（检测技术与自动化装置专业论文）基于广义预测控制的变风量空调末端仿真与控制研究.pdf

摘要 目前，变风量( v a v , v a r i a b l e a i r - v o l u m ea i r - c o n d i t i o ns y s t e m ) 空调系统以其巨 大的节能潜力逐渐成为国内外空调系统的主流。但变风量( v a v ) 空调系统具有多 变量、非线性、大延迟、时变等特点，传统的p i 、p 叮等线性控制理论难以获得 精确的数学模型，控制效果欠佳，影响了系统的节能和舒适性。同时，随着生活 水平的提高，人们对室内热舒适度的要求也越来越高，而单纯以室内温度为被控 参数的传统控制法( 室内温度设定值恒定) 显得过于粗糙，无法营造一个真正舒适 的环境。 针对上述问题，本文以变风量空调系统末端作为研究对象，设计了以热舒适 指标为室内被控参数，广义预测自校正算法为控制算法的变风量空调末端控制系 统。通过分析影响人体热舒适的因素，选择p m v 指标作为舒适指标，采用舒适 指标控制，使空调系统的作用点从室内空气转移到人体，提高了系统的舒适性， 也有利于最大限度地发挥系统的节能潜力。针对v a v 空调非线性、时变性等特 点，在传统广义预测控制自校正方法的基础上，设计了时变遗忘因子参数估计的 广义预测自校正控制器，该方法可以依据系统动态特性的变化自动调整遗忘因 子，可及时修正模型误差、提高预测精度和保证控制效果。采用隐式算法求解输 出量，减少了广义预测控制的计算量，便于实际工程应用。 为验证以上设计的合理性，提高控制算法开发效率，本文设计了基于组态软 件和m a t l a b 的v a v 末端实时在线仿真平台，在该平台上对基于热舒适指标的广 义预测自校正控制方法进行仿真验证，仿真结果表明本文设计的控制方法能够满 足人们的热舒适需求，有良好的控制性能，控制效果优于传统的p i d 恒温控制， 并具有一定的节能效果。 关键词变风量空调末端：热舒适指标；b p 神经网络；广义预测自校正算法；仿 真平台 a b s t r a c t a b s t r a c t n o w a d a y s ，v a r i a b l ea i rv o l u m e ( v a v ) a i r - c o n d i t i o ns y s t e mh a sg r a d u a l l y b e c o m em o s tp o p u l a ri nc h i n aa n da b r o a db e c a u s eo fi t ss i g n i f i c a n te n e r g ys a v i n g h o w e v e r , v a va i r c o n d i t i o n i n gs y s t e mh a sc h a r a c t e r i s t i c so fs t r o n gn o n l i n e a r ，l a r g e d e l a y ，t i m e - v a r i n g ，i ti sd i f f i c u l tt og a i nt h ep r e c i s em a t h e m a t i c a lm o d e lb yu s i n gt h e t r a d i t i o n a ll i n e a rc o n t r o lt h e o r y ，s u c ha sp i ，p i d s oi t sc o n t r o lp e r f o r m a n c e ，e n e r g y s a v i n ga n dc o m f o r ta r ep o o r 。a tt h es a m et i m e ，w i t ht h ei m p r o v e m e n to fl i v i n g s t a n d a r d s ，p e o p l er e q u e s tf o rt h eh i g h e ri n d o o rt h e r m a lc o m f o r t h o w e v e lt h ec o n t r o l p r o j e c ti nw h i c ht h ei n d o o rt e m p e r a t u r ei su n i q u ec o n t r o l l e dp a r a m e t e ri sn o te n o u g h ， i ti sd i f f i c u l tt oc r e a t eac o m f o r t a b l ee n v i r o n m e n t i nr e s p o n s et ot h e s eq u e s t i o n s ，t h i sp a p e rt a k e st h ev a vt e r m i n a la st h eo b je c tf o r s t u d y i n ga n dd e s i g n sav a vt e r m i n a lc o n t r o ls y s t e m t h es y s t e mp u tt h e r m a lc o m f o r t i n d e xa si n d o o rc o n t r o lp a r a m e t e ra n ds e l e c tg e n e r a l i z e dp r e d i c t i v es e l f - t u n i n g a l g o r i t h ma st h ec o n t r o lm e t h o d s b ya n a l y z i n gt h e r m a lc o m f o r tf a c t o r s ，t h i sp a p e r s e l e c tp m vi n d e xa sc o n t r o lp a r a m e t e r t h e r m a lc o m f o r ti n d e xc o n t r o li sa d o p t e d ，t h e o b j e c to fs y s t e mc o n t r o lw i l lc h a n g ef r o mi n d o o ra i rt oo c c u p a n t s t h u st h et h e r m a l c o m f o r tl e v e lw i l lb ei m p r o v e da n dt h ep o t e n t i a lf o re n e r g yc o n s e r v a t i o nc a nb e b o o s t e d a c c o r d i n gt ot h ec h a r a c t e r i s t i c so fs t r o n gn o n l i n e a r ，l a r g ed e l a yo fv a v s y s t e m ，t h i sp a p e rd e s i g n e dat i m e v a r y i n gf o r g e t t i n gf a c t o rf o rp a r a m e t e re s t i m a t i o n o fg e n e r a l i z e dp r e d i c t i v es e l f - t u n i n gc o n t r o l l e rb a s e do nt h et r a d i t i o n a ls e l f - t u n i n g g e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o lm e t h o d t h i sm e t h o dc a l la d j u s tf o r g e t t i n gf a c t o rw i t h t h es y s t e m a t i cd y n a m i cc h a r a c t e r sa u t o m a t i c a l l y , m o d i f ym o d e le r r o ri nt i m et o i m p r o v ep r e d i c t i v ep r e c i s i o na n dg u a r a n t e ec o n t r o le f f e c t i no r d e rt oa v o i dal a r g e a m o u n to fc o m p u t a t i o n ，i m p l i c i ta l g o r i t h mi su s e dt os o l v et h eg e n e r a l i z e dp r e d i c t i v e o u t p u t i no r d e rt o v e r i f yt h er e a s o n a b l e n e s so ft h ea b o v ed e s i g na n di m p r o v et h e e f f i c i e n c yo fs y s t e md e s i g n ，t h i sp a p e rd e s i g n e dar e a l t i m eo n l i n ev a v s i m u l a t i o n p l a t f o r mb a s e do nm a t l a ba n dc o n f i g u r a t i o ns o f t w a r e as i m u l a t i o ne x p e r i m e n tw a s c o n d u c t e dt ov a l i d a t et h eg e n e r a l i z e dp r e d i c t i v es e l f - t u n i n ga l g o r i t h mb a s e do np m v i n d e x t h es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h ed e s i g no ft h ec o n t r o lm e t h o dc a ns a t i s f y p e o p l e sd e m a n df o rt h e r m a lc o m f o r t ，a n dh a sg o o dc o n t r o lp e r f o r m a n c e ，t h ec o n t r o l p e r f o r m a n c ei sb e t t e rt h a nt r a d i t i o n a lp 1 dt e m p e r a t u r ec o n t r o l ，a n dh a sac e r t a i n e n e r g y 。s a v i n ge f f e c t k e yw o r d sv a r i a b l ea i rv o l u m ea i r - c o n d i t i o nt e r m i n a l ；t h e r m a lc o m f o r ti n d e x ；b p n e u r a ln e t w o r k ；g e n e r a l i z e dp r e d i c t i v es e l f - t u n i n ga l g o r i t h m ；s i m u l a t i o np l a t f o r m i i i 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他 人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签名：盔牛眦迦阻 关于论文使用授权的说明 本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部 分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名：和泥碍导师签名：糸也雪日期： 卅与明 11 课题背景 第1 章绪论 变风量空调系统( v a v , v a f i a b l e a i r - v o l u m e a i r - c o n d i t i o ns ”t e m ) 于2 0 世纪6 0 年代诞生在美国。不同于传统的定风量空气调节方式，它能够动态地调整送入房 间的风量以平衡室内负荷的变化，从而使被控温度和室内空气质量( i a q ) 指标达 到要求。变风量空气调节方式的兴起有许多主客观因素。一方面，由于空调系统 太部分时间运行于部分负荷下，因而变风量的空气调节方式可以极大的降低风机 能耗，这是它的主要优势。另一方面现代办公大楼智能化程度的提高也要求相 应的空调系统更加舒适、安全和节能且具备智能化功能，而传统的定风量空气调 节方式已难以满足人们要求；另外，微电子技术的发展日新月异，大规模集成电 路的成本大幅度降低，也为变风量( v a v ) 空调系统控制的电子化奠定了基础：而 且，自从现代社会出现了能源危机以后采用高效节能的空气调节方式来降低空 调系统中风机的巨大能耗己成为迫切要求。基于以上因素，具有先进的空气调节 方式和节能效果的变风量空调技术得以迅速而广泛的应用。 变风量空调系统是一种全空气系统，它的基本工作原理是通过改变送入房间 的风量来平衡室内负荷的变化。变风量空调系统有很多种分类，根据它的系统组 成形式可分为单风道、双风道和多区域系统三种峨一般来说，变风量( v a v l 空调系统由空气处理机维( a i r - h a n d l i n g u n i t s ，a h u ) 、送风系统( 主风管、支风管) 、 末端装置( 1 饥n i i l a l u m 曲、送风散流器以及自控装置五部分组成。其中末端装 图1 - 1 变风量空调系统结构原理图 f i g u r e l - l v a vs y s t e m m i c n u ms c b e m a f i c d i a g r a m 置是变风量空调系统的关键设备，它可以接受室温调节器的指令根据室温的高 北京工业大学工学硕士学位论文 低，自动调节送风量，以满足室内负荷的需求。其它组成部分与定风量空调系统 的作用基本相同。图l l 是一个典型单风道变风量空调系统的结构原理图。 系统的工作原理是：夏季，当某个房间的温度低于设定值时，温度控制器就 会调节变风量末端装置中的风阀开度减少送入该房间的风量，由于系统阻力增 加，引起送风静压升高，当静压超过设定值时，静压控制器通过调节风机转速减 少系统的总送风量。送风量的减少导致送回风量差值的减少，送回风量匹配控制 器减少回风量以维持设定值。同时，为保证送风温度和湿度，表冷器冷冻水流量 和加湿气流量相应减少。风道压力的变化将导致新排风量的的变化，控制器将调 节新风、回风和排风阀来保证新排风量。当房间温度高于设定值时，调节过程相 反。可见，各房间的风量调节和系统总风量调节是变风量( v a v ) 空调系统的控制 关键，其他回路调节必须紧密配合才能使变风量( v a v ) 空调系统正常工作。 变风量( v a v ) 空调系统可以根据空调负荷的变化及室内要求参数的改变，自 动调节空调送风量，来满足室内人员的舒适要求或其他工艺要求。同时，它可以 根据实际送风量来自动调节送风机的转速，从而最大限度的减少风机动力，节约 能量。变风量空调系统具有以下优点： ( 1 ) 由于变风量空调的末端装置可以随着被控空调房间实际需要负荷的变化 而改变送风量，它意味着整个空调系统的供冷量可以随着负荷的变化在建筑物的 各个方位之间自动转移，充分利用了同一个时刻，建筑物各个朝向的负荷参差不 齐这一特点，减少了整个系统的负荷总量，从而使设备规格较小，初投资和运行 费都可以减少。 ( 2 ) 减少空调风机的运行能耗。由于空调系统在全年实际运行的大部分时间 处于部分负荷状态，变风量空调系统相应的送风量随之减少，带变频驱动装置的 风机大多数情况下在低速下运行。根据理论计算，空调风机的电力消耗全年平均 可降低5 0 以上。 ( 3 ) 充分利用室外新风作为冷源，降低制冷系统的运行能耗。由于变风量空 调系统是全空气空调系统，在任何季节，只要室外新风的焓值低于室内时，室外 新风就可以作为系统冷源，变风量空调系统就可以在经济循环模式下运行。 ( 4 ) 部分负荷运转时可大量减少送风动力，据模拟计算，全年平均空调负荷 率为6 0 时，v a v 空调系统( 变静压法控制) 可节约风机动力7 8 。 ( 5 ) 系统的灵活性较好，易于改、扩建，能实现局部区域( 房间) 的灵活控制， 可根据负荷的变化或个人的舒适要求自动调节工作环境。不用再加热方式或双风 管方式就能适应多种室内舒适要求或工艺设计要求。 ( 6 ) 变风量空调系统属于全空气系统，空气品质好，没有风机盘管的凝水和 霉变问题。在过渡季节，还可以充分利用天然冷源，即给系统提供全新风，其节 能效益较高。 第1 章绪论 ( 7 ) 可应用于民用建筑、工业厂房、研究所、电视台和影剧院等场所。适用 于负荷变化较大的建筑物、多区域控制的建筑物以及有共用回风通道的建筑物。 1 2 课题提出及研究意义 变风量空调系统根据室内负荷的变化来改变送入室内的风量和冷量，与传统 的定风量空调系统相比，它能够避免室内环境的过冷或过热。因此v a v 系统在 一定程度上考虑了室内的热舒适性要求。随着社会的进步、科学技术的发展以及 人们生活水平的提高，对空调技术的发展也提出了更高的要求，如何保证人体舒 适，并降低空调系统的能耗成为焦点。 就目前变风量空调控制方式而言，一般仅仅只是以室内空气温、湿度作为控 制目标，通过对其调控间接实现对人体的作用，从而忽略了与人体热舒适相关的 其他变量，因而在很多时候并不能满足人体对热舒适的需求。而在舒适指标控制 中则直接以热舒适指标作为控制目标，把空调系统的控制目标从单纯的室内空气 温、湿度控制转变到一种能衡量热环境对人体综合作用效果的热舒适指标的控制 上来，使空调系统的控制随着人体舒适感的变化而变化，实现一种真正意义上的 “舒适”空调。所以，空调舒适性控制成为变风量空调的一个重要研究方向。 目前，在用于变风量空调系统的多种控制方法中，p i d 方法最为普遍。这种 方法在系统模型参数变化不大，延时小的情况下，可以得到较好的控制效果，但 还有许多系统的控制效果不能令人满意的例子，其原因在于空调系统设计和运行 的独特性。例如，某些空调部件具有高度非线性运行特性，或者某些控制回路具 有时变传输延迟。而且，还有许多系统很难分析出精确的数学模型。即使能够得 到较为精确的数学模型，p i d 控制方法仍然存在许多问题，甚至产生超调和振荡， 这不仅影响控制效果而且也不利于系统节能。因此，开发新型的h v a c 控制系 统，改变p i d 控制效果差、运行费用高的现状，是非常重要的。 综上所述，研究变风量空调系统的舒适指标控制和先进控制算法，有助于提 高系统稳定性，满足人们日益提高的舒适需求，而且有助于系统节能。本课题正 是以上面两点为切入点，重点研究了变风量空调系统末端的舒适指标控制及其先 进控制算法。 1 3 国内外研究现状 由于空调系统的复杂性，无论是利用定送风量、定温度和定压力的c a v 系统， 还是变风量v a v 系统，在变负荷条件下暖通空调控制效果都不是很理想，导致 消耗大量的能量，所以对暖通空调控制系统的研究成为了研究的热点。近年来许 多先进控制方法已应用于空调系统全局控制或局部控制。 f a n i s 和m c d o n a l d 2 】首先将自适应控制引入暖通空调领域进行研究。通过将 北京工业大学工学硕士学位论文 被控过程线性化，他们采用一个简化的系统模型来描述空调系统的特性，并使用 最小二乘法( r l s ) 来进行参数辨识。仿真结果证明自适应控制较之传统控制方 法能大大降低能耗。 c u r t i s s t 3 1 将人工神经网络( a n n ) 引入暖通空调系统的研究。他使用两种a n n 算法对一个蒸汽热水加热器进行建模，并设计一个前馈神经网络控制器来控制加 热器。仿真结果证明这种控制器的控制效果优于p i d 控制。 o s m a n 舢u n e d 【4 1 在1 9 9 6 年用广义回归神经网( g r n n ) 辨识与控制中央暖通空 调系统，一个g r n n 既作辨识器又作前项控制器，一个g r n n 作反馈控制器，两 个g r 卜烈组合成反馈辨识控制器。 n a b i ln a s s i f 等【5 1 人提出了基于遗传算法( g a ) 的暖通空调优化控制方案，用 遗传算法求解空调多目标最优化问题，得到空调运行的最佳设定点，仿真结果表 明该方法具有更佳的节能性和舒适性。 许敏 6 】用串级广义预测控制算法取代传统p i d 控制对a h u 系统进行控制， 结果表明串级广义预测控制能够抑制干扰，上升时间快，超调量小。并采用广义 预测控制( g p c ) 作为上层优化模块，经过r e l e y 信号测试，辨识出被控对象的数 学模型，根据模型参数，重新设计p i d 控制器参数，获得了比较满意的效果 王建玉等【7 】采用基于模型预测控制策略的多输入多输出( m i m o ) 控制器对 单通道变风量空调系统的控制问题进行了研究。 魏东等【8 l 将神经网络和预测控制结合，设计了神经网络预测优化控制方案， 优化指标综合考虑了舒适性和耗能量，在模型参数不确定、参数变化的情况下提 高了系统鲁棒性，同时又有一定的节能效果。 在舒适性控制方面，国内外学者进行了许多有意义的研究工作。对于热舒适 指标控制的思想可以追溯到上个世纪八十年代。k a y a 等【9 】提出了一种最优控制 策略来最小化h v a c 系统的能耗，方法是通过同时控制温度、湿度与风速，在 保证室内空气状态位于a s h r a e 所推荐舒适区的前提下使得系统的能耗最低。 m a c a r t h u r 1 0 j 首次将p m v 指标作为控制目标引入空调的控制系统。他提出 了两种p m v 控制策略：直接p m v 控制与根据室内湿度的温度再设控制。 f u n a k o s h i 等【针对列车空调的特点研究了如何在列车空调系统中引入 p m v 控制器。p m v 控制器可以根据车厢内其他变量的值实时地给出车厢内温度 的设定值，车厢的温度控制则引入模糊控制理论。 y a n g 等【1 2 】对在热湿地区采用p m v 控制后，空调系统的能耗与房间的热舒适 度作了研究。研究中提出的p m v 控制策略是提高室内温度设定值同时充分发挥 气流的空调作用，实验研究表明采用p m v 控制可以比采用温湿度控制的系统节 能约3 0 。 k a k e g a w a 等【1 3 】研究如何根据p m v 模型来控制窗户的开度来实现室内的 第1 章绪论 p m v 控制，结果窗户的开度变化随p m v 的变化而相应的变化，与人体的自觉控 制行为有着惊人的相似，采用p m v 控制完全能够提供满足人体热舒适要求的空 调房间热环境。 于航等( 1 4 】研究了以p m v 为基础的模糊控制在v a v 空调系统中的应用，并 在空调系统模拟软件h v a c s i m 的辅助下，对这一结论进行了验证。 戴朝化【1 5 i 以衡量热舒适性的p m v 指标和反映室内空气质量的c 0 2 浓度为控 制输入参数，用模糊控制和p i d 控制结合的混合控制方式建立了相应的控制策 略。 1 4 本文的主要研究内容 由以上论述可知，研究变风量空调系统的舒适控制策略和先进控制算法是非 常必要的，而变风量空调末端装置作为空调房间最主要和最直接的调节手段，是 变风量空调最关键的设备之一，它调节的成功与否直接关系到空调房间的舒适性 和空调的节能效果。因此，本课题以变风量空调末端及空调房间为研究对象，研 究了热舒适指标控制和广义预测控制在变风量空调末端控制中的应用，改进传统 恒温恒湿控制方式和常规p i d 控制的不足，以提高系统的控制性能、舒适水平和 节能效果。 本文的主要研究内容及研究方法如下： ( 1 ) 讨论了v a v 末端系统的工作原理、控制方法，研究v a v 末端系统各组 成环节的特性，利用机理建模方法建立末端装置的数学模型及s i m u l i n k 仿真模 型。 ( 2 ) 针对目前变风量空调房间恒温恒湿控制的不足，研究以人体热舒适指标 为衡量标准的热舒适指标控制，拟采用i s 0 7 7 3 0 推荐指标p m v - p p d 为室内舒适 控制指标，为了在线实时应用p m v 指标，设计b p 神经网络p m v 预测器，克服 直接计算p m v 指标需要迭代计算，计算量大的缺点。 ( 3 ) 针对变风量空调系统非线性、大滞后、时变等特点，研究广义预测自校 正算法在空调末端控制回路中的应用，采用变遗忘因子最小二乘递推算法在线辨 识系统参数，有效地抑制了由于变风量空调大滞后、强干扰、时变等特性带来的 对空调控制效果不利的影响，提高了控制性能。为便于工程实际中应用，减小计 算量，采用隐式求解控制量。 ( 4 ) 为了更好的验证控制策略及控制算法的有效性，提高空调控制器开发效 率，设计基于组态软件和m a t l a b 的变风量空调末端实时在线仿真平台，在该平 台上验证p m v 指标控制、广义预测自校正控制在变风量空调末端控制中的性能。 第2 章变风量空调末端装置及末端建模 2 1 变风量空调末端装置 末端装置是整个变风量空调系统的核心部分，通过它来调节送风量，补偿变 化的室内负荷，维持室温。一个变风量空调系统( v a v ) 运行成功与否，在很大程 度上取决于末端装置控制性能的优劣。 末端装置的种类很多，构造各异，分类方法也不完全相同，但它们都由进风 短管、消声腔、风量调节器、控制风阀等几部分组成。 2 1 1 变风量空调末端控制装置分类 末端装置根据调节方式的不同可以分为三类模式：l 、随压力变化的( 即压力 相关型) ；2 、限制风量的；3 、不随压力变化的( 即压力无关型) 。 1 压力相关性末端 这类v a v 末端装置的风阀执行机构是直接由温控器根据室内实测温度与设 定值之间的差值进行控制来调节送风量的。由于在这种v a v 系统中，各末端装 置都在不断地调节各自的送风量，整个系统的静压在不断地变化，而压力相关型 末端装置又没有为补偿管道中的静压变化而设置的控制措施，因此它输送的空气 量会直接受到其上游风管内静压变化的影响，从而出现送风量的所谓“超调”或 “欠调”，使房间产生较大的温度波动。在风管内压力发生变化时，即使是室内 温度未发生变化，末端装置的送风量也可能发生变化。 另一方面，压力相关型v a v 末端装置必须在现场调试出最大和最小送风量。 然而，这种调试只有在系统静压保持一致的情况下，其调试结果才是正确的。要 做到这一点需要耗费大量的时间。同时也是相当困难的。 2 限制风量型末端 这类v a v 末端装置或者安装有最大风量限定器，或者安装有最小风量限定 器。风量限定器一般在制造厂就调试好。假如是安装了最大风量限定器，那么最 小送风量仍需要在现场进行调试，因此也是很费时间、很困难的。风量限制型控 制模式又可分为两种方式：一种是采用机械式定风量调节器( 即带有弹簧) ；另一 种是采用带有孔板或速度测头的差压控制器。前者要求v a v 系统的静压值较高， 一般都比其它系统高出1 2 0 - , - 1 3 0 p 。，因此可在中、高压系统中使用。而后者要求 系统的静压值并不高，可在低压系统中采用。 3 压力无关型末端 这类末端装置在任何条件下，都只根据房间负荷的需要输送相应的空气量， 第2 章风量空调末端装置及末端建模 与风管系统中的静压变化无关，它可以在最大到最小的送风量范围内进行控制， 只接受室内温度调节器的指令。最大和最小送风量也都在制造厂调试好。这样， 消除了送风量的“超调”和“欠调”现象，系统的运行也最稳定，室内温度波动 很小。 采用压力无关控制模式的v a v 末端装置与限制风量的末端装置相似，也采 用机械式的定风量调节器或差压控制器，并配有空气阀或调节阀。采用机械式的 定风量调节器时，要通过联杆将调节器与控制送风量的执行器相联。执行器接受 室内温度调节器的指令而动作，当系统静压发生变化时，调节器将可使执行器再 调，以维持原来需要的送风量。显然，这种控制方式仍需要系统内有较高的静压 值，才能保证调节器正常工作。采用差压控制器时，其控制过程是按照室内温度 调节器的信号变化，再调控制器的设定点来完成的。风量范围和压力变化都由差 压控制器来控制，也不需要通过联杆对执行器实行再调。因此，这类末端装置运 行时不要求系统具有过高的静压值。 综上分析，压力无关型控制模式的控制精度相对较高，能够更好地满足使用 要求，同时其结构较复杂，价格较贵，通常应用于控制要求较高的场合。本文重 点研究压力无关型末端装置的建模与控制。 2 1 2 压力无关性末端控制 温控区域 图2 1 变风量末端控制原理 f i g u r e2 - 1v a v t e r m i n a lc o n t r o lp r i n c i p l e 压力无关型末端装置一般采用串级控制来调节室温，控制环路如图2 1 所示。 根据室内温度实测值和设定值的偏差向风量控制器回路给出设定风量，风量控制 回路再根据设定风量和测定风量的偏差给出风阀阀位控制信号，从而调节送风 量，达到对室内温度的控制。其中温度控制器为主控制器，风量控制器为副控制 器，二者构成串级控制坏路。当房间温度变化时，室内温度控制器输出偏差信号 不再直接调整风阀开度，而是去修正风量设定值，这样就不会产生采用压力相关 型变风量末端装置时，由于控制器根据温度偏差直接对风阀进行调整所引起的 北京工业大学工学硕十学位论文 v a v 系统的振荡。 2 2 变风量空调末端模型 变风量空调末端控制系统包括空调房间、v a v 末端装置，其中末端装置包 括风阀、传感器等。本节将分别建立房间温、湿度及末端装置模型【1 6 。2 1 l 。 2 2 1 空调房间温度和湿度模型 对室内温、湿度的变化建模时，认为每个区室内空气充分混合，将空气作为 集中参数来考虑。空气的状态计算模型以能量守恒和湿量质量守恒为基础。 2 2 1 1 空调房间温度模型 空调房间是一个分布参数的对象，为了使问题简 化，一般用集中参数来表示，这样的近似处理在大多数工程上是允许的。在室温 变化过程中，根据能量守恒定律，单位时间内进入对象的能量减去单位时间内由 对象流出的能量等于对象内能蓄存的变化率，如图2 2 所示。 送风 回风 图2 2 空调房间模型 f i g u r e2 - 2a i r - c o n d i t i o nr o o mm o d e l 于是可得：( 房间内的蓄热量变化率) = 【( 每小时进入房间的空气显热量) + ( 每 小时室内设备、照明和人员的散热量) + ( 每小时室外向室内的传热量) 一( 每小时从 室内排出的空气的显热量) 】。用数学表达式来描述是： c 皇：q + q ，+ 瓯，一q 硎 ( 2 1 ) = 印。巳f 。一印。c 。，i + i 产+ q ， n 式中g 由送风带入室内的热量，( w ) ； 岛r 由人、照明和设备向室内空气之间的换热量，( w ) ； 9 ，厂_ 由室外空气通过房间围护结构传入室内的热量，( w ) ； 9 由回风带出室内的热量，( w ) ： c i 房间的热容( w ) ： 供风量( m 3 s ) ； p 送风的密度( k g m 3 ) ；取p = 1 2 k g m 3 ： r 空气的比热，( j k g ) ，取c = 1 0 0 5j k g ； r 围护结构热阻，( l ( w ) ： o 一室外综合温度，( ) 。 对公式( 2 1 ) 整理后可得到变风量方式下空调房间温度模型的增量微分方程： 五皇警+ 4 ，i ：k 么l + k a g ， ( 2 2 ) 互2 南2 瓦p c 口( t , - t t o ) 2 瓦1 油，2 呼厶p 4 c 口+ i厶以c d + 页厶以c 口+ i 一 式中正恒温室的时间常数，单位为h ： k 一恒温室调节通道的放大系数； k ”恒温室的扰动通道的放大系数； 匈r 室内外干扰量的变化换算成室内热量的变化。 带有脚标0 的参数表示房间系统处于稳定状态时相对应的参数值。 式( 2 2 ) 是恒温室在变风量方式下的房间温度数学模型。式中址、却，为恒 温室的输入量，其中址起调节作用，却，起干扰作用：而址，是恒温室的输出参 数或称为被调量。 由于送风量、外界环境及室内散热量对室温的影响均有纯滞后过程，因此， 考虑纯滞后时间丁，可得送风量与室温变化之间的传递函数为： g i ( s ) ：篓( 2 - 3 ) 同样，干扰因素与室温变化之间的传递函数为： g 2 ( j ) ：等( 2 - 4 ) 空调房间的室内热扰9 ，主要考虑人散热量( 鳓、照明散热量( 鳓和设备的 散热量( q ，) ，即 g ，= q r + 幽+ q ，( 2 5 ) 这些热源干扰的共同特征是对室内温度变化具有即时性影响，即干扰产生后 ( 例如人员出入房间、计算机和灯具的开关等) 就马上对室温变化产生作用，但这 些热扰比较稳定、波动小，通常可以将它们简化为阶跃干扰输入。 空调房间室外热扰q w 主要是室外温度以及太阳辐射强度的变化。 室外逐时综合温度f d 为【2 2 1 ： t o = ( f m ，+ 0 , a t 。) + 型 ( 2 6 ) 式中，前一项为室外空气逐时温度，后一项为太阳辐射当量温度。所为室外 空气温度逐时变化系数；a t w 为夏季室外计算平均日较差，用下式来计算 北京工业大学工学硕士学位论文 饥2 等( 2 - 7 ) 式尹卜太阳辐射强度，w m 2 ； r 围护结构外表面的太阳辐射吸收系数； q 广一对流热换系数，w ( m 2 - k ) 。 2 2 1 2 空调房间湿度模型影响室内湿度变化的湿源主要有人体散湿、空气渗 透、空调系统提供冷风以及加湿或除湿设备带入湿气等。根据湿量质量守恒，可 得，( 房间储存能的变化率) = ( 单位时间进入房间的湿量) 一( 单位时间内流出房间的 湿量) 。 房间湿量平衡方程为： j d 。皇兰包= 三( 以一d h ) + d ， ( 2 8 ) 式中一房间体积 工供风量，m 3 s ： d 厂为供风湿度，( g k g ) , 以为回风含湿量，( g k g ) ； d ，一为房间散湿量，( g k g ) ，主要考虑人体散湿量和室内敞水散湿量。 对公式( 2 8 ) 整理后，得到变风量方式下空调房间湿度模型的增量微分方程： 正d , d - 4 h + l i d h ：k ；a l + k 2 z i d , ( 2 - 9 ) 正= 警；夸警；绎去 式中馘含湿量的变化，g k g ； 兀房间湿度函数的时间常数，s 。 k ：房间送风量变化引起的散湿量变化折合成送风量变化的放大 系数； k ：干扰通道放大系数； 由于送风量、外界环境及室内散湿量对室温的影响均有纯滞后过程，因此， 考虑纯滞后时间7 ，可得送风量与室内湿度变化之间的传递函数为： g 3 = 筹 ( 2 - 1 0 ) 干扰因素与室内湿度变化之间的传递函数为： g 4 - 丽k 2 e - ( 2 1 1 ) 相对湿度计算采用上海交通大学姚晔等提出的湿空气相对湿度的一种计 算方法来计算空气相对湿度。 h l p q b - = m l 一南小i _ 2 3 1 9 6 4 , m 2 3 8 1 6 4 4 朋3 4 6 1 3 ( 2 - 1 3 ) 岛2 0 6 1 2 2 + d 吒竺竺二竺竺! ：一生筹亿铲i 赢蕊丙年苹暂q 。1 5 【1 8 8 ( 巧一z ) + 2 6 7 3 8 ( 6 4 7 3 一互) 5 1 曰一e x q2 3 1 9 6 4 。享焉 2 2 2 末端装置模型 2 2 2 1 风阀在自动控制系统中，执行器的作用是按照控制器的命令，直接控 制能量或者物料等被测介质的输出量，是自动控制系统的终端执行部件。 从结构上来讲，执行器一般由执行机构、调节结构两部分组成。其中执行机 构是执行器的推动部分，按照控制器输送的信号大小产生推力或者位移。调节机 构是执行器的调节部分。常见的是调节阀，它接受执行器的操纵改变阀芯与阀座 间流通面积，达到调节介质流量的目的。风阀的执行结构是接收控制器输出命令 驱动风阀转轴的装置。常用的执行结构是直流电机。电机的转速与直流信号成正 比。其微分方程为 一d c ：旦 ( 2 1 6 ) i l i j - 出 了o 5 式中c l 一归一化的风阀行程： c 卜控制信号，一0 5 + d 5 ( 一为向关闭方向转动，+ 为向开大方向转动) ： 丁d 厂在最大信号+ o 5 作用下行程从0 - - 1 需要的时间的一半。 通过l a p l a c e 变换，其传递函数为 1 g ( s ) = l( 2 1 7 ) 北京工业大学工学硕十学位论文 可见，风阀执行结构是一个积分环节。无阀位反馈末端装置的风阀就属于这 类对象。只要控制信号不等于零，风阀就转动，直到关闭或者全开。 2 2 2 2 传感器在控制系统中，传感器是测量某些物理状态的基本部件，模拟 时需要考虑输出的迟延。用简单的一阶微分方程和传感器时间常数来模拟传感器 的工作过程。对于温度传感器，首先根据传感器的增益及补偿系数将输入的信号 进行转化。即 r 一下 c = 兰量( 2 1 8 ) ? ： 其中，g 一输入温度的修正信号； 强一温度传感器的输入增益； 死温度传感器的补偿系数。 考虑传感器的延迟特性，其输出信号由公式( 2 1 8 ) 得到 坠= 生曼( 2 - 1 9 1 d t1 式中c d 温度传感器的时间常数； r 传感器的输出信号。 2 3sim uiin k 建模及模型验证 选取北京地区夏季制冷工况( 7 月份) ，一般商业建筑办公室为房间建模参考， 并作以下假定，建筑结构数据及气象数据参考文献 2 2 】附录4 、5 、6 。 建筑结构 围墙：南面外围墙，东西面相邻隔壁房间，北面走廊，中间楼层； 室内体积：长、宽、高分别为8 m x 8 m x 3 m ； 扇门：l 扇，2 m x l 2m ； 窗 户：l 扇，长、宽、厚为2 m x l 5m x 0 1n l ，传热系数k = 3 3 w ( m z - k ) ； 外 墙：i i i 型墙( 5m x 3 5m ) ，传热系数k = i 9 7 w ( m 2 - k ) ，( 由内到外) 水泥 砂浆厚2 0 m m ，砖墙厚2 4 0m m ，白灰粉刷厚2 0m m 。 气象数据 气 压：夏季9 9 8 6 p a ； 温度：日平均温度2 9 c ，最高气温3 3 5 c ，日气温波幅9 6 c 。 室内状况 人员：平均人数l o 人； 设备：1 0 台电脑，功率2 0 0 w ，4 个电话机，功率2 0 w ，4 个打印机， 功率7 0 w ，同时使用系数取为o 8 ； 照明：室内共有6 组，每组3 个荧光灯，荧光灯功率2 5 w ； 第2 章风量空调末端装置及末端建模 敞水面积：0 4 m 2 。 2 31 房间温、湿模型建立 根据上述假设条件建立空调房间温、湿模型，如图2 - 3 所示。由图可知，室 内回风温度、回风湿度受供风量、供风湿度和供风温度的影响。 图2 - 3 温湿度$ i m u | i n k 模型 f i g m _ e 2 - 3 t h es i m u l i n k m o d e lo f t e m p e r a v j r ea n d h u m i d i t y 温度、湿度于模块如图2 - 4 所示。 的室内温度子系统 f i 9 1 i r e 小i n d o o r t e m p e r a t u r es u b s y s t e m o 妣盆鲁馏孽眭 一蕾一 1】一 一一一 g 鬻瓣黯 ! ! 星：! 些尘茎! 茎篓耋耋堡尘圣 相对湿度r h b ) 室内湿度子系统 f i g u r e ”i n d o o r h u m i d i t ys u b s y s t e m 圈2 4 室内温度、湿度子系统 f i g u r e2 4 i n d o o r t e m p e r a t u r es u b s y s t e ma n dh u m i d i t ys u b s y s t e m s i m u l i n k 仿真模型生成后，为了考察该模型对空调房间的适用性须验证模 拟计算模型的有效性。根据设计得到的数据给模型加入如下信号：送舡l 温度 = 1 5 c ，供肛【量l = o3 m 3 s ，供风湿度d , = 6 9 k g 。仿真上午9 点至下午1 7 点共8 个小 时室内空气状况变化及室外温度，摩内温度、室内相对湿度、宦外综合温度曲线。 仿真中末引入室内随机热扰动和散湿扰动，都取为定值。仿真结果如图2 5 所示 r f 。 垂! 茎垒塞兰堡至塑茎茎墨至堑矍堡 c 1 室外综合温度曲线圈 f i g u r ec 1 0 u t d o o r i n t e g r a t e d t e m p e r a t u r ec w 图2 - 5 室内温度、室内相对湿度、室外综合温度曲线 f i g u r e2 - 5 i n d 0 0 r