測(cè)試室空調(diào)系統(tǒng)自適應(yīng)控制的研究.pdf

1、目前能源問(wèn)題已經(jīng)成為我們國(guó)家和政府密切關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題，建筑能耗在我國(guó)國(guó)家總能耗中所占的比例已超過(guò)25％，而在建筑物的使用能耗中，供熱、通風(fēng)和空調(diào)的能耗約占建筑物使用能耗的50％以上。提高暖通空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行及控制水平能夠顯著降低建筑能耗，從而緩解當(dāng)今能源緊張的問(wèn)題。本文針對(duì)空調(diào)系統(tǒng)由于存在純遲延、時(shí)變和非線性等特性，使得傳統(tǒng)的PI/PID控制方法往往無(wú)法獲得滿意的控制效果，經(jīng)常出現(xiàn)過(guò)冷或者過(guò)熱的現(xiàn)象，從而導(dǎo)致無(wú)謂的能源消耗，因此提出一些適

2、用于空調(diào)系統(tǒng)的自適應(yīng)控制策略以及相關(guān)的系統(tǒng)辨識(shí)方法。空氣焓差法試驗(yàn)臺(tái)測(cè)試室的空調(diào)系統(tǒng)是本文所要研究的具體空調(diào)對(duì)象，它可以代表多數(shù)情況下的空調(diào)系統(tǒng)的對(duì)象特性。本文將自適應(yīng)控制策略以及相關(guān)的系統(tǒng)辨識(shí)方法應(yīng)用在測(cè)試室的空調(diào)系統(tǒng)中，并開(kāi)發(fā)了一種采用自適應(yīng)控制算法的基于Internet的制冷空調(diào)試驗(yàn)平臺(tái)空調(diào)系統(tǒng)的遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)。本文所做的研究?jī)?nèi)容主要包括如下： 1．首先通過(guò)機(jī)理法建立了空氣焓差法試驗(yàn)臺(tái)測(cè)試室空調(diào)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，通過(guò) MATl

3、LAB/Simulink工具搭建了測(cè)試室空調(diào)系統(tǒng)理論模型的仿真環(huán)境，并采用測(cè)試法中獲取對(duì)象階躍響應(yīng)的方法對(duì)空調(diào)系統(tǒng)的理論模型進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。 2．空調(diào)系統(tǒng)自校正控制必須首先實(shí)現(xiàn)對(duì)空調(diào)對(duì)象的在線辨識(shí)，針對(duì)常規(guī)空調(diào)對(duì)象可以看作是一階慣性加延遲的環(huán)節(jié)，而遞推最小二乘方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)離散化后空調(diào)對(duì)象時(shí)延參數(shù)的在線辨識(shí)的缺陷，設(shè)計(jì)了兩種在線辨識(shí)算法：基于零頻率的模型匹配和帶遺忘因子的遞推最小二乘的聯(lián)合辨識(shí)算法及基于最速下降法的在線辨識(shí)算法，

4、實(shí)現(xiàn)了對(duì)空調(diào)對(duì)象包括時(shí)延參數(shù)在內(nèi)的時(shí)變模型參數(shù)的在線辨識(shí)，這兩種辨識(shí)算法具有簡(jiǎn)單、明了和快速的特點(diǎn)，適于實(shí)時(shí)控制，并對(duì)該兩種辨識(shí)算法在測(cè)試室空調(diào)系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了仿真研究。 3．針對(duì)空調(diào)系統(tǒng)時(shí)變的特性，提出了一種魯棒自校正PI控制算法，該自校正控制算法采用基于零頻率模型匹配和遞推最小二乘的聯(lián)合辨識(shí)算法對(duì)空調(diào)系統(tǒng)的模型參數(shù)進(jìn)行閉環(huán)在線辨識(shí)，另外針對(duì)空調(diào)對(duì)象通常時(shí)間常數(shù)較大從而會(huì)降低控制回路性能的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種具有魯棒性能的PI控

5、制器的整定規(guī)則，其開(kāi)環(huán)傳遞函數(shù)的增益裕量A<,m>=2.98、相位裕量ψ<,m>=59.8°，該P(yáng)I整定規(guī)則被應(yīng)用在自校正PI控制策略中。并將該魯棒自校正PI控制算法和基于H<,∞>的自校正PI控制算法以及采用 Z-N整定規(guī)則的自校正PI控制算法在測(cè)試室空調(diào)系統(tǒng)中的控制性能進(jìn)行了比較。 4．針對(duì)空調(diào)對(duì)象由于純遲延的存在導(dǎo)致控制性能下降的缺點(diǎn)，提出了一種自校正Smith預(yù)估控制器，該自校正控制算法仍然采用上述的聯(lián)合辨識(shí)算法對(duì)空調(diào)系

6、統(tǒng)的包括純延遲在內(nèi)的模型參數(shù)進(jìn)行在線閉環(huán)辨識(shí)，在此基礎(chǔ)上采用Smith預(yù)估控制器對(duì)空調(diào)系統(tǒng)純延遲進(jìn)行精確補(bǔ)償，達(dá)到提高控制性能的目的。并將該自校正Smith預(yù)估控制器和經(jīng)過(guò)整定的PID控制器在測(cè)試室空調(diào)系統(tǒng)的控制性能進(jìn)行了比較，結(jié)果表明該自校正控制算法具有優(yōu)良的控制性能。 5．針對(duì)空調(diào)對(duì)象數(shù)學(xué)模型是近似的，它通常包含未建模的動(dòng)態(tài)，因此采用自校正控制的控制性能受在線辨識(shí)精度的影響較大，提出了兩種不需要在線辨識(shí)環(huán)節(jié)的智能自適應(yīng)控制方

7、法：模糊自適應(yīng)Pl控制算法和經(jīng)過(guò)改進(jìn)的神經(jīng)元自適應(yīng)PI控制算法，模糊自適應(yīng)Pl控制算法將模糊控制和空調(diào)系統(tǒng)中最常用的PI控制有效結(jié)合起來(lái)，根據(jù)實(shí)際控制經(jīng)驗(yàn)通過(guò)模糊控制規(guī)則對(duì)空調(diào)系統(tǒng)控制回路中 PI控制器的參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的整定；神經(jīng)元自適應(yīng)PI控制算法則利用神經(jīng)元良好的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，通過(guò)神經(jīng)元權(quán)值系數(shù)的自學(xué)習(xí)功能實(shí)現(xiàn)PI控制器參數(shù)的實(shí)時(shí)整定，該神經(jīng)元自適應(yīng)PI控制算法采用了改進(jìn)后的二次性能指標(biāo)，而且其神經(jīng)元比例系數(shù)在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中能夠

8、實(shí)時(shí)進(jìn)行自我修正。這兩種自適應(yīng)控制算法被應(yīng)用在測(cè)試室空調(diào)系統(tǒng)中，并和經(jīng)過(guò)整定過(guò)的常規(guī)Pl控制器的控制性能進(jìn)行了比較，結(jié)果表明這兩種控制算法具有更優(yōu)異的控制性能。 6．在理論研究基礎(chǔ)上，研制了具有自適應(yīng)控制功能的基于Internet的制冷空調(diào)試驗(yàn)平臺(tái)空調(diào)系統(tǒng)的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了該遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)整體軟、硬件框架結(jié)構(gòu)，論述了在該基于Internet的監(jiān)控平臺(tái)上應(yīng)用的模糊自適應(yīng)PI控制算法的通信流程和編程設(shè)計(jì)、現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控服務(wù)器和數(shù)字控制器