CN104949274A - 一种变风量空调冷水机组双回路控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种变风量空调冷水机组双回路控制方法,包括如下步骤:在变风量空调冷水机组运行时,设定冷冻水出、回水温差;当温差的实测值与设定值不符时,计算出此时的制冷剂流量设定值;在控制回路中设置主控制器和副控制器,通过制冷剂流量的偏差信号来控制被控对象压缩机的频率,最终实现对冷冻水温差的准确控制。本发明将普通PID与模糊自适应PID相结合,既能解决相应的非线性问题,也能够较为快速的实现控制效果。本次发明中采用了最小二乘法对被控对象进行了辨识,并提供了模糊自适应PID控制器的模糊规则表,通过在仿真实验中进行控制器参数的整定,有利于冷水机组的稳定运行。
Description
技术领域
本发明涉及一种变风量空调冷水机组双回路控制方法,属于变风量空调技术领域。
背景技术
随着近年来变风量空调系统的普及,众多学者对于变风量空调的控制和节能进行了深入的研究。如图1所示,根据现有知识,变风量空调系统大致可以分为风循环,水循环,冷水机组,控制系统四个部分,其中风循环的主要作用是通过向房间中送入一定状态下的空气,来消除房间内的热、湿负荷,满足人们的日常生活需求;水循环的主要作用是作为空调系统中各环节能量转移的媒介,包括冷冻水回路、冷却水回路等;冷水机组负责产生制冷量,并与水循环相连接;控制系统负责整体机组的运行控制。
首先空调系统的最终目的始终是为了维持房间内的温湿度,使其能够带给人们较好的舒适度,因此根据能量守恒定律可知,对于空调系统中的房间而言,有以下公式:
式中qn表示房间内的蓄热量;
C1表示房间的容量系数;
r为房间的围护结构的热阻;
tn、ts、t0分别表示房间的温度、送风温度、室外温度;
L表示送风量;
ρ和c分别表示送入房间的空气的密度和比热容。
可见变风量空调通过送入一定条件下的空气来消除室内的热湿负荷,而为了保持室内温湿度保持不变,可以人为进行控制的只有送风量L和送风温度ts,变风量空调系统能够根据室内负荷的变化调节送风风机的频率,因此对于经常处于部分负荷下的空调系统而言,变风量空调相比于定风量空调系统具有较好的节能效果。但也因此必须保持送风温度为恒定,来维持整体系统的稳定。
从图1中的冷冻水回路可以看出,送风温度是送入房间的空气与冷冻水在表冷器中接触,从而将冷量传递给空气,进而送入房间,起到制冷的效果,因此房间的热负荷完全可以由冷冻水的出水温度和回水温度差观测得到。而冷冻水的温度变化正是由于在蒸发器中与制冷剂相接触,所以对冷水机组的控制问题进行研究,具有较强的实际意义。
如图2所示,规的冷水机组控制回路在控制冷冻水出水、回水温度差时,通常直接对压缩机频率进行控制,由于该控制回路具有非线性、大时滞等特点,可能会引起系统的波动和不稳定,控制效果欠佳。
发明内容
为了克服以上不足,本发明针对水机组回路中的控制问题,提供一种变风量空调冷水机组双回路控制方法。
本发明的技术方案入下:
一种变风量空调冷水机组双回路控制方法,包括如下步骤:
(1)、在变风量空调冷水机组运行时,设定冷冻水出、回水温差;
(2)、当温差的实测值与设定值不符时,计算出此时的制冷剂流量设定值;
(3)、在控制回路中设置主控制器和副控制器,通过制冷剂流量的偏差信号来控制被控对象压缩机的频率,最终实现对冷冻水温差的准确控制。
上述主控制器采用普通PID控制器,副控制器采用具有自适应能力的模糊PID控制器。
上述步骤(3)中被控对象的控制包括如下步骤:
(a)、被控对象的辨识
先在matlab软件中对冷水机组的两个回路进行建模仿真,选用最小二乘法对模型的参数进行辨识;
首先将压缩机频率与制冷剂流量的数学模型用差分方程公式描述:
A(q-1)z(k)=B(q-1)u(k)+v(k) (1)
其中:
其中和都是这个方程的系数,也就是将要被辨识的参数,则表示差分算子,也可以叫延迟算子,即上一时刻的值;
则公式(1)表示为:
式中:u(k)表示采集到的被控对象实测输入值;
z(k)表示采集到的被控对象实测输出值;
v(k)表示均值为零的随机噪声项;
在有噪声存在的情况下,测得的是包含噪声在内的输出信号,将公式(1)表示成如下最小二乘格式:
在公式(3)中,有
因此有
Zl=Φlθ+Vl (4)
其中:
Zl=[z(1),z(2),…,z(l)]T;
Vl=[v(1),v(2),…,v(l)]T;
选取的代价函数为:
通过取得使J为最小值的θ,记其为即为参数θ的最小二乘估计值,通过求导并令结果为零来获得
解得参数估计量满足
即
得到相应的模型参数,同理辨识出制冷剂流量与冷冻水出回水温差的数学模型,通过阶跃响应、脉冲响应的形式对数学模型进行校验,观察是否存在模型失配现象,如存在失配,则对被控对象进行重新辨识,如不存在失配,即进行控制器参数的调试;
(b)、控制器参数的调试
根据步骤(a)中的到的模型参数在matlab中建立相应模型,并通过调整控制器参数获得较好的控制性能,所述普通PID控制器的参数整定通过Z-N整定法获得,
所述模糊PID控制器的参数调试方法如下:
制冷剂流量的设定值与实测值进行对比,如果存在偏差e,则模糊PID控制器根据偏差e利用模糊规则计算出控制结果,并将控制动作施加在压缩机变频器,最后实现对制冷剂流量的准确、快速控制,最终维持冷冻水出水、回水温差恒定。
上述步骤(b)中模糊PID控制器根据偏差e利用模糊规则计算方法如下:
通过将室温值与设定值的偏差e及其导数ec作为控制器输入,得出相应的PID参数增量Δkp、Δki、Δkd,因此kp、ki、kd会相应发生改变,进而实现自适应校正,如公式6、7、8所示;
kp=kp′+{ei,eci}p (6)
ki=ki′+{ei,eci}i (7)
kd=kd′+{ei,eci}d (8)
式中:kp′、ki′、kd′为PID参数整定后的初始参数值;{ei,eci}p、{ei,eci}i、{ei,eci}d为模糊PID控制器的三个输出,根据被控对象的状态自动整定模糊PID控制三个参数的取值;
所述模糊规采用“if-then”形式的模糊控制规则。
本发明所达到的有益效果:
本发明将普通PID与模糊自适应PID相结合,既能解决相应的非线性问题,也能够较为快速的实现控制效果。本次发明中采用了最小二乘法对被控对象进行了辨识,并提供了模糊自适应PID控制器的模糊规则表,通过在仿真实验中进行控制器参数的整定,有利于冷水机组的稳定运行。
附图说明
图1是空调机组结构;
图2是常规冷水机组控制回路;
图3是本发明的双回路控制回路;
图4是本发明的控制流程。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图3、图4所示,一种变风量空调冷水机组双回路控制方法,包括如下步骤:
(1)、在变风量空调冷水机组运行时,设定冷冻水出、回水温差;
(2)、当温差的实测值与设定值不符时,计算出此时的制冷剂流量设定值;
(3)、在控制回路中设置主控制器和副控制器,通过制冷剂流量的偏差信号来控制被控对象压缩机的频率,最终实现对冷冻水温差的准确控制。
上述主控制器采用普通PID控制器,副控制器采用具有自适应能力的模糊PID控制器。
上述步骤(3)中被控对象的控制包括如下步骤:
(a)、被控对象的辨识
为了使控制器参数能够满足冷水机组的控制需求,需要先在matlab软件中对冷水机组的两个回路进行建模仿真,在仿真实验中整定出合适的控制器参数,从而使得冷水机组能够正常稳定的运行。而进行仿真实验必须要得到压缩机频率与制冷剂流量、制冷剂流量与冷冻水出回水温差的数学模型,选用最小二乘法对模型的参数进行辨识;为了减少计算量,采用最小二乘法的离线辨识,即通过采集足够的输入输出数据,一次性辨识出模型参数。
首先将压缩机频率与制冷剂流量的数学模型用差分方程公式描述:
A(q-1)z(k)=B(q-1)u(k)+v(k) (1)
其中:
其中和都是这个方程的系数,也就是将要被辨识的参数,则表示差分算子,也可以叫延迟算子,即上一时刻的值;
则公式(1)表示为:
式中:u(k)表示采集到的被控对象实测输入值;
z(k)表示采集到的被控对象实测输出值;
v(k)表示均值为零的随机噪声项;
通常被控系统的输入变量是人为控制的,与系统的输出值都是已知的、可以测量的,但是在有噪声存在的情况下,测得的是包含噪声在内的输出信号,将公式(1)表示成如下最小二乘格式:
在公式(3)中,有
因此有
Zl=Φlθ+Vl (4)
其中:
Zl=[z(1),z(2),…,z(l)]T;
Vl=[v(1),v(2),…,v(l)]T;
选取的代价函数为:
通过取得使J为最小值的θ,记其为即为参数θ的最小二乘估计值,通过求导并令结果为零来获得
解得参数估计量满足
即
得到相应的模型参数,同理辨识出制冷剂流量与冷冻水出回水温差的数学模型,通过阶跃响应、脉冲响应的形式对数学模型进行校验,观察是否存在模型失配现象,如存在失配,则对被控对象进行重新辨识,如不存在失配,即进行控制器参数的调试;
(b)、控制器参数的调试
根据步骤(a)中的到的模型参数在matlab中建立相应模型,并通过调整控制器参数获得较好的控制性能,所述普通PID控制器的参数整定通过Z-N整定法获得,
所述模糊PID控制器的参数调试方法如下:
制冷剂流量的设定值与实测值进行对比,如果存在偏差e,则模糊PID控制器根据偏差e利用模糊规则计算出控制结果,并将控制动作施加在压缩机变频器,最后实现对制冷剂流量的准确、快速控制,最终维持冷冻水出水、回水温差恒定。模糊PID控制器不但能够快速、准确的满足控制需求,还能够利用模糊规则对PID参数实现在线调整,增强了冷水机组的鲁棒性和抗干扰能力。
本发明通过将室温值与设定值的偏差e及其导数ec作为控制器输入,得出相应的PID参数增量Δkp、Δki、Δkd,因此kp、ki、kd会相应发生改变,进而实现自适应校正,如公式6、7、8所示;
kp=kp′+{ei,eci}p (6)
ki=ki′+{ei,eci}i (7)
kd=kd′+{ei,eci}d (8)
式中:kp′、ki′、kd′为PID参数整定后的初始参数值;{ei,eci}p、{ei,eci}i、{ei,eci}d为模糊PID控制器的三个输出,根据被控对象的状态自动整定模糊PID控制三个参数的取值;
所述模糊规采用“if-then”形式的模糊控制规则。两输入三输出的控制结构,且模糊子集共有七个等级,共有49条模糊规则。如表1-3所示。
表1 Δkp的模糊规则表
表2 Δki的模糊规则表
表3 Δkd的模糊规则表
本发明提出的模糊自适应PID控制器参数自校正的方法在《CN201410403382-基于模糊PID与与预测控制算法的变风量室温控制方法》中有详细记载,本发明不做详细叙述。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种变风量空调冷水机组双回路控制方法,其特征在于包括如下步骤:
(1)、在变风量空调冷水机组运行时,设定冷冻水出、回水温差;
(2)、当温差的实测值与设定值不符时,计算出此时的制冷剂流量设定值;
(3)、在控制回路中设置主控制器和副控制器,通过制冷剂流量的偏差信号来控制被控对象压缩机的频率,最终实现对冷冻水温差的准确控制。
2.根据权利要求1所述的一种变风量空调冷水机组双回路控制方法,其特征在于:所述主控制器采用普通PID控制器,副控制器采用具有自适应能力的模糊PID控制器。
3.根据权利要求1所述的一种变风量空调冷水机组双回路控制方法,其特征在于:所述步骤(3)中被控对象的控制包括如下步骤:
(a)、被控对象的辨识
先在matlab软件中对冷水机组的两个回路进行建模仿真,选用最小二乘法对模型的参数进行辨识;
首先将压缩机频率与制冷剂流量的数学模型用差分方程公式描述:
A(q-1)z(k)=B(q-1)u(k)+v(k) (1)
其中:
其中a1,a2,…,和b1,b2,…,都是这个方程的系数,也就是将要被辨识的参数,q-1,q-2,则表示差分算子,也可以叫延迟算子,即上一时刻的值,比如:a1q-1z(k)=a1z(k-1),所以这个公式(1)也可以表示成:
则公式(1)表示为:
式中:u(k)表示采集到的被控对象实测输入值;
z(k)表示采集到的被控对象实测输出值;
v(k)表示均值为零的随机噪声项;
在有噪声存在的情况下,测得的是包含噪声在内的输出信号,将公式(1)表示成如下最小二乘格式:
在公式(3)中,有
因此有
Zl=Φlθ+Vl (4)
其中:
Zl=[z(1),z(2),…,z(l)]T;
Vl=[v(1),v(2),…,v(l)]T;
选取的代价函数为:
通过取得使J为最小值的θ,记其为即为参数θ的最小二乘估计值,通过求导并令结果为零来获得
解得参数估计量满足
即
得到相应的模型参数,同理辨识出制冷剂流量与冷冻水出回水温差的数学模型,通过阶跃响应、脉冲响应的形式对数学模型进行校验,观察是否存在模型失配现象,如存在失配,则对被控对象进行重新辨识,如不存在失配,即进行控制器参数的调试;
(b)、控制器参数的调试
根据步骤(a)中的到的模型参数在matlab中建立相应模型,并通过调整控制器参数获得较好的控制性能,所述普通PID控制器的参数整定通过Z-N整定法获得,
所述模糊PID控制器的参数调试方法如下:
制冷剂流量的设定值与实测值进行对比,如果存在偏差e,则模糊PID控制器根据偏差e利用模糊规则计算出控制结果,并将控制动作施加在压缩机变频器,最后实现对制冷剂流量的准确、快速控制,最终维持冷冻水出水、回水温差恒定。
4.根据权利要求3所述的一种变风量空调冷水机组双回路控制方法,其特征在于:所述步骤(b)中模糊PID控制器根据偏差e利用模糊规则计算方法如下:
通过将室温值与设定值的偏差e及其导数ec作为控制器输入,得出相应的PID参数增量Δkp、Δki、Δkd,因此kp、ki、kd会相应发生改变,进而实现自适应校正,如公式6、7、8所示;
kp=kp′+{ei,eci}p (6)
ki=ki′+{ei,eci}i (7)
kd=kd′+{ei,eci}d (8)
式中:kp′、ki′、kd′为PID参数整定后的初始参数值;{ei,eci}p、{ei,eci}i、{ei,eci}d为模糊PID控制器的三个输出,根据被控对象的状态自动整定模糊PID控制三个参数的取值;
所述模糊规采用“if-then”形式的模糊控制规则。
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