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基于灰色预测模糊PID算法的空调房间温度控制
来源:电子技术应用2012年第4期
杨成晨, 张九根
南京工业大学 自动化与电气工程学院,江苏 南京211816
摘要:针对中央空调系统房间温度控制系统的大惯性、纯滞后和时变性特点,设计了将等维新息灰色预测控制与模糊自整定PID相结合的新型控制器,建立中央空调房间温度控制系统的数学模型,介绍灰色预测模糊PID控制器结构,并对该控制方案进行了数字仿真。仿真结果表明,该控制器比PID控制器、模糊PID控制器有更多优越性,调节迅速,超调小,有更好的动、静态性能,具有一定的可行性。
中图分类号:TP273
文献标识码:A
文章编号: 0258-7998(2012)04-0056-04
Temperature of air-conditioning control based on grey predicative fuzzy PID control algorithm
Yang Chengchen, Zhang Jiugen
Automation and Electrical Engineering Institute,Nanjing University of Technology, Nanjing 211816, China
Abstract:According to the large time constant, long time-delay and time-varying characteristic of the control object of room temperature, a new fuzzy self-setting PID controller with grey prediction was designed. The mathematical model of the control plant was built, the structure and principle of grey predictive fuzzy PID controller were presented, and the simulation researches were carried out, the result shows that, compared with PID controller and fuzzy PID controller, the controller has characteristic of rapid adjustment with small overshoot and better dynamic and static performance.
Key words :HVAC; fuzzy PID; grey prediction; simulation

能源问题日益得到广泛重视,而建筑物又是能耗大户,世界各国都投入大量的人力、物力、财力研究建筑节能。在建筑物中,中央空调的能耗占建筑能耗的40%以上,目前的控制方式一般都采用PID控制算法,但中央空调系统是一个滞后、时变、非线性的系统,难以获得精确的控制模型,采用常规PID控制往往难以实现高效、节能的运行指标[1]。模糊控制从人的控制经验中总结出模糊控制规则,适合于结构复杂且难以用传统理论建模的系统,在控制领域取得了广泛应用。而灰色预测控制是通过系统行为数据序列的提取,寻求系统发展规律,从而按照规律预测系统未来的行为,并根据系统未来的行为趋势,确定相应的控制决策进行预控制。本文将灰色预测控制和模糊自整定PID控制结合起来,设计一种灰色预测模糊PID控制器。通过模糊控制在线调节PID参数,增强系统自适应性,通过预测控制消除系统的惯性和迟延,更好地解决中央空调时滞、控制精度、稳定性等问题。

1 控制系统模型的建立
中央空调房间温度作为系统的控制对象,它是一个二阶系统,但在能够满足控制要求的情况下,建立模型时常采用带延迟的一阶模型近似描述其动态特性[2]。
根据空调房间模型的经验计算公式[3],侧面送风的空调房间传递函数为:

表冷器是空气处理装置中的重要组成部分,以冷(热)水作为冷(热)媒,让其通过金属光管或肋片管,从而使空气被冷却(加热)甚至减湿,以维持空调房间的温度和湿度。因此,表冷器的模型直接影响到空调机组的性能,有必要将其考虑进空调房间模型中。表冷器的传冷(热)有一定的惯性,所以要考虑滞后,表冷器的传递函数可用一阶惯性加纯滞后的典型动态特性来描述,根据相关研究成果[4]建立适合系统模拟的传递函数为:

2 预测模糊自整定PID控制器设计
灰色预测是以系统行为数据为采样信息,即根据采样时刻及此之前几步系统输出的历史数据,按新陈代谢原理建立GM(1,1)预测模型,用所建的模型预测系统行为的发展,即预测系统未来的一步或多步行为数据,然后将行为预测值与行为的给定值进行比较,计算系统误差及误差变化率。灰色预测模糊自整定PID控制器将预测误差及其变化率作为模糊PID控制器的输入,通过模糊控制对PID控制器参数进行在线整定,以确定系统的超前控制值,进行相应的预控制。控制框图如图1所示。





图4所示。灰色预测模块由基于灰色预测算法编写的M文件实现。模糊自整定PID模块中,通过不断试凑得到的PID参数的初始值为:Kp0=10、Ki0=0.01、Kd0=10。e和ec量化因子分别为0.4、0.2,ΔKp、ΔKi、ΔKd比例因子分别1、0.000 000 1、1。灰色预测模块中,采样周期T=5 s,预测步数k1=3,建模维数m=5。

为了分析比较,将设计的灰色预测模糊PID控制器控制效果与PID控制器、模糊PID控制器控制效果放在一个坐标系里,观察系统响应,比较控制效果。给定输入温度25℃,4 000 s时改为22℃,仿真时间为6 000 s,仿真曲线如图5所示。从仿真结果看,PID最大超调约为9℃,调节时间约为3 300 s,模糊PID控制最大超调约为6℃,调节时间约为2 200 s,而灰色预测模糊PID控制最大超调约为4℃,调节时间约为2 000 s;在温度变化为22℃后,灰色预测模糊PID控制的超调和调节时间也都小于PID控制和模糊PID控制,模糊PID控制超调和调节时间小于PID控制。

由上述结果可知,与其他两种控制方式相比,灰色预测模糊自整定PID控制能够根据灰色预测得到的预测误差及其变化率对PID控制的比例、积分、微分参数进行在线整定,得到较好的系统动态响应曲线,系统具有较快的响应速度,较高的稳态精度,较小超调量,控制效果得到较大改善。
本文设计的预测模糊自整定PID控制器将灰色预测控制与模糊自整定PID控制结合起来,采用模糊控制,根据灰色预测控制获得的预测误差及其误差变化率对PID控制器参数在线调节,并采用等维新息算法,保持建模时的数据个数不变,去掉老信息,不断更新灰色预测控制的参数,具有很强的自适应性。仿真结果表明,该控制器运用于中央空调房间温度控制系统中,既解决了系统的大滞后问题,又保证了系统响应的稳定性和精确度。
参考文献
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