CN110275554A - 基于自抗扰技术的供热温度智能控制器 - Google Patents
基于自抗扰技术的供热温度智能控制器 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了基于自抗扰技术的供热温度智能控制器,设定被控对象的温度设定值和传感器测得的数据通过自抗扰控制器处理后,传输控制信号到热量控制阀,通过控制热量的输入,控制被控对象的温度,由温度传感器测得实际被控对象的温度连接到自抗扰控制器的输入端;通过跟踪微分器和状态观测器估计扰动值,并补偿系统扰动,增强系统的抗干扰能力。本发明的有益效果是基于自抗扰技术的供热温度智能控制器具有快速性和精准性的优点,而且有着很好的鲁棒性。
Description
技术领域
本发明属于供热技术领域,涉及基于自抗扰技术的供热温度智能控制器。
背景技术
我国是能源消耗大国,在能源消耗结构中,煤炭约占总能耗的75%。供热、通风是能源消耗大户。供热事业的可持续性发展意味着资源的持续利用,也意味着不可再生能源消耗的增长。供热事业的发展对发展我国经济、提高人民生活水平和改善环境发挥重要作用,优化配置城镇供热资源,坚持集中供热为主,多种方式互补,大力开发和利用太阳能、地热等可再生能源和清洁能源。以提高能源利用为核心、以节能为重点。大力实施城镇供热体制改革,推动建筑节能和供暖系统的节能。与国外相比,我国集中供暖发展时间短,相对在技术和规划上都不够成熟,存在着很多急需改进的问题。我国集中供暖系统的主要缺点为,规划不足、管网结构落后、收费制度不合理、供暖终端缺乏控制。由于规划、管网、收费制度的优化和改革是一个需要时间的过程,且已经有了很多可行的方法论述,所以解决供暖终端的温度控制问题逐渐成为我国集中供暖发展的关键。供热系统是一个存在大滞后的系统,这是因为从入水口的热量传导到建筑物内的温度是需要时间的。人们从上世纪就开始广泛的研究滞后系统的控制,发展到今天已经有了一定的理论基础,但是仍然存在着很多的问题。在硬件发展相对成熟的今天,研究出一套切实可行、控制精度高的温度控制算法对于解决暖气设备的智能化问题显得尤为重要。被提出的智能温控算法多为神经网络、模糊控制、专家系统等,其中模糊控制算法的效结合催生了很多在实际系统中的运用。这种算法的优势在于对被控对象数学模型的准确性要求较低,但是并没有从根本上解决纯滞后环节对系统带来的不良影响。随着自控理论的发展,预测控制逐渐发展起来,在工业上有了广泛的应用。其中,基于增量计算的动态矩阵控制算法可以有效的优化大滞后系统的稳定性和动态性能,这也为其在室温控制上的应用提供了可能性。近年来,基于量子遗传算法的广义预测控制方法也被开发并运用在室温系统中,大大提高了系统的抗负载扰动能力和抗随机噪声能力,具有很强的鲁棒性。
发明内容
本发明的目的在于提供基于自抗扰技术的供热温度智能控制器,本发明的有益效果是基于自抗扰技术的供热温度智能控制器具有快速性和精准性的优点,而且有着很好的鲁棒性。
本发明所采用的技术方案是设定被控对象的温度设定值和传感器测得的数据通过自抗扰控制器处理后,传输控制信号到热量控制阀,通过控制热量的输入,控制被控对象的温度,由温度传感器测得实际被控对象的温度连接到自抗扰控制器的输入端;通过跟踪微分器和状态观测器估计扰动值,并补偿系统扰动,增强系统的抗干扰能力。
进一步,温度传感器将被控对象的温度y(t)反馈给自抗扰控制器,自抗扰控制器将输入端的设置温度信号v(t)和传感器的反馈温度信号y(t)分别进行处理,设置的温度信号v(t)安排过度过程处理的微分信号和过渡过程信号v1,v2,反馈的温度信号y(t)经过扩张观测器处理得到信号z1,z2,再将以上两类信号分别相减处理,得到误差信号和误差信号的微分信号e1和e2,然后非线性组合处理之后得到控制率u0(t),将其与扩张观测器的信号z3(t)经过结合得到输出控制信号u,控制热量控制阀门供热量的大小,如果温度比设定值低,加大供热量,从而使得温度上升,反之亦然,从而达到控制温度的目的。
进一步,被控对象为二阶系统
其中
x1=Tri,u=Qw,y=x1,
x1(t)为室内温度Tri,x2(t)为室内温度Tri的导数,Qw热水对散热器所传递的热量;Ar房间与外部接触的表面积;λ热传导系数;As散热器与房间空气接触的表面积;Ks散热器散热系数;S墙体材料的厚度;Ms散热器质量;Cs散热器比热;室内空气的平均比热,Mr室内空气质量;To为外部环境的温度;d为系统的扰动,即室外环境变化对室内温度的干扰;
进一步,跟踪微分器的表达式为
v1(k+1)=v1(k)+hv2(k)
v2(k+1)=v2(k)+hfh
fh=fhan(v1(k)-v0(k),v2(k),r,h)
其中v1(k+1)、v2(k+1)、v1(k)、v2(k)分别为v1(t)、v2(t)在k+1、k时刻的取值;
其中fhan是二阶离散系统的快速最优综合函数
其中h是步长,r为速度因子,v1(t)跟踪v0(t),v2(t)提取v0(t)的微分信号。
进一步,状态观测器的方程为:
式中β01,β02,β03是三个可调参数,fal(·)为非线性函数,反馈的温度信号y(t)经过扩张观测器处理得到信号z1(t)、z2(t)、z3(t),其中z1(k+1)、z2(k+1)、z3(k+1)、z1(k)、z2(k)、z3(k)分别为z1(t)、z2(t)、z3(t)在k+1、k时刻的取值;
其中
选取非线性状态误差反馈组合为:
e1=v1(k)-z1(k)
e2=v2(k)-z2(k)
u0=β1×fal(e1,α1,δ0)+β2×fal(e2,α2,δ0),0<α1<1<α2
式中e1,e2为v1,v2分别和z1,z2形成的差值,δ0,β1,β2,α1,α2为可调参数,b0为决定补偿强弱的因子,通过扩张状态观测器的总扰动估计值z3(k)与参数b0决定控制量。
附图说明
图1是供热温度智能控制模型;
图2是自抗扰控制器结构图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明以建筑物的进水口水流所提供的热量为输入,室内温度为输出的室温被控对象。本发明基于自抗扰技术的供热温度智能控制器模型如图1所示,设定被控对象的温度设定值和传感器测得的数据通过自抗扰控制器处理后,传输控制信号到热量控制阀,通过控制热量的输入,控制被控对象的温度,由温度传感器测得含有扰动的实际被控对象的温度。这里的扰动包括任意的对被控对象温度的影响因素。
自抗扰控制器结构图如图2所示,温度传感器将被控对象的温度y(t)反馈给自抗扰控制器,自抗扰控制器将输入端的设置温度信号v(t)和传感器的反馈温度信号y(t)分别进行处理,设置的温度信号v(t)安排过度过程处理的微分信号和过渡过程信号v1,v2,反馈的温度信号y(t)经过扩张观测器处理得到信号z1,z2,再将以上两类信号分别相减处理,得到误差信号和误差信号的微分信号e1和e2,然后非线性组合处理之后得到控制率u0(t),将其与扩张观测器的信号z3(t)经过结合得到输出控制信号u,控制热量控制阀门供热量的大小,如果温度比设定值低,加大供热量,从而使得温度上升,反之亦然,从而达到控制温度的目的。
被控对象为二阶系统
其中
x1=Tri,u=Qw,y=x1,
x1(t)为室内温度Tri,x2(t)为室内温度Tri的导数,Qw热水对散热器所传递的热量;Ar房间与外部接触的表面积;λ热传导系数;As散热器与房间空气接触的表面积;Ks散热器散热系数;S墙体材料的厚度;Ms散热器质量;Cs散热器比热;室内空气的平均比热,Mr室内空气质量;To为外部环境的温度;d为系统的扰动,即室外环境变化对室内温度的干扰。
本发明选取的跟踪微分器的表达式为
v1(k+1)=v1(k)+hv2(k)
v2(k+1)=v2(k)+hfh
fh=fhan(v1(k)-v0(k),v2(k),r,h)
其中v1(k+1)、v2(k+1)、v1(k)、v2(k)分别为v1(t)、v2(t)在k+1、k时刻的取值;
其中fhan是二阶离散系统的快速最优综合函数
其中h是步长,r为速度因子,v1(t)跟踪v0(t),v2(t)提取v0(t)的微分信号。
状态观测器的方程为:
式中β01,β02,β03是三个可调参数,fal(·)为非线性函数。反馈的温度信号y(t)经过扩张观测器处理得到信号z1(t)、z2(t)、z3(t),其中z1(k+1)、z2(k+1)、z3(k+1)、z1(k)、z2(k)、z3(k)分别为z1(t)、z2(t)、z3(t)在k+1、k时刻的取值。
其中
选取非线性状态误差反馈组合为:
e1=v1(k)-z1(k)
e2=v2(k)-z2(k)
u0=β1×fal(e1,α1,δ0)+β2×fal(e2,α2,δ0),0<α1<1<α2
式中e1,e2为v1,v2分别和z1,z2形成的差值,δ0,β1,β2,α1,α2为可调参数,b0为决定补偿强弱的因子。通过扩张状态观测器的总扰动估计值z3(k)与参数b0决定控制量。
以上所述仅是对本发明的较佳实施方式而已,并非对本发明作任何形式上的限制,凡是依据本发明的技术实质对以上实施方式所做的任何简单修改,等同变化与修饰,均属于本发明技术方案的范围内。
Claims (5)
1.基于自抗扰技术的供热温度智能控制器,其特征在于:设定被控对象的温度设定值和传感器测得的数据通过自抗扰控制器处理后,传输控制信号到热量控制阀,通过控制热量的输入,控制被控对象的温度,由温度传感器测得实际被控对象的温度连接到自抗扰控制器的输入端;通过跟踪微分器和状态观测器估计扰动值,并补偿系统扰动,增强系统的抗干扰能力。
2.按照权利要求1所述基于自抗扰技术的供热温度智能控制器,其特征在于:所述温度传感器将被控对象的温度y(t)反馈给自抗扰控制器,自抗扰控制器将输入端的设置温度信号v(t)和传感器的反馈温度信号y(t)分别进行处理,设置的温度信号v(t)安排过度过程处理的微分信号和过渡过程信号v1,v2,反馈的温度信号y(t)经过扩张观测器处理得到信号z1,z2,再将以上两类信号分别相减处理,得到误差信号和误差信号的微分信号e1和e2,然后非线性组合处理之后得到控制率u0(t),将其与扩张观测器的信号z3(t)经过结合得到输出控制信号u,控制热量控制阀门供热量的大小,如果温度比设定值低,加大供热量,从而使得温度上升,反之亦然,从而达到控制温度的目的。
3.按照权利要求1所述基于自抗扰技术的供热温度智能控制器,其特征在于:所述被控对象为二阶系统
其中
x1=Tri,u=Qw,y=x1,
x1(t)为室内温度Tri,x2(t)为室内温度Tri的导数,Qw热水对散热器所传递的热量;Ar房间与外部接触的表面积;λ热传导系数;As散热器与房间空气接触的表面积;Ks散热器散热系数;S墙体材料的厚度;Ms散热器质量;Cs散热器比热;室内空气的平均比热,Mr室内空气质量;To为外部环境的温度;d为系统的扰动,即室外环境变化对室内温度的干扰。
4.按照权利要求1所述基于自抗扰技术的供热温度智能控制器,其特征在于:所述跟踪微分器的表达式为
v1(k+1)=v1(k)+hv2(k)
v2(k+1)=v2(k)+hfh
fh=fhan(v1(k)-v0(k),v2(k),r,h)
其中v1(k+1)、v2(k+1)、v1(k)、v2(k)分别为v1(t)、v2(t)在k+1、k时刻的取值;
其中fhan是二阶离散系统的快速最优综合函数
其中h是步长,r为速度因子,v1(t)跟踪v0(t),v2(t)提取v0(t)的微分信号。
5.按照权利要求1所述基于自抗扰技术的供热温度智能控制器,其特征在于:所述状态观测器的方程为:
式中β01,β02,β03是三个可调参数,fal(·)为非线性函数,反馈的温度信号y(t) 经过扩张观测器处理得到信号z1(t)、z2(t)、z3(t),其中z1(k+1)、z2(k+1)、z3(k+1)、z1(k)、z2(k)、z3(k)分别为z1(t)、z2(t)、z3(t)在k+1、k时刻的取值;
其中
选取非线性状态误差反馈组合为:
e1=v1(k)-z1(k)
e2=v2(k)-z2(k)
u0=β1×fal(e1,α1,δ0)+β2×fal(e2,α2,δ0),0<α1<1<α2
式中e1,e2为v1,v2分别和z1,z2形成的差值,δ0,β1,β2,α1,α2为可调参数,b0为决定补偿强弱的因子,通过扩张状态观测器的总扰动估计值z3(k)与参数b0决定控制量。
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