基于预测优化控制的变风量空调系统控制策略的研究

2016-01-20刘艳杰范晓伟何大四付邦胜

中原工学院学报 2015年1期

关键词：温度控制

刘艳杰，范晓伟，何大四，付邦胜

(中原工学院，郑州 450007)

基于预测优化控制的变风量空调系统控制策略的研究

刘艳杰，范晓伟，何大四，付邦胜

(中原工学院，郑州 450007)

摘要：基于变风量空调送风系统的运行特点，建立了风量预测优化控制模型，设计了变风量空调前馈-反馈综合控制系统。实验结果表明：基于预测优化控制的空调系统运行稳定，各个空调小室的温度都能够稳定于设定温度所要求的精度范围内；各个控制环节的耦合度很小，能够实现独立控制调节，系统运行灵活、稳定。

关键词：变风量空调送风系统；预测优化控制；温度控制

变风量空调系统具有非线性、时变、多变量、强耦合等特征，设计、运转及管理的难度大是变风量空调系统未普遍使用的主要原因。现有变风量空调系统控制方法大多是基于反馈机制的。由于空调系统是非线性、大滞后对象，反馈控制调节不及时，会产生调节过程的动态偏差，其控制效果较差，存在诸多缺陷[1]。与反馈控制相比，前馈控制比较及时，并且理论上可以完全补偿动态偏差。将二者的优点用在整个控制系统中，可提高系统的响应速度和控制精度。基于此，本文提出了一种前馈和反馈相结合的控制方法——风量预测控制的变风量空调系统控制方法，并对此方法进行了实验研究。

1预测模型的建立

实验台以某办公建筑的3间办公室为原型。在该实验中，使用由半导体制冷片做成的模拟热源来模拟室内的负荷变化，每个模拟热源由6块半导体制冷片组合而成。

该空调系统的预测优化控制模块包含温度预测优化模块和风量预测优化模块两部分。预测优化控制模块根据空调系统的运行机理，对该送风系统结构进行预测。

1.1温度预测优化控制模块

温度预测优化控制模块的运行机理是：已知房间的容积，可求出定容情况下温升与热量的关系式。由该关系式即知房间实际温度与设定值的偏差Δt所对应的需求热量Q。该需求热量即为空气处理箱需要向室内输送的热量。由Q=cρG(tS-tN)，可求出每个房间的温度偏差Δt与系统所需求风量G之间的关系式。其中:tS为送风温度;tN为房间温度;c和ρ分别是空气的比热容和密度，为定值。3个房间的关系式如下所示:

G1=2.957·Δt1-8.872

(1)

G2=3.047·Δt2-9.140

(2)

G3=2.883·Δt3-8.649

(3)

1.2风量预测优化控制模块

在风量预测系统中，该实验的风机控制方法是定静压控制，定压点应取在送风管道的最不利点。根据实际工程经验，该定压点取在送风干管上距离风机出口的2/3处，送风静压值由实验测得。所以各个送风支管的入口处的压力为已知。根据流体力学理论知识，空调送风系统的管网阻力特性方程为[2]：

ΔP=S·Q2

(4)

其中：ΔP为风管的进出口压差，单位Pa；S为风管的阻抗，单位kg/m7；Q为风管中空气的总流量，单位m3/s。

由上式可知：当管道的流量和风管进出口压差为已知时，即可确定该管道的阻抗值。室内温度设定值与实际温度的偏差为已知，则各个空调小室的需求风量为已知，从而可预测各送风支管的阻抗值，即

Si=ΔPi/Qi2

(5)

式中：Si为风管i的阻抗，单位kg/m7；ΔPi为送风支管i的进出口压差，单位Pa；Qi为风管i中空气的总流量，单位m3/s。

对于结构确定、风量已知的风管，其阻抗值可以由式(6)计算得出[2]：

(6)

在式(6)中，风管的所有定阻力元件的局部阻力损失系数、直径以及管长在该系统结构参数一定的情况下为已知或者可由实验测得。而沿程阻力损失系数λi是风管的流量函数，可由布拉修斯公式得到[3]。

λi=0.3164/Re0.25

(7)

其中：Re为雷诺准则数，Re=vD/ν；v为风管内空气的流速；D为风管的直径；运动粘度系数ν=15.06×10-6m2·s。

由式(6)和式(7)可得各送风支管所有阻力元件的局部阻力系数之和。该实验台送风系统中的变局部阻力元件为末端风阀，其余为定阻力元件。当送风管网的结构尺寸确定后，定阻力元件的局部阻力系数为定值。按照公式(8)，可求出局部阻力系数ξ：

Pm=ξ·ρv2/2

(8)

式中：Pm为管道压差；ξ为局部阻力系数；ρ为空气密度；v为空气流速。

其中，管道压差和流量可以由实验测出。在流量和管道断面积已知的情况下，求出管道的空气流速，即可求出定阻力元件的局部阻力系数。

末端风阀作为变阻力元件，其局部阻力系数会随着阀门开度的变化而变化。末端风阀的阻力损失系数J和风门开度θ的关系如式(9)所示：

lnJ=a+bθc

(9)

其中：θ为风门的开度；a、b、c为常数。

式(9)中，a、b、c3个常数由末端风阀的阻力损失特性曲线确定，与阀门的流量、开度等有关。由实验测得该3个房间末端风阀的损失系数与风门开度的关系式分别为：

lnJ1=7.20-0.135θ10.932

(10)

lnJ2=17.87-9.303θ20.136

(11)

lnJ3=8.88-0.991θ30.473

(12)

在变风量空调预测优化控制模块中，根据各支管的进出口压差及各个空调区域的需求风量，通过式(5)计算各个送风支管的阻抗值，然后通过式(6)计算得到各个末端风阀的阻力损失系数，再通过式(9)计算得到各末端阀门的开度，完成整个预测过程。

2基于风量预测控制的变风量空调控制系统设计

2.1实验台控制系统原理

实验台控制系统的控制方案：当各空调房间的负荷改变时，控制系统通过传感器、控制器、执行器完成对各空调房间的温度控制，使各空调房间的温度维持在设定值所要求的精度范围内。为了实现上述控制功能，结合预测优化控制模块对该实验台进行设计。实验台控制系统原理图如图1所示。

图1　实验台控制系统原理图

各个房间的温度设定值为已知，通过温度预测模块可以得出房间所需要的风量值，然后通过风量预测模块，根据末端各个房间所需的风量值算出末端各个阀门的开度。同时，风量预测控制模块将各个阀门的开度值传递给各个执行器，进而通过调节各个房间的送风量来调节室内温度。

这种前馈-反馈综合控制不但解决了反馈控制的时滞问题，而且解决了前馈控制存在的偏差大的问题，达到了提高控制精度、缩短调整时间的目的。

2.2控制系统的控制程序

为了实现该变风量空调控制系统的控制功能，在上位机中编写控制程序，控制程序包括前馈和反馈控制两部分。前馈控制通过预测优化控制模块对送风管网结构进行准确预测，并通过该预测结果调节末端阀门的开度值；反馈控制为增量型PID控制。

3实验台相关参数的确定及实验结果分析

3.1送风静压的确定

该试验系统的管道控制采用定静压控制，需选取静压值。如果静压值过小，就会使变风量末端出现饥饿现象；如果静压值过大，风机持续高速运行，节能效果不佳，且系统的噪音大[4]。该实验台的静压值通过实验确定为570 Pa。

3.2温度阶跃响应实验

评价一个控制系统好坏的标准是，当系统受到干扰时，其能否在控制器的作用下及时、准确地克服干扰造成的偏差。在该控制系统中将3个房间的温度设定值分别由16 ℃阶跃到18 ℃，实验结果如图2-图4所示。

图2　空调小室1的温度振荡曲线

图3　空调小室2的温度振荡曲线

图4　空调小室3的温度振荡曲线

由图2-图4可知，3个房间的温度超调量分别为12.78%、8.33%、12.22%，衰减比分别为7∶1、5∶1、4∶1，调节时间分别为112 s、119 s、188 s。由此可见，该控制系统保证了室温调节过程中室内的舒适度，验证了室温串级控制的理想控制效果。

3.3室内温度的控制与分析

为了研究变风量空调系统各个房间的温度控制情况，对冬季工况进行实验研究。实验过程中，只有室内模拟热源的变化才影响室内负荷值。实验使用半导体代替室内模拟热源，表1中的数字代表各个房间半导体开启的片数，每片半导体的发热功率为16.8 W。实验结果如图5-图7所示。

表1　各房间内半导体开启片数

图5　房间1的温度控制情况

图6　房间2的温度控制情况

图7　房间3的温度控制情况

从3个房间的温度控制曲线图(图5-图7)可以看出，基于风量预测控制的变风量空调系统的控制效果很理想。其中，房间1的负荷值变化较大，房间2各时段的负荷值从大依次变小，房间3各时段的负荷值从小依次变大。该控制系统耦合很小，稳定性很好。

4结语

(1)该控制系统综合了前馈及反馈控制方法的优点，提高了该控制系统的控制精度及响应速度。

(2)对温度设定值进行了阶跃响应实验。实验结果表明，该控制系统运行稳定、反应及时，各个控制环节耦合比较小，室内温度能够迅速的达到设定值所要求的精度范围。

(3)对变风量空调实验台进行了冬季工况实验。研究结果表明，3个房间的室内负荷在以不同的形式改变时，该控制系统可以迅速地调节风量，使3个房间很快稳定在设定温度。

参考文献：

[1]吴爱国，高德云. VAV空调系统的智能控制[J]. 制冷学报, 1999(1):11-16.

[2]付祥钊. 流体输配管网[M]. 北京: 中国建筑工业出版社, 2006:57.

[3]孙载正. 沿程阻力系数计算的简化方法[J]. 山东纺织工学院学报, 1988,3(2):16-20.

[4]杨国忠,李康. VAV系统中定静压与变静压控制分析[J]. 浙江建筑, 2005，22(4):71-72.

(责任编辑：席艳君)

The Control Strategy Research Based on the Prediction Optimization

Control of Variable Air Volume System

LIU Yan-jie， FAN Xiao-wei， HE Da-si， FU Bang-sheng

(Zhongyuan University of Technology， Zhengzhou 450007， China)

Abstract：Air volume prediction control model is established based on the operation characteristic of variable air volume system, and the feed-forward and feedback integrated control system is designed. The experiment result shows air conditioning system is running stability, and the temperature of each room satisfies accuracy requirement of the setting temperature; different segments of control coupling is small. And it can be adjusted to achieve independence, stable running of the system.

Key words：variable air volume system; prediction optimization control; the temperature control