基于自适应能力的模糊pid变风量空调系统末端控制研究

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1、基于自适应能力的模糊PID变风量空调系统末端控制研究：针对变风量空调系统非线性、时变性和难以建立精确模型的特点，采用一种具有自适应能力的模糊PID控制，以提高控制系统的控制速度和精度，使系统具有更好的动态性能和准确性。结果表明,控制系统具有很好的鲁棒性和自适应能力,可以明显提高系统的响应速率,控制器的动态结构更适用于变风量空调系统。　　关键词：变风量空调系统;变域论;模糊PID控制　　　　1．引言　　　　随着人们工作及生活环境的不断改善，建筑物能耗越来越大。目前,VAV空调系统的控制方式大多采用基于传统PID算法的DDC。VAV空调系统是一个大干扰、高度非

2、线性和不确定性的系统,传统PID控制依赖于精确模型,不能在线整定参数,从而,不能得到预期的控制效果。而简单模糊控制在变量分级不够多的情况下,常常在平衡态附近会有小的振荡现象，从而本文采用具有自适应能力的模糊PID控制，它比固定参数的PID控制具有更优良的控制。　　2．变风量空调系统末端装置工作原理　　末端装置的工作原理由房间温控器设定室内温度,利用恒温控制调节末端进风口风阀的开闭,不改变送风温度,而改变送风量,来适应空调负荷的变化。送风量随着空调负荷的减少而相应减少,这样可大幅度减少风机和制冷机组的能耗。其中变风量空调系统末端装置分为两种类型：单风道变风量

3、末端装置和双风道变风量末端装置。单风道变风量末端装置比较简单的，仅有一条送风道通过末端设备和送风口向室内送风。这种组合只能对各房间同时加热或冷却，无法实现在同一时期内，对有的房间加热，有的房间冷却。当显热负荷减少时，室内相对湿度也不易控制。双风道变风量末端，机组具有冷热两个风道，当房间的送风量随着冷负荷的减少而达到最小风量时，开启热风阀，向房间补充热量，使系统的负荷得到有效的调节。这种组合，对房间的负荷适应性强，能满足有的房间热、有的房间冷却的要求。　　3.自适应能力模糊PID控制器的设计　　自适应模糊功控制器以误差e和误差变化ec作为输入，可以满足不同时

4、刻的e和对ec参数自整定的要求,利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改便构成了自适应模糊PID控制器结构如图2所示：　　　　图2自适应模糊PID结构图　　PID模糊参数自整定是找出PID三个参数与e和ec之间的模糊关系，在运行中通过不断检测e和ec，根据模糊控制原理来对三个参数进行在线修改,以满足不同e和ec时对参数的不同要求,而使被控对象有良好的动静态性能。　　模糊自整定PID是在PID算法的基础上通过计算当前系统误差e和误差变化率ec,利用模糊规则进行模糊推理,查询模糊矩阵表进行参数调整。并建立合适的模糊规则表。　　得到针对Ki,Kp,Kd三个参数。

5、将系统误差e和误差变化率ec变化范围定义为模糊集上的论域.e,ec={-5,-4,3,-2,-1,0,1,2,3,4,5},其模糊子集为e,ec={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},子集中元素分别代负大，负中，负小，零，正小，正中，正大，设e,ec和Ki,Kp,Kd均服从正态分布，因此可得到各模糊子集的隶属度，控制系统通过对模糊逻辑规则的结果处理,查表和运算。　　4.仿真实验　　采用Matlab进行仿真得到传统PID控制和自适应能力模糊PID控制仿真图：　　　　图3自适应能力模糊PID控制仿真图　　　　图4传统PID控制仿真图　　　　　　对比可见

6、，具有自适应能力的模糊PID在快速性上具有明显的优势，可以看出系统超调较小，系统响应也明显加快，大大缩短了进入稳态的时间。　　5.结语　　由此可得出下面结论：VAV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，将模糊控制应用于VAV空调系统是个较好的解决方法;而分级不够多的模糊控制常常在平衡点产生小振荡。为此，本文采用具有自适应能力的模糊PID控制，仿真表明自适应能力模糊PID控制可以明显提高控制系统的动态特性和准确性。