变风量空调系统的模糊PID控制策略仿真研究.pdf

变风量空调系统的模糊 PID 控制策略仿真研究 收稿日期2010-06-30;修订日期2010-08-04 作者简介张雨玲 （1981-），女，四川南充人，硕士研究生，研究方向控制理论与控制工程。 张雨玲1， 姚加飞1，2 （1.重庆大学 电气工程学院高电压与电工新技术重点实验室， 重庆400044；2.重庆大学 建筑设计研究院， 重庆400045） 摘要针对变风量空调控制系统的时滞性、高度非线性、难于精确建立数学模型的特点和常规控制方法很难对其 进行有效控制的问题，文章采用将模糊控制理论和经典的PID控制相结合的控制方案，对VAV空调系统的末端风 阀开度进行控制，并在设定的温度条件和一定的扰动工况下利用MATLAB的simulink模块对PID控制、模糊控 制、模糊PID控制3种控制策略进行了仿真实验。仿真结果证明，模糊PID控制具有响应时间快，控制精度高，很强 的抗干扰能力。因此，模糊PID控制策略在VAV空调系统中的应用是可行的。 关键词模糊PID技术； 变风量空调系统； 时滞系统 中图分类号TP273文献标识码A文章编号1008-8725（2010）10-0034-03 Simulation Study for Fuzzy PID Control Strategy of VAV Air-conditioning System Zhang Yu-ling1, Yao Jia-fei1,2 （1. Key Laboratory of High Voltage Engineering and Electrical New Technology Ministry of Education, Chongqing University, Chongqing 400044, China; 2. Architectural Design and research Institute of Chongqing University, Chongqing 400045, China） AbstractIn view of the time－delay, the non-linearity, difficulty with precise mathematical model, the conventional control is highly difficult to carry on the control to VAV system effectively, this paper proposed a fuzzy PID control technology to the opening of the valve of the VAV system.And has carried on the simulation experiment with the MATLAB simulink module under the set temperature conditions and a certain degree of disturbance environment for the three control program.The simulation result proved that, the fuzzy PID system shows a fast response time and a high accuracy and a strong anti-disturbance capability.The fuzzy control theory in the VAV air-conditioning system is feasible obviously. Key wordsfuzzy PID technology; variable air volume system; time－delay system 0引言 由于变风量空调系统是一个时滞性、大扰动的非线性系 统，传统的PID控制器参数整定是比较困难的[1]。目前对变风 量空调控制方法的研究很多，但这些理论成果实现的具体手 段大多仍局限于传统PID控制理论， 不能从根本上解决 VAV系统的稳定运行问题[2]。 因此，为了获得理想的控制效果，必须引进一种非线性 控制方法， 模糊控制理论的产生为问题的解决提供了方向。 事实证明，模糊控制器对非线性、时变的简单系统能进行有 效的控制，但单一模糊控制器由于不具备积分环节，在复杂 控制过程中难以消除稳态误差，且在变量分级较少时，往往 会出现在平衡点附近小幅振荡的情况。 因此，文中融合PID控制和模糊控制的思想，针对变风 量空调系统的运行特征，提出了具有提高变风量空调系统稳 定性和增强抗干扰能力的模糊PID控制方案。并给出了仿真 结果，表明了这一控制方案的有效性和可行性。 1VAV系统末端风阀控制原理 当送风状态一定时，变风量空调系统的房间温度可由送 风量来调节。而送风量的改变主要有调节送风机转速或末端 风阀两种方式。文中采用调节末端风阀开度来改变送风量。 以直接数字控制为例，末端风阀的控制原理如图1所示。 安装在空调室内的温度传感器用于测定房间温度，DDC 控制器根据室内温度与设定温度值的偏差信号对末端风阀 进行PID控制，自动调节风阀的开度，从而调节送入房间内 的风量，以保证室内的温度维持在设定范围。由于室内干扰 多且具有不确定性，PID参数调试往往有一定的难度。鉴于 常规PID控制不但控制效果难以保证，且系统调试难度大。 因此， 文中引入模糊控制理论， 利用模糊规则来在线整定 PID控制器参数，以提高系统的稳定性和抗干扰能力。 2模糊PID控制器的设计 2.1模糊控制系统结构 模糊控制器控制形式比较多， 一般可以总结为结构式 uup∫uidud/dt，其中各个分量分别为upf1（X），uif2（X）， udf3（X）,X为控制器输入向量。 该系统采用双输入双输出的结构模式，以室内温度的偏 第29卷第10期 2010年10期 煤炭技术 Coal Technology Vol.29,No.10 October,2010 张雨玲，等变风量空调系统的模糊PID控制策略仿真研究第10期35 差e及偏差变化率de/dt（ 偏差e为设定值与通过传感器检测 到的房间实际温度值之差， 偏差变化率de/dt为此次偏差值 与上次偏差值之差与采样时间的比值）作为模糊推理机构的 输入量，以PID控制的参数uI和uPD为输出来调节安装在空 调房间的末端风阀的开度，相应地调节送入房间的风量。其 模糊PID控制器结构图如图2所示。 2.2隶属函数的确定 图2中模糊分量ui是一个一维模糊控制器，其输入为温 度误差e，模糊分量uPD是一个二维模糊控制器，其输入为温 度误差e和温度偏差变化率de/dt。 文中根据实际空调系统 设偏差e的基本论域为[- 3℃，3℃]， 偏差e的基本论域为 [- 0.06℃，0.06℃]，选定E,EC的离散论域为 ｛- 3，- 2，- 1，0， 1，2，3｝， 并利用量化因子k11,k250将e,de/dt精确取值 范围等价映射到对称的级数范围[- 3，3]上，并为语言变量 E，EC选取7个语言值NB,NM,NS,Z,PS.PM,PB。 并选取合适 的隶属度函数，由于三角形隶属函数结构简单，对应模糊控 制器的运算速度快，因此文中选取三角形函数来确定输入输 出变量的隶属度。 2.3模糊控制规则的确定 模糊分量uI的主要作用相当于PID控制中的积分控 制，因此，当温度偏差较大时希望较大的uI以得到较快的响 应速度，当温度偏差较小时希望较小的uI以保证系统的稳定 性，因此建立模糊控制规则表1。 模糊分量uPD相当于PID控制中的比例微分环节， 当温 差较大时希望比例环节占主导地位以保证较快的响应速度， 而当温差较小时希望微分环节起主要作用以保证系统的稳 定性。根据 “ 当室内温度远高于设定值且快速增大则需大量 送风”， “ 当室内温度远高于设定值且快速减小则中量送风” 等经验，建立控制规则表,以数字1～7分别表示语言变量值 NB～PB,如表2所示。 2.4解模糊化 解模糊过程是将由模糊控制算法得到的模糊控制输出 语言值，依据输出量隶属度函数和解模糊规则转换成对应的 精确输出量。文中需要输出的是房间送风量，是一个确定值。 因此在推理后得到的模糊集中取一个能最佳代表这个模糊 推理结果可能性的精确值作为输出。采用重心法进行解模糊 化过程。表达式为 Z0 b a 乙zμU 乙乙 z dz b a 乙μU 乙乙 z dz 3系统仿真分析 Simulink模块作为MATLAB软件的重要组成部分，提供 了对各种系统的仿真平台。为验证所设计的模糊PID控制器 的性能， 利用MATLAB软件中的Simulink模块库和fuzzy logic toolbox对模糊PID控制、 模糊控制和PID控制3种控 制方案均做了仿真研究。由于空调房间的温度场是个具有明 显滞后现象的系统，其传递函数可用比例环节与一阶惯性环 节和纯滞后串连而成，即用G1乙乙S K1e -τs T1s1 近似；风阀用比例 环节加一阶惯性环节G2乙乙S K2 T2s1 表示。假设房间初始温 度为30℃，房间温度设定值为26℃，系统的仿真模型框图如 图3所示。 其中，模糊PID控制器的仿真框图如图4所示。 在仿真过程中，改变各个参数，得到被控对象的最佳仿 真曲线，3种控制器在1000S内的仿真结果如图5所示。 （ 下转第44页） 图1末端风阀控制原理图 表1积分项模糊控制规则表 eNBNMNSZPCPMPB u1PBPMPSZNSNMNB 表2比例微分项模糊控制规则表 uPD ec 1 2 3 4 5 6 7 7 6 6 5 5 4 4 6 6 5 5 4 4 3 6 5 5 4 4 3 3 5 5 4 4 3 3 2 5 4 4 3 3 2 2 4 4 3 3 2 2 1 4 3 3 2 2 1 1 e 1234567 图2模糊PID控制结构图 图2模糊PID控制结构图 图3空调房间温度控制仿真模型 图4模糊PID控制器仿真模型 嵌入式系统的低功耗设计策略 收稿日期2010-06-03;修订日期2010-07-25 作者简介李伟 （1976-），男，吉林白城人，白城师范学院物理系讲师，研究方向电子设计仿真。 李伟 （ 白城师范学院 物理系， 吉林 白城137000） 摘要在嵌入式系统的设计中，低功耗设计是必须面对的问题。文章主要从处理器的供电电压、CMOS电路低功耗 设计、电压复化结构等3方面，就嵌入式系统低功耗设计进行了分析论证。 关键词嵌入式系统； 低功耗设计；CMOS电路； 电源管理 中图分类号TP302.7文献标识码A文章编号1008-8725（2010）10-0044-02 Low-power Embedded System Design Strategy LI Wei （Department of physics, Baicheng Normal college, Baicheng 137000, China） AbstractIn embedded systems design, low power design must be the problems faced. From this, mainly from the CPU CMOS circuit design, low consumption of dynamic power management from three aspects, low-power embedded system design is analyzed. Key wordsembedded systems; low-power design; CMOS circuit; power management 0前言 在嵌入式系统的设计中，低功耗设计是许多设计人员必 须面对的问题，其原因在于嵌入式系统被广泛应用于便携式 和移动性较强的产品中， 而这些产品往往是靠电池来供电， 所以设计人员从每一个细节来考虑降低功率消耗，从而尽可 能地延长电池使用时间。 1CPU供电电压和时钟频率 在数字集成电路设计中，CPU电路的静态功耗很低，与 其动态功耗相比基本可以忽略不计，故暂不考虑。其动态功 耗计算公式为 PdCTV2f 式中PdCMOS芯片的动态功耗； CTCMOS芯片的负载电容； VCMOS芯片的工作电压； fCMOS芯片的工作频率。 由上式可知，CPU电路中的功率消耗是与电路的开关频 率呈线性关系，与供电电压呈二次平方关系。对于一颗CPU 第29卷第10期 2010年10期 煤炭技术 Coal Technology Vol.29,No.10 October,2010 图5VAV空调系统室温控 制仿真图 图6干扰时空调室温控制 局部放大图 （ 上接第35页） 从图5可以看出，传统PID控制下，室温曲线出现了超 调，而模糊控制几乎没有超调，但稳定后波动相对大些，而模 糊PID控制下的曲线具有最快的响应速度和最佳的稳定性， 因此控制效果最好。为了模拟实际系统的多干扰性，在系统 稳定时给系统加入干扰信号。本次仿真中，在2200S时刻给 系统加入5kW的阶跃干扰后， 采用3种控制方法的仿真结 果如图6所示。 从图6可以看出， 当系统稳定后出现干扰时， 采用传统 PID控制方法得到的温度曲线变化幅度最大，再次达到设定 温度耗时最长；单一模糊控制的温度变化幅值居中，再次达 到稳定所需时间稍快； 而模糊PID控制方法得到的温度变 化平缓，震荡最小，再次达到稳定值耗时最短。因此可以得 出，模糊PID控制方法具有最强的抗干扰能力。 4结束语 作为智能控制的重要分支，模糊控制理论适用于解决具 有不确定性、 时变性和建模困难的非线性系统的控制问题。 变风量空调系统是一个典型的难以建立精确数学模型的非 线性系统。文中将模糊控制与PID控制相结合应用于变风量 空调系统中，利用MATLAB软件进行了仿真研究，仿真结果 表明模糊PID控制可以较好地控制空调房间的温度，使其保 持在设定温度值附近，稳定性高，抗干扰能力强，控制性能良 好。 参考文献 [1]宋睿卓,张化光,师五喜.一类多变量非线性系统的自适应模糊控 制[J].控制工程,2009,165555- 557. [2]许静， 任庆昌.VAV系统送风管道静压神经元网络控制的仿真 研究[J].计算机仿真，2004，21（8）108- 110. （ 责任编辑王秀丽）