遠(yuǎn)程優(yōu)化控制工作中，可顯著提升室內(nèi)空調(diào)溫度遠(yuǎn)程控制的準(zhǔn)確性。

圖5 數(shù)據(jù)去噪效果對比圖

3 結(jié) 論

本文系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對室內(nèi)空調(diào)溫度的遠(yuǎn)程優(yōu)化控制，在室內(nèi)空調(diào)溫度調(diào)節(jié)方面具有較強(qiáng)的調(diào)節(jié)性能，應(yīng)用本文系統(tǒng)后由空調(diào)運(yùn)轉(zhuǎn)產(chǎn)生的日耗電量明顯降低，大部分噪聲信號被去除，在室內(nèi)空調(diào)溫度調(diào)節(jié)方面具有絕對優(yōu)勢。