（检测技术与自动化装置专业论文）智能建筑hvac空调与新风子系统的模型辨识.pdf

上海大学硕士学位论文 摘要 智能建筑近年来在我国迅速兴起，h v a c 系统是智能建筑机电设备自动化系 统的重要组成部分。它能给人们提供舒适的工作环境。然而，目前国内使用较多 的集中供热、供冷系统的控制效果远远没有达到最佳状态，普遍存在着控制精度 差等缺点，其直接影响是能耗增大和设备的寿命降低。原因是设计师单纯凭经验， 安装调试的工程师对系统的特性不了解，又缺乏调试控制参数的经验。对于各种 不同的对象都使用供应商提供的同一个p i d 参数使用，因此控制效果很不理想， 甚至无法达到稳态。针对这一现状，两年来我们致力于研究h v a c 子系统模型 的建立。本文以浦东京银大厦某空调子系统和新风子系统为研究对象，通过合理 的简化，运用现代系统辨识理论对其传递函数进行研究，在寻求系统模型的基础 上运用控制理论对控制参数进行优化整定。 本文第二章和第三章较系统地论述了辨识输入信号的选择、作为输入信号的 m 序列发生器的设计及参数选择、实时数据采集软件的设计等辨识的前期准备 工作中的技术要点；在第四章中设计了相应的辨识实验以测取系统的输入输出数 据；第五章论述实测数据的预处理并对模型的阶次进行判定，由此推出系统的模 型结构。运用现代辨识方法的辅助变量法对模型的参数递推估计，得出了空调子 系统和新风子系统的单输入单输出模型。在对模型的可靠性进行了理论上的验证 之后，将所得的系统离散模型转换为连续模型。根据数学模型用仿真软件获取了 该两个子系统的控制参数，并在京银大厦的实际系统中进行整定与验证。将该模 型运行的实际结果与原有整定参数的运行结果相比较，结果说明，本文所建立的 新风系统的模型是相当理想的。 关键词：h v a c 空调系统新风系统辅助变量法 上海大学硕士学位论文 a b s t r a c t i n t e l l i g e n tb u i l d i n g s f i r e s w i f t l yb o o m i n gu pi n o u rc o u n t r yi nr e c e n t y e a r s h v a c s y s t e mi sa ni m p o r t a n tp a r to fi n t e l l i g e n tb u i l d i n ga u t o m a t i o ns y s t e m ( b a s ) i t c a l lp r o v i d ep e o p l ew i t hc o m f o r t a b l ew o r k i n ge n v i r o n m e n t h o w e v e r , t h ec o n t r o l a c c u r a c yo ft h o s e c e n t r a l h e a t i n g a n dv e n t i l a t i n ga i rc o n d i t i o n s y s t e m sr t u m i n g n o w a d a y s a r en o tg o o de n o u g ha n dt h es y s t e m sh a v en o tb e e no p t i m i z e d ，w h i c hl e a d t oal o to fp r o b l e m s j u s t l i k es e r i o u s e n e r g yc o n s u m p t i o n a n dt h e e q u i p m e n t l i f e - s h o r t e n e d t h er e a s o n sa r et h a tt h ed e s i g n e r sa r eo n l yi nt e r m s o f e x p e r i e n c e sa n d t h ei n s t a l l a t i o ne n g i n e e r sd on o tr e a l l yk n o wt h ef e a t u r e so ft h es y s t e m sa n df i r e l a c k i n g i n e x p e r i e n c e s t h e ya l w a y su s e t h es a m ep i dp a r a m e t e r s p r o v i d e db y v e n d o r st oc o n t r o ld i f f e r e n to b j e c t s s ot h ec o n t r o le f f e c t sa r en o tg o o d ，t h es y s t e m s e v e nn o ts t a b l e d u r i n gt h ep a s tt w oy e a r sw eh a v eb e e ne n g a g i n gi nm o d e l i n gt h e h v a c s u b s y s t e m s i nt h i sp a p e rw es t u d yav e n t i l a t i n ga i rc o n d i t i o ns u b s y s t e ma n da f l e s ha i rv e n t i l a t i o ns u b s y s t e mo fp u d o n gj i n g y i nm a n s i o na st h eo b j e c t s u s i n g s y s t e mi d e n t i f i c a t i o nt h e o r yw e e x t r a c tt h et r a n s f e rf u n c t i o n so ft h es y s t e m sf r o mt h e s a m p l e dd a t aa n dm a k e u s eo f c o n t r o lt h e o r yt oo p t i m i z et h ec o n t r o l p a r a m e t e r sb a s e d o nt h e s y s t e mm o d e l s w ee s t i m a t e d i n c h a p t e r t w oa n d c h a p t e r t h r e et h ec h o i c eo ft h e i n p u ts i g n a l u s e di n i d e n t i f i c a t i o n ，ms e r i e s g e n e r a t o rd e s i g n a n dt h ec h o i c eo fi t s p a r a m e t e r s a r e d i s c u s s e d ar e a l t i m e d a t a s a m p l i n g s o f t w a r ei s p r e s e n t e d i nc h a p t e rf o u r t h e i d e n t i f i c a t i o n e x p e r i m e n t sa r ed e s c r i b e dt oo b t a i nt h ei n p u ta n do u t p u td a t ao ft h e s y s t e m t h es t e p so fs y s t e mm o d e li d e n t i f i c a t i o na r ei l l u s t r a t e di nc h a p t e rf i v e ，t h e s a m p l e dd a t aa r ep r e p r o c e s s e dt or e m o v et h e i rt r e n d sa n dm e a n s ，t h em o d e lo r d e ri s d e t e r m i n e d u s i n gr e c u r s i v ei n s t r u m e n t a lv a r i a b l em e t h o dw ee s t i m a t et h em o d e l p a r a m e t e r so f t h es i s o s y s t e m a f t e rv a l i d a t i n go fr e l i a b i l i t yo ft h es y s t e mm o d e lw e c o n v e r tt h ed i s c r e t em o d e li n t oac o n t i n u o u sm o d e l ，i nt e r m so f w h i c hw e g e tt h ep i d p a r a m e t e r so ft h et w os u b s y s t e m sb yu s i n gt h es i m u l a t i o ns o f t w a r e p u t t i n gt h e s e c o n t r o lp a r a m e t e r si n t ot h ea c t u a la i r v e n t i l a t i n gs y s t e mi nj i n g y i nm a n s i o na n d i i 上海大学硕士学位论文 m a k i n gi to p e r a t e dw ea c q u i r e dav e r yg o o dr u n n i n ge f f e c t st h a tm e a n s t h ei d e n t i f i e d m o d e lo f t h es u b s y s t e mi sp e r f e c t k e yw o r d s ：h v a c ，a i r - c o n d i t i o n i n gs y s t e m , f r e s h a i r v e n t i l a t i n gs y s t e m , i n s t r u m e n t a lv a r i a b l em e t h o d i i i 一p 海大学硕。：学位j 全文 第一章绪论 1 1 课题背景 智能建筑是现代建筑技术和现代通信技术、计算机网络技术、控制技术相结 合的产物，是信息高速公路的一个节点。智能建筑在我国的兴起与发展的历史不 长，约十年时间，但发展迅速。特别是近五年来取得了较大的进展。据不完全统 计，到2 0 0 1 年为止，我国已建成的智能建筑2 5 0 0 多幢，仅在上海一地，就有3 4 0 0 多幢高层建筑，其中智能建筑约4 6 5 幢。智能化投资约占项目建设工程投资的 5 8 ，有的可达1 0 。其对经济、社会、环境效益起着显著的作用，对改造 提升传统建筑产业和改善人民生活水平起到积极作用。 高层建筑的大量出现导致建筑能耗的急剧增长。以高层饭店电耗设计标准为 0 0 3 5 0 0 4 5 k w m 2 估算，一般高层建筑商住楼年耗电约几百万到几千万元。不少 建筑物的实际耗电超过上述标准，例如上海金茂大厦总建筑面积2 9 万平方米，开 通十个月电耗8 0 0 0 万元( 这个数字超过了上述标准上限的1 8 ) 。如果这种情倪不 加以改善，巨大的能源需求会导致严重的能源危机。在智能建筑的长期成本中初期 建设投资仅占1 5 ，能耗和管理费约占整个生命周期成本的8 5 ，其中h 、，a c 系统 耗电占平均耗电的6 0 6 5 ，照明系统耗电约为2 0 - 2 5 ，电梯耗电约为1 0 。 h v a c ( h e a t i n g ，v e n t i l a t i n ga n da i r - c o n d i t i o n i n g 亦称暖通空调) 是智能建筑的重要 构成部分，它在智能建筑中主要是指“中央空调系统”，包括两大部分集中制 冷加热站( 冷水机组热泵或锅炉) 和空调系统，可见它是智能建筑日常耗电的主 要设备。据美国调查资料，h v a c 系统每提高1 的能源效率，全国每年就可以节 约数百万美元。 h v a c 的温度调节系统有两种调节方式：l 、变量调节：送风温度不变，改变 送风量的大小，使对象被调参数( 温度) 保持在给定值范围内。如风机盘管机组 的风机变速调节系统，家用空调的变风速调节系统( 室内机组) ，诱导器送风调节 风量装置及中央空调变风量调节( v a v 即v a r i a b l ea i rv o l u m e ) 的风机变速装置 等均属变量调节。2 、变质调节：送风量不变，改变送风温度使对象被调参数( 温 上海大学硕士学位论文 度) 保持在给定值范围内。如空调器出口的送风温度调节，在布风器上安装的末 端加热( 或冷却) 器的送风温度调节。近年发展的变制冷剂流量调节，就属于此 类。 由于在智能建筑设备自动化系统( b a s ) 的设计、安装调试和集成商各方面的 原因，目前国内使用较多的集中供热、供冷系统的控制效果远远没有达到最佳状 态，普遍存在能耗大、温湿度控制精度差等缺点，难以实现人们对节能、舒适这 两大目标的追求。这其中原因是多方面的，主要有以下两个方面的原因： 一方面，在空调系统的设计方面：暖通空调专业人员对自控专业提的要求往 往理解深度不够，设计中一般均未提供全年情况划分、相应的空气处理焓湿图， 各种情况下各种执行机构的动作要求及工作状态，情况转换的边界条件；在设计 体制方面：传统的暖通空调设计，本质上是一种稳态设计，它是以室内外的稳定 状态为基础进行设计的。如空调负荷计算中的室外条件是某种人为规定的极值条 件，即每年平均5 0 小时的室外温度和湿度的统计值，按此计算出房间空调设计负 荷，并成为整个空调设计的基础。暖通空调系统的计算机自动控制系统的设计是 建立在系统日常运行的基础上的，本质上是一种非稳态的动态设计，这就造成暖 通空调系统设计和暖通空调控制系统设计的严重脱节。 另一方面，安装完毕后常常未对各个风系统和水系统进行认真的测试和平衡， 对建筑物特性和一些特征参数选择粗糙。在实际的安装调试中调试工程师缺乏把 系统参数设胃到最佳状态的经验，只能简单地把供应商提供的p i d 参数作为系统 的正式参数加以使用，结果是同一种参数要去适应不同建筑物、不同气候条件( 夏 季、冬季和过渡季节) 和不同负荷的情况，系统就不能实现最佳调节。基于以上原 因，空调及其控制系统的运行情况远不理想，系统有时有小范围的震荡，或者有较 大的静态误差，造成的后果就是室内温湿度控制精度不高甚至失控，造成能源的 浪费，也达不到舒适度要求，引起客户的不满。而过于频繁的震荡也会影响执行 机构的寿命。 上述原因的本质是因为空调系统结构和内部物理过程复杂，是一个有滞后的 多输入多输出系统，但至今未建立整体的精确的数学模型，在实际处理上空调系 统大多数采用集中参数控制的单回路方式，将空调系统作为单输入单输出的系统 设计，控制用输入变量是水阀电动执行机构的电压，通过改变输入电压的大小来 2 上海大学硕士学位论文 改变水阀的丌度，输出变量为房间温度。一般，目前房间温度的度量标准是回风 口的回风温度。回风温度的传感器的安装位爱有多种，对空调系统的调节性能有 不同的影响。因此如果不研究建筑物中央空调系统的子系统的数学模型，不针对 不同的对象加以不同的调节，就很难在本质上优化目前建筑物中央空调系统的调 试和设计，新风量不足、外界环境和负荷变化时系统品质的问题就不能解决，也 会浪费大量的能源。 1 2 本文的主要研究内容及意义 严格来说，空调系统属于非线性、时变系统，不同的季节、不同的房间负荷 应该来说系统的模型都会不同。最为典型的情况，夏季与冬季的调节过程刚好相 反，在夏季要升高房间的温度需要减小阀门的开度，要降低房间的温度需要增加 阀门的开度；在冬季要升高房间温度需要加大阔门的开度，要降低房间温度则需 要减小阀门的开度。要想找到一种通用的适合全年不同季节、适合不同的房间类 型的空调系统的数学模型是非常困难的。但是，在房间负荷变化不大的条件下， 针对特定的季节与某一类型的房间来建立空调系统的数学模型是可能的，也是有 一定的指导意义的，因为一年当中同一季节，相对来说大气候条件变化不是很大， 尤其是夏天，平均气温都在3 0 度以上，冷冻机组的起停状况一般较稳定，冷冻水 的水温变化一般来说都较小，而且在房间墙壁的隔热系数满足设计标准的前提下， 房间对象可以认为是一个封闭对象，这样就可以将空调系统在同一季节中近似为 定常系统，因此就有可能针对同一类型的房间负荷情况，在某一季节( 如夏季) 建立起空调系统的数学模型或传递函数，这对于了解空调系统的特性、现场调试 都将起到积极的作用。国外的研究主要集中在用神经网络进行多变量系统的辨识， 然而由于经济原因，目前的智能建筑b a s 采用的都是单输入单输出控制方式，而 且，通过调查发现，国内外对其单变量模型的研究很少，因此，针对目前的现状， 本文试图从控制理论的角度运用系统辨识理论寻求比较理想的或接近实际情况、 针对某种房间类型的空调系统及新风系统在某一季节的单变量模型，从而根据实 际需要设计出合理的p i d 控制器，以达到提高控制精度、满足客户对舒适度的需 求、提高控制品质的目的。 在2 0 0 1 年的8 月份，我们以期货大厦和久事复兴大厦为研究对象，进行了实 上海大学硕士学位论文 地调查与测试，结果发现，控制效果都不理想，这其中的原因是多方面的。 辨识空调系统的模型，首先必须对空调系统的工作机理有一个大致的了解。 图1 一l 是一个较典型的h v a c 系统模型框图，简单地描述出了h v a c 系统的特 点和小气候的控制特性。新风以温度t o ( t ) 和流量f o ( 0 与温度l ( t ) 和流量六( t ) 的回 风混合，之后以r ( t ) 和流量，( t ) 通过热量交换器，交换器提供热量为( t ) ( 令正 为加热，负为降温) ，热交换器有一定大的容积并且空气与热交换器充分交换之后 以温度正( t ) 流出，经过空气调节后，空气流入空调房，房间的总热量为q m ) ，在 房间内充分热交换之后空气以温度正( 0 流入空调房间，其中一部分，从节能的角 度考虑用于回风，而另一部分直接排出。 图1 1 控制器用来控制系统热交换器、新风流量和回风量的大，j 、，控制信号分别用 s q 、s 广s ，表示，s 。控制冷热源：s ，控制回风风扇；s ，控制回风阀；s r 表示 空调房间的温度。假定系统中各个组成部分的热损失忽略不计，则l ( t ) 、五( t ) 与 4 上海大学硕士学位论文 排风的温度相等；忽略阻力，则在2 、3 、4 处的风速流量都等于厂( t ) 。为了简化， 本文不考虑空气的湿度、混合器、风扇等的瞬时影响。 对系统的工作过程有了大致的了解，就可以设计相应的实验通过一定的辨识 方法来求取系统的模型。本文所考虑的对象为空调子系统，即只考虑通过对热交 换器的控制来实现对房间温度的调节。另外，本文还将对该空调子系统对应的独 立新风子系统作相应的辨识研究。 辨识方法就其所涉及的模型形式来说可以分成两类：一类是非参数模型辨识 方法；一类是参数模型辨识方法。非参数模型辨识方法亦称经典的辨识方法是获 得过程的非参数模型，而参数模型辨识方法亦称现代的辨识方法必须假定一种模 型结构，通过极小化模型与过程之间的误差准则函数来确定模型的参数。 经典的辨识方法包括阶跃响应法、脉冲响应法、频率响应法、相关分析法等。 其中阶跃响应法是通过在被识对象上人为地施加一个已经确定了的瞬变扰动，测 定出对象的响应随时间而变化的曲线，然后根据该响应曲线推求出被识对象的传 递函数。阶跃响应法比较直观，实验的原理也很简单，是一种测定对象动态特性 的常用方法。因此，在对期货大厦和久事复兴大厦的测试中作为前期的准备与尝 试，采用的是阶跃响应法。输入变量选择水阀的电压输入，输出变量为房间的温 度即回风口的温度。实验的方法是通过对水阀的开度施加阶跃变化来测取房间的 温度变化曲线，然后通过切线法或两点法求取传递函数。然而，在实际的阶跃响 应的测试过程中，要得到两条基本一致的阶跃响应曲线却遇到比较大的困难，往 往很难得到两条基本一致的阶跃响应曲线，最后的传递函数的计算结果也不令人 满意，所得的传递函数的阶数比较高( 具体的计算结果本文不再列出) ，一般是5 8 阶，显然实际的系统一般来说不可能是如此高阶的系统。分析其原因大致有如 下几个方面：试验过程中要做到理想的阶跃扰动是不可能的，并且输入作用是 通过水阀来实现的，而水阀实际上只能按有限的速度动作；由于现场情况的复 杂性，要严格避免在测试过程中不出现随机干扰是比较困难的，如负荷的变化， 测量噪声，传感器的精度等都是影响实验准确性的因素；对象的运动条件受到 了一定的限制，不允许对水阀的输入作大幅度的变动。 和阶跃响应法相比，采用周期测试信号来确定的被识对象的频率特性能比较 准确地放映对象的动态特性，其原因是：在测试频率特性时，被识对象是运行 5 上海大学硕士学位论文 在稳定的状态下，而测试阶跃响应曲线时，测试过程必须在过渡状态下进行，因 此，在测试频率特性的过程中，外来随机干扰对试验结果的影响要比测试阶跃响 应曲线时小得多。在测试频率特性时，适当地选择输入周期信号的振幅，可以 得到足够大的被识对象的输出振荡，这样测量误差对试验结果的影响会减小。而 在测试阶跃响应曲线时，测量误差对响应曲线的起始阶段的影响最大，而起始段 列于计算出传递函数的参数来说正是最重要的部分。通过对被识对象频率特性的 测试，可以大致确定被识对象的最高截止频率，这对本文采用最小二乘类法进行 参数估计所需要的辨识输入信号m 序列的参数选择是很重要的，这将在第二章中 可以看到。由于实验条件的限制，最后的研究对象定在浦东京银大厦，同样的， 在京银大厦也作了阶跃响应的测试，主要的目的是对系统的特性有一个大致了解， 获得必要的系统的先验知识，对辨识试验的设计起到一定的指导作用。此外，在 进行辨识试验前，还对系统进行了频率响应的测试，采用不同频率的正弦波作为 输入信号，对京银大厦的空调子系统和独立新风子系统进行频率特性的测试，这 也是获取系统先验知识的有效的手段。 本文的研究重点是采用m 序列作为辨识输入信号进行辨识实验，然后在利用 测量的输入输出数据确定系统模型结构与阶次的前提下采用最小二乘类系统辨识 方法估计系统模型的参数，最后将所得的系统模型转换为传递函数的形式，并根 据所穆到的空调系统的传递函数进行p 、i 、d 参数的整定。 本文的主要研究对象为浦东京银大厦某空调子系统及新风子系统，它们控制 系统原理图如附录一所示。其中空调子系统的房间对象为3 0 0 平米的大房间，输 出变量为回风温度( 即房间温度) ，新风子系统的输出变量为送风温度。辨识试验 在2 0 0 2 年的8 月份进行。作者希望通过本文的研究，对智能建筑中与本文研究对 象类似的空调子系统及新风子系统的控制起到一定的指导作用。 本文主要介绍了m 序列发生器的设计、数据采集软件的实现、实验方案的设 计、空调子系统和新风子系统模型参数的辨识、空调子系统控制仿真以及新风子 系统辨识模型的实际运行结果。 6 上海大学硕士学位论文 第二章辨识输入信号m 序列发生器的设计 2 1 输入信号的选择 采用现代辨识方法进行参数模型的辨识，辨识实验的输入信号有一定的要求。 要保证过程是可辨识的，输入信号必须满足一定的条件。最低要求是：在辨识时 间内过程的动态必须被输入信号持续激励。或者说，在实验期间，输入信号必须 充分激励过程的所有模态。从谱分析的角度看，这就意味着输入信号的频谱必须 足以覆盖过程的频谱。更进一步的要求是输入信号必须具有比较好的“优良性”， 即输入信号的选择应能使给定问题的辨识模型精度最高。 理论分析表明【2 】，最优输入就是使f i s h e r 信息矩阵的逆的一个标量函数达 到最小。这个标量函数就可以作为评价模型精度的度量函数，记作 j = ( m “) ( 2 1 1 ) 其中，肘是f i s h e r 信息矩阵 m 刮 笔竽 鼍删 ：表示过程的输出观测数据的集合，p ( z i 口) 表示在模型参数o 条件下z 的条件概 率密度，矽是某种标量函数。如果过程的模型结构正确，辨识的精度将直接通过 f i s h e r 信息矩阵依赖于输入信号，因此合理选用辨识的输入信号是保证能否获得 好的辨识结果的关键之。理论分析表明，选用自噪声作为辨识输入信号可以保 证获得较好的辨识效果，但是在工程上不易实现，因为工业设备( 如阀门) 不可 能按白噪声的变化规律动作。而最长线性移位寄存器序列( 简称m 序列) 是一种 很好的辨识输入信号，它具有近似自噪声的性质，可保证有好的辨识精度，而且 工程上又易于实现。因此本文的参数模型辨识实验将采用m 序列作为辨识输入信 号，下面将介绍m 序列的参数选择及m 序列发生器的设计。 2 2 m 序列参数的选择 m 序列作为过程辨识的输入信号，在实验之前要精心选择竹序列的参数出 7 上海大学硕士学位论文 ( 即移位脉冲周期) 和n 。( 即m 序列的循环周期) ，这也是进行发生器设计 必须了解的。其中： = 29 1 ( p 为m 序列的级数) 当过程的频率特性接近低通滤波特性时( 大多数的系统都满足低通滤波特性) ，m 序列的参数。和f 应满足下述条件2 ： 其中：厶。为过程的最高工作频率，i 为过程的过渡过程时间。 t 的值可以通过对过程作阶跃响应预估得出，而o 则可以通过过程的频率 响应预估得到，具体方法是：用不同频率的正弦信号作为被识对象的输入信号( 频 率由低到高变化) ，当过程的输出无明显的变化时正弦信号的频率值即可以认为是 过程的l 。值。在进行频率响应预估时，针对我们的对象h o n e y w e l l 公司的m l 7 9 8 4 电动阀门执行器，正弦波的幅度选择为2 伏特，然后再加上6 伏特的直流电压， 这样输入信号的变化范围为4 8 伏特，而水阀允许的输入电压变化范围为2 1 0 伏特，因此输入信号可以保证工作在线性范围之内，当输入信号的频率低于系统 的最高截止频率时系统有较明显的输出变化。下面给出实验得出的京银大厦某空 调子系统的阶跃响应曲线及部分正弦响应曲线。 ( 图2 1 ) 8 瞰玎 “岫击” ，h、 上海大学硕士学位论文 曩茸艟肿j 自坩什出_ 图2 2 图2 1 为阶跃响应曲线，图2 2 为正弦波周期t = 1 2 0 0 秒时的系统输出响 应曲线，图2 3 为正弦波周期t = 6 0 0 秒时的系统输出响应曲线。实验表明，空 调子系统的过渡过程时间f 约为2 2 0 0 秒。当输入正弦信号的频率升高到 0 0 0 1 6 6 7 h z ( 即t = 6 0 0 s ) 时，过程的输出响应的变化已经很小，因此可以认为 厂m 。= o 0 0 1 6 6 7 ，根据式( 2 2 1 ) a t 应小于或等于6 0 0 3 = 2 0 0 秒。因此可以 选n 。= 3 1 ，即p = 5 ，a t 的值本文选取a t = l l o 秒和a t = 1 5 0 秒来作为辨识输入 信号的f 值。m 序列的频带宽度b 2 击h z ， a t 2 1 1 0 秒时，b = 0 0 0 3 0 3 ， 当a t = 1 5 0 秒时，b = 0 0 0 2 2 2 ，这样就满足了辨识输入信号对频带的要求，而且 【。一1 ) ，都大于i 。因此，对于我们的辨识对象，可选取5 阶m 序列作为辨识 输入信号，并且要求出是可调的。 对新风子系统而言，作者也作了相应的实验，其阶跃响应曲线与部分正弦响 应曲线如附录二所示。由实验得出，新风子系统的过渡过程时间f 约为3 5 0 秒， 最高截止频率厂m 。约为0 0 1 6 6 7 h z ( g pt = 6 0 秒) ，a t 取1 2 秒和1 8 秒，此时b 分 别为0 0 2 7 7 8 和0 0 1 8 5 ，同样满足频带要求，( ，一1 逾也都大于i 。t n t 介绍m 9 上海大学硕士学位论文 序列发生器的设计。 2 3m 序列发生器的设计 m 序列是最长线性反馈移存器的简称，它是由带线性反馈的移位寄存器产生 的周期最长的一种序列。在图2 4 中示出一个一般线性反馈移存器的组成，图中 一级移存器的状态用口，表示，口，= 0 或i ，f = 整数。反馈线的状态用c ，表示，c ，= l 表示此线接通( 参加反馈) ，c ，= 0 表示此线断开。反馈线的连接状态不同，就可 能改变此移存器输出序列的周期p 。1 0 】 ( 图2 - 4 ) 设珂级移位寄存器的初始状态为：c i t 一：口一。，经过一次移位后，状态变为 口一i 口一2 a l ，经过n 次移位后，状态为口口口，图2 - - 4 所示就是这一 状态。再移位一次时，移位寄存器左端新得到的输入口。，按图中线路连接关系， 可以写为 盘。= c i 订oc 2 口州o oc 川口io c 。订。= c ，d 州( 模2 ) 因此，一般来说，对于任意状态吼，有 吼= 叩。 上式中求和仍为按模2 运算。式( 2 3 2 ) 为递推方程，它给出移位输入q 与移 位前各级状态的关系。 上面曾经指出，c ，的取值决定了移位寄存器的反馈连接和序列的结构，故c ，是 1 0 上海大学硕士学位论文 个很重要的参量。现将它用下列方程表示 厂g ) = 岛+ c l x + c 2 x 2 + + 巳x 4 = c x ( 2 3 - - 3 ) i ；o 这一方程称为特征方程( 或特征多项式) 。式中工1 仅指明其系数( 1 或0 ) 代表c ， 的值，x 本身的取值并无实际意义，也不需要去计算x 的值。例如，若特征方程 为 ，g ) = 1 + 工十x 4 则它表示x o ，工1 和z 4 的系数= c l = c 4 = 1 ，其余的c ，为零。 同样，我们也可以将反馈移位寄存器的输出序列k 用代数方程表示为 g g ) = 吼+ q x + a 2 x 2 + f = 吼x t m o 式( 2 3 5 ) 称为母函数。 下面给出几个定理来说明m 序列的生成。 【定理2 1 】 厂g g ) = 厅 式中，h ( x ) 为次数低1 玎0 ) 的次数的多项式。 【定理2 2 】一1 l 级线性反馈移位寄存器之相继状态具有周期性，周期为 p 2 ”一1 。 【定理2 3 】 若序列爿= k 具有最长周期b = 2 ”一1 ) ，则其特征多项式，b ) 应为既约多项式。 【定理2 4 1 一个n 级移位寄存器的特征多项式，0 ) 若为既约的，则由其产 生的序列4 = 如。) 的周期等于使，g ) 能整除的g ，+ 1 ) 中最小难整数p 。 现在引入本原多项式的概念。若一个盯次多项式b ) 满足下列： ( 1 ) ，0 ) 为既约的 ( 2 沙g ) 可整除g “+ l j 肌= 2 ”一1 ( 3 扩g ：滁不尽g ，+ 1 ) q m 则称厂g ) 为本原多项式。 上海大学硕士学位论文 因此，一反馈移位寄存器能产生m 序列的充要条件为：反馈移位寄存器的特 征多项式为本原多项式。只要找到了本原多项式，就能由它构成m 序列产生器。 在我们的设计中，采用厂b ) = x5 + x 2 + 1 为本原多项式来产生5 级m 序列。 m 序列的硬件设计由五片7 4 h c l 6 4 串连组成，反馈信号由异或门m c 4 0 送出，值 得注意的是时钟振荡器不能由非门构成的r c 多谐振荡器组成，因为频率特别低， 我们用计数器分频后实现( 具体的硬件电路设计本文从略) 。 2 4m 序列的验证 由以上所设计的实验装置所产生的信号到底是不是m 序列，需要对其进行验 证。由于本装置所产生的m 序列的出比较大，m 序列的一个周期将很长( 以 a t = 6 0 秒为例，周期为6 0 3 1 = 1 8 6 0 秒) ，所以通过示波器观察波形来判断是很困 难的，比较可行的办法是通过m 序列的性质来验证。 2 4 1 m 序列的性质 ( 1 ) 均衡性 在m 序列的一周期中，“1 ”和0 的数目基本相等。准确地说，1 的个 数比0 的个数多一个。 ( 2 ) 游程分布 一个序列中取值相同的那些相继的( 连在一起的) 元素合称为一个“游程”。 在一个游程中元素的个数称为游程长度。一般来说，在m 序列中，长度为l 的游 程占游程总数的1 2 ；长度为2 的游程占游程总数的1 4 ；长度为3 的占1 8 ；。 严格讲，长度为t 的游程数目占游程总数的2 ，其中1 s k 0 一1 ) 。而且长度为女 的游程中( 其中1 0 2 ) ) ，连“1 ”的游程和连“0 ”的游程各占一半。 ( 3 ) 自相关函数 周期函数s ( f ) 的自相关函数定义为 1 2 上海大学硕士学位论文 r ( ，) ：i 1 1 2 、s o + r o w2 式中，瓦一一s o ) 的周期。 经计算，m 序列的自相关函数为： r ( ) = 日21n p + 1 ) ，一r r s r 。一：， 一万q 2 ，出 r 帆一1 b 图( 2 5 ) 为m 序列的自相关函数图。 r ( i ) 八八 一 ，j l j l 一t 2 4 2 实验装置产生的m 序列的验证 由所设计的实验装置产生的吖序列，通过数据采集卡对其进行数据采集，然 后将采集到的数据进行分析，进而验证。 我们所采集到的该实验装置的一组信号波形( 周期为1 3 0 2 秒) 如图( 2 6a ) 所示。运用m a t l a b 的信号处理工具箱对所采集的m 序列信号进行分析，求取 其自相关函数，经过分析，其自相关函数波形如图( 2 6b ) 所示。 图2 - - 6 a 1 3 上海大学硕士学位论文 图2 - - 6 b 由图可见，该m 序列的周期为1 3 0 2 秒，在一个周期中，逻辑“0 ”出现的次 数为1 5 次逻辑i 出现的次数为1 6 次。总的游程数为1 6 个，长度为| b i t 的游程为8 个，长度为2 b i t 的游程为4 个，长度为3 b i t 的游程为2 个，长度为 4 和5 b i t 的游程各为一个。 显然，考虑到以上所述的肘序列的性质，由其自相关函数图形可知，该装置 所产生的信号确为序列，从而确保了实验的正确性。 2 5 本章小结 本章分析了输入信号选择凹序列的理由，根据对所研究对象的先验知识得出 了实验用m 序列的选择参数。从彬序列的生成原理入手分析了m 序列产生器的 设计，最后根据肘序列的一些特有性质，对所设计的实验装置的正确性进行了验 证。 1 4 上海大学硕士学位论文 第三章数据实时采集与显示的软件实现 对被识对象进行数学模型的辨识，必须对过程的输入输出信号进行测量。因 为过程的动态特性必然表现在这些输入输出数据之中，这样就可以利用输入输出 数据所提供的信息来建立过程的数学模型。因此，作为辨识过程的数学模型的第 一步就是要实时采集被识对象的输入输出信号，并保存这些信号，然后通过一定 的辨识算法求取过程的数学模型。 为此，本文设计了一个实时数据采集程序，它与插在p c 插槽中的数据采集 卡p c 6 3 1 3 一起组成了个实时数据采集系统，通过该卡的a d 通道进行数据的 采集。此外，本程序还利用该卡的d a 通道实现不同频率正弦波的产生，用于空 调子系统和新风子系统频率特性的预估。图3 1 是此数据采集程序的主界面，图 中曲线为一组频率响应曲线。图3 3 是数据采集流程图。此程序的主要功能是： 实时数据采集；数据采集过程中的实时数据显示；历史记录的浏览；打印等。 立哆强量蜘l 秘 钮雷b 啡 f 吲卅i l 翊 - 工世 1 0 1 髓昔 ll ：l ：jl lliiiji ； ：工 ii 1 ：i ；牛 = 【= ： 霹：翟：；= f = 。r 1 ：r = i ：c c = ：c ：【：l ： i ： ： ：l 墨瞄a 昝 i ：( i = = l ii ：凇： ： = l =- - ；一 ：；：曩： 秘i 瞄f r ：【= 【= 罩j ： 卡懈 十h 。 。止l 嘞 一 卜 ： r 1 。f t l 。1- i _ | - 悖悖 _ 七畸1 - 挂h 卜 ； 。 3 - i - ? l ：h ；下q 。 0 ： ! ! ：r ： 艇 - k 蹦i - 4 4 埘- 。挞：醴： 姐： = = i =题蛀 = | ：崩： 善瓣： ： 攀 一；泞；j 土静 王 十冲降聃：h甬崦一 i - ii i j 鬟一 _ 中 嗥t l 。 _ 。 - _ 卜 j 眦 ， ? 等 乍c f j 。 巨 i ：? 障蟒 辫 4 “ - j 卜 - ：+ ；：葺书* 蠖 耄 4 阜 一 - - j 耩嚣撼 = = = 斗- ；4 - i - 心- 叶十 - 一；- i - 4 一； 盐： = l = ： = = 丰 卜卜i 。r 1 1 r f 。! 。 * -t t -r r 一 ：= 卜 卜 r 。! 。 。f 。r 1r 。f r ! ! i ： ： ：l ：l r - - - - r ： r _ f _ li；i 撑 l1 ：i kj ：潍澎：i l | i ；l - 1 ， l i 1 i j 。 = = ：凇：睦强： r rt f ：e ：l j k i ：，： ? 。：? 。： 。 。心。i 。h 卜 。； ：i l：ih 。r r ： 11 f - _ h 1h 一口1 02 03 04 0l i n棚 爵舅：譬坐粮梧4 十采律点- 曩生每母舢w 图3 1 上图中的“设置”菜单主要包括采样间隔的设置，a d 和d a 通道的初始化， 单极性与双极性的选择，正弦波幅值、频率、每周期输出点数等参数的设置；“数 据采集”菜单包括数据采集的启动、结束命令和正弦波输出启动、结束命令；“视 图”菜单中的菜单项主要用于历史记录浏览时的操作，包括图形左移、图形右移、 1 5 上海大学硕士学位论文 停止移动、快速移动和慢速移动，以满足历史记录浏览时的不同需求。图3 2 是数据采集初始化设置与正弦波参数设置对话框。下面将对此程序的数据采集与 实时数据显示设计作详细的说明，对数据采集卡也作一个简要的介绍，对打印、 正弦波产生和历史记录的浏览本文不作介绍。 呸衄匿潮日圈皤 - 弧 r 一脚孵阿聃 积黔f 而广直舻f 矿u 回立副 图3 - - 2 f 柚性r 翟雌 采样阚瓤旧。鼍抄 瓣阿一点 圈2 副 图3 3 1 6 上海大学硕士学位论文 3 1p c - - 6 3 1 3 多功能模入模出接口卡简介 p c 6 3 1 3 多功能模入模出接口卡是由中泰公司研制的适用于具有i s a 总线 的p c 系列微机，具有很好的兼容性，c p u 从目前广泛使用的6 4 位处理器直到早期 的1 6 位处理器均可适用，操作系统可选用目前流行的w i n d o w s 系列，高稳定性的 u n i x 等多种操作系统以及专业数据采集分析系统l a b v i e w 等软件环境。在硬件 的安装上也非常简单，使用时只需将接口卡插入机内任何一个i s a 总线插槽中， 其模入模出及i 0 信号均可通过信号电缆从机箱外部直接接入。 p c 一6 3 1 3 多功能模入模出接口卡安装使用方便，程序编制简单。对于模入部分， 可根据实际需要选择单端或双端输入方式。在本系统中，我们用a d 通道进行数 据的采集，用d a 通道用来产生正弦波。对于模入部分选择单端输入的接线方式， 地线比较稳定，抗干扰能力较强。对于模出部分，选择电压输出方式。 该卡上的a d 、d a 转换均为1 2 位字长，提供l l v i h z 的基准时钟。本卡 的a d 转换启动方式可以选用程序触发、定时器自动触发、外同步触发等方式， 本文采用的是程序触发方式。转换状态可以用程序查询，也可以用中断方式通知 c p u 读取转换结果。由于本文的数据采集间隔比较大( 1 秒以上) ，而a d 转换 的速度为1 0us ，c p u 为赛杨1 g h z ，在速度上满足要求，因此在本程序的设计 当中，采用的是程序查询方式。通过查询控制字中的最高位来判断a d 转换是否 结束。d 转换后的数码与模拟电压值的对应关系为： 模拟电压值( v ) = 数码( 1 2 位) 1 0 ( v ) 4 0 9 6 本文的研究对象温度电压信号的变化范围为：o 1 0 v ，而且温度信号变化又比 较缓慢，因此，该卡的性能指标完全满足本数据采集系统的要求。 3 2 数据的实时采集与实时显示 实时数据采集系统过去一般是在d o s 操作系统下应用汇编语言开发的， w m d o w s 操作系统的普及应用，尤其是可视化开发软件v i s u a lc + + 的出现，为软 件开发提供了强大的图形界面功能，使开发出来的应用程序具有良好的人机交互 功能，而且高级语言具有良好的可读性及方便的调试手段，同时c 语言又是一种 执行效率比较高的编程语言，再加上多媒体定时器技术、多线程技术等的应用， 上海大学硕士学位论文 可以实现准确的定时( 即保证采样间隔具有较好的一致性) 与实时显示。此外，