CN105627529B - 基于变速积分pid型迭代学习算法的空调控制系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于变速积分PID型迭代学习算法的空调控制系统及方法，包括减法器、微分器、积分器、变速积分控制器、迭代学习控制器、存储记忆器、以及用于检测空调中送风管道内的静压值的压力传感器；压力传感器的输出端与减法器的输入端相连接，减法器的输出端与迭代学习控制器的输入端、变速积分控制器的输入端、积分器的输入端及微分器的输入端相连接，积分器的输出端、微分器的输出端、变速积分控制器的输出端及存储记忆器的输出端均与迭代学习控制器的输入端相连接，迭代学习控制器的输出端与存储记忆器的输入端及空调中变频风机的控制端相连接。本发明能够动态的调整空调的变静压值，并且空调的节能性较好。

Description

基于变速积分PID型迭代学习算法的空调控制系统及方法
技术领域
本发明属于变风量空调系统变静压控制技术领域，涉及一种基于变速积分PID型迭代学习算法的空调控制系统及方法。
背景技术
变风量空调系统中的风机能耗占整个系统能耗比重较大，对风机的优化控制从理论上可以有效降低系统能耗。变风量空调系统的送风量有多种调节控制方式，主要有：定静压控制方式、变静压控制方式、总风量控制方式三种。通过已有的研究表明在变静压方式控制下系统有较好的控制和节能效果。变风量空调系统变静压控制主要是指用送风管道的静压值大小来衡量系统送风量的大小，通过改变送风机频率进而改变送风量来满足管道内静压值需求即满足负荷要求，此种方法根据系统负荷需求改变送风管道静压设定值，进而改变系统的送风量，其特点是可以根据负荷的变化实时调节系统风机的频率，使系统风机运行在最小频率下满足实际负荷需求。变风量空调系统变静压控制的研究中很多学者采用了相关智能控制算法进行研究，但研究结果表明在传统的智能控制算法下系统难以很好的跟踪期望值轨迹，且有超调量较大、调节时间较长、控制效果不佳等问题，即系统响应的动态性能不理想，同时对系统节能控制也不理想。因此，对变风量空调系统变静压控制进行相关控制算法的研究及应用应继续进行。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种基于变速积分PID型迭代学习算法的空调控制系统及方法，该方法能够动态的调整空调系统的静压设定值，并且使空调系统具有较好的节能性。
为达到上述目的，本发明所述的基于变速积分PID型迭代学习算法的空调控制系统包括减法器、微分器、积分器、变速积分控制器、迭代学习控制器、存储记忆器、以及用于检测空调中送风管道内的静压值的压力传感器；
压力传感器的输出端与减法器的输入端相连接，减法器的输出端与迭代学习控制器的输入端、变速积分控制器的输入端、积分器的输入端及微分器的输入端相连接，积分器的输出端、微分器的输出端、变速积分控制器的输出端及存储记忆器的输出端均与迭代学习控制器的输入端相连接，迭代学习控制器的输出端与存储记忆器的输入端及空调中变频风机的控制端相连接。
还包括上位机，上位机与迭代学习控制器及压力传感器的输出端相连接。
本发明所述的基于变速积分PID型迭代学习算法的空调控制方法包括以下步骤：
压力传感器检测空调的送风管道内的静压值，并将所述空调的送风管道内的静压值转发至减法器中，减法器将所述空调的送风管道内的静压值与预设静压值进行作差运算，并将作差运算的结果转发至迭代学习控制器、积分器、微分器及变速积分控制器中，积分器对作差运算的结果进行积分运算，并将积分运算的结果发送至迭代学习控制器中，微分器对作差运算的结果进行微分运算，并将微分运算的结果转发至迭代学习控制器中，变速积分控制器根据作差运算的结果通过变速积分控制算法生成调节因子，并将所述调节因子转发至迭代学习控制器中，当迭代学习控制器第一次运算时，存储记忆器将其内部的预设值转发至迭代学习控制器中；当迭代学习控制器不是第一运算时，存储记忆器则将上一次迭代学习控制器的输出值转发至迭代学习控制器中，迭代学习控制器根据微分运算的结果、积分运算的结果、作差运算的结果、调节因子、以及存储记忆器的输出信息通过迭代学习控制算法得本次迭代学习控制器的输出值，然后将本次迭代学习控制器的输出值发送至存储记忆器中，并根据本次迭代学习控制器的输出值生成控制信号，并将所述控制信号转发至空调的变频风机中，空调的变频风机中的变频器根据所述控制信号控制风机工作。
预设静压值分别为220Pa、260Pa、215Pa、230Pa、210Pa。
本发明具有以下有益效果：
本发明所述的基于变速积分PID型迭代学习算法的空调控制系统及方法在使用时，通过实际测量的静压值与预设的静压值的差值为基础，通过积分、微分及变速积分控制算法及迭代学习控制算法得到本次控制输出，然后根据本次控制器输出对变频风机进行控制，从而动态的调整空调的变静压值，其中通过变速积分控制器进行变速积分控制算法的运算，适当的改变每次进行迭代学习控制时的积分环节增益值，利于缩小实际检测的静压值与预设静压值之间的差距。另外，本发明通过变速积分控制算法有效的减小空调的稳态误差，改善空调的动态性能，提高空调的节能性能。
附图说明
图1为本发明的原理图；
图2为发明的控制流程图；
图3为本发明与现有技术的控制效果图。
其中，1为微分器、2为积分器、3为迭代学习控制器、4为变速积分控制器、5为存储记忆器、6为变频风机。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
参考图1及图2，本发明所述的基于变速积分PID型迭代学习算法的空调控制系统包括减法器、微分器1、积分器2、变速积分控制器4、迭代学习控制器3、存储记忆器5、以及用于检测空调中送风管道内的静压值的压力传感器；压力传感器的输出端与减法器的输入端相连接，减法器的输出端与迭代学习控制器3的输入端、变速积分控制器4的输入端、积分器2的输入端及微分器1的输入端相连接，积分器2的输出端、微分器1的输出端、变速积分控制器4的输出端及存储记忆器5的输出端均与迭代学习控制器3的输入端相连接，迭代学习控制器3的输出端与存储记忆器5的输入端及空调中变频风机6的控制端相连接。另外，本发明还包括上位机，上位机与迭代学习控制器3及压力传感器的输出端。
本发明所述的基于变速积分PID型迭代学习算法的空调控制方法包括以下步骤：
压力传感器检测空调的送风管道内的静压值，并将所述空调的送风管道内的静压值转发至减法器中，减法器将所述空调的送风管道内的静压值与预设静压值进行作差运算，并将作差运算的结果转发至迭代学习控制器3、积分器2、微分器1及变速积分控制器4中，积分器2对作差运算的结果进行积分运算，并将积分运算的结果发送至迭代学习控制器3中，微分器1对作差运算的结果进行微分运算，并将微分运算的结果转发至迭代学习控制器3中，变速积分控制器4根据作差运算的结果通过变速积分控制算法生成调节因子，并将所述调节因子转发至迭代学习控制器3中，当迭代学习控制器3第一次运算时，存储记忆器5将其内部的预设值转发至迭代学习控制器3中；当迭代学习控制器3不是第一运算时，存储记忆器5则将上一次迭代学习控制器3的输出值转发至迭代学习控制器3中，迭代学习控制器3根据微分运算的结果、积分运算的结果、作差运算的结果、调节因子、以及存储记忆器5的输出信息通过迭代学习控制算法得本次迭代学习控制器3的输出值，然后将本次迭代学习控制器3的输出值发送至存储记忆器5中，并根据本次迭代学习控制器3的输出值生成控制信号，并将所述控制信号转发至空调的变频风机6中，空调的变频风机6中的变频器根据所述控制信号控制风机工作。其中，预设静压值分别为220Pa、260Pa、215Pa、230Pa、210Pa。
为了验证本发明的控制效果，将本发明分别与传统PID控制、PD型迭代学习控制进行实验对比，图3为不同控制方法控制下系统跟踪性能对比图，表1为各算法控制下各静压设定值对应超调量表，表2为三种算法控制下各静压设定值对应调节时间表，由此可知：在传统PID算法控制下系统具有较大的超调量和震荡，调节时间较长；与传统PID控制算法相比，在PD型迭代学习算法控制下系统超调量小，调节时间相对较短，但是上升速度稍慢；在本发明变速积分PID型迭代学习算法控制下系统具有一定超调量，上升速度一般，但调节时间整体较短，系统稳定性较好。
表1
表2
因此本发明在变风量空调系统变静压控制中的应用，可以较好地实现系统输出对期望静压值轨迹的跟踪，同时在一定程度上可以改善系统的动态性能。

Claims (4)

1.一种基于变速积分PID型迭代学习算法的空调控制系统，其特征在于，包括减法器、微分器(1)、积分器(2)、变速积分控制器(4)、迭代学习控制器(3)、存储记忆器(5)、以及用于检测空调中送风管道内的静压值的压力传感器；
压力传感器的输出端与减法器的输入端相连接，减法器的输出端与迭代学习控制器(3)的输入端、变速积分控制器(4)的输入端、积分器(2)的输入端及微分器(1)的输入端相连接，积分器(2)的输出端、微分器(1)的输出端、变速积分控制器(4)的输出端及存储记忆器(5)的输出端均与迭代学习控制器(3)的输入端相连接，迭代学习控制器(3)的输出端与存储记忆器(5)的输入端及空调中变频风机(6)的控制端相连接。
2.根据权利要求1所述的基于变速积分PID型迭代学习算法的空调控制系统，其特征在于，还包括上位机，上位机与迭代学习控制器(3)及压力传感器的输出端相连接。
3.一种基于变速积分PID型迭代学习算法的空调控制方法，其特征在于，基于权利要求1所述的基于变速积分PID型迭代学习算法的空调控制系统，包括以下步骤：
压力传感器检测空调的送风管道内的静压值，并将所述空调的送风管道内的静压值转发至减法器中，减法器将所述空调的送风管道内的静压值与预设静压值进行作差运算，并将作差运算的结果转发至迭代学习控制器(3)、积分器(2)、微分器(1)及变速积分控制器(4)中，积分器(2)对作差运算的结果进行积分运算，并将积分运算的结果发送至迭代学习控制器(3)中，微分器(1)对作差运算的结果进行微分运算，并将微分运算的结果转发至迭代学习控制器(3)中，变速积分控制器(4)根据作差运算的结果通过变速积分控制算法生成调节因子，并将所述调节因子转发至迭代学习控制器(3)中，当迭代学习控制器(3)第一次运算时，存储记忆器(5)将其内部的预设值转发至迭代学习控制器(3)中；当迭代学习控制器(3)不是第一运算时，存储记忆器(5)则将上一次迭代学习控制器(3)的输出值转发至迭代学习控制器(3)中，迭代学习控制器(3)根据微分运算的结果、积分运算的结果、作差运算的结果、调节因子、以及存储记忆器(5)的输出信息通过迭代学习控制算法得本次迭代学习控制器(3)的输出值，然后将本次迭代学习控制器(3)的输出值发送至存储记忆器(5)中，并根据本次迭代学习控制器(3)的输出值生成控制信号，并将所述控制信号转发至空调的变频风机(6)中，空调的变频风机(6)中的变频器根据所述控制信号控制风机工作。
4.根据权利要求3所述的基于变速积分PID型迭代学习算法的空调控制方法，其特征在于，预设静压值分别为220Pa、260Pa、215Pa、230Pa、210Pa。
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