趙巍 李房云

摘 ?要： 針對(duì)冰蓄冷空調(diào)的運(yùn)行控制策略復(fù)雜、控制效果不佳的問(wèn)題，文中提出一種基于預(yù)估模糊PID的冰蓄冷空調(diào)控制系統(tǒng)。該控制系統(tǒng)在PID控制器的基礎(chǔ)上加入了Smith預(yù)估器，來(lái)預(yù)測(cè)推理PID參數(shù)的變化量。并使用控制系統(tǒng)、空氣處理裝置、風(fēng)管系統(tǒng)和變風(fēng)量末端4部分，實(shí)現(xiàn)對(duì)冰蓄冷空調(diào)的實(shí)時(shí)控制。在正常工作與復(fù)雜工況條件下的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法具有更快的響應(yīng)能力和良好的控制效果。

關(guān)鍵詞： 冰蓄冷空調(diào); 控制系統(tǒng); 模糊PID; 預(yù)估推理; 動(dòng)態(tài)特性; 仿真實(shí)驗(yàn)

中圖分類號(hào)： TN876?34; TP273 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)： 1004?373X（2019）20?0026?03

Ice storage air?conditioner control system based on predictive fuzzy PID

ZHAO Wei， LI Fangyun

（Institute of Technology， East China Jiaotong University， Nanchang 330100， China）

Abstract： As the ice storage air?conditioner has the problems of complex operation control strategy and poor control effect， an ice storage air?conditioner control system based on predictive fuzzy PID is proposed. The Smith predictor is added into the control system on the basis of PID controller to predict and infer the variable quantity of PID parameters. The real?time control of ice storage air?conditioner ?is realized by using the four units （control system， air handling device， duct system and variable air volume end）. The results of the simulation experiment under the normal working and complex working conditions show that the proposed system has faster response capability and better control effects than the previous system.

Keywords： ice storage air conditioning; control system; fuzzy PID; predictive inference; dynamic characteristics; simulation experiment

0 ?引 ?言

隨著我國(guó)面臨的能源問(wèn)題日益嚴(yán)峻，其中電力供需矛盾尤為突出，存在著電網(wǎng)負(fù)荷率低、電網(wǎng)峰谷差大和高峰期電能供應(yīng)不足的問(wèn)題[1?2]。隨著人們對(duì)建筑環(huán)境要求的提高，建筑能耗已占總能耗的30%，其中空調(diào)系統(tǒng)用[3]電占比達(dá)40%～60%。然而，大量的空調(diào)用電加大了電網(wǎng)峰谷的負(fù)荷差[4]。因此，實(shí)現(xiàn)空調(diào)系統(tǒng)的削峰填谷具有重要的意義。為了優(yōu)化調(diào)控冰蓄冷空調(diào)的運(yùn)行策略，保證持續(xù)穩(wěn)定降溫的目的，眾多專家和學(xué)者建立了冰蓄冷空調(diào)的運(yùn)行模型并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的運(yùn)行控制步驟[5?6]。如文獻(xiàn)[7]中建立了機(jī)組配置方法，并提出一種適用于工程設(shè)計(jì)的運(yùn)行優(yōu)化步驟;文獻(xiàn)[8]中建立了冰蓄冷空調(diào)的能耗模型，并將其簡(jiǎn)化為只含有兩個(gè)獨(dú)立變量的函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了不同負(fù)荷需求下的機(jī)組配置方案;文獻(xiàn)[9]建立了機(jī)組優(yōu)化控制系統(tǒng)，根據(jù)逐時(shí)預(yù)測(cè)的負(fù)荷結(jié)果來(lái)測(cè)量剩余能量并指導(dǎo)預(yù)測(cè)控制。

本文針對(duì)冰蓄冷空調(diào)運(yùn)行控制策略的復(fù)雜性問(wèn)題，從控制策略與控制系統(tǒng)理論入手，提出一種基于預(yù)估模糊PID控制的冰蓄冷空調(diào)控制系統(tǒng)，同時(shí)，還搭建仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)分析了所提控制方法的性能。

1 ?冰蓄冷空調(diào)模型

冰蓄冷空調(diào)的溫度控制系統(tǒng)通常由空氣處理裝置、風(fēng)管系統(tǒng)、控制系統(tǒng)和變風(fēng)量末端4部分組成。為了便于分析，對(duì)于冰蓄冷空調(diào)的溫度變化特性，使用一階模型描述其動(dòng)態(tài)特性：

2 ?預(yù)估模糊PID控制

本文的預(yù)估模糊PID控制系統(tǒng)由模糊PID控制器和Smith預(yù)估器組成。其中，模糊PID控制器是在傳統(tǒng)PID控制器的基礎(chǔ)上加入模糊推理環(huán)節(jié)構(gòu)成。該模糊推理環(huán)節(jié)將PID參數(shù)變化量作為輸入?yún)?shù)，以優(yōu)化調(diào)整PID參數(shù)，使模糊推理系統(tǒng)具有更優(yōu)的動(dòng)態(tài)性能。Smith預(yù)估器通過(guò)在反饋回路中加入Smith預(yù)估環(huán)節(jié)，來(lái)消除被控對(duì)象的慣性和時(shí)滯。

本文模糊控制系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)如圖1所示。其中，[G1（s）]為風(fēng)管系統(tǒng)控制模型，[G2（s）]為冰蓄冷空調(diào)末端風(fēng)閾模型，[Hs（s）]為Smith預(yù)估器，[H1（s）]為溫度控制函數(shù)。該模糊控制系統(tǒng)將接收到的溫度偏差e和溫度變化速率ec作為輸入，并進(jìn)行模糊推理后得到[ΔKP，ΔKI，ΔKD]，基于[ΔKP，ΔKI，ΔKD]值在線調(diào)整PID控制器，實(shí)現(xiàn)冰蓄冷空調(diào)的控制優(yōu)化。

圖1 ?模糊控制系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

2.1 ?Smith預(yù)估器的設(shè)計(jì)

Smith預(yù)估器通過(guò)在被控對(duì)象的傳遞函數(shù)前加入補(bǔ)償環(huán)節(jié)，來(lái)超前反映本該滯后的輸出量[10?12]。Smith預(yù)估器針對(duì)被控對(duì)象的大慣性和大滯后的特點(diǎn)來(lái)提前調(diào)整超調(diào)量，從而改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性并消除系統(tǒng)的不利影響。

2.2 ?模糊控制器的設(shè)計(jì)

本文從系統(tǒng)變量與輸入?yún)?shù)模糊化、模糊邏輯判斷和模糊知識(shí)庫(kù)的建立以及輸出參數(shù)模糊化等方面介紹模糊控制器的設(shè)計(jì)。根據(jù)冰蓄冷空調(diào)的特點(diǎn)，設(shè)定溫度偏差e和溫度偏差變化率ec作為本文模糊控制系統(tǒng)的輸入，其PID控制關(guān)系為：

式中，[KP，KI，KD]分別為比例增益、積分增益和微分增益。因此，設(shè)置[ΔKP，ΔKI，ΔKD]作為模糊控制器的輸出量。由于輸入量e，ec和輸出量[ΔKP，ΔKI，ΔKD]均為精確量，故使用負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中和正大對(duì)這些量進(jìn)行模糊化。

各模糊量的論域如表1所示。同時(shí)，本文采用Mamdani規(guī)則和if?then模式得到如表2所示的模糊規(guī)則表。

表1 ?模糊論域表

3 ?仿真與分析

為了驗(yàn)證本文所提控制方法的有效性，使用Simulink模塊進(jìn)行仿真驗(yàn)證。通過(guò)比較在正常工作和復(fù)雜工況條件下，本文控制方法與傳統(tǒng)PID控制方法的適應(yīng)性來(lái)驗(yàn)證所提出方法的有效性。

表3為各種方法在正常工況下的運(yùn)行結(jié)果。從表中可以看出，預(yù)估模糊PID控制方法只有1.8%的超調(diào)量，相比于傳統(tǒng)方法降低了18%，表明所提出的方法具有更優(yōu)的平穩(wěn)性;同時(shí)，還可以看出所提方法的調(diào)節(jié)時(shí)間有220.8 s，表明其具有更快的響應(yīng)能力。

表3 ?正常工作條件下動(dòng)態(tài)特性表

假設(shè)在復(fù)雜工況條件下，空調(diào)換氣次數(shù)提升為20 次/h，測(cè)試結(jié)果如表4所示。從表中可以看出，預(yù)估模糊PID控制方法的調(diào)節(jié)時(shí)間為149.5 s，超調(diào)量為1.89%。而傳統(tǒng)PID方法的調(diào)節(jié)時(shí)間為234.6 s，超調(diào)量為24.8%。表明預(yù)估模糊PID控制方法在復(fù)雜工況條件下具有遠(yuǎn)好于傳統(tǒng)方法的性能。

表4 ?復(fù)雜工況條件下動(dòng)態(tài)特性表

4 ?結(jié) ?語(yǔ)

本文提出一種基于預(yù)估模糊PID控制的冰蓄冷空調(diào)控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)由空氣處理裝置、風(fēng)管系統(tǒng)、控制系統(tǒng)和變風(fēng)量末端4部分組成，使用Smith預(yù)估器給出了PID參數(shù)變化量的推理結(jié)果，使用模糊PID控制器實(shí)現(xiàn)對(duì)PID參數(shù)的控制。仿真驗(yàn)證結(jié)果表明，所提方法具有更快的響應(yīng)能力與控制效果。

參考文獻(xiàn)

[1] 徐敬召，李聲晉，盧剛，等.基于模糊PID算法的雙閉環(huán)電機(jī)伺服系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].微特電機(jī)，2013，41（10）：40?43.

XU Jingzhao， LI Shengjin， LU Gang， et al. Design of double closed?loop servo control system based on algorithm of fuzzy PID [J]. Small & special electrical machines， 2013， 41（10）： 40?43.

[2] 周凱，楊嵇森.磁粉離合器自調(diào)整模糊PID勵(lì)磁控制技術(shù)[J].電機(jī)與控制學(xué)報(bào)，2017，21（2）：87?93.

ZHOU Kai， YANG Jisen. Self?tuning fuzzy?PID excitation control technology for magnetic particle clutch [J]. Journal of motor and control， 2017， 21（2）： 87?93.

[3] 鄭剛，李斌，梁于州.模糊自適應(yīng)PID控制的恒張力收卷系統(tǒng)研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2017，40（21）：132?135.

ZHENG Gang， LI Bin， LIANG Yuzhou. Research on constant tension winding system based on fuzzy self?adaptive PID control [J]. Modern electronics technique， 2017， 40（21）： 132?135.

[4] 趙運(yùn)達(dá).模糊自適應(yīng)PID在數(shù)控進(jìn)給伺服系統(tǒng)的運(yùn)用[J].自動(dòng)化與儀器儀表，2017（11）：201?203.

ZHAO Yunda. Application of fuzzy adaptive PID in CNC feed servo system [J]. Automation & instrumentation， 2017（11）： 201?203.

[5] 劉姣娣，曹衛(wèi)彬，許洪振，等.自動(dòng)補(bǔ)苗裝置精準(zhǔn)定位自適應(yīng)模糊PID控制[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017（9）：45?52.

LIU Jiaodi， CAO Weibin， XU Hongzhen， et al. Precise positioning and adaptive fuzzy PID control of automatic seedling?repairing device [J]. Journal of agricultural engineering， 2017（9）： 45?52.

[6] 雷泰，趙榮耀，袁方，等.基于模糊自適應(yīng)的PID控制器研究[J].智慧電力，2016，44（6）：64?68.

LEI Tai， ZHAO Rongyao， YUAN Fang， et al. Study on PID controller based on fuzzy adaptive [J]. Smart power， 2016， 44（6）： 64?68.

[7] 謝治軍，鄭麗娟，屈召貴.改進(jìn)粒子群算法的永磁同步電機(jī)PID控制器[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2017，40（7）：139?142.

XIE Zhijun， ZHENG Lijuan， QU Zhaogui. PID controller of permanent magnet synchronous motor based on improved particle swarm optimization [J]. Modern electronics technique， 2017， 40（7）： 139?142.

[8] 王志超，董明利，劉超，等.基于模糊PID的流式細(xì)胞儀液流主從控制系統(tǒng)[J].液壓與氣動(dòng)，2017（2）：45?50.

WANG Zhichao， DONG Mingli， LIU Chao， et al. Master?slave control system of flow cytometer based on fuzzy PID [J]. Hydraulic and pneumatic， 2017（2）： 45?50.

[9] 裘智峰，黃燈，桂衛(wèi)華，等.基于變論域插值模糊PID控制系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[J].儀器儀表學(xué)報(bào)，2008，29（11）：2435?2440.

QIU Zhifeng， HUANG Deng， GUI Weihua， et al. Study and application of the control system based on interpolation algorithm fuzzy?PID with variable universe [J]. Chinese journal of scientific instrument， 2008， 29（11）： 2435?2440.

[10] 葛楠，李鐵鷹，王宇慧.變論域模糊PID算法在供熱控制中的應(yīng)用[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2012，12（34）：9203?9206.

GE Nan， LI Tieying， WANG Yuhui. The application of variable universe fuzzy PID algorithm in heating control system [J]. Science technology and engineering， 2012， 12（34）： 9203?9206.

[11] 王麗梅，張宗雪.H型精密運(yùn)動(dòng)平臺(tái)交叉耦合模糊PID同步控制[J].沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018，40（1）：1?5.

WANG Limei， ZHANG Zongxue. Cross?coupled fuzzy?PID synchronization control for H?type precision motion platform [J]. Journal of Shenyang University of Technology， 2018， 40（1）： 1?5.

[12] 劉軍，劉振旺，陳建恩，等.基于模糊PID對(duì)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的非線性振動(dòng)控制的研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2017，29（1）：200?205.

LIU Jun， LIU Zhenwang， CHEN Jianen， et al. Research on nonlinear vibration control of rotor system based on fuzzy PID [J]. Journal of systems simulation， 2017， 29（1）： 200?205.