【硕士论文】变风量空调系统的控制特性仿真研究.pdf

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1、兰州理工大学硕士学位论文变风量空调系统的控制特性仿真研究姓名:蔡艾江申请学位级别:硕士专业:流体机械工程指导教师:齐学义20050401型燮娑型兰塑Y!竺!摘要本论文介绍将模糊控制与PID控制相结合应用于变风量空调控制系统中,通过模糊控制在线调整PID控制的参数,可以适应系统参数的变化,组成模糊自整定(或自调整)参数PID控制器的设计方法,其独特的结构可以将两者的优势充分发挥。与传统的PID控制相比,模糊PID控制具有一系列的优点:控制方法精度高,超调量减小,具有较强的鲁棒性。目前,控制方面的研究仅仅处于初级阶段,对空调系统

2、进行深入的、系统的模糊控制的研究目前国内尚做的太少,基本处于空白阶段。所以针对VAV空调系统的复杂性、干扰多,不能精确确定模型,应用常规的PID控制存在一定的缺陷,通过模糊控制调节PID参数的控制方法,在变风量空调系统中进行应用,以热平衡关系建立被控对象的数学模型,通过MATLAB的动态仿真工具Simulink对该系统进行动态仿真。结果表明了模糊PID控制方法优于目前普遍使用的PID控制方法。为今后在实际中的应用提供了一种参考方法,为深入研究与设计变风量空调系统提供了一定的参考价值。本课题的主要工作分为四部分:首先,从VAV

3、系统的原理、分类和国内应用的现状、存在的问题以及相应的解决措施等基本问题出发,着重研究VAV系统的核心部分——VAV末端装置的工作原理、控制形式等内容;其次,选择适合VAV系统的控制算法。变风量空调系统是一个复杂的热力系统,所受干扰多,对象的参数易于变化且难以确定,本文应用了一种模糊PID(Fuzzy—PID)控制算法,在控制过程中,引入模糊控制机理,通过模糊调节方法,根据系统的动态特性和行为,对PID控制器的参数进行在线调整,解决控制系统的稳定性与获得良好性能的问题,增强系统对不确定性因素的适应性;然后,将所选控制算法应用

4、于vAV系统中:将模糊控制和普通PID控制相结合,提出了一种基于模糊控制规则的模糊PID控制器的设计方法,并将其应用于VAV空调室温控制中:最后,建立了vAV系统在室温控制中的数学模型和仿真模型,通过仿真模拟,与普通PID控制器的室温控制仿真曲线进行比较,表明在室温控制中当条件变化兰州理工大学硕.1’学位论文摘蔓时模糊PID控制比普通PID控制方法精度高,超调量减小,具有较强的鲁棒性。关键词:节能变风量空调系统室温控制模糊PID控制PID控制仿真论文类型:基础应用【I兰!些三查兰燮些堡苎竺!!!垒!!ABSTRACTThem

5、etllodcombiningfuzzycontrollerwithP1DanditsSuccessfujapplicationincontrollingtheindoortemperatureofVAVairconditioningareintroduced.Fuzzycontrolisintmducedinthecontrolprocess,andbyusingitandaccordingtothedynamiccharacteristicsandbehaviorofthesystem,On—lineadjustment

6、iscarriedouttotheP∞contr01.themethodhashigherprecision,smallerovershootandstrongerrobustness,comparedwithcommonPIDcontroller.Nowadays,thestudyaboutcontrollingjustexistsintheprimaryphase.Whathasbeendonetocarryoutprofoundandsystematicreseatchonfuzzycentreloftheair—co

7、nditioningsystemistoolittle,basicallyresultingblank.Asacomplexthermodynamicsystem,VAVsystemhasmanydisturbancesandisnoteasytocalculateitsparameters.Inordertosatisfytheneedstocontroleffectivelyandsaveenergyefficiently,thispaperintroducesaFuzzy—PIDcontrolalgorithmSoas

8、totacklethecontradictionbetweenthestabilityofthecontrolsystemandgaingoodperformance。StrengthentheadaptabilityofthesystemtoKemeunstablefactors.Sim

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