文獻標識碼： A
文章編號： 0258-7998(2012)04-0056-04
能源問題日益得到廣泛重視，而建筑物又是能耗大戶，世界各國都投入大量的人力、物力、財力研究建筑節能。在建筑物中，中央空調的能耗占建筑能耗的40%以上，目前的控制方式一般都采用PID控制算法，但中央空調系統是一個滯后、時變、非線性的系統，難以獲得精確的控制模型，采用常規PID控制往往難以實現高效、節能的運行指標[1]。模糊控制從人的控制經驗中總結出模糊控制規則，適合于結構復雜且難以用傳統理論建模的系統，在控制領域取得了廣泛應用。而灰色預測控制是通過系統行為數據序列的提取，尋求系統發展規律，從而按照規律預測系統未來的行為，并根據系統未來的行為趨勢，確定相應的控制決策進行預控制。本文將灰色預測控制和模糊自整定PID控制結合起來，設計一種灰色預測模糊PID控制器。通過模糊控制在線調節PID參數，增強系統自適應性，通過預測控制消除系統的慣性和遲延，更好地解決中央空調時滯、控制精度、穩定性等問題。
1 控制系統模型的建立
中央空調房間溫度作為系統的控制對象，它是一個二階系統，但在能夠滿足控制要求的情況下，建立模型時常采用帶延遲的一階模型近似描述其動態特性[2]。
根據空調房間模型的經驗計算公式[3]，側面送風的空調房間傳遞函數為：
表冷器是空氣處理裝置中的重要組成部分，以冷（熱）水作為冷（熱）媒，讓其通過金屬光管或肋片管，從而使空氣被冷卻（加熱）甚至減濕，以維持空調房間的溫度和濕度。因此，表冷器的模型直接影響到空調機組的性能，有必要將其考慮進空調房間模型中。表冷器的傳冷（熱）有一定的慣性，所以要考慮滯后，表冷器的傳遞函數可用一階慣性加純滯后的典型動態特性來描述，根據相關研究成果[4]建立適合系統模擬的傳遞函數為：
2 預測模糊自整定PID控制器設計
灰色預測是以系統行為數據為采樣信息，即根據采樣時刻及此之前幾步系統輸出的歷史數據，按新陳代謝原理建立GM（1,1）預測模型，用所建的模型預測系統行為的發展，即預測系統未來的一步或多步行為數據，然后將行為預測值與行為的給定值進行比較，計算系統誤差及誤差變化率?；疑A測模糊自整定PID控制器將預測誤差及其變化率作為模糊PID控制器的輸入，通過模糊控制對PID控制器參數進行在線整定，以確定系統的超前控制值，進行相應的預控制。控制框圖如圖1所示。
圖4所示?；疑A測模塊由基于灰色預測算法編寫的M文件實現。模糊自整定PID模塊中，通過不斷試湊得到的PID參數的初始值為：Kp0=10、Ki0=0.01、Kd0=10。e和ec量化因子分別為0.4、0.2，ΔKp、ΔKi、ΔKd比例因子分別1、0.000 000 1、1?；疑A測模塊中，采樣周期T=5 s，預測步數k1=3，建模維數m=5。
為了分析比較，將設計的灰色預測模糊PID控制器控制效果與PID控制器、模糊PID控制器控制效果放在一個坐標系里，觀察系統響應，比較控制效果。給定輸入溫度25℃，4 000 s時改為22℃，仿真時間為6 000 s，仿真曲線如圖5所示。從仿真結果看，PID最大超調約為9℃，調節時間約為3 300 s，模糊PID控制最大超調約為6℃，調節時間約為2 200 s，而灰色預測模糊PID控制最大超調約為4℃，調節時間約為2 000 s；在溫度變化為22℃后，灰色預測模糊PID控制的超調和調節時間也都小于PID控制和模糊PID控制，模糊PID控制超調和調節時間小于PID控制。
由上述結果可知，與其他兩種控制方式相比，灰色預測模糊自整定PID控制能夠根據灰色預測得到的預測誤差及其變化率對PID控制的比例、積分、微分參數進行在線整定，得到較好的系統動態響應曲線，系統具有較快的響應速度，較高的穩態精度，較小超調量，控制效果得到較大改善。
本文設計的預測模糊自整定PID控制器將灰色預測控制與模糊自整定PID控制結合起來，采用模糊控制，根據灰色預測控制獲得的預測誤差及其誤差變化率對PID控制器參數在線調節,并采用等維新息算法，保持建模時的數據個數不變，去掉老信息，不斷更新灰色預測控制的參數，具有很強的自適應性。仿真結果表明，該控制器運用于中央空調房間溫度控制系統中，既解決了系統的大滯后問題，又保證了系統響應的穩定性和精確度。
參考文獻
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