模糊控制在智能建筑中的应用

李悟早，孙健，张文斌，王桂花，韩雷斌

（中国自控系统工程有限公司）

1 引言

智能建筑[1]经历了40年的发展，国内外涌现出大量的新型绿色环保智能建筑，并且在原有传统建筑上进行了技术更新和智能化改造，使其能够适应信息化时代的需求和发展。智能建筑通过先进的计算机技术对传统建筑工作环境进行更好的智能化控制[2]，大幅度减少了建筑能源的浪费，提高了建筑内人员的工作效率、安全性和舒适度。

2 模糊控制介绍

智能化控制方法主要有专家系统控制、自适应控制、模糊控制[3]、神经网络[4]控制等方法。由于专家系统主要是根据行业专家的知识和经验成果对数据进行实际控制，当工作环境和数据发生变化时，会因误差较大导致不能灵活的对数据进行控制改变。而采用神经网络自适应控制的系统则能够精确处理大量的数据，在具有语音识别、模式识别、复杂控制等诸多功能方面具有巨大的优势。但其问题也比较明显，系统需要的数据精确度极高，还需要考虑数据的成本和效率以及能源消耗等问题，并且有些系统的开发和设计并不需要通过建立非常完备的神经网络控制系统便已经能有效的解决问题。

模糊控制的主要技术优势是在处理数据不精确时根据一定的规则建立模糊规则和模糊控制系统中的数学模型，并有效的进行智能化控制。

模糊控制的主要原理是以模糊数学为理论基础，通过综合运用模糊数学理论将其中的数据进行集合计算转化，运用模糊数学逻辑[6]将其中的数据转化成为模糊计算机语言。在实际的工程设计和复杂的施工现场时，很多的数据往往都是模糊、不够精确的，采用模糊控制的理论和方法可以对无法建立精确模型[7]的被控对象进行有效分析和控制。

2.1 模糊控制结构

模糊控制是由模糊控制器、执行机构、转换机构、传感器等组成，首先将模糊数据输入，然后通过计算机数据处理器接口对其进行模糊转化，将计算机数据处理器转化后成为一种能够准确识别的计算机编程语言，再将其数据送到需要执行的机构，然后对其进行清晰化的执行。

模糊控制器是模糊控制的核心，它将传感器传送来数据进行模糊化处理，建立模糊规则后对其进行模糊推理和模糊筛选，符合条件再对其进行清晰化处理。最后得到的数据结构转化成电信号传送到被控传感器中，由于对被控传感器的对象往往控制精度不固定，如传感器的温度、流量、浓度、湿度、压力等。故需要选用控制精度和稳定性都能达到一定条件的模糊控制传感器。

2.2 模糊控制器的设计流程

模糊控制在智能建筑中实现的步骤，首先是收集智能建筑中需要进行模糊控制的数据，其次是根据得到的数据进行模糊控制器的设计，在确定好实际所需的输入和输出量后，再根据物理量确定选用一维、二维或高维模糊控制器。确定模糊子集的隶属度函数时，根据经验可以选择Z形、钟形、高斯型、三角形等。建立模糊规则后经模糊推理进行筛选，选出符合条件的进行模拟仿真，建立数学模型。在设计出模糊控制器后将其安装到相应设备中，最后通过传感器进行智能化控制。

2.3 模糊控制的特点

模糊控制的主要特点是依靠工作人员和专家的实际工作经验、知识和实际操作数据进行模糊语言搭建和确定模糊规则，所以模糊控制无需充分考虑多方面的因素就可以设计和建立精确控制模型。其次因为模糊控制是基于语言控制决策规则进行设计的，这有利于建立模拟语言模仿人类的思维，建立模拟各种人工控制的概念和方法，具有很高的效率和可操作性。模糊控制的鲁棒性强，因为其语言控制经历过系统的模糊化和清晰化处理，受外界干扰和系统参数变化的影响较小，尤其适合非线性、时变和纯线性滞后的控制系统。

模糊控制的方法可以和其他相对成熟的语言控制理论和方法直接结合，如PID控制、自适应控制等。从工业控制过程中的语言控制角度分析来看，建立一套语言分析和控制规则，对难以分析和获取的数据信息，以及动态特性难以控制的被控对象尤为适用。

故模糊控制大量应用于各种复杂工业控制领域，如2003年提出模糊控制过程加速和前馈驱动补偿的复杂模糊控制过程驱动控制器的基本设计控制方法，用于与s-mcs-51单片机共同完成控制的异步降压电动机以及用于轻载电动降压机的节能器上，取得了很好的实际应用结果。

3 在智能建筑中的应用

3.1 智能建筑中光环境的模糊控制

智能建筑系统中的自然光[8]和智能建筑灯光的照明都是非线性的过程，所以选择模糊控制更为合理。模糊控制的对象主要是智能建筑遮阳[9]系统和人工照明系统。其中，百叶窗遮阳照明系统是通过照明系统控制一个百叶窗的偏转角度来对百叶窗进行采光控制的。

遮阳系统和人工智能照明系统将模糊的光照均匀度当做一个输入量传送到模糊控制器中，模糊控制器将人的感觉和舒适度作为评价标准。该标准分为可能无法接受的感觉、轻微的感觉、可能容易接受、稍不舒适、不能忍受五个档次。模糊的光照均匀程度评价标准分为很差、较差、中、较好、很好五个档次。经过模糊的规则和逻辑推理之后，根据我国建筑采光设计规范要求进行分析判断是否符合建筑采光条件，使最后的数据分析结果更具科学性和实用性。

3.2 智能建筑中空调的模糊控制

空调属于强耦合和时变的非线性控制系统，由于缺乏精确的空调控制数据，很难建立精确的空调数学控制模型，所以主要依靠模糊控制方法进行空调的控制。

模糊控制不仅能对空调进行精确的温度控制，而且能有效控制空调的温湿度并保证空调的正常运行。最常见的就是用模糊控制智能化空调的机组制冷[10]系统。

空调的制冷机组系统是智能化空调系统的一个核心组成部分，通过对空调制冷机组的模糊控制来对智能化空调系统进行智能化管理和控制。模糊控制的对象一般选择室外的温度、冷却水的温度、热负荷温度作为空调的输入量。将室外压缩机的输入量和频率温度作为输出量。

模糊控制输入量结构中的室外温度也可以设置为五个档次，分别为超低温、低温、正常、高温、超高温。在模糊控制的模型数据建立好之后，可将模型数据导入到控制器的matlab中进行仿真和模拟，监测是否能够满足相关需求。在建立数学模型后进行软件模拟，能够减少错误，提高工作效率，减少能源的浪费。

3.3 智能建筑中电梯群控的模糊控制

电梯[11]运送系统是现代智能建筑中电梯设计不可或缺的一部分，也是目前在日常生活中使用率较高的一种智能化设备。在充分满足乘客生理和心理需求的同时，估算出乘客在电梯最长平均等候时间和乘客最大平均冲击点的次数。然后，运用模糊控制算法进行电梯智能化控制。

在智能电梯中可以合理化的进行资源分配，减少对资源的浪费，提高工作效率和乘客满意度。

模糊语言设置的电梯等候时间档次分为短、适中、长、很长。在模糊推理的清晰化过程中通常可以选用的两种模型分别是Mamdani型和Sugeno型。在清晰化的模糊推理过程中通常选用的模型是电梯重心群控算法。可以求出电梯中心冲击点的次数作为模糊推理的清晰化结果。我们使用该算法对matlab模型进行仿真之后得到了仿真的结果，采用群控[12]算法对平均乘电梯的时间和最大冲击点的次数都起到了有效抑制作用，能够使乘客在乘电梯的过程中减少承受的冲击次数。

4 结论与展望

智能建筑的控制方式有很多种，其中模糊控制在各种智能建筑的解决方案中起着重要的作用，在中央空调、智能照明、电梯群控、能源管控、安防等各个方面都具有很好的智能化控制作用。模糊控制还可与其他的控制工程管理系统协同发挥作用。由于模糊控制系统具有很强的自适应和鲁棒性，所以在建筑工程的应用方面也具有很大的潜力，模糊控制与智能建筑有很紧密的结合，未来会出现更多更新的应用。