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中央空调变频调速控制节能系统和中央空调变流量控制节能系统。
并且与智能控制方法相结合,将原有的定流量系统改为变流量控制系统,从而使中央空调就能够在保证负荷需求的前提下,实现中央空调系统的最大节能[3]。
在对空调的控制技术中,常规PID控制因简单、实用、易于实现,因而在空气调节中的应用比较广泛。
常规PID控制器是过程控制中应用最为广泛最基本的一种控制器,它具有简单、稳定性好、可靠性高的特点。
即使在现代控制技术飞速发展的今天,仍有90%以上的控制回路采用PID控制由于PID算法的分析、综合和设计都是建立在严格和精确的数字模型之上的,只有在系统模型参数不随时间变化的情况下才取得理想效果。
当一个已经调好参数的PID控制器被应用于另外一个具有不同模型参数的系统时,系统的性能就会变差,甚至不稳定。
而中央空调系统是一种干扰大,干扰因素多、强非线性的复杂系统,且难以获得控制对象精确的数学模型。
所以,传统的PID控制是不能满足其节能、高效的运行指标。
智能控制突破了传统控制理论必须基于精确的数学模型的框架,它按实际效果进行控制,不需要有精确的数学模型作为基础,尤其适合应用在这种干扰多,非线性强、藕合强烈的复杂系统中;
同时智能控制具有总体自寻优特点。
由于智能控制器具有在线特征辨识、特征记忆和拟人特点,在整个控制过程中计算机在线获取信息和实时处理并给出控制决策,通过不断的优化参数和寻找控制器的最佳结构形式,以获取整体最优控制性能[4]。
其中模糊控制以语言描述人类知识,并把它表示成模糊规则或关系,通过推理、利用知识库,把某些知识与过程状态结合起来控制行为,它具有恰好不依赖于被控对象精确的数学模型,能够直接从专家和操作者的控制经验归纳、优化而得到对被控对象的控制方案,并具有较好的控制效果,达到节能的目的。
因此在中央空调领域采用模糊控制技术实施自动控制是当前中央空调优化控制研究的热点[5]。
2.中央空调的研究现状
2.1国外中央空调的研究现状
2.1.1美国中央空调发展现状
美国的家用中央空调普及率较高,这与其良好的居住条件以及较高的生活水平是分不开的。
美国是世界第一经济大国,人民生活水准较高,对居住的舒适性要求也较高,这些都促进了该国家用中央空调的普及使用。
美国的别墅型住宅具有宽敞、高大的特点,通常由中、高收入的家庭居住。
由于其层高较大,具有足够的建筑空间用于布置风道,因此在美国,风管式系统在家用中央空调中所占的比重相当大。
同时,由于美国居民对家用空调舒适性的要求较高,因此多采用有新风的风管式系统。
目前,美国风管式系统的年产量约为600万台/年,占其家用空调产量的一半左右。
美国的公寓型住宅适合于中、低收入的人群居住,其消费水平偏低,其家用空调的型式以窗式空调器为主,也有采用小区供冷、热水的,一般不使用家用小型中央空调。
目前美国窗式空调器年产量约为600万台/年,占其家用空调产量的一半左右[6]。
美国的家用中央空调的型式以风管式系统为主,其具体形式多种多样。
风管式单元空调系统和风管式空调箱系统在美国的应用都很广泛,此外,集成了燃气炉的家用中央空调系统在美国的应用也非常普遍。
此种家用中央空调系统在供冷季由制冷机组提供冷量,在供热季由燃气炉提供热量,对室内回风和新风进行处理,消除房间空调负荷,同时也可以满足家庭生活热水的需求[7]。
2.1.2欧洲中央空调发展现状
德国是欧洲最大的中央空调市场,接着是意大利,他们的需求量占欧洲总量的一半。
尤其是德国,中央空调市场销售额在2004/2005年增长了5%,预计2006年增3%。
到目前为止德国是欧洲最大的空调末端市场,2005年销售了61000台。
其中风管系统是最重要的部分,有2/3是风机辅助的VAV(变风量),而1/3是定风量(CAV),诱导式机组销售了6500台,预计2006年销售6700台。
而意大利方面,由于国家经济缓慢下降,2005年GDP增长为零。
对住宅和商用空调的发展有很大的影响。
冷水机组继续面临和DX系统竞争,尤其是和多联分体VRF系统竞争。
它随经济下降而下降,市场占主流的是小、中冷量的涡旋式柜机,往复式在空调领域只有很小一点存在,尽管它在商用制冷中仍很广泛。
尽管意大利保持欧洲风机盘管的主要市场,但预计以后几年不好,2006年58000台,估计到2010年连续下滑[7]。
2.1.2日本中央空调发展现状
日本的家用空调走的是一条“氟系统”为主的发展道路,从窗式空调器到定速分体式空调器,再到变频分体式空调器。
同样,日本的家用中央空调也以冷剂式空调即VRV系统(包括一拖多)为主。
VRV空调系统的研究起源于日本,在日本已有多家公司拥有此项技术。
三洋电机、松下电器产业、东芝、三菱电机、三菱重工、夏普、长府制作所等是世界最主要的变频空调器生产企业,其变频空调系统及控制器的开发能力都很强,且各家均有自己的特色。
这为日本发展VRV系统提供了技术保证。
同时,日本国土面积小而人口众多,人口密度非常大,其住宅多属于高密度住宅,建筑结构较为紧凑。
一般层高均较低,不适合于布置需要占用较大层高的风管式空调系统。
而且日本是个国内资源匮乏的国家,其能源消耗主要依赖于从国外进口,因此该国非常强调节能。
家用空调作为能源消耗大户,其节能技术的开发尤其受到重视。
VRV系统的节能性是其在日本得到广泛应用的一个重要原因。
另外,对于专业的空调安装队伍来讲,VRV系统的安装非常规范,施工费用低。
以上这些因素决定了日本家用小型中央空调的型式以VRV系统为主。
此外,在日本,对于比较高档的别墅住宅,也有采用风管式系统的,风管式单元空调系统和风管式空调箱系统都有应用。
对于面积很大的高级住宅还采用新风机组加风管式空调箱系统,通过新风道将室外空气引入室内,运行时需要关闭房间所有的窗户,原则上可实现全年连续运行。
对于中级住宅或规模较小的高级住宅也有采用冷、热水机组的,在这种系统中,室内末端装置多采用落地式风机盘管,当采用吊顶式风机盘管,在冬季供热时,室内上下温差太大,通常辅以电熟壁毯作为辅助热源[8]。
小型空调系统的控制技术,至今已取得了显著的进步。
日本空调界现在所关注的问题已转向至减少空调系统对环境的污染,加速空调系统可持续发展的技术开发方面。
2.2国内中央空调的研究现状
近年来,我国也积极开展了对此项技术的研究,并取得了一定的成就。
1993年,张吉礼等首先以舒适性空调系统为研究对象,仿真研究了空调系统模糊控制过程;
研究表明,模糊控制具有较好的控制精度,当空调负荷变化时,模糊控制响应快,跟踪控制能力好。
在众多以模糊控制为主线的研究过程中,也出现了多种改进的模糊控制器或多种智能控制研究相结合的研究方法,例如:
PID模糊控制器、变结构模糊控制器、复合型模糊控制器、自适应模糊控制器及神经网络自学习模糊控制器、专家模糊控制等各类的研究方向。
2000年,张吉礼系统地研究了适于暖通空调系统实时控制特点的模糊控制方法,提出了解决暖通空调系统大滞后的神经网络预测方法。
陈杰甫等相继提出模糊控制器、参数自调整模糊控制器在中央空调控制系统中的应用方法。
毛永贵和石家泰利用自组织模糊控制原理,仿真研究了温湿度关联参数模糊解耦控制过程,结果表明,自组织模糊控制对随机千扰有一定的克服能力,具有较好的解耦效果和自适应能力。
在王慧芳的家用中央空调打造新生活一文中,她指出目前我国市场上有两类家用中央空调系统,一是通过变频改变制冷剂流量的一拖多小型中央空调系统,如海尔的MRV与H-MRV系统,即采用变频器改变压缩机供电频率和转速,并通过电子膨胀阀调节、控制冷媒的流量,适合于供冷和供热的各种运行工况,具有制冷和制热速度快、节能、恒温、噪音低等优点,有单冷、热泵及可在同一系统中同时供暖及供冷等类型;
二是风管道分体式小型中央空调系统,由容量较大的分体式机组构成,带有新风系统,通过风管的出风口输送冷风或热风到各个房间。
这些小型中央空调都可为100平方米以上的空间提供制冷和制热[9]。
目前,我国家用中央空调的年产量约为10万台/年,数目虽然不大,但增长速度较快。
与美国和日本选择的家用中央空调发展道路不同,我国的家用中央空调主要发展的是冷、热水机组的型式,目前其产量占我国家用中央空调总量的7成以上此外也有风管式系统,但其数量比冷、热水机组少得多,VRV系统的数量就更少。
在徐宏宇教授的户式中央空调系统温度采集模块的设计应用一文中,他对出现该种格局的原因进行了细致的分析:
(1)冷、热水机组的室外主机实际上就是一个风冷热泵装置,室内末端是风机盘管。
而目前我国的风冷热泵技术经过多年的探索和研究,已经基本成熟。
而在风机盘管技术上我国目前已经处于世界领先水平。
因此我国发展冷、热水机组有技术上的保证。
(2)冷、热水机组不需要占用太多建筑层高,在住宅内布置较为方便,且施工简单,安装费用低。
而风管式系统的设置需与建筑结构相配合,占用建筑空间大,且施工不方便。
对于VRV系统,目前国内在此领域的技术尚不成熟,且VRV系统的初投资太高,限制了它的推广。
(3)从舒适性的角度考虑,风管式系统由于调风、调温的问题解决得不好无法同时满足多个空调房间不同的空调负荷需求。
而冷、热水机组则可以很方便地进行各房间的独立控制和调节,同时也能达到节能的目的[10]。
从以上的分析可以看出,我推断我国中央空调发展现状的主要是出于技术上的考虑,同时这也是一种新型产品在其发展的初期阶段的必然结果。
其实上世纪90年代开始,许多中国的企业已经涉足中央空调业,但是,以特灵、开利、麦克维尔、约克为代表的美国品牌,和以大金、日立为代表的日本品牌,在中国几乎没有对手,处于绝对垄断地位[11]。
这些例子都告诉我们,中国的国情与美国和日本都有很大的不同,因此,在发展家用中央空调的道路上,如若一味地照搬他们的经验是行不通的。
应当结合中国自身的特点,在仔细分析中国具体国情的基础上,推进我国在家用中央空调领域中的研究和应用。
2.3中央空调的问题和不足
中央空调在现代建筑中应用越来越广泛,它在给人们提供舒适的生活和工作环境时,同时也消耗了大量的能源。
在商利斌、高喜玲进行建筑中央空调节能探讨时就指出,中央空调的用电量占各类大厦总用电量的70%以上,而中央空调设备97%的时间在70%负荷以下波动运行,实际空调负荷平均只有设备能力的50%左右,因而出现了“大马拉小车”的现象,这无疑造成了大量的能源白白浪费[1]。
看完刘利新、瞿文敏的模糊控制在中央空调控制系统中的应用一文后,我认识到,事实上制冷空调复杂的能量传递过程很难用精确的微分方程进行描述的。
对于对象延迟很大、负荷变化较大的调节系统,它就显得无能为力,且对于多变量系统,由于变量之间的相互干扰作用,很难获得理想的控制效果。
而暖通空调控制系统大多数为多变量系统,所以即使运用了先进PID算法,也得不到最佳效果[12]。
从赵瑞国,李界家,马斌的中央空调温度控制系统的控制策略研究中,我了解到在控制方面,中央空调主机和部分末端控制有自动控制装置,但没有形成空调系统的集中控制,总的来说就是自动控制水平偏低。
此外,中央空调系统是一个复杂的大惯性环节,水循环的周期长,房间温度变化慢,外界环境变化时,采用了传统的PID控制方式时,系统的超调量比较大,调节时间比较长,造成了很大的能源浪费[13]。
从刘鑫屏的中央空调房间温度模糊控制器的设计中,我了解到在设计方面,中央空调是按照房间最大负荷加上一个较大的安全余量而进行设计的,房间负荷的计算方法,不能实际反映房间的负荷分布情况等。
实际的最大负荷低于设计符合,且机组大部分时间在部分负荷下运行,这就导致在多数空调系统中出现大流量,小温差的运行状态,造成很大的能源浪费[14]。
从王贵刚的基于中央空调温度集散控制系统设计中,我了解到中央空调的风机,水泵大部分是有交流异步电动机驱动的,异步电机用的是变频控制,在高速节能效果达到20%-30%,但在低速运行时效率急剧下降。
而且变频控制时存在高次谐波,功率因数低,对电网有污染,长期接触对人体有危害,同时也会使电动机寿命缩短[15]。
从李玲言的中央空调节能控制系统的研究与开发中,我了解到目前国内外空调、制冷设备普遍采用DDC控制器,在一般的变频节能技术基础之上,采用传统的常规PID控制策略。
由于空调系统本身的复杂性、不确定性、大时滞性、耦合性和多工况等特性,现有的基于传统PID算法的控制系统并不能够达到理想的节能效果。
因此,中央空调节能控制系统要求能够实时跟踪系统负荷,调节系统中各能耗设备功率输出以适应空调负荷的变化,并保证主机系统始终处于最佳工况点上,使空调系统的效率(COP值)始终保持最大值[3]。
为了解决中央空调效率利用率低的问题,我查阅了李玉街所写的智能模糊控制技术在中央空调节能控制中的应用一文,他提出了降低空调系统能耗的两个基本途径,一是增大建筑物围护结构的热阻,以减少冷负荷,二是选用先进的运行控制技术,提高空调系统设备(制冷机组、循环水泵、冷却塔风机等)的能源利用效率[16][17]。
因考虑到在大楼落成后,建筑的基本特性已经决定,这时只能从先进的运行控制技术出发。
将自适应控制、最优控制等现代控制理论运用到中央空调系统中。
模糊控制理论正是针对被控对象及其环境和任务的不确定性提出来的,它具有更快的响应,和更小的超调,对过程参数的变化也不敏感,具有很强的鲁棒性,可以克服非线性因素的影响等优点,所以我的基本控制是模糊控制的控制策略。
3.模糊控制在中央空调中的应用
3.1模糊控制器的结构设计
所设计的温度控制系统如图3-1所示。
其中输入变量为温度误差和误差变化率,输出量为冷水阀或热水阀。
图3-1温度模糊控制系统
3.2输入输出量的模糊化
给定温度TO,反馈温度用T1表示。
选取温度误差和温度误差的变化率为控制器的输入量,分别用e和ec表示。
且令e=T1-T0,ec=de/dt,温度传感器测量得到的信号总是有界的。
在模糊控制系统中,这个界限一般称为该变量的基本论域,它是实际系统的变化范围。
基本论域内的量为精确量。
变量所取的模糊子集的论域为(-n,-n-1…O…n-l,n),一般取论域n
6这样能满足模糊集论域中所含元素个数为模糊语言词集总数的二倍以上,确保诸模糊集能较好地覆盖论域,避免出现失控现象。
1)输入变量E的模糊化:
输入量:
e
基本论域:
[-
,+
],即[-3,+3],单位:
℃
量化论域:
[-n1,+n1],即:
[-6,+6],模糊词集:
NL,NM,NS,0,PS,PM,PL
2)输入变量EC的模糊化:
输入量de/dt
],即:
[-1,+1],单位:
℃/10minutes
[-n2,+n2],即:
[-6,+6],模糊词集:
3)输出量U的模糊化
输出量:
u
基本论域[-
[0,+10],单位:
v
[-m,+m];
即[-6,+6],模糊词集:
比例因子kc、kec、ku对模糊控制系统的动、静态性能有较大的影响。
一般来说,ke越大,系统的超调也越大,过渡过程就越长,稳态误差和调节死区越小;
ke越小,则系统变化越慢,稳态精度降低,调节死区增大。
kec越大,则系统变化率越小,系统变化越慢;
若kec越小,则系统反应加快,超调量增大,特别是反向超调量会变大,同样会使系统调节时间延长。
在过渡过程上升阶段:
ku越大,上升越快,但容易引起超调;
ku越小,则系统响应缓慢。
在稳态阶段:
ku过大会引起振荡。
3.2模糊控制规则的设计
模糊控制的核心是模糊控制规则的建立。
模糊自动控制规则的实质是把相关行业专家及操作者的经验加以总结,并将在控制过程中由经验得来的相应措施总结成一条条控制规则,由它们构成一个“模糊控制器”,从而达到用机器代替人对复杂的工业过程进行控制。
根据专家知识和有经验的操作人员的经验,将空调温度控制过程中要遇到的各种可能出现的情况和相应的控制策略汇总成表。
在这里由于夏季和冬季人的适应温度不同:
夏季温度在23-27℃,冬季在16-20℃。
夏季以回风温度来控制冷水阀开度;
冬季以回风温度来控制热水阀的开度;
以夏季为例,空调温度控制过程中可能出现的情况有49种,采取的相应的控制策略也有49条模糊控制规则。
夏季模糊控制规则见表2,冬季模糊控制规则见表3。
表3-2模糊控制规则表(夏季)
冷水阀开度U
温度误差E
NL
NM
NS
PS
PM
PL
温
度
误
差
变
化
率
EC
表3-3模糊控制规则表(冬季)
热水阀开度U
温度误差E
3.3模糊推理
推理是模糊控制系统的核心。
以模糊概念为基础,模糊控制信息可以通过模糊蕴涵和模糊逻辑的推理规则来获取,并可以实现拟人决策过程。
根据模糊控制的输入和模糊控制规则,可由模糊推理求解模糊关系方程,获得模糊输出。
在这里我采用matlab中的模糊控制器仿真来进行模糊推理。
整个过程以夏季为例。
(1)在这里由于温度变化过程较慢,而且考虑到实际应用过程的计算方便,因此对温度误差、温度误差变化率和输出量隶属函数采用对称三角函数。
FIS编辑器和输入输出的隶属度函数如图3-2示。
(a)(b)
图3-2FIS编辑器(a)和输入、输出的隶属度函数(b)
(2)建立模糊控制规则,模糊控制规则如图3-3所示
图3-3模糊控制规则编辑
(3)观测模糊推理过程:
在编辑器界面上点击“View->
Rules->
RuleViewer:
centralairconditioner”界面,如图3-4所示
图3-4观察模糊推理过程
(5)输入、输出变量之间的整体相关情况如图3-5所示
图3-5输入、输出变量之间的整体关系
3.4清晰化接口
由模糊推理得到的模糊输出量C*是输出论域上的模糊子集,只有其转化为精确控制量u,才能施加于对象。
在这里以夏季为例,进行清晰化接口处理,制作查询表如下。
表3-4夏季模糊控制规则查询表
输出量
U
误差E
-6
-5
-4
-3
-2
-1
1
2
3
4
5
6
误差变化率EC
当系统在线运行时,如果对于每次采样,都要根据以上步骤进行一次推理、去模糊化
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