VAV末端裝置控制方式與仿真技術發展

吳正松 劉桂雄 陳佳實

（1.華南理工大學機械與汽車工程學院 2.廣東宏景科技有限公司）

1 引言

變風量（Variable Air Volume，VAV）中央空調系統是根據空調房間負荷及室內參數要求，實時自動調節房間溫度的裝置，主要由空氣處理機組（Air Handling Unit，AHU）、管道、末端裝置（VAV BOX）三部分組成。其中VAV BOX與房間直接相連并通過它來調節送風量大小，補償室內負荷的變化，進而調節房間溫度。因此，VAV BOX是系統中最能體現節能效果的重要裝置之一，決定著整個系統節能的具體方式和效果[1]。對VAV BOX控制方式方法的改進，一直是變風量中央空調系統研究的熱點問題[2]。近年來，隨著計算機及自動控制技術的發展，對空調技術的發展產生了巨大的推動作用，以此為基礎的現代空調仿真技術也獲得了很大的突破，為其更高效的運行和有效的節能提供了強有力的技術支持和可靠的理論保障。

2 VAV BOX控制架構

變風量末端裝置的不同正是VAV中央空調與傳統的定風量（Constant Air Volume，CAV）中央空調系統的根本區別所在[1]。VAV BOX可以接受溫度、風流量控制指令，當室內負荷增大時，能自動維持房間送風量且不超過設計最大送風量；當室內負荷減少時，能保持最小送風量，以滿足最小新風量和氣流組織要求；當不使用時，可以完全關閉末端裝置風閥。有些末端裝置還兼有二次回風、再熱和空氣過濾等功能[2,3]。

VAV BOX主要由控制器、風閥驅動器、風閥、溫度傳感器、流量傳感器等組成[4]。其結構原理圖如圖1所示。

圖1 VAV BOX結構原理圖

常用的末端裝置分壓力有關型和壓力無關型。壓力有關型由控制器、調節器和溫度傳感器等組成反饋控制回路。溫度傳感器獲取房間溫度并與設定溫度值比較，所得差值作為控制器的輸入值，控制調節閥開度大小，從而改變送入房間的風量大小，但是要等到室內溫度改變后才會產生調節動作[4,5]。其控制原理圖如圖2所示。

圖2 壓力有關型VAV BOX原理圖

壓力無關型末端裝置則由溫度控制器為主控制器，風量控制器為副控制器，構成較為復雜的串級調節控制系統。壓力無關型末端裝置的主控制器根據溫度傳感器反饋的溫度與設定溫度的差值進行調節，其輸出量為副控制器的設定值；副控制器則根據風量傳感器反饋的風量與主控制器輸出的設定值偏差來調節末端裝置的風閥開度大小。采用此種調節方式后，當末端裝置的入口壓力變化時，壓力無關型末端裝置可以較快地補償壓力變化從而保持原有的風量。其中，外環采樣時間要遠遠大于內環。壓力無關型末端裝置具有響應速度快、控制精度高等特點[4,5]。其控制原理圖如圖3所示。

圖3 壓力無關型VAV BOX原理圖

3 VAV BOX仿真技術發展

國外對于VAV BOX的研究開始較早，近年來主要集中于控制方式和算法的研究。加拿大康卡迪亞大學的研究人員M Zaheeruddin等將故障檢測技術應用于VAV BOX，利用仿真軟件對其過程進行實時在線驗證，并通過系統辨識來對復雜模型進行預測[6,7]。美國馬里蘭大學的研究人員Tolga N等以實際的辦公室模型為研究對象，并以最貼近真實的情況進行仿真實驗，包括辦公設備、照明設備，并且考慮了溫度與濕度的相互影響關系。將最終得到的結果進行分析，再與實際情況對比，驗證仿真模型及實驗的正確性[8,9]。美國內布拉斯加大學林肯分校的研究人員Young-Hum Cho等改進了VAV BOX控制算法，將得到的結果與常規控制器數據比較，結果表明改進的算法能夠穩定控制 VAV BOX保持房間空氣溫度和降低能耗比[10]。日本東京大學的研究人員 Yuji Yamakawa等將房間內的空氣質量、能量、動量統一平衡考慮，提出一種新的模型，并進行了仿真驗證，結果顯示其控制效果相當突出[11]。日本名古屋大學的研究人員Masakazu Kotakil在Yuji Yamakawa的基礎上提出了一種簡化的“KK”模型，然后采用數學公式推導出其表達式，最后驗證模型對系統的控制更為穩定[12]。

國內對VAV BOX仿真研究起步較晚，但是發展很快，已取得了一定的進展，特別是高校研究成果顯著。哈爾濱工業大學杜明明在分別分析了定風量和變風量系統的形式和存在問題之后，建立了各自末端裝置的數學模型，并利用MATLAB對所建立的數學模型進行仿真實驗。首先將得到的定風量與變風量結果進行相互比較分析；再將得到這些結果與采用數學方法的結果進行比較分析[4]。樊德璽則建立了變風量空調系統各個環節的數學模型，同樣采用 MATLAB，先對各個環節單獨仿真，最后將系統串接成一個平臺進行仿真實驗[2]。以上兩位都選取了一個實際房間進行了實驗，與仿真得到的結果吻合。

西安建筑科技大學秦杰主要研究江森自控公司末端裝置的模式識別自適應控制專利算法，給出了此專利算法的組成結構及其運行模式，并在此基礎上推導出控制器的數學模型，采用MATLAB進行仿真。仿真結果的一致性證明數學模型的正確性，并以此仿真模型為基礎進行控制方式的優化，最終將改進的模型應用于實際的硬件平臺上[13]。郭鵬則從當前最熱門的嵌入式系統控制入手，將基于 ARM7的嵌入式芯片移植到變風量中央空調末端的控制，對中央空調末端控制方式進行了新的探索。利用MATLAB完成了末端裝置BP神經網絡PID自整定算法的仿真研究，并將結果與傳統PID控制進行對比，自整定算法收斂快、穩定性好[5]。孫晴則從節能效果角度入手提出了以內外環為被控對象的開環辨識方法，論證了其可行性和可靠性，采用 LabVIEW 組建監控平臺，實現MODBUS總線通訊模式運用于末端裝置的數據輪詢，引入了更具針對性的模糊控制算法，在PID參數整定過程中，采用工程整定法和單純型搜索法相結合的方法[14]。褚俊英則在前面兩位的基礎上以LabVIEW為軟件平臺，以PLC為下位機，采用數據采集卡和串口，建立了變風量VAV BOX數據采集系統、末端控制程序、送風管定靜壓控制程序以及數據存儲程序，對實驗房間壓力有關型VAV BOX進行系統辨識，建立其動力模型；根據辨識出的末端裝置，內環采用普通的 PI控制器，并將其加載到實際空調中運行，外環則采用了模式識別自適應控制器(PRAC)，在MATLAB中完成了串級控制仿真，得出滿意結果[15]。

蘭州理工大學李友勝將變風量空調 PID控制參數與在線整定相結合，實時在線整定，使系統以最快速度收斂到設定的穩定狀態[16]。而趙志釗則從分析VAV BOX的每個部件具有的特點得出整個系統的控制特性，并采用具有模式識別、語音識別、自適應控制的突出特點的誤差反向傳播(EBP, Error Back Propagation)神經網絡模型控制方式[17]。安徽理工大學陳開作等建立空調房間與末端裝置的數學模型，并在此基礎上利用末端裝置的各部分傳遞函數在MATLAB中建立仿真模型，得出控制系統的Bode圖和穩定的條件閾[18]。安徽建筑工業學院王海濤同樣是從數學模型出發進行仿真實驗，建立模型穩定的條件并驗證[19]。重慶大學張雨玲等采用模糊控制器來分析仿真控制模型[20]。

VAV BOX由早期的PID控制發展到目前模糊控制、神經網絡控制，由早期的單一控制過渡到目前的聯機、聯網控制，并逐漸被納入到智能家居、物聯網控制系統中，成為其控制末端。物聯網(Internet of Things，IOT)是把傳感器、傳感器網絡技術、RFID技術、通信網與互聯網技術、智能運算技術等融為一體，實現全面感知、可靠傳送、智能處理為特征的，連接人和物理世界的網絡。利用互聯網、3G無線網絡等技術將同一房間內的 VAV BOX連接起來建立平臺，由控制中心對分布的各個子系統實現實時監測、同步控制。因此，智能家居與物聯網化是變風量中央空調VAV BOX控制技術的重要發展趨勢。

4 結論

通過對 VAV BOX控制方式以及仿真技術發展的綜合研究，得出以下三點結論：

① VAV BOX研究主要步驟：建立數學模型，根據國家和行業標準或是實際情況選取模型參數，并由此得出控制系統傳遞函數，采用仿真軟件對模型進行實驗，最后對仿真結果進行比較分析；

② VAV BOX仿真實驗的控制器通常采用 PID控制器，模糊控制、自適應控制、神經網絡控制、專家控制等控制方式以及粒子群算法、遺傳算法等智能算法的結合，可設計出收斂更快、穩定性更好的控制器；

③ 隨著VAV中央空調逐漸進入家庭，精確節能的物聯網空調必將成為智能家居的一部分。因此，物聯網化是VAV中央空調控制技術的重要發展趨勢。

[1] 曹振華.變風量空調系統的特點和發展前景[J].潔凈與空調技術,2011,2:74-75.

[2] 樊德璽.變風量(VAV)空調系統各環節的Simulink建模與仿真[D].哈爾濱:哈爾濱工業大學,2007.

[3] 李春旺,田沛哲,吳義民.一種壓力無關型變風量末端測控裝置的設計與實現[J].現代制造工程,2007,5:99-101.

[4] 杜明明.變風量空調系統的Simulink建模與仿真研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業大學,2006.

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[6] M Zaheeruddin. Fault Detection and Diagnosis of the Valve Actuators in HVAC Systems Using Frequency Analysis[C].2006 IEEE International Symposium on Industrial Electronics,2006.

[7] M Zaheeruddin. Fault Detection and Diagnosis of Valve Actuators in HVAC Systems[C].IEEE Conference on Control Applications, 2005:1281-1286.

[8] Tolga N. Simulation comparison of VAV and VRF air conditioning systems in an existing building for the cooling season[J]. Energy and Buildings, 2009,41:1143-1150.

[9] Tolga N. Simulation of a VAV air conditioning system in an existing building for the cooling mode[J]. Energy and Buildings, 2009,41:922-929.

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[12] Masakazu Kotakil. Improved Control Strategies in Air-Conditioning System[C]. SICE-ICASE International Joint Conference, 2006：5200-5205.

[13] 秦杰.模式識別自適應控制器(PRAC)應用研究[D].西安：西安建筑科技大學,2005.

[14] 孫晴.VAV中央空調系統末端控制器的開發研究[D].西安：西安建筑科技大學,2009.

[15] 褚俊英.變風量空調系統末端(VAV BOX)控制器的設計研究[D].西安：西安建筑科技大學,2010.

[16] 李友勝.建筑智能中變風量空調系統的控制與研究[D].蘭州：蘭州理工大學,2011.

[17] 趙志釗.基于模糊神經網絡的變風量空調系統末端裝置控制研究[D].蘭州：蘭州理工大學,2007.

[18] 陳開作,宋曉莉.VAV 空調系統末端裝置仿真[J].制冷與空調,2004,1：7-9.

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[20] 張雨玲,姚加飛.變風量空調系統的模糊PID控制策略仿真研究[J].煤炭技術,2010,29(10)：34-36.