CN105115097A - 基于无线传感器网络变风量空调末端智能控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

基于无线传感器网络变风量空调末端智能控制系统，其特征在于：该智能控制系统主要包括嵌入式主控模块、无线传感器网络房间信息监测模块、输出控制模块以及移动终端模块，无线传感器网络房间信息监测模块连接嵌入式主控模块，嵌入式主控模块连接输出控制模块以及移动终端模块。本发明可广泛应用于各种楼宇的中央空调的节能优化控制，特别适用于商场、剧院、体育馆和火车站等大型空间的变风量空调节能优化控制。

Description

基于无线传感器网络变风量空调末端智能控制系统及方法

技术领域：

本发明属于中央空调控制技术领域，具体涉及一种基于无线传感器网络的变风量空调末端智能控制系统及方法。

背景技术：

中央空调末端控制器是中央空调系统热交换的最后一个环节，更是中央空调系统中最重要的装置之一。特别是对恒定送风温度而改变送风量的变风量空调系统而言，其对空调系统的节能有着重要意义。此外，无线、多点的数据采集方式可以提高大型空调房间环境表征的灵活性和准确性，对于保持大型空间舒适度也有着十分重要的意义。因此，设计一个能灵活、准确地表征大型空间环境特征，并在不同送风条件和负荷下达到节能、高效控制效果的末端控制器，是节能和保持舒适度的关键。

影响中央空调系统末端控制效果的因素有很多，特别是在变风量空调系统中，由于送风管道压力的变化、送风湿球温度的差异以及空调房间负荷的差异等，使之具有较强的非线性和不确定性。目前，对于变风量空调系统末端装置控制器的选择，现有研究多采用普通单片机作控制器，而这些单片机资源少、功能单一、控制性能差、人机交互不友好，用其作控制器仅适用于常规PID控制策略和较为简单的控制功能；在数据采集方式上，现阶段大多采用单一、有线的传感器来采集环境温湿度，这种数据采集方式虽易实现，但其仅适用于客房等独立的小型空间，而对于商场、剧院、体育馆和火车站等温湿度具有分布特性的大型空间，其采集到的单点数据无法准确表征整个空间的温湿度情况，另一方面，繁杂的布线也使之不够灵活、美观；在显示与操作方面，目前大多采用LCD液晶显示屏与键盘按键操作相结合的方式，该方式显示美观，按键便捷，但按键长时间使用，其与键盘连接处可能因老化而失灵，一旦按键失效，将无法通过控制面板控制末端控制器，更换控制面板也是价格较高且十分不便的，同时它只能用于接收来自控制面板的调温，而不能接收来自于手机等其它无线移动设备的调控，这对于家中有行动不便的老人或大型空调房间控温等情况都是十分不便的；在控制策略应用上，近年来国内外学者对于末端装置的控制主要以PID为主，有些还采用模糊控制等控制策略，但对于具有非线性、不确定性，同时要求较高控制精度的情况，这些控制策略已经无法满足人们对于高品质生活环境和空调节能效率的要求。

发明内容：

1、发明目的：

为解决上述问题，本发明提供了一种基于无线传感器网络和嵌入式系统的中央空调末端控制系统及方法。其目的在于解决以往所存在的问题。

采用无线传感器网络可对网络覆盖区域内多点进行无线、实时检测，替代以往单点、有线的数据采集方式，并采用数据融合的方法，提高对于商场、剧院、体育馆和火车站等大型空调空间中系统数据采集的灵活性和环境信息表征的准确性；采用ARM9处理器以及Linux嵌入式操作系统，替代以往单线程任务为主的单片机或微处理器，提高系统数据处理能力和控制效率；基于TCP/IP协议，应用Wi-Fi无线网络和智能手机APP，改进以往显示屏和按键，提高了空调房间温湿度显示与设定的便捷性；采用模糊PID控制策略，实现智能控制策略，改善末端智能控制器的实际控制效果。

2、技术方案：

本发明是通过以下技术方案来实现的：

基于无线传感器网络的变风量空调末端智能控制系统，其特征在于：该智能控制系统主要包括嵌入式主控模块、无线传感器网络房间信息监测模块、输出控制模块以及移动终端模块，无线传感器网络房间信息监测模块连接嵌入式主控模块，嵌入式主控模块连接输出控制模块以及移动终端模块。

无线传感器网络房间信息监测模块包括网络协调器和多个采集节点，各采集节点通过2.4GHz频段无线网络与网络协调器无线连接，网络协调器通过串口与嵌入式主控模块串行连接；

嵌入式主控模块内设置有主控制器和触摸屏，主控制器与触摸屏、输出控制模块和无线传感器网络房间信息监测模块内的网络协调器连接；

输出控制模块包含D/A转换电路和末端风阀执行机构，D/A转换电路与末端风阀执行机构和嵌入式主控模块内的主控制器连接；

移动终端模块包括无线路由器和手机终端；

嵌入式主控模块的主控制器通过网线与无线路由器连接，手机终端通过无线路由器提供的Wi-Fi网络与嵌入式主控模块连接。

嵌入式主控模块包括ARM9高性能微处理器、TFT真彩液晶屏、NANDFlash存储器、UART模块、BEEP模块。

利用上述的基于无线传感器网络的变风量空调末端智能控制系统所实施的智能控制方法，其特征在于：该方法将多个无线采集节点6分布在大型空调房间内的不同位置，采集该大型空调房间内多点温湿度值，并由网络协调器5组建的无线传感器网络通过2.4GHz频段将这多点温湿度数据无线发送至网络协调器5，网络协调器5通过串口通信将这多点数据发送至嵌入式主控模块1，经线性补偿、温度补偿、加权平均算法、智能控制算法等数据处理算法，嵌入式主控模块1完成数据显示并输出控制量以控制末端风阀执行机构4，调节变风量空调系统末端风阀开度，完成对大型空调房间的多点信息采集、多点数据融合与温度控制功能。

本发明采用模糊PID控制系统结构，模糊PID控制器以回风温度，即室内温度偏差e及其变化率ec作输入，利用模糊控制规则在线校正PID三个控制参数k_p、k_i、k_d，把模糊控制与PID控制结合起来，构成模糊PID控制，使其既具有模糊控制能够解决非线性、不确定性和有较强鲁棒性的优点，又具有传统PID控制精度高的特点，解决了PID参数难以在线调整的问题，保证了控制系统的控制精度；在数据处理上，本发明采用温度补偿和线性补偿对各采集节点的湿度数据进行补偿处理，消除来自温、湿度这对耦合量的耦合干扰，从而保证空间中湿度采集的准确性；并采用数据融合算法对各经补偿处理后的数据进行加权平均处理，根据大型空间中人员密集程度不同等因素所导致的负荷差异，为各采集点数据分配不同的权重后取加权平均值作为环境温湿度值，从而提高多点数据表征大型空间整体环境信息的有效性和准确性；再采用模糊PID控制算法，解决了PID控制参数在线调整的难题，改善变风量空调系统末端控制器的控制精度。

本发明中考虑到空间环境中温、湿度是相互耦合量，因此为提高测量精度，在用DHT10传感器测量空间温湿度时，需要对其输出的“相对湿度”进行线性补偿和温度补偿后，才能得到较为准确的湿度值；可由下式补偿传感器非线性的相对湿度数字输出量：

RH_linear＝C₁+C₂·SO_RH+C₃·SO_RH ²(％RH)

式中：RH_linear为线性补偿后的湿度值，SO_RH为相对湿度的测量值，C₁、C₂、C₃为线性补偿系数，对于12位数据位其依次取值为：C₁＝-4，C₂＝0.0405，C₃＝-2.8·10^-6；

由于温度对湿度影响很大，而实际温度和测量参考温度25℃不同，因此还要对线性补偿后的湿度值进行温度补偿；下式为其补偿公式：

RH_true＝(T_℃-25)·(t₁+t₂·SQ_RH)+RH_linear

式中：RH_true为经线性补偿和温度补偿后的湿度值，T_℃为测试湿度值时的温度，t₁、t₂为温度补偿系数，对于12位数据位其依次取值为：t₁＝0.01，t₂＝8·10^-5；

由于DHT10是采用PTAT能隙材料制成的温度敏感组件，因而具有很好的线性输出；补偿后的数字输出转化为实际温度值可由下式算得：

Temperature＝d₁+d₂·SO_T

式中，SO_T为温度的数字量输出；d₁和d₂为特定系数，d₁与DHT10工作电压有关，d₂与DHT10内部A/D转换分辨率有关；对于3.5V工作电压，14位A/D转换分辨率下的温度转换系数应为：d₁(℃)＝-39.66，d₂(℃)＝0.01；

又考虑到大型空间中人员密集程度不同等因素所导致的负荷差异，为各采集点数据分配不同的权重后，采用数据融合算法对各经补偿处理后的数据进行加权平均处理，最终取得到的加权平均值作为空间环境温湿度的有效值，其计算公式如下：

WAtemperature＝W1·T1+W2·T2+W3·T3+……

WAhumidity＝W1·H1+W2·H2+W3·H3+……

式中，WAtemperature为空间温度的加权平均值，WAhumidity为空间湿度的加权平均值，Wi为第i点的权重，Ti为第i点的温度值，Hi为第i点的湿度值；

对于采用的模糊PID控制算法，其以回风温度(室内温度)偏差e及其变化率ec作输入，利用模糊控制规则在线校正PID三个控制参数k_p、k_i、k_d；e和ec模糊集为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，根据《采暖通风空气调节设计规范》(GBJ19-87)规定，并结合干球温度、湿球温度效应对人体舒适度的影响，冬季空调室内温度应为18～22℃，夏季应为24～28℃，因此e和ec的论域为{-18,18}，选三角函数作其隶属度函数；另选取Δk_p论域为[-0.3,0.3]，间隔0.1；Δk_i、Δk_d论域为[-0.06,0.06]，间隔0.02，三个参数隶属度函数选用三角函数；

由PID控制原理：k_p用于加快响应速度，提高精度；k_i用于消除稳态误差；k_d用于改善动态特性，故对于不同的e和ec，被控过程对参数k_p、k_i、k_d的自整定应满足以下规律：

(1)当|e|较小时，应取较大的k_p和k_i以及适当的k_d，以避免在平衡点附近出现震荡，使系统具有较好的稳态性能；

(2)当|e|中等时，应取较小的k_p以及适当的k_i和k_d，以使系统超调量较小；

(3)当|e|较大时，应取较大的k_p和较小的k_d，以使系统响应加快；由上面三条规律，得到k_p、k_i、k_d的模糊规则表，如表1所示；

表1k_p、k_i、k_d模糊规则表

e/ec

NB

NM

NS

ZO

PS

PM

PB

NB

PB/NB/PS

PB/NB/NS

PM/NM/NB

PM/NM/NB

PS/NS/NB

ZO/ZO/NM

ZO/ZO/PS

NM

PB/NB/PS

PB/NB/NS

PM/NM/NB

PS/NS/NM

PS/NS/NM

ZO/ZO/NS

NS/ZO/ZO

NS

PM/NB/ZO

PMNM/NS

PM/NS/NM

PS/NS/NM

ZO/ZO/NS

NS/PS/NS

NS/PS/ZO

ZO

PM/NM/ZO

PM/NM/NS

PS/NS/NS

ZO/ZO/NS

NS/PS/NS

NM/PM/NS

NM/PM/ZO

PS

PS/NM/ZO

PS/NS/ZO

ZO/ZO/ZO

NS/PS/ZO

NS/PS/ZO

NM/PM/ZO

NM/PB/ZO

PM

PS/ZO/PB

ZO/ZO/PS

NS/PS/PS

NM/PS/PS

NM/PM/PS

NM/PB/PS

NB/PB/PB

PB

ZO/ZO/PB

ZO/ZO/PM

NM/PS/PM

NM/PM/PM

NM/PM/PS

NB/PB/PS

NB/PB/PB

采用加权平均法进行反模糊化，将模糊推理结果转化为精确值；由模糊PID控制器得到PID三个参数的控制增量Δk_p，Δk_i和Δk_d，由下式附加前一时刻参数值得k_p、k_i和k_d：

$\left\{\begin{array}{c}{k}_p={k_p}^{\′}+{\mathrm{\Δk}}_p\\ k_i={k_i}^{\′}+{\mathrm{\Δk}}_i\\ k_d={k_d}^{\′}+{\mathrm{\Δk}}_d\end{array}\right.$

再由下式增量式PID公式求当前控制增量ΔU_i：

Δu(k)＝k_p(e(k)-e(k-1))+k_ie(k)+k_d(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))

再由下式将ΔU_i附加在前一时刻控制量ΔU_i-1上，即可得到当前时刻的输出控制量U_i：

u(k)＝Δu(k)+u(k-1)。

3、优点及效果：

基于无线传感器网络的变风量空调末端智能控制系统及方法，该智能控制系统主要包括嵌入式主控模块、无线传感器网络房间信息监测模块、输出控制模块以及移动终端模块，无线传感器网络房间信息监测模块中各采集节点通过2.4GHz频段无线网络与网络协调器无线连接，网络协调器通过串口与嵌入式主控模块串行连接，输出控制模块中的D/A转换电路与末端风阀执行机构连接，嵌入式主控模块通过并行I/O口与D/A转换电路连接，嵌入式主控模块还通过网线与无线路由器连接，手机终端通过无线路由器提供的Wi-Fi网络与嵌入式主控模块连接。

嵌入式主控模块包括ARM9高性能微处理器、TFT真彩液晶屏、NANDFlash存储器、UART模块、BEEP模块，嵌入式主控模块作为智能控制系统的核心控制模块，具有数据读取、数据处理、数据显示、数据报警以及控制输出等重要功能，为保证控制性能，在其控制程序中还加入了模糊PID智能控制算法和数据融合算法，嵌入式主控模块通过串口与网络协调器串行连接，并通过并行I/O口与D/A转换电路连接。

无线传感器网络房间信息监测模块包括网络协调器和各采集节点，其借助专用TinyOS操作系统组建无线传感器网络。其中，所述的网络协调器(汇聚节点)上电后会为传感器节点建立网络，接收并上传由各传感器节点采集到的温湿度数据，并实时更新网络信息。所述的各采集节点上电后请求加入上述网络，其主要完成环境数据的采集、处理以及发送等功能，并通过判断是否响应其他中断的方式，自由切换于休眠和工作两种状态之间，以达到降低能耗的目的。按照如上方式，所述的各采集节点与网络协调器通过2.4GHz频段的无线传感器网络建立无线通信连接，将各采集节点采集到的多点环境数据实时无线发送至网络协调器，并由网络协调器通过串行通信的方式将这些数据发送至嵌入式主控模块完成数据处理、数据显示、控制输出等工作。

输出控制模块包括D/A转换电路和末端风阀执行机构，嵌入式主控模块数据处理得到的数字量控制输出经D/A转换电路得到模拟量输出，D/A转换电路输出的模拟量控制输出发送到末端风阀执行机构以调节变风量空调系统末端风阀开度，完成室温调控功能。

移动终端模块包括无线路由器和手机终端，嵌入式主控模块通过网线与无线路由器连接，由路由器为其分配唯一IP地址，并由TCP/IP协议指定其网络端口号，手机终端搜索并接入无线路由器所建立的Wi-Fi无线网络，基于TCP/IP协议，与嵌入式主控模块通过唯一的IP地址和端口号进行连接、通信，使登录手机App客户端的用户能实时获取空调房间温、湿度信息，并可通过手机终端方便快捷地设定末端控制器的设定温度。

本发明提出的这种基于无线传感器网络、Wi-Fi网络和嵌入式系统的中央空调末端控制系统及方法，具有如下优点及效果：

通过本发明技术方案的实施，利用TinyOS操作系统组建无线传感器网络，能够实现对商场、剧院、体育馆和火车站等大型空调房间内多点环境温湿度进行无线实时检测，并采用数据融合算法，可提高系统数据采集的灵活性和大型空间信息表征的准确性；利用ARM9的强大数据处理能力和Linux嵌入式操作系统的任务管理机制，采用多线程并行管理的编程方式，管理进程中的多个并行任务，可提高系统数据处理能力和控制效率，并提供了友好的人机交互界面；基于TCP/IP协议，应用Wi-Fi无线网络和智能手机，替代以往显示屏和按键，提高了空调房间温湿度显示与设定的便捷性；利用先进智能控制策略，将智能控制策略应用于实际硬件系统平台，能够改善硬件系统的实际控制效果。具体如下：

1、应用无线传感器网络采集大型空调房间中温湿度等环境信息，该网络是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点，通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络，具有成本低、能耗低、可靠性高、传输距离远、组网能力强、抗干扰性强等优点。其网络内各采集节点(终端节点)可通过无线的方式协作感知、采集和传输网络覆盖区域中多点被感知对象的信息，提高了对大型空间环境信息采集的灵活性，解决了以往单点采集到的信息无法准确表征大型空间整体信息，以及因有线节点繁杂布线而影响系统整体美观性、实用性等问题。此外，对于无线传感器网络采集到的多点环境数据，本发明采用线性补偿和温度补偿对其进行数据补偿处理，得到的多点准确数据再采用加权平均等数据融合算法对数据进行处理，根据各采集点附近人员密集程度等不同负荷情况，设置不同的权值，由加权平均法计算得到温湿度值作为温湿度有效值表征整体空间环境，提高了对大型空间环境信息表征的准确性。

2、应用TinyOS操作系统组建无线传感器网络，该操作系统是专门为无线传感器网络所设计的一种小型操作系统，其只需几KB的内存空间和几十KB的编码空间就可运行，且功耗较低，特别适合传感器这种受内存、功耗限制的设备。因此，采用TinyOS操作系统组建无线传感器网络降低了系统的能耗和开发的成本；另外TinyOS操作系统本身提供了网络协议、分布式服务器、传感器驱动及数据识别工具等一系列组件，大大降低了软件系统的开发难度，提高了系统组网的便捷性和灵活性。

3、在无线传感器网络硬件系统中，各采集节点均采用带传感器模块、处理器模块、无线通信模块以及电能供应模块的模块化结构设计，这种结构具有单点性能好、可靠性高、灵活性强、集成度高、通信能力强等优点，并可为采集节点选择多种传感器模块以适应不同的实际需求，提高了无线传感器网络通信的灵活性和功能的可拓展性。

4、采用ARM9嵌入式处理器和Linux嵌入式操作系统。硬件方面，采用ARM9处理器提高了系统硬件数据处理能力，系统响应时间大大缩短，可在应用程序中添加模糊PID控制等复杂控制算法，实现了智能控制策略在实际硬件系统平台上的应用，改善本智能控制器的实际控制效果。软件方面，利用嵌入式Linux操作系统的多任务管理机制，可在同一时间内完成一个进程中多个并行线程的工作，使得实时进行的数据采集工作不会影响到主、子界面显示、数据处理和控制输出等工作，大大提高了系统多任务处理效率，缩短系统响应时间。此外，在Linux操作系统下应用Qt/Embedded作为GUI(图形界面用户接口)应用程序软件，设计了友好的人机交互界面，便于用户操作使用，提高了系统的实用性和通用性。

5、基于TCP/IP协议，应用Wi-Fi无线网络和智能手机，替代传统末端控制器的显示屏和按键，将无线传感器网络采集到的房间温湿度数据，通过路由器建立的Wi-Fi无线网络直接显示在用户手机的App客户端中，并且用户还能通过手机App客户端直接设定末端控制器的设定温度。这在降低控制面板成本的同时，提高了空调房间温湿度显示与设定的便捷性，这对于家中有行动不便的老人或大型空调房间控温等情况都是十分便利的。

本发明，可广泛应用于各种楼宇的中央空调的节能优化控制，特别适用于商场、剧院、体育馆和火车站等大型空间的变风量空调节能优化控制。

附图说明

图1为本发明总体结构示意图；

图2为本发明末端控制器采集方式示意图；

图3为本发明无线传感器网络节点结构框图；

图4为本发明模糊PID控制系统结构图；

图5为本发明无线传感器网络节点应用程序流程图；

图6为本发明嵌入式GUI应用程序流程图；

图7为本发明工作在干工况温度扰动时的室内实时温度曲线界面；

图8为本发明工作在干工况温度扰动时的输出控制电压曲线界面；

图9为本发明工作在风管压力扰动时的室内实时温度曲线界面；

图10为本发明工作在风管压力扰动时的输出控制电压曲线界面；

图11为本发明工作在湿工况温度扰动时的室内实时温度曲线界面；

图12为本发明工作在湿工况温度扰动时的输出控制电压曲线界面。

附图标记说明：

1—嵌入式主控模块；2—无线传感器网络房间信息监测模块；3—D/A转换电路；4—末端风阀执行机构；5—网络协调器；6—采集节点；7—输出控制模块；8—移动终端模块；9—无线路由器；10—手机终端。

具体实施方式：

首先结合附图对本发明做进一步的说明：

本发明是基于无线传感器网络的变风量空调末端智能控制系统，图1为本发明的总体结构示意图，如图1中所示，该智能控制系统主要包括嵌入式主控模块1、无线传感器网络房间信息监测模块2、输出控制模块7以及移动终端模块8，无线传感器网络房间信息监测模块2连接嵌入式主控模块1，嵌入式主控模块1连接输出控制模块7以及移动终端模块8。

无线传感器网络房间信息监测模块2包括网络协调器5和多个采集节点6，各采集节点6通过2.4GHz频段无线网络与网络协调器5无线连接，网络协调器5通过串口与嵌入式主控模块1串行连接；

嵌入式主控模块1内设置有主控制器和触摸屏，主控制器与触摸屏、输出控制模块7和无线传感器网络房间信息监测模块2内的网络协调器5连接；

输出控制模块7包含D/A转换电路3和末端风阀执行机构4，D/A转换电路3与末端风阀执行机构4和嵌入式主控模块1内的主控制器连接；

移动终端模块8包括无线路由器9和手机终端10；

嵌入式主控模块1的主控制器通过网线与无线路由器9连接，手机终端10通过无线路由器提供的Wi-Fi网络与嵌入式主控模块1连接。

其中网络协调器5通过串口与嵌入式主控模块1串行连接，输出控制模块7中的D/A转换电路3与末端风阀执行机构4连接，嵌入式主控模块1通过并行I/O口与D/A转换电路3连接。

下面结合其他附图对本发明做进一步详细说明：

嵌入式主控模块1包括ARM9高性能微处理器S3C2440、TFT(ThinFilmTransistor)真彩液晶屏、NANDFlash存储器、UART模块、BEEP模块等。嵌入式主控模块1作为智能控制系统的核心控制模块，能够与无线传感器网络房间信息监测模块2中的网络协调器5通过串口连接进行串行通信，嵌入式主控模块1能够通过独立线程读取来自网络协调器5的环境数据，并完成数据处理、数据显示、数据报警等功能。同时，嵌入式主控模块1还能够通过模糊PID控制策略、线性补偿、温度补偿、数据融合等数据处理算法，将读到的环境数据最终处理得到8位控制数字量输出，经D/A转换电路3转换为模拟量输出以控制末端风阀执行机构4调节风阀开度。

无线传感器网络房间信息监测模块2由网络协调器5和各采集节点6构成，其中，网络协调器5和各采集节点6的控制芯片为CC2430专用芯片，CC2430工作所需的巴伦电路等外围电路已集成在CC2430所在的主控板上，各采集节点6上的温湿度传感器采用DHT10传感器模块，各采集节点6采用2节1.5V电池供电。各采集节点6与网络协调器5通过嵌入到网络协调器5中的TinyOS操作系统组建无线传感器网络，建立无线通信连接，各采集节点6将采集到的大型房间内多点温湿度数据无线汇聚至网络协调器5，并由网络协调器5以串行通信方式将这些数据发送至嵌入式主控模块1完成数据处理、数据显示、数据报警、控制输出等工作。

输出控制模块7由D/A转换电路3和末端风阀执行机构4构成，其中D/A转换电路3主要由DAC0832芯片和LM324放大器组成，LM324放大器由外部±12V双电源供电，DAC0832芯片参考电压U_ref由外部-10V单电源提供。由嵌入式主控模块1数据处理得到的8位数字量输出，经S3C2440芯片的GPE11-GPE13、GPB5-GPB8以及GPG2引脚输出至DAC0832芯片的DI7-DI0这8位数字量输入引脚，完成D/A转换后，DAC0832芯片的输出电流信号经LM324的电流-电压转换电路转换并放大为0-10V的电压信号，以输出控制末端风阀执行机构4。末端风阀执行机构4型号为TANGTECHTM04-24，其与D/A转换电路3直接连接，嵌入式主控模块1处理得到的数字量输出经D/A转换电路3得到模拟量输出，此模拟量输出控制末端风阀执行机构4调节变风量空调系统末端风阀开度，调节空调房间送风量以控温。

移动终端模块8由无线路由器9和手机终端10构成，其中嵌入式主控模块1通过网线与无线路由器连接，由路由器为其分配唯一IP地址，并由TCP/IP协议指定其网络端口号，手机终端10搜索并接入无线路由器9所建立的Wi-Fi无线网络，基于TCP/IP协议，与嵌入式主控模块1通过唯一的IP地址和端口号进行连接、通信，使登录手机App客户端的用户能实时获取空调房间温、湿度信息，并可通过手机终端10方便快捷地设定末端控制器的设定温度。

图2为本发明末端控制器采集方式示意图。如图2中所示，多个无线采集节点6分布在大型空调房间内的不同位置，采集该大型空调房间内多点温湿度值，并由网络协调器5(图中为汇聚节点)组建的无线传感器网络通过2.4GHz频段将这多点温湿度数据无线发送至网络协调器5，网络协调器5通过串口通信将这多点数据发送至嵌入式主控模块1(图中为控制器)，经线性补偿、温度补偿、加权平均算法、智能控制算法等数据处理算法，嵌入式主控模块1完成数据显示并输出控制量以控制末端风阀执行机构4(图中为驱动器)，调节变风量空调系统末端风阀开度，完成对大型空调房间的多点信息采集、多点数据融合与温度控制等功能。

图3为本发明无线传感器网络节点结构框图。如图3中所示，无线传感器网络中网络协调器5(图中为汇聚节点)采用带RS232调试接口、核心模块、无线通信模块以及电能供应模块的模块化结构设计，与之相类似的，各采集节点6(图中为传感器节点)也采用带传感器模块、核心模块、无线通信模块以及电能供应模块的模块化结构设计。这种模块化的结构设计具有单点性能好、可靠性高、灵活性强、集成度高等优点，可为采集节点选择多种传感器模块以适应不同的实际需求，提高了无线传感器网络通信的灵活性和功能的可拓展性。

图4为本发明模糊PID控制系统结构图。如图4中所示，模糊PID控制器以回风温度(室内温度)偏差e及其变化率ec作输入，利用模糊控制规则在线校正PID三个控制参数k_p、k_i、k_d。传统PID控制精度高，但其PID参数难以在线调整，对强时变、非线性等复杂过程控制效果不佳。而作为智能控制的重要组成部分，模糊控制可以解决具有非线性、不确定性、难以建立精确数学模型的复杂系统的控制问题。因此，基于模糊控制和PID控制各自的优势和局限性，把模糊控制与PID控制结合起来，构成模糊PID控制，使其既具有模糊控制能够解决非线性、不确定性和有较强鲁棒性的优点，又具有传统PID控制精度高的特点，解决了PID参数难以在线调整的问题，保证了控制系统的控制精度。

图5为本发明的一个实例的无线传感器网络组建流程图。如图5中所示，对于网络协调器5(图中为汇聚节点)来说，其先进行系统初始化，主要初始化协议栈、设定参数值、配置输入输出以及寄存器数据等。初始化完成后，网络协调器5开始搜索空间中可用信道，当其搜索到可用信道后进行信道择优，随后组建网络并配置网络参数，网络参数配置好后，便完成了无线网络的组建；随后网络协调器5会等待并允许想加入到网络中的设备加入网络，当各采集节点6(图中为传感器节点)加入到网络中后，各采集节点6就会根据应用程序定时将采集到的温湿度数据经2.4GHz频段发送给网络协调器5；若网络中采集节点6的数量发生变更，网络协调器5会为变化的采集节点6重新分配/回收短地址；对于网络中采集节点6来说，由于环境温湿度变化自身存在大滞后性，因此温湿度的采集工作无需实时进行，各采集节点6在定时发送采集到的数据间歇，会自动进入休眠模式以节能，并在下次采集之前自唤醒。

图6为本发明的一个实例的嵌入式工作流程图。如图6中所示，系统上电后首先初始化线程1，主要初始化系统参数，定时器，界面属性，连接信号与槽等，随后添加SpinBox、Button、Slider等窗口组件并进行整体界面布局；然后系统进程等待消息触发，当某消息尚未响应结束又有多个消息先后触发时，系统会将余下的多个消息安排在消息队列中的等待；当按下主界面下的“开始”按钮时，按键消息触发定时器开始定时并创建线程2，新创建的线程2首先初始化串口和TCP/IP协议，通过串口1实时读取来自网络协调器5的温湿度数据，并通过TCP/IP协议与指定手机移动终端建立Wi-Fi无线连接，将数据融合后的温湿度信息无线发送至手机端并等待手机端指令；线程2每完成20位数据的接收后，便会发送一个finished()信号以触发线程1中的数据处理、数据显示、控制输出等消息槽；当按下主界面下的“设置”按钮时，按键消息触发创建一个可设置预设温湿度值的新界面，并对该子界面进行布局，用户可以在该子界面中输入预设温度值，系统可将用户输入的设定值保存下来，以根据控制器中的控制算法实时调节风阀开度，将室内温度控制在设定范围附近；当按下该子界面下的“完成”按钮时，按键消息触发关闭该设置界面，完成温湿度的设置工作；当按下主界面下的“完成”按钮时，按键消息触发清空当前全部显示、关定时器、关线程2等消息槽，系统进程停止运行；另一方面，还可以通过手机端的操控界面设置温度设定值。

在数据处理上，本发明采用温度补偿和线性补偿对各采集节点的湿度数据进行补偿处理，消除来自温、湿度这对耦合量的耦合干扰，从而保证空间中湿度采集的准确性；并采用数据融合算法对各经补偿处理后的数据进行加权平均处理，根据大型空间中人员密集程度不同等因素所导致的负荷差异，为各采集点数据分配不同的权重后取加权平均值作为环境温湿度值，从而提高多点数据表征大型空间整体环境信息的有效性和准确性；再采用模糊PID控制算法，解决了PID控制参数在线调整的难题，改善变风量空调系统末端控制器的控制精度。

具体方法：

考虑到空间环境中温、湿度是相互耦合量，因此为提高测量精度，在用DHT10传感器测量空间温湿度时，需要对其输出的“相对湿度”进行线性补偿和温度补偿后，才能得到较为准确的湿度值。可由下式补偿传感器非线性的相对湿度数字输出量：

RH_linear＝C₁+C₂·SO_RH+C₃·SO_RH ²(％RH)

式中：RH_linear为线性补偿后的湿度值，SO_RH为相对湿度的测量值，C₁、C₂、C₃为线性补偿系数，对于12位数据位其依次取值为：C₁＝-4，C₂＝0.0405，C₃＝-2.8·10^-6。

由于温度对湿度影响很大，而实际温度和测量参考温度25℃不同，因此还要对线性补偿后的湿度值进行温度补偿。下式为其补偿公式：

RH_true＝(T_℃-25)·(t₁+t₂·SQ_RH)+RH_linear

式中：RH_true为经线性补偿和温度补偿后的湿度值，T_℃为测试湿度值时的温度，t₁、t₂为温度补偿系数，对于12位数据位其依次取值为：t₁＝0.01，t₂＝8·10^-5。

由于DHT10是采用PTAT能隙材料制成的温度敏感组件，因而具有很好的线性输出。补偿后的数字输出转化为实际温度值可由下式算得：

Temperature＝d₁+d₂·SO_T

式中，SO_T为温度的数字量输出；d₁和d₂为特定系数，d₁与DHT10工作电压有关，d₂与DHT10内部A/D转换分辨率有关。对于3.5V工作电压，14位A/D转换分辨率下的温度转换系数应为：d₁(℃)＝-39.66，d₂(℃)＝0.01。

又考虑到大型空间中人员密集程度不同等因素所导致的负荷差异，为各采集点数据分配不同的权重后，采用数据融合算法对各经补偿处理后的数据进行加权平均处理，最终取得到的加权平均值作为空间环境温湿度的有效值，其计算公式如下：

WAtemperature＝W1·T1+W2·T2+W3·T3+……

WAhumidity＝W1·H1+W2·H2+W3·H3+……

式中，WAtemperature为空间温度的加权平均值，WAhumidity为空间湿度的加权平均值，Wi为第i点的权重，Ti为第i点的温度值，Hi为第i点的湿度值。

对于采用的模糊PID控制算法，其以回风温度(室内温度)偏差e及其变化率ec作输入，利用模糊控制规则在线校正PID三个控制参数k_p、k_i、k_d。e和ec模糊集为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，根据《采暖通风空气调节设计规范》(GBJ19-87)规定，并结合干球温度、湿球温度效应对人体舒适度的影响，冬季空调室内温度应为18～22℃，夏季应为24～28℃，因此e和ec的论域为{-18,18}，选三角函数作其隶属度函数。另选取Δk_p论域为[-0.3,0.3]，间隔0.1；Δk_i、Δk_d论域为[-0.06,0.06]，间隔0.02，三个参数隶属度函数选用三角函数。

由PID控制原理：k_p用于加快响应速度，提高精度；k_i用于消除稳态误差；k_d用于改善动态特性，故对于不同的e和ec，被控过程对参数k_p、k_i、k_d的自整定应满足以下规律：

(1)当|e|较小时，应取较大的k_p和k_i以及适当的k_d，以避免在平衡点附近出现震荡，使系统具有较好的稳态性能；

(2)当|e|中等时，应取较小的k_p以及适当的k_i和k_d，以使系统超调量较小；

(3)当|e|较大时，应取较大的k_p和较小的k_d，以使系统响应加快。由上面三条规律，得到k_p、k_i、k_d的模糊规则表，如表1所示。

表1k_p、k_i、k_d模糊规则表

e/ec

NB

NM

NS

ZO

PS

PM

PB

NB

PB/NB/PS

PB/NB/NS

PM/NM/NB

PM/NM/NB

PS/NS/NB

ZO/ZO/NM

ZO/ZO/PS

NM

PB/NB/PS

PB/NB/NS

PM/NM/NB

PS/NS/NM

PS/NS/NM

ZO/ZO/NS

NS/ZO/ZO

NS

PM/NB/ZO

PMNM/NS

PM/NS/NM

PS/NS/NM

ZO/ZO/NS

NS/PS/NS

NS/PS/ZO

ZO

PM/NM/ZO

PM/NM/NS

PS/NS/NS

ZO/ZO/NS

NS/PS/NS

NM/PM/NS

NM/PM/ZO

PS

PS/NM/ZO

PS/NS/ZO

ZO/ZO/ZO

NS/PS/ZO

NS/PS/ZO

NM/PM/ZO

NM/PB/ZO

PM

PS/ZO/PB

ZO/ZO/PS

NS/PS/PS

NM/PS/PS

NM/PM/PS

NM/PB/PS

NB/PB/PB

PB

ZO/ZO/PB

ZO/ZO/PM

NM/PS/PM

NM/PM/PM

NM/PM/PS

NB/PB/PS

NB/PB/PB

采用加权平均法进行反模糊化，将模糊推理结果转化为精确值。由模糊PID控制器得到PID三个参数的控制增量Δk_p，Δk_i和Δk_d，由下式附加前一时刻参数值得k_p、k_i和k_d：

$\left\{\begin{array}{c}{k}_p={k_p}^{\′}+{\mathrm{\Δk}}_p\\ k_i={k_i}^{\′}+{\mathrm{\Δk}}_i\\ k_d={k_d}^{\′}+{\mathrm{\Δk}}_d\end{array}\right.$

再由下式增量式PID公式求当前控制增量ΔU_i：

Δu(k)＝k_p(e(k)-e(k-1))+k_ie(k)+k_d(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))

再由下式将ΔU_i附加在前一时刻控制量ΔU_i-1上，即可得到当前时刻的输出控制量U_i：

u(k)＝Δu(k)+u(k-1)

实施例：

下面结合具体实施方式对本发明做进一步的说明：

在沈阳工业大学信息科学与工程学院做VAV中央空调在不同工况下调节室温实验。本实验对象为1.3冷吨中央空调嵌入式系统多功能实验平台，该平台有两个模拟房间，可模拟中央空调多种运行模式。其风机最大送风量为720m³/h，最大送风管道压力为2500Pa；其风阀执行器型号为TM04-24，控制信号为2-10V标准电压信号；温湿度检测采用管道式温湿度传感器，输出信号为0-10V标准电压信号。该平台可通过研华公司多功能数据采集卡PCI-1710和Matlab提供的Real-TimeWindowsTarget工具箱完成实验过程中的数据采集和显示。

实验前，先将两模拟房间中间有机玻璃挡板移除以扩大房间空间，然后分散放置各无线采集节点，然后将嵌入式控制器输出接入平台风阀执行器，将平台温湿度传感器输出信号和嵌入式控制器控制信号分别接入PCLD-8710接线端子板两路模拟量输入通道AI0和AI1，最后通过PCL-10168电缆将PCLD-8710接线端子板与数据采集卡PCI-1710相连。这样，由PCI-1710采集到的房间温度和控制器输出电压值就会被实时记录下来，并通过工控机中Matlab提供的Real-TimeWindowsTarget工具箱显示出来。用于数据采集和显示的Simulink程序的采样时间设置为1s，总时长设为500s。将整体系统上电，点击“Start”键运行末端控制器，屏幕显示当前温度28℃，通过手机移动终端或点击“Set”键，将温度设定为22℃。下面在干、湿工况下加入温度扰动，以及加入风管压力扰动这三种情况下分别进行实验。

(1)实验一：设定22℃后经过大约70s，房间温度达到22℃左右并维持130s；在200s时向房间中放入两个60W电灯泡作为干工况下温度扰动，经80s调节后房间温度重新达到温度设定值并保持。由于存在温度扰动，280s后稳态的控制电压平均值高于70s-200s稳态期间电压平均值。实验一得到的房间实时温度曲线界面见图7，控制器输出电压曲线界面见图8。

(2)实验二：设定22℃后经过大约65s，房间温度达到22℃左右并维持135s；在200s时通过调节变频器控制面板，将送风机频率减半作为风管压力扰动，经75s调节后房间温度重新达到温度设定值并保持。由于存在风管压力扰动，275s后稳态的控制电压平均值高于65s-200s稳态期间电压平均值。实验二得到的房间实时温度曲线界面见图9，控制器输出电压曲线界面见图10。

(3)实验三：设定22℃后经过大约50s，房间温度达到22℃左右并维持150s；在200s时向房间中放入1L沸水作为湿工况下温度扰动，经110s调节后房间温度重新达到温度设定值并保持。由于存在温度扰动，310s后稳态的控制电压平均值高于50s-200s稳态期间电压平均值。实验三得到的房间实时温度曲线界面见图11，控制器输出电压曲线界面见图12。

由上述三个实验可知：本末端控制器能使房间温度在较短时间达到稳态，并能快速消除各种工况下温度及压力扰动，系统响应速度快，稳态误差小，抗干扰能力强。

Claims (6)

1.基于无线传感器网络变风量空调末端智能控制系统，其特征在于：该智能控制系统主要包括嵌入式主控模块(1)、无线传感器网络房间信息监测模块(2)、输出控制模块(7)以及移动终端模块(8)，无线传感器网络房间信息监测模块(2)连接嵌入式主控模块(1)，嵌入式主控模块(1)连接输出控制模块(7)以及移动终端模块(8)。

2.根据权利要求1所述的基于无线传感器网络变风量空调末端智能控制系统，其特征在于：无线传感器网络房间信息监测模块(2)包括网络协调器(5)和多个采集节点(6)，各采集节点(6)通过2.4GHz频段无线网络与网络协调器(5)无线连接，网络协调器(5)通过串口与嵌入式主控模块(1)串行连接；

嵌入式主控模块(1)内设置有主控制器和触摸屏，主控制器与触摸屏、输出控制模块(7)和无线传感器网络房间信息监测模块(2)内的网络协调器(5)连接；

输出控制模块(7)包含D/A转换电路(3)和末端风阀执行机构(4)，D/A转换电路(3)与末端风阀执行机构(4)和嵌入式主控模块(1)内的主控制器连接；

移动终端模块(8)包括无线路由器(9)和手机终端(10)；

嵌入式主控模块(1)的主控制器通过网线与无线路由器(9)连接，手机终端(10)通过无线路由器提供的Wi-Fi网络与嵌入式主控模块(1)连接。

3.根据权利要求1所述的基于无线传感器网络变风量空调末端智能控制系统，其特征在于：嵌入式主控模块(1)包括ARM9高性能微处理器、TFT真彩液晶屏、NANDFlash存储器、UART模块、BEEP模块；其中，NANDFlash存储器为微处理器存储bootloader、内核、文件系统等资源，TFT真彩液晶屏接收微处理器命令并实时显示温湿度、时间等信息，UART模块接收来自于无线传感器网络的节点号、温度、湿度等串口数据，并送达微处理器进行数据融合、控制策略等数据处理，BEEP模块接收来自微处理器的控制命令，并实现超限报警、按键提示音等功能。

4.利用权利要求1所述的基于无线传感器网络变风量空调末端智能控制系统所实施的智能控制方法，其特征在于：该方法将多个无线采集节点6分布在大型空调房间内的不同位置，采集该大型空调房间内多点温湿度值，并由网络协调器5组建的无线传感器网络通过2.4GHz频段将这多点温湿度数据无线发送至网络协调器5，网络协调器5通过串口通信将这多点数据发送至嵌入式主控模块1，经线性补偿、温度补偿、加权平均算法、智能控制算法等数据处理算法，嵌入式主控模块1完成数据显示并输出控制量以控制末端风阀执行机构4，调节变风量空调系统末端风阀开度，完成对大型空调房间的多点信息采集、多点数据融合与温度控制功能。

5.根据权利要求4所述的基于无线传感器网络变风量空调末端智能控制系统所实施的智能控制方法，其特征在于：

本发明采用模糊PID控制系统结构，模糊PID控制器以回风温度，即室内温度偏差e及其变化率ec作输入，利用模糊控制规则在线校正PID三个控制参数k_p、k_i、k_d，把模糊控制与PID控制结合起来，构成模糊PID控制，使其既具有模糊控制能够解决非线性、不确定性和有较强鲁棒性的优点，又具有传统PID控制精度高的特点，解决了PID参数难以在线调整的问题，保证了控制系统的控制精度；在数据处理上，本发明采用温度补偿和线性补偿对各采集节点的湿度数据进行补偿处理，消除来自温、湿度这对耦合量的耦合干扰，从而保证空间中湿度采集的准确性；并采用数据融合算法对各经补偿处理后的数据进行加权平均处理，根据大型空间中人员密集程度不同等因素所导致的负荷差异，为各采集点数据分配不同的权重后取加权平均值作为环境温湿度值，从而提高多点数据表征大型空间整体环境信息的有效性和准确性；再采用模糊PID控制算法，解决了PID控制参数在线调整的难题，改善变风量空调系统末端控制器的控制精度。

6.根据权利要求5所述的基于无线传感器网络变风量空调末端智能控制系统所实施的智能控制方法，其特征在于：

本发明中考虑到空间环境中温、湿度是相互耦合量，因此为提高测量精度，在用DHT10传感器测量空间温湿度时，需要对其输出的“相对湿度”进行线性补偿和温度补偿后，才能得到较为准确的湿度值；可由下式补偿传感器非线性的相对湿度数字输出量：

RH_linear＝C₁+C₂·SO_RH+C₃·SO_RH ²(％RH)

式中：RH_linear为线性补偿后的湿度值，SO_RH为相对湿度的测量值，C₁、C₂、C₃为线性补偿系数，对于12位数据位其依次取值为：C₁＝-4，C₂＝0.0405，C₃＝-2.8·10^-6；

由于温度对湿度影响很大，而实际温度和测量参考温度25℃不同，因此还要对线性补偿后的湿度值进行温度补偿；下式为其补偿公式：

RH_true＝(T_℃-25)·(t₁+t₂·SQ_RH)+RH_linear

式中：RH_true为经线性补偿和温度补偿后的湿度值，T_℃为测试湿度值时的温度，t₁、t₂为温度补偿系数，对于12位数据位其依次取值为：t₁＝0.01，t₂＝8·10^-5；

由于DHT10是采用PTAT能隙材料制成的温度敏感组件，因而具有很好的线性输出；补偿后的数字输出转化为实际温度值可由下式算得：

Temperature＝d₁+d₂·SO_T

式中，SO_T为温度的数字量输出；d₁和d₂为特定系数，d₁与DHT10工作电压有关，d₂与DHT10内部A/D转换分辨率有关；对于3.5V工作电压，14位A/D转换分辨率下的温度转换系数应为：d₁(℃)＝-39.66，d₂(℃)＝0.01；

又考虑到大型空间中人员密集程度不同等因素所导致的负荷差异，为各采集点数据分配不同的权重后，采用数据融合算法对各经补偿处理后的数据进行加权平均处理，最终取得到的加权平均值作为空间环境温湿度的有效值，其计算公式如下：

WAtemperature＝W1·T1+W2·T2+W3·T3+……

WAhumidity＝W1·H1+W2·H2+W3·H3+……

式中，WAtemperature为空间温度的加权平均值，WAhumidity为空间湿度的加权平均值，Wi为第i点的权重，Ti为第i点的温度值，Hi为第i点的湿度值；

对于采用的模糊PID控制算法，其以回风温度(室内温度)偏差e及其变化率ec作输入，利用模糊控制规则在线校正PID三个控制参数k_p、k_i、k_d；e和ec模糊集为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，根据《采暖通风空气调节设计规范》(GBJ19-87)规定，并结合干球温度、湿球温度效应对人体舒适度的影响，冬季空调室内温度应为18～22℃，夏季应为24～28℃，因此e和ec的论域为{-18,18}，选三角函数作其隶属度函数；另选取Δk_p论域为[-0.3,0.3]，间隔0.1；Δk_i、Δk_d论域为[-0.06,0.06]，间隔0.02，三个参数隶属度函数选用三角函数；

由PID控制原理：k_p用于加快响应速度，提高精度；k_i用于消除稳态误差；k_d用于改善动态特性，故对于不同的e和ec，被控过程对参数k_p、k_i、k_d的自整定应满足以下规律：

(1)当|e|较小时，应取较大的k_p和k_i以及适当的k_d，以避免在平衡点附近出现震荡，使系统具有较好的稳态性能；

(2)当|e|中等时，应取较小的k_p以及适当的k_i和k_d，以使系统超调量较小；

(3)当|e|较大时，应取较大的k_p和较小的k_d，以使系统响应加快；由上面三条规律，得到k_p、k_i、k_d的模糊规则表，如表1所示；

表1k_p、k_i、k_d模糊规则表

e/ec NB NM NS ZO PS PM PB NB PB/NB/PS PB/NB/NS PM/NM/NB PM/NM/NB PS/NS/NB ZO/ZO/NM ZO/ZO/PS NM PB/NB/PS PB/NB/NS PM/NM/NB PS/NS/NM PS/NS/NM ZO/ZO/NS NS/ZO/ZO NS PM/NB/ZO PMNM/NS PM/NS/NM PS/NS/NM ZO/ZO/NS NS/PS/NS NS/PS/ZO ZO PM/NM/ZO PM/NM/NS PS/NS/NS ZO/ZO/NS NS/PS/NS NM/PM/NS NM/PM/ZO PS PS/NM/ZO PS/NS/ZO ZO/ZO/ZO NS/PS/ZO NS/PS/ZO NM/PM/ZO NM/PB/ZO PM PS/ZO/PB ZO/ZO/PS NS/PS/PS NM/PS/PS NM/PM/PS NM/PB/PS NB/PB/PB PB ZO/ZO/PB ZO/ZO/PM NM/PS/PM NM/PM/PM NM/PM/PS NB/PB/PS NB/PB/PB

采用加权平均法进行反模糊化，将模糊推理结果转化为精确值；由模糊PID控制器得到PID三个参数的控制增量Δk_p，Δk_i和Δk_d，由下式附加前一时刻参数值得k_p、k_i和k_d：

$\left\{\begin{array}{c}{k}_p={k_p}^{\′}+\mathrm{\Δ}{k}_p\\ k_i={k_i}^{\′}+{\mathrm{\Δk}}_i\\ k_d={k_d}^{\′}+{\mathrm{\Δk}}_d\end{array}\right.$

再由下式增量式PID公式求当前控制增量ΔU_i：

Δu(k)＝k_p(e(k)-e(k-1))+k_ie(k)+k_d(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))

再由下式将ΔU_i附加在前一时刻控制量ΔU_i-1上，即可得到当前时刻的输出控制量U_i：

u(k)＝Δu(k)+u(k-1)

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