自适应算法在洁净区中央空调系统中的设计与应用

周德华

(中国五冶集团机电分公司, 四川成都 610000)

自适应算法在洁净区中央空调系统中的设计与应用

周德华

(中国五冶集团机电分公司, 四川成都 610000)

中央空调系统的控制系统在洁净区的生产过程中起着重要作用，在简便、灵活的直接数字控制器(DDC)上应用自适应算法能使空调系统达到最佳的响应、稳定和节能效果。这不仅保障了企业生产洁净区的高品质环境要求，同时还降低能耗，提高效益。

中央空调系统； 洁净区； 自适应算法； 节能

洁净区是制药、电子等生产企业的重要生产场所。在洁净区的各组成系统中，中央空调的能耗占整个企业能耗的50 %以上，是企业节能的重点[1]。由于中央空调系统十分庞大，反应速度较慢、滞后现象较为严重，传统的控制技术有适应性差，控制惯性较大的不足。为了达到提高效率和节能的目的，以下将主要从控制策略和硬件组网两个方面进行讨论分析。

1 洁净空调系统的基本结构

洁净空调系统结构组成一般包括新风、空气的净化、空气的热和湿处理、空气的输送和分配及控制、空调系统的冷热源部分。

2 中央空调自动控制系统

2.1 中央空调自动控制的内容与被控参数

中央空调系统由空气加热、冷却、加湿、去湿、空气净化、风量调节设备以及空调用冷、热源等设备组成。这些设备的容量是设计容量，但在日常运行中的实际负荷在大部分时间里是部分负荷，不会达到设计容量[2]。所以，为了舒适和节能，必须对上述设备进行实时控制，使其实际输出量与实际负荷相适应。目前，对其容量控制已实现不同程度的自动化，其内容也日渐丰富。被控参数主要有空气的温度、湿度、压力(压差)以及空气清新度、气流方向等，在冷、热源方面主要是冷、热水温度，蒸汽压力等。

2.2 中央空调自动控制系统的基本组成

中央空调机组的自动控制系统一般由温室、加热器、换热器、传感器(如温、湿度传感器、风速传感器、压差传感器等)、调节器、执行器机构(如电动风阀执行器等)和调节机构(如蒸汽系统、冷冻水系统电动二通调节阀，风机变频调速器等)组成。其中温室和加热器、换热器组成调节对象(简称对象)，所谓调节对象是指被调参数按照给定的规律变化的房间、设备、器械、容器等。

2.3 空调自动控制系统的基本控制原理

各种参数的控制原理基本相同，以温度控制原理为例分析。室温就是室内要求的温度参数，称为被调参数(或被调量)，被调参数规定的数值称为给定值(或设定值)。系统通过室内温度传感器检测实时温度，控制器计算出室内温度的实际值与给定值之间产生偏差。再根据偏差的大小通过执行器调节給水阀门开度和风机的风量大小，以达到缩小偏差的目的。其结构系统如图1所示。

图1 室温自动调节系统

3 中央空调系统控制中存在的问题

3.1 被控对象的特点

中央空调系统中的控制对象多属热工对象，从控制角度分析，具有以下特点[3]:

(1)多干扰性：例如，太阳辐射热、气象条、室外空气温、门、窗、建筑缝隙等影响。

(2)多工况性：例如，季节性、温度、湿度相关性等。

3.2 控制中存在的主要问题

目前中央空调系统主要采用PID控制，PID调节能满足对环境要求不高的一般场所，但是PID调节同样存在一些不足，在控制中存在问题主要表现在:不确定性、高度非线性、半结构化与非结构化、系统复杂不易控制、可靠性不够。

面对上述中央空调系统的特性，因其属于不确定性复杂对象(或过程)的控制范畴，传统的控制方法难以对这类对象进行有效的控制，必须探索更有效的控制策略。

4 自适应PID控制系统

4.1 控制策略的选取

洁净区中央空调系统是一个十分庞大的系统，其包含了需要同时控制的多个子系统。如果采用传统的PID来控制如此庞大的、非线性系统往往具有反应速度较慢导致滞后现象严重，全局控制领域无法做到高精度控制、快速响应和稳态误差小相结合。所以在有较高环境要求的洁净区已经完全不能满足使用需求了[4]。

针对上述问题不少专家学者提出了并行控制理论[5]。即简单地将模糊控制引入系统，与PID并行控制系统(图2)。这种控制方法在一定程度上改善了单纯的PID算法的控制效果，理论也并不复杂，主要是取PID控制稳态误差小，过度阶段模糊控制快速响应的特点。但是在实际的操作过程中具有实现难度相对较大、控制难度相对复杂的问题。而且系统的移植性差，仍然需要有经验的工程师到现场，根据现场具体情况对PID控制参数进行设置。

图2 PID算法与模糊算法并行控制原理

一种自适应PID控制算法可以根据系统偏差值e和偏差变化值Δe的大小，在线自动调整PID控制器的比例系数、积分时间常数和微分时间常数。其控制原理如图3所示。

图3 自适应PID控制原理

这种根据系统参数变化，动态地调节PID控制参数，所以该自适应PID控制系统同时具有模糊推理的高效迅速和PID经典控制精确输出的双重优点。

4.2 自适应PID控制系统设计

传统PID控制算法处理离散数据的数学模型是：

其中：Kp为比例常数;Ti为积分时间常数;Td为微分时间常数;u(n)为控制器输出;e(n)为系统偏差值;Ts为采样周期[6];PID控制参数Kp、Ti、Td由图7中α虚框所示部分的模糊控制器计算提供。PID控制参数是系统利用采集到的温度计算出控制偏差e和偏差率Δe通过模糊推理得到的。模糊推理是通过查询模糊控制表来得到，查询如表1所示。由于偏差e和偏差率Δe可正可负，所以该两个变量可以分别定义模糊集的语言变量为：“正大PB”“正中PM”“正小PS”“近零ZR”“负小NS”“负中NM”“负大NB”。控制量分别为例常数，积分时间常数和微分时间常数。

4.3 实验和结论

为验证自适应PID控制算法的实际效果，仿真实验设计了一个大惯量的温度控制模型，针对该模型通过调节PID参数观察仿真结果。由于模型的滞后现象严重，惯性较大，无法知道一组合适的参数用于全程的控制，要么为了缩短响应时间，就会出现严重的超调现象，要么为了系统稳定性，就会出现严重的滞后现象。在同样的模型下，引入模糊控制(表1)，系统根据反馈参数，实时调节PID控制参数，是其能够快速且稳定地达到控制目的。

表1 模糊控制查询

5 工程应用与监控信息平台的选择

大型复杂系统控制的工程实现中除了低层的DDC控制外，由于各子系统需要结集协调，有大量的信息需要实时处理和存储。从控制论层次考虑，无论管理信息还是控制信息，控制的本质都是对信息流的控制和信息的处理，因此信息平台的选取是至关重要的。

整体结构上，选择总线型系统是比较好的。其优点是组网简单，性能稳定，结合了DDC对低层设备的直接控制，也兼顾了网络传输，满足对信息的传输与存储。

正是基于上述组网思想，在满足用户中央空调系统要求的前提下，用上位机监控软件通过总线将系统中的各个子系统链接起来，达到了监视信息统一上传、存储、分析、显示，控制信息统一下发、执行的集中监控目的。

6 结束语

由于中央空调系统在工业厂房节能中占据的特殊地位，所以对中央空调系统控制模式进行研究的重要意义。通过对此类系统温、湿等控制问题进行详细地分析，确定合适的智能控制策略。采用自适应PID控制系统能使空调系统达到最佳的控制状态，采用系统组网达到了高度监控，节约人力成本。保障了企业安全环保的生产，降低了能耗，提高了效益。

展望未来，还需要在成套设备的工程设计与提高系统的抗干扰能力、稳定性方面下功夫，使我们的系统更能够满足市场的需求。

[1] 黄从利.基于DDC 自动控制对空调系统节能的方法[J]. 计算机工程与应用, 2005(12): 195-197.

[2] 陈汝全, 林水生. 实用微机与单片机控制技术[M]. 成都: 电子科技大学出版社, 1994.

[3] 王毅. 单片机器件应用手册[M]. 北京: 人民邮电出版社, 1994.

[4] 何平, 王鸿绪. 模糊控制器的设计及应用[M]. 北京: 科学出版社, 1997.

[5] 丁高. 空调系统DDC 控制设计[J]. 暖通空调, 1994(3): 13-15.

[6] 谭胤, 张德源. 智能中央空调节能系统设计实现[J]. 工业控制计算机, 2005(5): 57-58.

[定稿日期]2017-08-31

周德华(1962～)，男，大专，工程师，从事电气工程施工技术管理工作。

TU834.8+2

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