自调整量化比例因子模糊控制在中央空调水系统中的应用研究

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1、摘要摘要现代社会『F面临着越来越严重的能源危机，建筑节能已越来越受到重视。中央空调是现代建筑中不可缺少的能耗运行系统。中央空调系统在给人们提供舒适的生活和工作环境的同时，又消耗了大量的能源。根据有关资料统计，我国建筑物能耗约占能源总消耗量的30％，有中央空调的建筑物中，中央空调部分大概占70％，而且呈逐年增长的趋势。目前，我国建筑中采用水一一空气的空调系统较多，为达到节能的要求，变流量的空调水系统成为工程师设计的首选，而且在实践应用中已经取得了一定的节能效果。中央空调系统是一个多参量、非线性、时变性的复杂系统，很难建立精确的数学模型，

2、应用常规PID控制器不能达到理想的控制效果。而模糊控制是将操作者或专家的控制经验和知识表示成语言变量描述的控制规则，然后用这些规则去控制系统。因此，模糊控制比较容易解决中央空调控制模型的问题，只要具有比较丰富的实践经验，就容易采用模糊控制来实现中央空调控制的主要问题。在模糊控制的研究领域，传统的模糊控制已经比较成熟，在此基础上延伸出来的各类自适应、自调整的模糊控制方法也很多。针对中央空调水系统的控制特点，在比较几种模糊控制方法仿真结果的基础上，选择自调整量化比例因子的模糊控制方法，可以得到较好的控制效果。以青岛某高校实训楼的中央空调设

3、备为背景，采用可编程控制器(PLC)与变频技术相结合的变频调速节能系统，并将自调整量化比例因子的模糊控制引入PLC的控制系统。利用PLC实现模糊控制，即保留有PLC控制系统控制灵活、可靠、抗干扰能力强等特点，又大大提高了中央空调控制系统的智能化程度。本文的主要工作如下：l：首先在分析建筑节能的意义和空调系统节能空间的基础上，阐述了中央空调节能控制技术的发展和研究现状。由于中央空调的管路系统庞大而复杂，需要消耗水泵较大的输送能量，所以水系统的节能方法实现就显得尤为重耍。并以此提出』，本文研究的主要内容。山尔人学硕十学何论文2．阐述了中央

4、空调系统的结构和原理、变流量节能控制的原理。通过分析早期中央空调水系统定流量控制中所出现的能源浪费问题，说明变流量控制的意义以及变流量控制的实现方法：将变频技术和模糊控制引入中央空调的控制。3．将模糊控制应用于中央空调的控制系统，运用MATLAB进行仿真，通过比较模糊控制、自适应模糊PID控制和自调整量化比例因子模糊控制的仿真结果，经分析得出运用自调整量化比例因子模糊控制的方法，控制效果较好。4．以青岛某高校实训室的中央空调设备为背景，设计出变频技术和PLC相结合的中央空调节能控制系统，并对在PLC中实现自调整量化比例因子模糊控制的算

5、法进行了研究。最后，总结了本文的主要工作，指出了迸一步的研究方向。本文的创新之处是将自调整量化比例因子的模糊控制方法运用到中央空调水系统的节能控制中，并研究了上述模糊控制方法与插值运算福结合在PLC中的编程实现。关键词：中央空调节能控制；变流量控制；模糊控制；变频；可编程控制器AbstractABSTRACTThemodernsocietyisfacingmoreandmoreseriousenergycrisis，andthebuildingenergysavinghasbecomemoreandmoreimportant．Form

6、anymodernbuildings，thecentralairconditionerisanindispensableenergyconsumptionsystem．Whenprovidingcomfortablelifeandworkingenvironmentforpeople，ithasconsumedalargeamountofenergy．Accordingtorelevantstatistics，thebuildingenergyconsumptioninourcountryaccountsfor30％ofthetota

7、lconsumptionofenergy，inwhichthebuildingcentralairconditioneraccountsforabout70％，andgrowingup．Now，manybuildingsinourcountryadopttheairconditioningwatersystemInordertomeettherequirementofenergysaving，variableflowairconditioningwatersystemsbecomethepremieroptionoftheengine

8、ers，andwhichhasalreadyachievedcertainenergysavingresultinpractice．ThecentralairconditioningsystemisaMulti—Vari