基于模糊PID控制技術的智能空調系統建模仿真研究

王群

（包鋼鋼聯股份設備分公司，內蒙古包頭014010）

智能樓宇空調系統對房間溫度、濕度等特征參變量的控制，是一個大滯后、多參量、非線性、時變的復雜波動調節過程，其在調節控制過程中呈現明顯的超調問題，從而使空調系統很難在最優調節控制工況范圍內長期運行，造成大量的電能資源浪費，尤其是樓宇綜合自動化水平的不斷提高，采用傳統空調系統控制策略在調節控制實時性、可靠性、節能經濟性等方面均很難取得優良品質。近年來，模糊推理技術、神經網絡技術等智能技術在復雜工業工程控制中應用的不斷成熟，將模糊控制技術引入到智能樓宇空調系統中已成為樓宇智能家居控制系統研究的一個重要課題。對系統的動態性能具有良好的改善。

1 VAV變風量智能空調系統基本工作原理

VAV智能空調系統的基本工作原理，是當建筑物室內的冷熱負荷發生改變或室內空氣某些特征參變量發生波動時，就會通過對應傳感器裝置獲得對應調節控制信號，自動調節控制送入房間內的風量值，使整個空調系統送入負荷量與房間實際需求量間相互平衡匹配，以對房間內的溫度和濕度進行動態調整。

智能樓宇建筑中變風量空調系統設計施工方案的基本決定因素，是向建筑物室內輸送合理的、經過處理的風量，以動態吸收和調節房間內的余熱和余濕，為室內人員或生產工藝營造一個舒適優良環境。

VAV智能空調系統向建筑物房間內輸送的風量可以按下式進行確定

式中，

L為系統送入到建筑物房間內的風量，m3/s；

Qq為房間內所需的全熱余熱量，W；

Qs為房間內所需的空調送風所需的顯熱余熱量，W；

ρ為智能樓宇建筑中的空氣密度，kg/m3；

c為空氣比熱值，J/kg.℃；

In為建筑物室內空氣的焓值，J/kg；

Is為空調系統送風狀態的空氣焓值，J/kg；

tn為建筑物室內，℃；

ts為空調系統的送風溫度，℃。

從上述分析可知，VAV變風量智能空調系統與CAV定風量空調系統相比，其最大差別，就在于在整個系統中增加了風機變頻調速自動控制裝置，以根據各空調區域實際風量需求動態調節送風系統的末端裝置，也就是說對于一個完整的VAV變風量智能空調系統而言，其風系統主要包括送風區域、VAV變頻調速末端控制裝置、變頻送風機組、風管風道、冷卻水盤管、加濕器等共同組成。

當處于夏季制冷工況時，VAV變風量智能空調系統就會自動開啟新風口、送風機、冷水盤管、以及回風機等結構單元，對建筑物室內通風空調區進行制冷供應；

當處于冬季制熱工況下，VAV變風量智能空調系統就會自動開啟新風口、預熱盤管、送風機、熱水盤管以及回風機等結構單元，對建筑物室內通風空調區進行制熱供應。

2 VAV智能空調模糊PID控制器優化控制模型

2.1 VAV智能空調模糊PID控制邏輯

VAV智能空調模糊PID控制器主要由常規PID控制部分和模糊推理參數在線自適應校正兩個部分共同組成，其控制系統邏輯結構簡圖如圖1所示：

圖1 智能空調模糊PID控制邏輯結構簡圖

圖1中，虛線框內所示的模糊PID控制器部分就是VAV智能空調模糊PID控制器研究的重點，即智能空調系統在運行過程中，模糊PID控制器會通過對應的特征參數傳感器不斷采集空調系統中的溫度偏差e(t)和溫度偏差變化率de/dt兩個特征參變量值，并經智能空調系統通過實際運行經驗獲得的比例、積分、微分這3個特征參數值kp、kt、kd進行優化整定，使整個智能空調系統能夠根據通風負荷需求進行動態實時調節控制。模糊PID控制器引入了模糊推理技術和實際專家運行工作經驗，使得空調系統PID控制器具有模糊推理控制和PID兩種控制技術共同的優點，比常規固定PID控制系統具有更可靠的控制品質，從而使VAV智能空調系統的溫濕度控制當量具有良好的動、靜態調節控制特性。

2.2 VAV智能空調控制特征數學函數描述

考慮到樓宇建筑中VAV智能空調系統是一個非常復雜的熱力學交互系統，且在空調系統PID控制器中引入的模糊控制理論，無需建立詳細精確地數學物理模型。因此，為了簡化空調系統模糊PID特征函數描述式，先對整個樓宇空調系統運行環境作以下簡化處理：

（1）計算空調系統負荷時，忽略房間內部物體及構建物自身具有的蓄熱功能；

（2）房間空間范圍內任一點處的溫度分布是均勻的；

（3）忽略相鄰房間的傳熱性能。

根據VAV智能空調系統輸入與輸出間負荷間匹配性能，結合式（1）可以構筑房間的熱力學平衡特征數學函數描述，即

式中，

V為空調送風房間的容積，m3；

Gs為空調系統送風量，kg/s；

Ts為空調系統送風溫度，℃；

T為空調系統設定溫度值；

kout為房間外墻圍護構建結構的傳熱系數，W/m2.℃；

Aout為房間圍護構建結構的總面積，m2；

Tout為房間室外的空氣溫度，℃；

Qin為房間室內通風負荷，kW。

由于VAV空調系統模糊PID控制器在調節控制中，上述諸多參數均是整個系統的干擾項，對空調通風房間內的溫度均會產生一定的延時特性，因此，在建立控制器模糊PID數學函數模型時，為了簡化函數模型仿真運算量，假定所有干擾項對溫度的影響帶來的時滯后均為τ，則式（2）可以整理為

根據文獻[9]可知對于送風系統為散流器送風或側風送風模式的VAV智能空調系統而言，τ可以根據空調系統實際調節特性工況進行估算，即

式（4）中，Nc為房間內空調系統平均換氣次數，后面建模仿真中按照10次/h進行仿真模型搭建。

3 系統建模及仿真實驗

3.1 工程概況

以某智能樓宇建筑辦公區的3個相鄰辦公房間作為分析實例，其房間平面布置簡圖如圖2所示:

本次分析的包括空調房間a、空調房間b和空調房間c三個房間，其外墻高度均為3m，則房間外墻圍護構建結構的總面積分別為12m2、13.5m2和15m2，房間外墻圍護構建結構的傳熱系數均為0.003W/m2.℃；房間空氣密度取1.297kg/m3；房間空氣比熱容取1.01J/kg·℃；樓宇建筑室外平均溫度取35℃，送風溫度取16℃；房間內空調系統平均換氣次數取10次/h。

圖2 空調房間平面布置簡圖

3.2 仿真模型搭建

在MATLAB仿真軟件中，利用Simulink仿真模塊搭建多區域VAV智能空調系統的仿真模型。

3.3 仿真建模結果分析

為各特征參數值定義相關數值后，將模糊PID控制法和常規PID試錯法進行比較分析，獲得兩種方法各末端閥門開度和室內溫度變化曲線的仿真結果如圖3、圖4所示：

圖3 VAV空調系統各末端閥門開度

圖3中橫坐標表示空調系統的運行時間（單位:s）；縱坐標表示空調系統各末端調風閥門的開度變化。從圖3中可知，采用模糊控制法的VAV智能空調系統，其在運行過程中調風閥門的開度波動曲線總體變化較為平穩，動態調節性能較為優越；而采用常規PID的試錯法所獲得的調風閥門的開度波動曲線，在整個調節過程中波動幅度較大，波動持續時間也較長。當空調系統基本趨于穩定工況時，采用試錯法所得到的調風閥門的開啟度大概在80%左右，而采用模糊控制方法所獲得的調風閥門可以達到88%以上，甚至還可能超過90%，這樣可以大大減少調風閥門在空調系統運行過程中產生的摩擦損耗量，也就是說基于模糊PID控制技術的VAV智能空調系統其控制更加準確節能，同時調風閥門開強度越大，相應空調系統的運行噪聲就會降低，從而增加了空調系統運行環境的舒適度。

圖4 室內溫度變化曲線

圖4中橫坐標表示空調系統的運行時間（單位:s）；縱坐標表示空調房間內的溫度波動曲線。從圖4中可知，采用常規PID試錯法構筑的VAV空調系統在運行過程中，其在室內負荷波動進行溫度調節過程中，出現了超調運行工況，即空調系統在初始調節過程中室內溫度一度降低到25℃，其系統綜合調節性能較模糊PID控制較差，波動較大；而模糊PID控制法在可以在有效保證VAV智能空調系統快速響應系統動態調節功能基礎上，使整個智能空調系統調節控制平穩、快速的進行，沒有出現超調等不利工況，大大提高了VAV智能空調系統的綜合調節性能品質。

4 結束語

本文選擇空調系統的末端風閥開度，作為系統的控制對象建立多目標優化函數模型，利用模糊控制技術與常規PID技術相結合，對空調系統控制器的模糊控制策略的隸屬函數和控制論域進行協同自動尋優，并用Matlab仿真軟件對基于模糊PID控制技術的智能空調控制系統進行建模仿真。通過與試錯法獲得的仿真結果相比，驗證了模糊PID控制技術能夠滿足智能空調系統多目標優化調節控制需求，為模糊智能變頻空調控制器的設計和研究提供了一定理論參考依據。

[1]劉靜紈.自調整模糊控制在變風量空調系統中的應用研究與實現[J].電氣技術，2009，28(19)：48-52.

[2]王 軍.模糊解耦控制技術在VAV中的應用[J].陜西師范大學學報（自然科學版），2002，30(2)：49-54.

[3]段英宏.空調房間溫度預估模糊PID控制器的研究[J].系統仿真學報，2008，20(3):620-622.

[4]文生平，趙國平，蔡康雄.一種變論域模糊控制自適應算法[J].控制理論與應用，2009，26(3)：265-268.