ZigBee无线传输技术在集中空调系统中的应用

吴夏　高岩

摘  要： 为了解集中空调系统的运行状况，并针对其中可能出现的运行效果不佳进行优化，首先建立基于ZigBee无线传输技术的集中空调系统数据监测平台，用于获取空调系统运行的实时数据，具有可靠性高、灵活性高以及能耗较低等特点;其次，分析监测数据，发现该集中空调系统在控制房间热湿环境时存在房间温度持续波动、难以稳定在设定值、房间热舒适性较差等问题;最后，提出降低水阀PID控制器中KP参数值的优化控制方法，改善了集中空调系统的运行效果。

关键词： 集中空调系统; ZigBee无线传输; 平台建立; 数据监测; 数据分析; 运行优化

中图分类号： TN926?34; TU831                  文献标识码： A                       文章编号： 1004?373X（2020）24?0045?04

Application of ZigBee wireless transmission technology in central air?conditioning system

WU Xia1， GAO Yan1，2

（1. Beijing Key Laboratory of Heating and Gas Supply， Ventilation and Air Conditioning Engineering， Beijing University of Civil Engineering and Architecture， Beijing 100044， China; 2. Beijing Advanced Innovation Center for Future Urban Design， Beijing 100044， China）

Abstract： In order to comprehend the operation status of the central air?conditioning system and optimize for the poor operation effect that may appear among them， a central air?conditioning system data monitoring platform based on ZigBee wireless transmission technology is established first to obtain real?time data of air?conditioning system operation， which has the characteristics of high reliability， high flexibility and low energy consumption. By analyzing the monitoring data， it is found that the central air?conditioning system can produce continuous fluctuation of room temperature， is difficult to stabilize the set value， and has poor thermal comfort of the room when controlling the hot and humid environment of the room. The optimal control method for reducing the Kp parameter value of the PID controller of the water valve is proposed， which improves the operation effects of the central air?conditioning system.

Keywords： central air?conditioning system; ZigBee wireless transmission; platform establishment; data monitoring; data analysis; operation optimization

0  引  言

集中空调系统在建筑中的广泛使用，使得建筑室内环境的热舒适性得到了良好的提升。然而，在实际建筑中，室内热湿环境往往出现冷热不均、时冷时热、调控滞后等各种各样的问题，因此需要实时监测集中空调系统的运行状况，以便及时发现问题、解决问题，进而改善运行控制效果。

杨怀毅等提出一种将空调器温度测点采集到的数据与电路参数相结合，实现房间空调系统制冷量、制热量、功率、能效的实时监测方法[1];徐强伟等采用Arduino单片机作为主控器的数字传感器及控制设备，监测了地铁车站候车区的空气品质[2];鲍玲玲等提出PLC+变频器+组态软件的舒适性空调自动控制系统设计思路，使空调系统运行可靠、操作简单、功能丰富[3]。此外，艾红等建立了基于ZigBee无线传输的供暖温度监测系统，避免了有线传输布线困难问题，对供暖系统进行实时的温度监测[4];O. P. Bodunde等将ZigBee通信技术应用于供水机械，推断水泵的流量[5];刘雁将ZigBee无线通信模块与气压等终端传感器结合在一起，设计实现了对有害气体浓度的精确检测[6];GUAN Yuxi等將ZigBee通信技术应用于对建筑火灾的感知与预防，大大提高了消防安全水平[7]。上述关于ZigBee的应用研究充分表明了这种技术在监测室内热环境等方面具有广泛的应用前景。

目前，用于维持建筑室内热环境状态的集中空调系统数据监测主要是采用以下方式：利用传感器对集中空调系统的运行数据进行采集，通过有线传输的方式将数据传回控制中心，然后对数据进行分析处理[8]。由于空调系统管路复杂，调控房间数量繁多，造成了接电线路过长、维护难、平台建造成本高、后期改造不方便等问题。为此，本文基于ZigBee无线传输技术，建立集中空调系统数据监测平台，并根据监测得到的数据进行运行优化。

1  ZigBee无线传输技术

ZigBee是一种无线数传网络，一个网络可以由一个协调器节点、若干路由器和若干终端节点组成，通信距离从标准的75 m到几百米、几千米不等，并且支持无限扩展。ZigBee技术具有强大的组网能力，可以组成星型网、树型网和网状网[9]。星型网是一种最简单的拓扑形式，包括一个协调器节点和一系列的终端节点，每一个终端节点只能与协调器节点进行通信，如图1a）所示;树型网包括一个协调器节点、一系列的路由器和一系列的终端节点，协调器节点连接一系列的路由器和终端节点，子节点的路由器也可以连接一系列的路由器和终端节点，可以重复多个层级，如图1b）所示;网状网包含一个协调器节点、一系列的路由器和一系列的终端节点，形式和树型网相似，不同之处在于，网状网具有更加灵活的信息路由规则，在可能的情况下，路由节点之间可以直接通信，如图1c）所示[10]。

ZigBee网络主要为工业设备自动化控制数据传输而建立，具有简单方便、工作可靠、价格低廉等特点，具体表现在以下几个方面：数据通过无线终端进行传输，各个节点间能够实现自由重组，灵活布置;当检测到新的设备连入网络时，能够自动更新和优化网络路径，进行自我配置;能够将节点间的干扰降至最低，且终端节点可以选择采用休眠?唤醒模式，在不工作时进入休眠，降低能耗[11]。

2  集中空调系统数据监测

2.1  集中空调系统实验台

集中空调系统实验台主要由冷机、冷却塔、水泵、空调箱等设备以及水系统、风系统组成;末端采用空调箱送风，为全空气系统;调控对象为一个面积36.8 m2的房间。空调箱中设有根据房间温度，自动调节水阀开度的PID控制器，以保证房间温度稳定在设定值，控制流程如图2所示。集中空调系统管路中预留有水温、水压、阀位及空气温湿度等物理量测点。

2.2  集中空调系统数据监测平台

数据监测平台采用星型拓扑结构，包括一个协调器节点和11个终端节点，每个终端节点连接一个传感器，分别监测冷冻水供水温度、冷冻水回水温度、冷却水供水温度、冷却水回水温度、冷冻水流量、冷却水流量、水泵进口压力、水泵出口压力、水阀开度、送风温湿度以及房间温湿度等数据。每个传感器采集的数据经与之相连的终端节点通过ZigBee无线传输技术发送至协调器节点，协调器节点通过GPRS将数据发送至远端服务器，根据协议对数据进行处理后，存储于数据库，并将处理后的各个物理量值显示于界面程序。数据监测平台工作流程如图3所示，数据采集现场设备状况如图4所示。

该数据监测平台中采用的ZigBee无线传输技术，抗干扰能力强，可靠性高;由于终端节点全部实现无线方式传输数据，且均由可充电电池供电，同时，可充电电池也可作为24 V直流电源为与之相连的传感器供电，因此减少了线路布置，灵活性高;终端节点仅在数据传输时唤醒进行工作，其余时间自动休眠，降低了电能消耗，具有低能耗性;此外，各个终端节点设置数据上传的时间间隔为10 s，相对于空调系统各物理量的变化，时间十分短暂，因此可實现数据的实时获取。

2.3  数据监测过程及结果

在集中空调系统实验台中，设定管路最大冷冻水流量为3.02 m3/h，冷冻水供水温度为7 ℃，送风量为3 200 m3/h，送风温度为18 ℃，房间温度为26 ℃。开启冷机、冷却塔、水泵、空调箱等设备，打开管路中的阀门，使集中空调系统实验台正常运转。开启各个终端节点、协调器节点及服务器等，使数据监测平台正常工作。监测得到的数据经进一步整理后，部分数据如表1所示。

继续分析其他监测数据发现，水阀振荡频繁，开度不断变化，变化范围为32%～55%，如图5中虚线所示;房间温度在24.8～27.4 ℃范围内持续波动，难以稳定在设定值，如图5中实线所示。由此得出，此时集中空调系统在调控该房间时控制效果不佳。

3  集中空调系统运行优化

经分析，由于水阀振荡频繁，导致冷冻水流量不断产生较大变化;当冷冻水供水温度不变、送风量不变时，冷冻水流量的不断变化引起送风温度不断变化，最终导致房间温度持续波动，难以稳定在设定值26 ℃。因此，要想解决房间温度持续波动问题，首先需要了解水阀的开度?相对流量特性，以进一步分析水阀开度变化与水流量变化以及房间温度波动之间的关系。

保持冷冻水系统最大流量为3.02 m3/h不变，手动调节水阀开度，监测流过水阀的流量数据，并计算相对流量，即计算流过水阀的流量与水阀全开时系统最大流量的比值。根据水阀开度及相对流量，绘制出图6所示的特性曲线。由图6可以看出，该水阀为快开型水阀，当开度在50%以下时，流量变化较快，0～50%的水阀开度变化引起的流量变化范围为0～90%;当水阀开度在50%以上时，流量变化较慢，50%～100%的水阀开度变化引起的流量变化范围仅为90%～100%。

根据数据监测平台显示的集中空调系统运行时该水阀开度变化范围为32%～55%可知，较小的开度变化引起了较大的水流量变化，结合式（1）PID控制的数学模型[12]，以及控制参数KP的意义（KP值是输出值对偏差值的增益倍数，其值比例越大，对调节所起的作用越大，若过大会导致系统不稳定而持续振荡[13]），推测该水阀的PID控制器中KP参数可能偏大，使得当房间温度与设定值有微小偏差时，水阀调节幅度过大、冷冻水流量变化过大，最终造成房间温度持续波动。

[U（t）=KPe（t）+1TIe（t）dt+TDde（t）dt] （1）

式中：[U（t）]为控制器输出;[KP]为比例系数;[TI]为积分时间常数;[TD]为微分时间常数;[e（t）]为偏差信号。

尝试减小[KP]参数值。根据PID控制参数整定方法“经验试凑法”，将原始[KP]=45调整为[KP]=33，力求降低水阀调节幅度，避免流量过度变化，改善系统不稳定、持续振荡的现象。调整控制参数后，集中空调系统再次运行时，继续通过数据监测平台监测运行数据。此时，水阀开度和房间温度变化分别如图7中虚线和实线所示。可以看出，水阀开度变化范围为33%～50%，且调节幅度较小，较为稳定;房间温度变化范围为25.1～26.8 ℃，较优化之前变化范围缩小，且逐渐稳定在26 ℃。因此，集中空调系统运行结果得到优化。

4  结  语

本文基于ZigBee无线传输技术，建立集中空调系统数据监测平台。该平台抗干扰能力强，可靠性高，为无线传输，且终端节点及传感器采用可充电电池供電，灵活性高;终端节点采用休眠?唤醒模式，能耗较低。平台实时监测集中空调系统运行时的水流量、水温、水压、阀门开度以及送风温度和房间温度等数据，分析这些数据发现，由于水阀控制器中控制参数KP值过大，导致房间温度频繁波动，房间热舒适性差。因此，采取适当降低水阀控制参数的方法，使集中空调系统运行结果得到了优化。

参考文献

[1] 杨怀毅，任滔，丁国良，等.基于有限测点的空调系统性能在线监测方法[J].制冷学报，2018，39（6）：70?76.

[2] 徐强伟，宋瑞刚.地铁车站候车区间空气监测及空调系统控制装置[J].轻工科技，2019（8）：114?115.

[3] 鲍玲玲，赵阳，王子勇，等.PLC在舒适性空调自动控制系统中的应用[J].现代电子技术，2018，41（18）：22?27.

[4] 艾红，邱靖鹏.基于ZigBee无线传输的供暖温度监测系统研究[J].现代电子技术，2018，41（23）：113?117.

[5] BODUNDE O P， ADIE U C， IKUMAPAYI O M， et al. Architectural design and performance evaluation of a ZigBee technology based adaptive sprinkler irrigation robot [J]. Computers and electronics in agriculture， 2019， 160： 168?178.

[6] 刘雁.基于ZigBee通信和ARM控制器的车内有害气体浓度带电检测[J].中国电子科学研究院学报，2018，13（6）：725?731.

[7] GUAN Yuxi， FANG Zheng， WANG Tianran. Fire risk assessment and daily maintenance management of cultural relic buildings based on ZigBee technology [J]. Fire science & technology， 2018， 211： 192?198.

[8] 王定奥，刘清惓，戴伟，等.基于BP神经网络的空调能耗预测与监控系统[J].现代电子技术，2019，42（22）：140?144.

[9] 刘吉.ZigBee网络的路由优化算法研究[D].镇江：江苏大学，2017.

[10] 胡怡.基于ZigBee无线传输的牵引变电所线路夹件无线测温系统设计[D].西安：西安理工大学，2019.

[11] 王磊.Zigbee无线传输技术在油田数字化建设中的应用探讨[J].中国设备工程，2019（20）：231?232.

[12] 许远超.中央空调水系统优化控制策略研究[D].南京：南京理工大学，2005.

[13] 潘毅群，黄森，刘羽岱.建筑能耗模拟前沿技术与高级应用[M].北京：中国建筑工业出版社，2019.

作者简介：吴  夏（1994—），女，在读硕士研究生，主要研究方向为集中空调系统运行控制。

高  岩（1973—），男，博士，教授，主要研究方向为集中空调系统控制、复合能源高效利用等。