CN1115537C - 采用模糊推理的电冰箱的温度控制装置及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种采用模糊适应模型的温度控制装置及方法，其中为了快速达到冷藏室的温度平衡，同时要考虑到直接影响冷藏室温度的压缩机和冷却风扇的工作状态来估算冷藏室的多个位置的温度。该温度控制装置包括：一个用于控制冷风排放控制叶片的旋转角度的冷风排放方向控制器；和一模糊推理元件，用于以冷却风扇和压缩机的工作状态作为输入推理温度传感器的周边温度，以向冷风排放方向控制器提供有关冷风排放控制叶片的叶片静止角度的信息。

Description

采用模糊推理的电冰箱的温度 控制装置及方法
技术领域
本发明涉及一种用模糊推理的温度控制装置及其方法，特别是涉及一种采用模糊适应模型的温度控制装置及其方法，其中为了在冷藏室中快速达到温度平衡，该装置估算冷藏室中多个位置的温度，并反映直接影响冷藏室温度的压缩机和冷却风扇的工作状态。
背景技术
通常，如图1所示，电冰箱包括一主体4，一冷冻室门6和一冷藏室门7。这里带有保温结构的主体4有一冷冻室2和一冷藏室3它们由隔离件1分开。主体4包括一用于形成总框架的壳体4a，一衬里4b设在壳体4a的内侧，和泡沫元件4c填充在壳体4a和衬里4b之间。
一压缩机11置于在冷藏室下面的机械室中，一冷凝器和一膨胀阀设置在主体或机械室中，及一蒸发器12设置在冷冻室2的后壁上，它们通过制冷剂管彼此相连，因此可完成冷冻循环。一冷却风扇13设置在蒸发器12的上方，这样由蒸发器12产生的冷风被强行吹入冷冻室2和冷藏室3中。为了引导所提供的冷风，在冷却风扇前面设置有一风扇导向元件14，在冷藏室3的后壁设有一通道15a。冷风控制挡板19是用于控制吹入冷藏室3中冷风量的，及一搁架8用来放置所储藏的食品。
在有上述简单结构的电冰箱中，为了改进冷却效率，提供一能控制冷风排放方向的电冰箱，如图3所示，其中通道15a中设置冷风排放控制叶片，如图2所示。在这样的电冰箱中，为引导所提供的冷风，具有一冷风排放通道(未示出)和一排放孔16的腔室17设置在冷藏室3的后壁上。如图4所示，这样的腔室17设在冷藏室3后壁的中心，使得按照冷风排放控制叶片的旋转位置控制冷风排放进冷藏室的方向。其结果，冷风能集中排放到高温位置。为了控制冷风排放方向，通常采用的方法是同类算法(GA)“-”模糊推理，如图5所示。
按照这一方法，首先，Te(T1和T2)是用第一GA-模糊函数导出的，并且最佳冷风排放方向通过使用第二GA-模糊函数来选择。这里，T1和T2是对应于冷藏室1/3H高度的右壁处和对应于冷藏室3/4H高度的左壁上的导出温度。T1和T2是用GA-模糊函数从输入值R1和R2推导出来的，其中R1是由设在右壁上位于冷藏室1/3高度处的温度传感器测量的温度，和R2是设在左壁上位于冷藏室3/4高度处的温度传感器测量的温度值。Tr表示按照冷风排放方向的参考温度模型数据，这些数据可依R1和R2的变化得出。在考虑到外部温度变化，在冷藏室中所储藏食品的温度分布及模糊概念中温度变化的速度后获得这些数据，这些数据与技术人员的经验方法相一致。
另外，在一模糊模型识别器51中，设立一模糊隶属函数，用于确定在冷藏室中的负载(冷藏食品)的温度，即确定食品是热，不冷不热，还是冷的。
在上述现有温度控制方法中，分别为冷藏室的右壁的1/3H高度处和冷藏室的左壁的3/4H高度处的温度T1和T2通过设在冷藏室右壁的1/3高度处和左壁的3/4高度处的两温度传感器测量的R1和R2利用GA-模糊模式推导出来。另外，通过用传感器的测量温度、推理温度及测量和推理温度之间的温差作为模糊模型的输入数据来推导出旋转叶片的静止角度。作为模糊模型TSK模型已被应用，它在用于表示非线性系统方面是很好的。但获得TSK模型的前提部分中的各参数的最佳值是困难的，所以用GA算法计算前提部分的参数。
但是，在上述控制方法中用于温度推理的模型是用一静态模型来估算冷藏室的内部温度。另外，它没有考虑压缩机和冷却风扇的工作条件，这些条件直接影响冷藏室的内部温度变化。也就是说，预定部分的温度只用传感器测量的数据来估计。然而在这种情况下，由于没有包括温度变化的因素，因此所估计的温度存在严重的误差。另外，由于各参数是由离线方法来规定的，没有考虑到电冰箱每一装置的特性。
另外，由于所估算的温度作为模糊控制器的输入数据，就需要精确地估算温度，但是，由于上述问题，达到精确控制是困难的。
发明内容
为解决上述问题，本发明的目的是提供一种用于电冰箱的温度控制装置及其温度控制方法，其中所用的模糊适应模型将改变温度的主要因素作为输入数据，使得很快就检测到冷藏室中因储藏了新的食品而引起的温度失衡，并集中控制冷风排放方向和冷风量，因此，可使冷藏室的温度快速调整并使之保持在预置温度值。
按照本发明的一个方面，提供一种采用模糊推理的用于电冰箱的温度控制装置，该装置具有一个主体，其中设有隔开的一冷冻室和一冷藏室；一蒸发器；一压缩机，用于与所述蒸发器结合来产生冷风并将冷风吹入冷冻室和冷藏室中；一个冷却风扇，用于将压缩机产生的冷风吹入冷藏室中；一个设置在壁上的腔室，其具有一个用于将冷风引入冷藏室中的导向通道和一个用于将通过导向通道的冷风向下引导的冷风排放通道；多个排放孔，沿所述腔室的坚直方向设置，用于引导冷风沿冷风排放通道排入冷藏室中；一个冷风排放控制叶片，旋转地设置在所述腔室中，用于控制经排放孔排出的冷风的排放方向；一个控制器，用于旋转冷风排放叶片以控制冷风排放控制叶片的旋转方向；及至少两个或更多温度传感器，该温度控制装置包括：一个冷风排放方向控制器，用于控制冷风排放控制叶片的旋转角度；一模糊推理装置，用于以冷却风扇和压缩机的工作状态作为输入来推理温度传感器的周边温度，以便将与冷风排放控制叶片的叶片静止角度相关的信息提供给冷风排放方向控制器；该模糊推理装置包括：一个模糊适应模型，用于通过以冷却风扇和压缩机的工作状态、由温度传感器测量的温度、推理的温度和测量温度和推理温度之间的温差作为输入数据进行推理；及参数修正装置，用于接收温差，以提供与模糊自适应模型的参数的修正相关的信息；模糊适应模型可由下列等式表示：
si(k+1)＝ai1(k)si(k)+ai2(k)si(k-1)
         +bi1(k)u(k)+bi2(k)u(k-1)
         ＝θT i(k)φi(k)其中“i”表示温度传感器，“k”表示温度取样时间，si(k)表示模糊适应模型第k个取样的输出数据，u(k)表示压缩机和冷却风扇的标准工作状态，θT i(k)是未知参数矢量，它有系统参数a和b作为系数，和φi(k)是用压缩机和冷却风扇的标准工作状态si(k)和u(k)作为系数的变量。
压缩机和冷却风扇的工作状态u(k)最好形式化为下列式子；
Figure C9712529500091
参数修正装置最好用误差ei(k)修正参数，该误差ei(k)是温度传感器的测量温度yi(k)和模糊适应模型的输出数据si(k)之间的差值，其有下列等式：
θi(k)＝θi(k-1)+pi(k)Gi(k)ei(k)
Gi(k)＝φi(k-1)/{λ+θT i(k-1)φi(k-1)}其中pi(k)是修正权重，Gi(k)是回归矢量，和λ是一个小实数，用于防止分母等于零。
为了计算修正权重pi(k)，模糊集合Di(k)最好用误差ei(k)通过下列等式得到：
Di(k)＝[0，-(1+ηi(k))σi(k)，1+ηi(k))σi(k)]其中隶属函数ηi(k)和隶属度值σi(k)通过下式获得， η i ( k ) = min ( | e i ( k ) | , … , | e i ( k - p + l ) | ) max ( | e i ( k ) | , … , | e i ( k - p + l ) | )
        ei(0)＝0，0＜n；cont.
隶属度值αi(k)从模糊集合Di(k)和误差ei(k)之间的关系式中获得，然后修正权重pi(k)由下列等式获得：
αi(k)＝μDi(k)(Di(k))，
pi(k)＝max(0，1-2αi(k))其中隶属度值αi(k)表示ei(k)对模糊集合Di(k)的贡献程度。
按照本发明的另一方面，提供一种采用模糊推理用于电冰箱的温度控制方法，该方法包括步骤：(a)计算在至少两温度传感器按照冷却风扇和压缩机的工作状态的输出值和模糊适应模型按照冷却风扇和压缩机的工作状态的输出值之间的误差；(b)按照所述误差修正模糊适应模型的参数；和(c)按照具有修正参数的模糊适应模型的输出值控制冷风排放控制叶片的旋转角度。
模糊适应模型最好由下列等式表示：
si(k+1)＝ai1(k)si(k)+ai2(k)si(k-1)
         +bi1(k)u(k)+bi2(k)u(k-1)
         ＝θT i(k)φi(k)其中“i”表示温度传感器，“k”表示温度取样时间，si(k)表示模糊适应模型第k个取样的输出值，u(k)表示压缩机和冷却风扇的标准工作状态，θT i(k)是未知参数矢量，它有系统参数a和b作为系数，和θi(k)是用压缩机和冷却风扇的标准工作状态si(k)和u(k)作为系数的变量。
压缩机和冷却风扇的工作状态u(k)最好形式化为下列式子；
在步骤(b)中参数修正装置最好用误差ei(k)修正，该误差ei(k)是温度传感器的测量温度yi(k)和模糊自适应模型的输出值si(k)之间的差值，其有下列等式：
θi(k)＝θi(k-1)+pi(k)Gi(k)ei(k)
Gi(k)＝φi(k-1)/{λ+θT i(k-1)φi(k-1)}其中pi(k)是修正权重，Gi(k)是回归矢量，和λ是一个小实数，用于防止分母等于零。
为了计算修正权重pi(k)，模糊集合Di(k)最好用误差ei(k)通过下列等式得到：
Di(k)＝[0，-(1+ηi(k))σi(k)，1+ηi(k))σi(k)]其中隶属函数ηi(k)和隶属度值σi(k)分别通过下式获得， η i ( k ) = min ( | e i ( k ) | , … , | e i ( k - p + l ) | ) max ( | e i ( k ) | , … , | e i ( k - p + l ) | )
Figure C9712529500111
        ei(0)＝0，0＜n；cont.
隶属度值αi(k)从模糊集合Di(k)和误差ei(k)之间的关系式中获得，然后修正权重pi(k)由下列等式获得：
                      αi(k)＝μDi(k)(Di(k))，
                      pi(k)＝max(0，1-2αi(k))
其中隶属度值αi(k)是ei(k)对模糊集合Di(k)的贡献程度。
附图说明
本发明的上述目的和优点通过下面结合附图对最佳实施例进行详细描述将更为清楚，其中：
图1是现有电冰箱的剖视图；
图2是适用于现有集中冷却方法的排放控制叶片的透视图；
图3是有图2的冷风排放控制叶片的电冰箱的纵向剖视图；
图4是图3中当冰箱门打开时电冰箱内部的透视图；
图5是使用同类算法(GA)-模糊推理的现有控制方法的方框图；
图6是在冷藏室的门打开和关闭后没有放置食品，压缩机连续工作和冷却风扇工作一预定时期并停止的状态下温度的曲线图；
图7是在冷藏室中放置食品后压缩机和冷却风扇工作状态下温度的曲线图；
图8是冷藏室的门打开和关闭后没有放置食品时压缩机工作和冷却风扇停止时的温度变化曲线图；
图9是冷藏室中每一加入负载位置和每一温度测量位置的方框图；
图10是本发明采用模糊适应模型的电冰箱的温度控制装置的方框图，它说明了温度控制方法；
图11是模糊死区Di(k)和温度推理误差之间的关系图；
图12A到12C是按照模糊推理控制冷却空气排放控制叶片的叶片旋转的控制图案(control pattern)的方框图。
具体实施方式
按照本发明，将压缩机和冷却风扇的工作状态作为输入值的模糊适应模型，用于建立在冷藏室的右壁1/3高度处和左壁3/4高度处的温度模型，这两处分别装有温度传感器。在建立模型后，通过温度传感器的测量温度和从模糊模型推理数据之间的温差测量出因冷藏室中放入新的食品而造成的温度失衡，以控制从冷风通道和冷风排放控制叶片吹入冷藏室的冷风排放方向和冷风总量。因此，冷风被快速和均匀地分布以达到冷藏室中预设的内部温度。特别是，当由于新食品放入冷藏室中或打开和关闭冰箱门而使冷藏室中产生温度失衡时，本发明的用于电冰箱的温度控制装置控制冷风排放控制叶片的旋转方向，以集中排放冷风到温度失衡位置，例如排到温度最高的位置。这里，温度控制算法的特征是用于推理冷藏室中温度变化的模糊适应模型的参数可以在考虑到每一电冰箱装置的冷却风扇和压缩机的工作特性的情况下进行修正。
本发明的采用温度控制装置的电冰箱具有如上述图3和4所示的结构。压缩机11设置在位于冷藏室底部的机械室中，蒸发器12设置在冷冻室2的后壁上，它们互相用制冷剂管连接，因此可完成制冷循环。冷却风扇13设置在蒸发器12的上部，这样由蒸发器产生的冷风能被强制地吹入冷冻室2和冷藏室3中。在这样的电冰箱中，如图3所示冷风按照压缩机11和冷风扇13的工作通过冷风排放通道16吹入，如图4所示，通过冷风排放通道16提供的冷风通过冷风排放控制叶片18分布在冷藏室3中。特别是，冷风均匀地排放进冷藏室或集中排放进需要集中冷却的高温部分，因此整个冷藏室可均匀保持温度分布。这样，本发明的温度控制装置采用控制冷风排放方向和冷风总量的算法，其中模糊适应模型用于感测冷藏室中温度的失衡并反映压缩机11和冷却风扇13的操作状态。
首先，依照图6到图8描述冷藏室中测量温度失衡的原理。图6表示冷藏室的门打开和关闭后没有放置食品的状态下温度作为时间的关系，此时压缩机和冷却风扇(R-风扇)启动，然后只有冷却风扇关闭。图7是在左壁3H/4处的温度传感器附近的CH1处放入一个装有30℃水的容器的状态下温度与时间的关系，其中压缩机和冷却风扇工作。图8中是在冷藏室的门打开和关闭后没有放置食品的状态下的温度和时间的关系，此时压缩机和冷却风扇关闭。
比较图6和图7，图6为在右壁1/3高度处的下部温度传感器由于冷却风扇停止转动，冷风下行中断时的温度上升情况。同时，图7为放入新食品位置附近的左壁3/4高度处的温度上升情况，此时相应远离放置食品位置的右壁1/3高度处传感器的温度下降。另外，图8为在冷藏室中没有放入食品而压缩机和冷却风扇关闭时温度上升的情况。图6到图8所示的是按照压缩机和冷却风扇的工作条件冷藏室内的温度变化情况。在这些条件下，仅根据冷藏室中某一部位的温度增长是很难确定食品是否放入冷藏室中的。这样，按照本发明，用压缩机和冷风扇的工作状态作为输入值来推理冷藏室温度的模糊适应模型，可以用来推理在冷藏室打开后没有新食品放入的状态下的冷藏室温度。然后，所推理的温度和温度传感器测量的温度比较，为的是确定食品是否被放入和食品放置的位置。其步骤如图10所示。
首先描述按照冷却风扇和压缩机的工作状态修正模糊适应模型200的参数的步骤。
当冷却风扇和压缩机的控制器400输出压缩机和冷却风扇的工作条件给控制目标100(冷藏室的温度)时，输出一个由设置在控制目标100中的传感器所测量的温度y。如图4所示，由设置在冷藏室左侧壁3H/4处和右侧壁1H/3处的两个温度传感器测量温度数值，其中H表示冷藏室的高度。以输出的温度y作为输入对两传感器附近的温度进行建立模型。假设“i”表示温度传感器，和“k”表示温度取样时间，模糊适应模型由下列等式表示：
si(k+1)＝ai1(k)si(k)+ai2(k)si(k-1)
         +bi1(k)u(k)+bi2(k)u(k-1)
         ＝θT i(k)φi(k)其中si(k)表示模糊适应模型第k个取样的输出值，与图5中模糊适应模型200的输出数值y′相一致，θT i(k)是未知参数矢量，它有系统参数a和b作为系数，和φi(k)是用压缩机和冷却风扇的标准操作状态si(k)和u(k)作为系数的变量。这里u(k)标准化为下列式子：
按照该模型，由温度传感器I测量的温度数值yi(k)和模糊适应模型(动态模型)的输出数值si(k)(与图10中y′相对应)之间的误差定义为：
ei(k)＝yi(k)-si(k)并用该误差修正各参数，按照一参数修正算法，得到下面的与实际测量数值接近的估算数值(θi(k))：
θi(k)＝θi(k-1)+pi(k)Gi(k)ei(k)
Gi(k)＝φi(k-1)/{λ+θT i(k-1)φi(k-1)}其中pi(k)是修正权重，Gi(k)是回归矢量，和λ是一个小实数，用于防止分母等于零。其中pi(k)由下列步骤得到。
首先，用具有误差ei(k)的下列等式求得模糊集合Di(k)
Di(k)＝[0，-(1+ηi(k))σi(k)，(1+ηi(k))σi(k)]其中ηi(k)和σi(k)分别由下列等式得到， η i ( k ) = min ( | e i ( k ) | , … , | e i ( k - p + l ) | ) max ( | e i ( k ) | , … , | e i ( k - p + l ) | )
Figure C9712529500152
       ei(0)＝0，0＜n；cont.
上述等式中，n是取样总数，和k是相应取样次数。这样，ηi(k)确定模糊死区的范围，Di(k)(图11所示的三角形)有0-1的数值，和σi(k)是误差ei(k)的平均数。然后，表示ei(k)对模糊集合Di(k)的贡献程度的隶属度值αi(k)从表示模糊集合Di(k)和误差ei(k)之间关系的图表中得到，这如图11所示，然后修正权重pi(k)由下列式子得到：
                     αi(k)＝μDi(k)(Di(k))，
                      pi(k)＝max(0，1-2αi(k))其中uDi(k)表示隶属函数。在冷藏室中温度传感器附近的部位的温度的模型由上述过程建立。当食品没有放入时，作为利用图9实验条件求得的数据进行建立模型的结果，得到下列模糊适应模型。
电冰箱(装置1)
3H/4传感器
x(k+1)＝0.4986x(k)+0.4986x(k-1)+0.0015u(k)-0.0135u(k-1)
1H/3传感器
x(k+1)＝0.4985x(k)+0.4984x(k-1)-0.0074u(k)-0.0113u(k-1)
电冰箱(装置2)
3H/4传感器
x(k+1)＝0.4998x(k)+0.4998x(k-1)-0.0165u(k)-0.0035u(k-1)
1H/3传感器
x(k+1)＝0.4978x(k)+0.4977x(k-1)-0.0104u(k)-0.0113u(k-1)
在上面得到的模糊适应模型中，模糊适应模型200的参数通过反映当前工作的冷却风扇和压缩机的性能参数得到修正。这样，该模糊适应模型是一反映每一电冰箱装置工作特性的动态模型。用该模型，在加载后(一含有30℃水的容器放入冷藏室中)4或5分钟，从该模型推理的温度和由每一传感器测量的温度之间的误差在表1到5中进行比较。当两台电冰箱(装置1和装置2)进行实验时，用了两台570升的电冰箱，温度传感器设在冷藏室左壁3H/4处和右壁1H/3处，另外，如图9所示，每一装置设置9个孔道(CH1-CH9)，在载荷试验中，用含有30℃水的容器作为载荷，加载后每间隔20秒取样一次持续20分钟。这里，在每一装置每个载荷位置实验5次，结果测量总数90次。
                                       表1
             当采用不同负载时，模型的输出值与测量值之间的差异(第一次)
                   装置A                        装置B
       传感器1         传感器2          传感器1         传感器2
 4分钟  5分  4分  5分   4分  5分  4分  5分
 CH1  0.741  0.808  0.192  0.194   0.898  1.504  0.056  0.013
 CH2  0.316  0.383  0.029  0.025   0.881  0.926  0.209  0.017
 CH3  0.479  0.572  0.317  0.303   0.400  0.418  0.324  0.399
 CH4  0.196  0.287  0.428  0.504   0.203  0.272  0.352  0.433
 CH5  0.371  0.356  0.544  0.615   0.167  0.336  0.287  0.368
 CH6  0.191  0.225  0.073  0.023   0.372  0.320  0.409  0.496
 CH7  0.427  0.518  0.416  0.497   0.175  0.131  0.694  0.820
 CH8  0.170  0.081  0.06  0.05   0.262  0.235  0.555  0.676
 CH9  0.268  0.352  1.723  1.990   0.431  0.499  0.969  1.150
                                            表2
                当采用不同负载时，模型的输出值与测量值之间的差异(第二次)
                   装置A                      装置B
         传感器1         传感器2        传感器1        传感器2
  4分钟  5分  4分   5分   4分   5分  4分   5分
  CH1   1.0  1.3  0.22   0.20   0.995   1.151  0.151   0.273
  CH2
  CH3   0.14  0.16  0.46   0.46   0.543   0.602  0.232   0.209
  CH4   0.39  0.36  0.22   0.32   0.459   0.512  0.161   0.339
  CH5
  CH6   0.51  0.50  0.52   0.6   0.034   0.078  0.468   0.495
  CH7   0.12  0.0  0.65   0.07   0.132   0.2007  0.627   0.802
  CH8
  CH9   0.4  0.42  1.2   1.4   0.412   0.421  1.302   1.521
                                         表3
             当采用不同负载时，模型的输出值与测量值之间的差异(第三次)
                       装置A                      装置B
          传感器1          传感器2          传感器1          传感器2
  4分     5分     4分    5分   4分   5分   4分   5分
  CH1   1.31     1.48     0.64    0.64   1.36   1.63   0.27   0.26
  CH2   0.58     0.76     0.06    0.05   0.409   0.366   0.051   0.012
  CH3   0.53     0.62     0.54    0.52   0.469   0.538   0.47   0.55
  CH4   0.51     0.59     0.34    0.45   0.35   0.498   0.536   0.467
  CH5   0.32     0.39     0.69    0.79   0.203   0.272   0.279   0.267
  CH6   0.62     0.59     0.005    0.15   0.103   0.039   0.31   0.34
  CH7   0.039     0.038     0.66    0.84   0.267   0.336   0.37   0.454
  CH8   0.010     0.08     0.27    0.28   0.401   0.470   0.56   0.64
  CH9   0.53     0.52     1.86    2.24   0.301   0.369   1.347   1.634
                                     表4
          当采用不同负载时，模型的输出值与测量值之间的差异(第四次)
                     装置A                       装置B
         传感器1           传感器2           传感器1           传感器2
  4分     5分     4分     5分     4分     5分     4分     5分
    CH1   1.13     1.30     0.35     0.35     1.206     1.362     0.355     0.371
    CH2   0.58     0.76     0.24     0.21     0.53     0.587     0.517     0.538
    CH3   0.00     0.127     0.13     0.22     0.209     0.276     0.294     0.464
    CH4   0.48     0.57     0.42     0.50     0.47     0.527     0.457     0.488
    CH5   0.23     0.26     0.16     0.10     0.135     0.18     0.049     0.026
    CH6   0.29     0.25     0.35     0.35     0.234     0.205     0.437     0.164
    CH7   0.33     0.30     0.37     0.37     0.195     0.150     0.746     0.767
    CH8   0.24     0.33     0.53     0.70     0.232     0.307     0.674     0.787
    CH9   0.50     0.564     1.60     1.89     0.430     0.499     1.88     2.26
                                 表5
      当采用不同负载时，模型的输出值与测量值之间的差异(第五次)
                    装置A                      装置B
       传感器1         传感器2         传感器1        传感器2
  4分   5分   4分   5分   4分   5分   4分   5分
  CH1   1.10   1.39   0.13   0.10   1.164   1.432   0.113   0.19
  CH2   0.55   0.63   0.11   0.12   0.27   0.326   0.05   0.13
  CH3   0.28   0.25   0.495   0.39   0.222   0.27   0.307   0.33
  CH4   0.40   0.56   0.31   0.40   0.303   0.372   0.362   0.345
  CH5   0.34   0.31   0.42   0.52   0.06   0.02   0.22   0.24
  CH6   0.38   0.47   0.42   0.50   0.117   0.085   0.485   0.56
  CH7   0.58   0.65   0.51   0.51   0.134   0.204   0.662   0.745
  CH8   0.01   0.02   0.26   0.36   0.198   0.154   0.372   0.601
  CH9   0.15   0.12   1.19   1.40   0.40   0.47   1.39   1.67
基于在传感器1附近CH1处和在传感器2附近CH9处放置负载的情况下，模型的输出值与测量值之间的差异大的事实，按照误差的程度定义5个模糊集合：零(0.0-0.25)，小(0.25-0.5)，中(0.5-0.75)，大(0.75-1.0)，特大(1.0或更多)。用这些定义的集合，概述模糊控制原理，结果查看下表(见表6)。
                表6，用于控制旋转叶片的查找表
                      传感器1
传感器2   零 小 中 大 很大
  零   图案1 图案3 图案3 图案1 图案1
  小   图案1 图案3 图案3 图案1 图案1
  中   零 图案3 图案3 图案3 图案1
  大   图案1 图案3 图案3
  很大   图案2 图案2 图案2
下面解释上述查找表6。例如，假设对于第一温度传感器(传感器1)来讲测量值和估算值之间的误差是“大”和对于第二温度传感器(传感器2)测量值和估算值之间的误差是“小”，则旋转叶片被控制为“图案1”。这里有三个控制图案如图12A到12C，它们表示旋转叶片的静止位置，以使得冷风排放到需要集中冷却的位置。在考虑到旋转叶片的结构下，确定旋转叶片的静止位置，使冷风排放可覆盖冷藏室的整个区域。
由于使用上述原理，在冷藏室的6个位置上(上搁架的左/右，中搁架的左/右，和下搁架的左/右)以60个负载试验数据进行模拟控制。模拟结果精确度是87％，如表7所示。
                            表7
           正确测量  52个位置 52/60＝87％
不正确测量   确定图案1为图案2  无 8/60＝13％
  确定图案1为图案3  7个位置
  确定图案2为图案1  无
  确定图案2为图案3  无
  确定图案3为图案1  1个位置
  确定图案3为图案2  无
通过以上描述，在按照本发明的用于电冰箱的温度控制装置和方法中，采用集中冷却方法解决由于新的食品载入(温度高食品)引起冷藏室中温度失衡的问题。这里，使用用于确定冷却冷却风扇排放控制叶片的旋转叶片的静止角度的模糊推理，它用为冷藏室提供冷风的直接影响冷藏室的温度的压缩机和冷却风扇的工作状态作为输入，使得通过采用模糊适应模型，其中冷藏室中多个位置的温度被推理出来并反映每一电冰箱装置的工作特性，从而使温度控制达到精确。因此，可快速确定温度失衡的位置，并准确控制冷却风扇排放控制叶片的旋转叶片的静止角度，从而在冷藏室中可快速达到温度平衡。也就是说，不同于现有的只用温度传感器测量的温度值变化来控制冷风排放控制叶片的叶片旋转的温度控制方式，以用压缩机和冷却风扇的工作状态作为输入变量的模型为基础确定负载位置，以使其更有效地产生集中冷却。也就是说，在很短时间内就能达到冷藏室中的温度平衡，因此可降低能量消耗。

Claims (11)

1.一种采用模糊推理的用于电冰箱的温度控制装置，该装置有一主体，其中设有隔开的一冷冻室和一冷藏室；一蒸发器；一压缩机，用于与所述蒸发器结合来产生冷风并将冷风吹入所述冷冻室和冷藏室中；一个冷却风扇，用于将压缩机产生的冷风吹入冷藏室中；一个设置在壁上的腔室，其具有一用于将冷风引入冷藏室中的导向通道和一用于将通过该导向通道的冷风向下引导的冷风排放通道；多个排放孔，沿所述腔室的竖直方向设置，用于引导冷风沿冷风排放通道排入冷藏室中；一个冷风排放控制叶片，可旋转地设置在所述腔室中，用于控制经所述排放孔排出的冷风的排放方向；一个控制器，用于旋转所述冷风排放控制叶片以控制所述冷风排放控制叶片的旋转方向；以及至少两个或更多个温度传感器，该温度控制装置包括：
一冷风排放方向控制器，用于控制所述冷风排放控制叶片的旋转角度；
一模糊推理装置，用于以冷却风扇和压缩机的工作状态作为输入来推理所述温度传感器的周边温度，以便将有关所述冷风排放控制叶片的叶片静止角度的信息提供给所述冷风排放方向控制器，
其中所述模糊推理装置包括：
一模糊适应模型，用于通过以所述冷却风扇和压缩机的工作状态、由所述温度传感器测量的温度、推理的温度和所述测量温度和推理温度的之间的温差作为输入数据进行模糊推理；和
参数修正装置，用于接收所述温差以提供有关所述模糊适应模型的参数的修正的信息，
其中所述模糊适应模型可由下列等式表示：
si(k+1)＝ai1(k)si(k)+ai2(k)si(k-1)
         +bi1(k)u(k)+bi2(k)u(k-1)
         ＝θT i(k)φi(k)其中“i”表示所述温度传感器，“k”表示温度取样时间，si(k)表示模糊适应模型第k个取样的输出值，u(k)表示压缩机和冷却风扇的标准工作状态，θT i(k)是未知参数矢量，其用系统参数a和b作为系数，和φi(k)是用压缩机和冷却风扇的标准工作状态si(k)和u(k)作为系数的变量。
2.如权利要求1所述的温度控制装置，其中所述压缩机和冷却风扇的工作状态u(k)形式化为下列式子；
Figure C9712529500031
3.如权利要求1所述的温度控制装置，其中所述参数修正装置用误差ei(k)修正所述参数，该误差是温度传感器的测量温度yi(k)和所述模糊自适应模型的输出数据si(k)之间的差值，其有下列等式：
θi(k)＝θi(k-1)+pi(k)Gi(k)ei(k)
Gi(k)＝φi(k-1)/{λ+θT i(k-1)φi(k-1)}其中pi(k)是修正权重，Gi(k)是回归矢量，和λ是一个小实数，用于防止分母等于零。
4.如权利要求3所述的温度控制装置，其中为了计算修正权重pi(k)，一模糊集合Di(k)用误差ei(k)通过下列等式得到：
Di(k)＝[0，-(1+ηi(k))σi(k)，(1+ηi(k))σi(k)]其中隶属函数ηi(k)和隶属度值σi(k)通过下式获得， η i ( k ) = min ( | e i ( k ) | , … , | e i ( k - p + l ) | ) max ( | e i ( k ) | , … , | e i ( k - p + l ) | )
       ei(0)＝0，0＜n；cont.
隶属度值αi(k)从模糊集合Di(k)和误差ei(k)之间的关系式中获得，然后修正权重pi(k)由下列等式获得：
αi(k)＝μDi(k)(Di(k))，
pi(k)＝max(0，1-2αi(k))
其中隶属度值αi(k)表示ei(k)对模糊集合Di(k)的贡献程度。
5.如权利要求1所述的温度控制装置，其中所述温度传感器包括一个设在冷藏室左壁3H/4处的第一温度传感器和设在冷藏室右壁1H/3处的第二温度传感器，其中H表示冷藏室的高度。
6.一种采用模糊推理的用于电冰箱的温度控制方法，该方法包括步骤：
(a)计算至少两个温度传感器按照冷却风扇和压缩机的工作状态的输出值和模糊适应模型按照冷却风扇和压缩机的工作状态的输出值之间的误差；
(b)按照该误差修正所述模糊适应模型的参数；和
(c)按照用修正参数的所述模糊适应模型的输出值来控制所述冷风排放控制叶片的旋转角度。
7.如权利要求6的方法，其中所述模糊适应模型由下列等式表示：
si(k+1)＝ai1(k)si(k)+ai2(k)si(k-1)
         +bi1(k)u(k)+bi2(k)u(k-1)
         ＝θT i(k)φi(k)其中“i”表示温度传感器，“k”表示温度取样时间，si(k)表示模糊适应模型的第k个取样的输出值，u(k)表示压缩机和冷却风扇的标准工作状态，θT i(k)是未知参数矢量，其用系统参数a和b作为系数，和θi(k)是用压缩机和冷却风扇的标准工作状态si(k)和u(k)作为系数的变量。
8.如权利要求7的方法，其中所述压缩机和冷却风扇的工作状态u(k)具有下列式子：
9.如权利要求7的方法，其中在步骤(b)中的所述参数修正装置用误差ei(k)修正，该误差是所述温度传感器的测量温度yi(k)和所述模糊适应模型的输出值si(k)之间的差值，其有下列等式：
θi(k)＝θi(k-1)+pi(k)Gi(k)ei(k)
Gi(k)＝φi(k-1)/{λ+θT i(k-1)φi(k-1)}其中pi(k)是修正权重，Gi(k)是回归矢量，和λ是一个小实数，用于防止分母等于零。
10.如权利要求9的方法，其中为了计算修正权重pi(k)，一模糊集合Di(k)用所述误差ei(k)通过下列等式得到：
Di(k)＝[0，-(1+ηi(k))σi(k)，(1+ηi(k))σi(k)]其中隶属函数ηi(k)和隶属度值σi(k)通过下列等式获得， η i ( k ) = min ( | e i ( k ) | , … , | e i ( k - p + l ) | ) max ( | e i ( k ) | , … , | e i ( k - p + l ) | )
Figure C9712529500052
       ei(0)＝0，0＜n；cont
然后，隶属度值αi(k)从模糊集合Di(k)和误差ei(k)之间的关系式中获得，然后修正权重pi(k)由下列等式获得：
αi(k)＝μDi(k)(Di(k))，
pi(k)＝max(0，1-2αi(k))其中隶属度值αi(k)表示ei(k)对模糊集合Di(k)贡献程度。
11.如权利要求6的方法，其中所述温度传感器包括一设在所述冷藏室左壁3H/4处的第一温度传感器和一设在冷藏室右壁1H/3处的第二温度传感器，其中H表示冷藏室的高度。
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