基于树莓派的自适应暖通空调自动控制系统

2021-11-01孙增利王亚峰

微型电脑应用 2021年10期

孙增利，王亚峰

(西安交通大学第一附属医院总务部，陕西西安 710061)

0 引言

随着社会的发展，在工业以及民用上的单体空调难以满足使用，因此更加舒适的中央暖通空调出现在市面上。中央暖通空调往往控制着整栋建筑的温度，但不同房间中，由于存在不同程度的发热元件，因此温度控制上会存在一定的差异性[1-3]。在早期中央空调的使用中，往往需要对不同房间的温度进行监控，并在中央空调的总控制系统中对相应的房间进行温度调整，需要大量的人力。后续随着计算机技术的发展，研究者提出了整体的空调自动控制理论，通过可编程逻辑控制器PLC对中央空调进行控制[4-6]。但实际使用中发现，影响房间温度的因素较多，数据处理中PLC之中的CPU处理器难以胜任。后续人们提出了可以利用树莓派微控制器来执行，但对树莓派的研究仍然较少，且大部分仅限于理论的可行性研究上，缺乏实际使用实验研究。因此，本文利用树莓派微控制器设计了自适应暖通空调自动控制系统，并通过实验验证了本文设计系统的可行性。

1 基于树莓派的自适应暖通空调自动控制系统硬件设计

1.1 树莓派3B微控制器

在本文设计的自动控制系统中，采用树莓派3B微控制器作为系统主控制器，树莓派3B微控制器的接口情况也比较复杂，树莓派3B控制器的接口引脚如图1所示。

由图1可知，树莓派3B微控制器中包含9种接口，包括人机交互、以太网、电源等[7-9]。同时该控制器采用USB接口来连接5V电源。可采用高清晰度多媒体接口HDMI(High Definition Multimedia Interface)进行音频视频传输，具有较高的控制处理性能，并可以通过以太网接口来和网络线路连接。

图1 树莓派3B控制器接口引脚

1.2 外部总线电路设计

本文系统利用外部总线接口来与树莓派3B微控制器相连接。同时可以通过对外部总线接口的调整，而改变总线结构的寄存器设置，并与外部设备连接，可以添加外置的闪速存储区等[10]。而外部总线电路与SDRAM连接，来对电路进行总线调整，SDRAM电路连接图如图2所示。

图2 SDRAM连接线路图

由图2可知，在SDRAM中，物理接口收发器以及媒体接入控制的接口可以在采用无关接口的同时保证与其他接口相连接，而在传送100 Mbps数据的条件下，使用的频率则为25 MHz[11-12]。可以满足系统在执行控制时的数据传输。

1.3 温度采集模块

本文采用PT100热电阻温度检测器作为暖通空调自动控制的温度采集设备。由于该设备采用模数转换模块，可以与上述中的树莓派3B相连接，并实现AD/DA之间的转换。PT100热电阻温度检测器采用RCV420的I/V芯片来将采集数据进行转换，并传输至树莓派3B控制器中[13-15]。并将PT100中热电阻输出的电流转换为电压信号，转换电路如图3所示。

图3 RCV420调理转换电路

根据获得电流信号的极性，通过连接+In来进行中心抽头，另在电路中额外添加了C1以及C2电容，来避免电源滤波和出现的信号耦合现象。

2 基于树莓派的自适应暖通空调自动控制系统软件设计

2.1 系统通信模式生成

本文设计的自动控制系统采用C/S架构来实现服务器端以及客户端之间的通信设计，用户标识层中的客户端与结构中的业务逻辑层相互连接，由业务逻辑层来完成用户接口以及逻辑的处理，并由业务逻辑层来对数据服务器进行访问。C/S结构如图4所示。

图4 C/S系统结构示意图

业务逻辑层采用互联网的TCP/IP协议来实现与各层之间的分层。在通信接口中，采用Socket进程机制作为通信接口。通过系统一边发送端的通道来与另一边之间进行接收和连接，同时在另一端口同时分出多个端口并同时打开以便于提供不同的服务，同时将TCP协议封存在Socket库内，并让有关数据从用户缓冲区发送至系统缓冲区中。同时系统客户端和系统服务器端对信息进行传输并创建TCP连接。而当客户端发生控制请求时，首先由业务逻辑层创建TCP连接，并和控制系统服务器内的Socket套接字，同时在创建TCP连接过程中，将客户端以及服务器端中的Socket相连接，而当使用创建的TCP时，只需经过Socket套接将需要传送的数据传送至TCP后即可完成数据传输。

2.2 神经网络PID控制算法

采用神经网络PID(比例—积分—微分)控制算法对树莓派微控制器进行数据控制运算。PID控制算法中控制输出如式(1)。

(1)

式中，b(k)代表PID控制输出；Kp代表系统比例系数；KI=KpT/TI代表PID积分系数；KD=TD/T代表PID微分系数；T代表控制对象的采样周期；TI代表控制对象积分时间；TD代表控制对象微分时间；e(k)代表控制过程中的时刻误差。同时本文采用神经网络技术来对PID控制算法进行学习，来实现系统对Kp、KI、KD的自适应处理。在神经网络中，当Kp、KI、KD作为系统运行的可调参数时，则可得出式(2)。

u(k)=f[b(k),Kp,KI,KD,e(k),e(k-1),e(k-2)]

(2)

式中，f[]代表和Kp、KI、KD存在关系的非线性函数，该函数可以通过神经网络的训练来得到。神经网络结构如图5所示。

图5 神经网络训练结构

设图5中输入节点数量为M，隐含层节点数量为Q，进而可以得出神经网络中输入层中的节点输出为式(3)。

(3)

式中，j=0,1,…,M-1，而M数值的取值，根据被控单元的复杂程度来得出。网络中隐含层输出则为式(4)。

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

通过预先设置的控制调节，由系统通过对控制对象的3个参数控制来实现自动控制。

3 实验论证分析

为了验证设计的自动控制系统的可行性，利用某医院中的暖通空调，作为系统实验对象，并对该空调设置的房间进行温度控制。实验用空调自身不具备温度自动调节控制功能，因此与设计系统连接，通过自动控制系统来控制暖通空调，保证该房间温度的稳定，以此来判定设计系统的可行性。

3.1 测试房间介绍

在本文中，选取一个连通暖通空调的房间作为实验房间，同时简化变量，如图6所示。

图6 实验房间示意图

图6中，Tin代表暖通空调回风进入时间；Tout代表暖通空调回风排出时间；Qairinput代表暖通空调进入房间的热量，单位为kJ/s；Qairoutput代表空调回风排出的热量，单位为kJ/s；Qroom代表人或设备在房间中释放的热量，单位为kJ/s；Qdissipate代表室外和室内之间热量的交互量，单位kJ/s。本文实验中采用自动控制系统控制暖通空调对该房间进行温度自动调整。