模糊滑模控制的变风量空调空调终端温度系统

文摘

不同变风量(VAV)空调系统由不同的输入和/或输出干扰,一般非线性、大滞后和不确定性。基于传统的控制方法,测试变风量空调系统的控制参数是具有挑战性的。滑模控制可以提高系统的鲁棒性的自适应抗干扰的能力。此外,模糊算法可以用来确定一个滑动的稳定性控制系统通过调整方法中的参数率,降低开关频率,削弱喋喋不休。摘要模糊滑模控制研究提高变风量空调系统的性能。仿真结果验证滑模控制适用于变风量空调系统达到良好的适应性和鲁棒性考虑多个外部变量扰动的影响。此外,系统的抖振是改进后的模糊控制。

1。介绍

变风量空调系统属于一个全空气空调系统,它可以自动调节空调的送风体积根据空调负荷的变化和室内空气参数。然而,适当的控制策略应该被开发来解决控制系统的复杂性造成的问题,因为复杂的变风量空调系统终端设备和高要求的总体控制系统。

许多学者提出了变风量空调控制方法。为例,介绍了滞环继电反馈控制模型参数识别的室内温度滞后特性,从而提供一种新方法识别室内温度滞后的特点(1]。对于室内新鲜空气的需求,总新鲜空气流动态修正的基础上,每个区域的检测入住率和相关使用新鲜空气从overventilated区域测量值2]。提出了一种容错控制方法(3控制室外空气流通和摘要送风温度,,分别与室内空气质量和湿度,以满足ASHRAE这样标准的变风量空调系统中。神经模糊参数自调整的结构解耦模糊神经PID控制器,提出了在4]。介绍了一种自适应神经网络的送风温度控制器(5)空气处理单元的加热、通风和空调系统。

经典PID控制方程解耦系数被用作Sugeno函数引入以下部分的模糊规则,提高了系统的抗干扰能力。然而,一些问题出现时只使用模糊控制的空调系统。两个步骤没有一个系统的设计方法,主要依靠专家经验和反复实验的设计者,因为模糊控制设计的两个重要步骤:量化的参数和模糊规则的设计。此外,设计的模糊控制系统。因此,模糊控制应结合其他一些控制策略在大多数情况下达到理想的控制效果。在1950年代出现以来,滑模控制(SMC)已被证明是一种有效的控制策略对许多非线性复杂物理系统。SMC发生了相当大的努力进行理论分析和SMC领域的应用。下面的例子。半马尔可夫跳SMC的问题随机系统,研究了在6,7应用程序空间机器人臂。提出了主动磁轴承的滑动模式控制器(8)来实现转子3D轨迹控制。约束设计提出了一种滑模策略(9)提高航空发动机控制的稳定性。一个终端滑模控制器设计(10]跟踪计划的速度信号,及时抑制不良动态行为后,电动汽车的轮胎在高速公路吹灭。高速非奇异的终端开关SMCl策略,提出了机器人在11]。这种策略提高控制系统的性能通过切换滑模控制器根据不同控制要求在状态空间的不同区域。非奇异的终端介绍了SMC算法(12)跟踪六足步行机器人的身体姿势稳定和准确。该算法提供了一种可靠的方法来改善多足步行机器人的行走和操作能力在一个特殊的环境。实时跟踪和稳定的控制系统,(13,14提供一个好的解决方案。考虑SMC结合模糊方法,研究结果也丰富。例如,提出了一种模糊SMC策略(15)解决问题的独立控制空调的温度和湿度。在[16,17),数据模型的预测和动态分析的传感器检测到的环境有利于空调控制的准确性。针对数据噪音的影响通过空调传感器在智能控制、过滤器设计(18,19)可以用来改善室内环境的控制精度。小说不可或缺的t - s模糊系统也提出了模糊SMC (20.,21稳定的解决问题和耗散(提供了更多细节22- - - - - -24)和引用)。

本研究解决了SMC的变风量空调系统设计问题。与multiinput和multioutput VAV空调系统,非线性、大滞后、不确定性,和其他的强鲁棒性的特点是合适的,因为SMC的外部干扰和建模动力学系统和订单减少的优点,解耦,快速响应,并且很容易实现。然而,SMC的设计出现了一些问题,最突出的一个是嚷嚷起来。因此,本研究选择改进的权力指数方法率和滑模方法的参数率通过模糊控制最小化嚷嚷起来。

2。变风量空调系统的概述和数学模型

2.1。变风量空调系统结构

变风量空调系统的示意图如图1。变风量空调系统主要由五个部分组成:空气处理单元,送风管道模块,室内空气供应终端,电动控制单元,一个常见的全空气模块。

图1显示了主变风量空调回风系统。在室内回风和户外新鲜空气混合,混合空气冷却和除湿,发送到每个房间。空调的送风体积由送风控制传感器和风机的空调来实现所需的室内温度。

2.2。空气供给数量控制的变风量空调空调

如图2,总气源调整风扇速度和导叶阀,通常称为风扇控制。一个适当的协调控制算法应设计和采用平衡风扇转速和室温通过控制空气供给总量。三种常见的参数用于控制风扇转速,即恒定静压,变量静压和总风量控制。在之前的研究中(25),提出了一种静压重置算法最小化的静压送风管道,同时保持区域舒适。该方法在实践中证明是经济和可以减少风机变风量空调能耗。

如图3变风量空调系统,送风温度的设定值可能直接影响室内温度的控制。能源使用效率低下时,空调系统的送风温度明显高。同时,统一的室内空气供应和最低需要新鲜空气体积大幅当送风温度低。设定值的方法确定送风温度主要包括试验中,错误,和投票的方法。

2.3。变风量空调系统的房间温度控制

房间温度控制变风量空调终端设备物理过程,改变了空气供应体积通过调整室内所需的房间温度的偏差。变风量空调系统的终端可以分为与压力有关的和pressure-independent终端根据不同的控制模式。采用pressure-independent终端在这项研究中,因为穷人的稳定性与压力有关的类型和严重的系统耦合。控制策略如图4。采用滑模控制器的房间温度控制。

2.4。空调房间温度的数学模型

研究区域是一个空调房,位于一个办公大楼。建筑是相当高的温度在夏季和/或白天。空调房间的边界条件是受许多因素影响,包括太阳辐射、内部散热,照明能量,辐射墙和设备。一个精确的数学模型的复杂系统不可用。以下假设是分配给简化房间温度的数学模型。(1)温度是在有空调的房间里均匀分布状态(2)输入和输出的空气在空调房间里处于一个平衡状态(3)附件的蓄热是被忽视的(4)默认的相邻房间对空调房也有类似的影响(5)其他参数,包括室内设备的热负荷和个人,被定义为室内热负荷干扰

考虑这些假设,房间的热量平衡微分方程基于热力学定律可以得到如下: 在哪里空调房间的体积, ; 是空气密度,公斤/米³;空气的比热容,kJ /(公斤·°C);是空调房的温度,°C;提供的热空调;是室内显热;和是室内热负荷干扰。

因为空调房间的空气输入和输出平衡。所以,,分别表示如下:

附件的蓄热是被忽视的。所以,,分别表示如下: 在哪里空气供给卷,公斤/ s;送风温度,°C;的传热系数是相邻房间内壁,千瓦/ (m²·°C);传热面积的相邻房间内壁, ; 外墙的传热系数,千瓦/ (m²·°C);外墙的传热面积,m²;室外环境温度,°C;和是室内热负荷,千瓦。

3所示。模糊滑模控制器的设计

3.1。设计的滑模控制器

3.1.1。选择和设计的滑动面和方法

积分滑动面可以抚平扭矩,减少系统的稳态误差,削弱抖振,提高控制器的稳定性。积分滑动面可以表示如下: 在哪里e实际和预期的房间的温度的偏差; ,在哪里T和是实际的和预期的温度的空调房间,分别。

指数方法率 是一个典型的方法,从而逐步减少速度的方法从一个较大的值为零到指数方法,帮助移动点到达切换面速度较低。然而,如果常数k增加,收敛速度加快,但滑模抖振的阶段是加强;如果不变ε降低,然后被削弱滑模抖振的阶段,但是运动阶段的收敛速度很慢。总索引方法率通常是一个妥协的方法来确定常数但没有有效地解决了这一问题26]。

改进的权力指数率的方法是选择克服指数方法的缺点率(27]: 在哪里 , ,和β是一个积极的奇数。

考虑到 和 ,权力达到法律保证滑模和全球的存在条件。特别是,当 和= 1,上面的公式是指数方法率;当 ,上面的公式方法率。

当动点远离滑模切换面,也就是说,当 , ,和 ,改进的权力指数方法速度更快的方法速度比普通索引方法。当动点靠近滑模面,也就是说,当 , ,和 ,进场速度减慢,震颤减弱。

3.1.2。控制速度的计算

通过联立公式(1)- (3)和设置来u微分方程的一个空调房间的温度可以得到如下:

公式的推导4)可以组织如下:

改进的权力指数收敛速度的同时所示公式(5)可以进一步表示如下:

为了解决传感器测量噪声的问题在滑模控制,由空调温度测量传感器的噪声一般未知但有界,并与实测温度、噪音小,所以系统的稳定性可以保证的情况下忽略了噪音。因此,SMC法律基于改进的权力指数的方法可以计算如下:

提供了李雅普诺夫函数定义如下证明系统的稳定性:

可以获得的积分方程(9)上面的方程。率的方法参数的限制表明每个参数的值范围 , , ,和β是积极的奇怪。因此, ,和系统是渐近稳定的。

3.2。设计的模糊切换面

3.2.1之上。率参数模糊性的方法

一种改进的权力指数方法,可以在一定程度上降低抖振,选择在这个研究。本文提出了一种一维模糊控制器改进空调系统,并在操作过程中增强其鲁棒性,并确保系统可以快速访问滑模状态,同时抑制嚷嚷起来。滑模控制器之间的比较没有/模糊控制器的研究通过使用Matlab仿真界面。

模糊自适应滑模控制器的输入信号是温度误差e,输出信号是法律的方法参数ε和k。输入变量的模糊子集是{-大-中-小,不变的,积极的,正面的,积极的大},可以做空,{NB,海里,NS, Z, PS,点,PB},分别。输出变量的模糊子集是{NB, NS, Z、PS、铅}。输入量化(−1,15)地区输出ε量化是在(0.003,0.03)地区,和k量子化(40)区域。

整个模糊SMC过程如图5。

3.2.2。隶属函数和模糊规则

成员函数被选中作为一个三角形隶属函数。相等的值被分配到的模糊子集。隶属度函数的输入和输出信号如图6- - - - - -8。

根据实际的控制效果,模糊控制规则的方法参数ε和k如表所示1。

根据上面的模糊规则,当偏差信号e大,模糊控制系统选择大吗ε和k确保系统可以方法速度快的滑动面。当e很小,模糊控制系统选择小ε和k降低速度和削弱系统抖振的方法(28]。

3.2.3。模糊推理

这个研究是建立的模糊控制器与MATLAB的模糊模块,和重心法用于解决模糊问题: 在哪里和是相应的隶属度函数。

4所示。仿真分析

4.1。仿真模型的设计

有空调的房间是5米长,4米宽,3米高。房间里的初始温度是30°C,和送风温度是16°C。温度变化曲线之间假定7:00和19:00在建筑面积(29日),和隔壁房间的温度变化曲线如图在空调房间里9。

考虑到空调房属于办公大楼(14),以下假设造成的热负荷变化在室内人员和电脑和其他设备的操作,如图10。

4.2。方法速度参数对控制效果的影响

当ε和k分别是0.1和5,聊天系统达到稳定后明显尽管响应速度快。当ε和k分别是0.001和5,过渡时间增加,尽管减少喋喋不休,如图11。

4.3。仿真模型和结果的模糊滑模控制器

当模糊控制器设计部分4.2使用,温度响应曲线从7:00至19:00提出如图12。系统强大的外部变量时明显干扰。

模糊SMC的温度响应曲线与曲线的条件下ε= 0.1,k= 5。引入模糊控制后,系统不仅具有过渡时间短的情况ε= 0.1,k= 5,但也有一个小的稳态静差。此外,模糊控制可以抑制抖振,改善系统的动态稳定性能。根据室温下的响应特点变风量调节、室温下延迟响应曲线的三种方法是通过仿真实验。的实验表明,在这个过程中变风量调整,结束的延迟造成的延迟风量调整风扇转速和空气阀打开的响应延迟响应远小于室温房间风量变化如图13。

空调房间的空气供给体积变化与室内和室外热负荷。空气供给系统的体积在7:00-19:00呈现在图14。

考虑空调风扇的运行速度,伺服系统,供应空气温度变化的温度偏差信号e,旨在减少能源消耗的粉丝。模糊控制器的输入信号是温度误差e,输出信号是送风温度Ts。输入和输出变量的模糊子集是{NB,海里,NS, Z, PS,点,PB}。输入量化(0,10)地区和输出Ts量子化(10,16)地区。模糊控制规则如表所示2。

仿真结果如图所示15。风扇转速下降时,风扇的功率消耗和产生的噪音在其操作可以减少,从而为用户提供一个舒适、安静的办公环境。

5。结论

模糊SMC具有很强的自适应能力系统的扰动和参数。因此,将它应用于空调系统具有高不确定性可以克服一些传统控制方法的局限性,提高系统的整体稳定性。在这项研究中,一个空调房间的温度模型的基础上建立了变风量空调系统的特点,SMC用于调节风量和温度是成功控制。此外,设计模糊控制器根据模糊理论软化SMC率,有效地抑制了系统的抖振,改善其动态性能。

数据可用性

在这项研究中测量的数据。使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

福州妞妞和紫阳李同样这项工作。

确认

作者确认列出了所有贡献者本研究。这项工作在一定程度上支持的国家自然科学基金委(批准号。61803279,62003231,62003231,61672371),清朝局域网工程江苏、创新和创业的高层次人才引进计划的江苏省,安徽省重点实验室的开放项目资金智能建筑和建筑节能、安徽建筑大学(批准号IBBE2018KX02ZD),自然科学基金中国江苏高等教育机构(批准号18 kjb460026),苏州科技基金会(批准号SYG201813),江苏省自然科学基金(批准号,BK20170342和BK20200989)和江苏省研究生创新实践项目(批准号SJCX19_0844)。

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