中央空调装置模糊控制系统设计

中央空调装置的智能控制系统设计摘要随着现代生活不断向智能化迈进,人们对中央空调的性能提出了更高的要求,如空调的舒适性、节能性等。本文重点研究如何在中央空调系统中使用智能化的冷水机组控制系统，从而既能提供舒适的生活工作环境，又能最大限度的节约能源。文中首先分析了中央空调的工作机理和中央空调的大滞后、大惯性的特点，然后阐述了模糊控制在制冷空调控制领域应用的优点以及分析了模糊控制理论在制冷空调领域的研究发展前景，介绍了适合过程控制的模糊控制理论，并给出了模糊PID控制器的具体设计方法。在针对冷却水的水泵机组设计了模糊PID控制器，并对其各个部件建立数学模型，基于MATIAB环境下，利用simulink和fuzzy工具箱，对空调系统采用PID控制与模糊控制器的仿真比较，通过仿真结果显示，空调系统采用模糊控制具有较强的鲁棒性，波动小等优点。关键词：空调模糊仿真TheCentralAir-conditioningUnitofIntelligentControlSystemDesignABSTRACTWithmodernlifeconstantly,peopleontotheintelligenttowardscentralair-conditioningperformanceputforwardhigherrequest,suchasairconditioningcomfort,energyconservation,etc.Thispaperfocusesonhowtouseincentralair-conditioningsystemofintelligentcontrolsystemofwaterchillers,cannotonlyprovidethecomfortablelifeenvironmenttowork,andtothemaximumenergysaving.Thispaperfirstanalyzestheworkingmechanismofcentralairconditioningandcentralairconditioningbiglag,largeinertiacharacteristic,thenexpoundsthefuzzycontrolinrefrigerationandairconditioningcontrolfield,analyzedtheadvantagesandapplicationoffuzzycontroltheoryinrefrigerationandair-conditioningareaofresearchanddevelopmentprospectsforprocesscontrol,thispaperintroducesthefuzzycontroltheory,andpresentstheconcretefuzzyPIDcontrollerdesignmethod.ThecoolingwaterpumpunitinaccordingtothefuzzyPIDcontrollerisdesigned,anditsvariouscomponentsbasedonmathematicalmodel,MATIABenvironment,usingsimulinkandfuzzytoolbox,usingPIDcontrolofairconditioningsystemwithfuzzycontrollercomparativesimulation,throughthesimulationresultsshowthattheairconditioningsystemusingfuzzycontrolhasstrongerrobustness,smallripple,etc.KeyWords：AirconditioningFuzzySimulation目录第一章绪论 11.1论文背景 11.2中央空调控制方法的研究现状 21.3自动控制理论在空调系统中的应用概述 3第二章中央空调控制系统的节能设计 52.1中央空调系统的组成 52.2中央空调节能方案分析 62.2.1中央空调冷水机组基本工作原理和节能控制 72.2.2变频调速技术在中央空调中的应用 82.3本文内容安排 10第三章模糊控制算法 113.1模糊控制算法的历史与特点 113.2模糊控制的基本概念 113.2.1模糊集合以及隶属度函数的意义 113.2.2隶属度函数的概念与选择 123.2.3模糊相关概念 133.3模糊控制系统的基本原理 153.4模糊PID控制系统设计的基本方法 163.4.1模糊PID控制器的结构选择 173.4.2输入量模糊化 173.4.3模糊PID控制规则的设计 183.4.4模糊量的清晰化 193.5MATLAB简介 213.6SIMULINK仿真工具简介 23第四章中央空调控制算法设计与仿真 254.1空调系统分析 254.2针对空调系统的纯PID控制器设计 254.2.1PID控制器设计 254.2.2仿真以及结果 274.3针对空调系统的模糊PID控制器设计 284.3.1模糊控制器设计 284.3.2MATLAB下的控制器设计 304.3.3仿真以及结果 34第五章结论 35参考文献 36致谢 37PAGE37天津理工大学中环信息学院2011届本科毕业设计说明书

第一章绪论1.1论文背景空调是现代化楼宇中不可缺少的一部分，随着我国经济的不断发展和城市化进程的不断推进，中央空调的应用会越来越广泛。但是中央空调的能耗非常大，约占整个建筑的总用电量的60%。降低空调循环水系统的输配电耗，对于降低中央空调系统全年的运行能耗具有十分重要的现实意义。随着中央空调的发展和对其研究的深入，出现了众多的冷水系统变流量调节方法。其中，变流量变频控制技术得到大力发展，对冷水机组水泵的智能化控制起到了极大的推动作用，使中央空调的冷水机组的高精确度控制成为可能。常见的中央空调系统主要由制冷机组、冷却水循环系统、冷冻水循环系统、风机盘管系统和散热塔组成，如图1.1所示。压缩机、风机和水泵是中央空调的重要耗能部件，采用变频调速技术不仅能基本保持室温恒定，让人感觉舒适，更重要的是其平均节能效果高达30%以上，所以采用变频调速技术自然是最佳选择[3]{11}。图1.1中央空调系统主要结构Fig.1.1thecentralairconditioningsystemmainlystructure在对中央空调的冷冻水和冷却水系统的控制器进行设计时，要注意克服大滞后、大惯性特性，对于中央空调这种类型的系统其复杂性及控制的困难表现在以下几个方面:(1)模型的不确定性。在传统的控制理论中，控制系统的设计、调节器参数的整定都是以被控过程的数学模型为依据，其建模的方法通常有机理建模和实验建模两种。由于人类的认识能力有限，且中央空调工作环境普遍存在着各种各样的干扰，许多复杂的物理变化使得难以完全从机理上揭示其内在的规律;这种不确定性普遍存在于空调的各个环节之中，使得很难对其进行精确建模。(2)系统的时滞性。在绝大多数控制系统中，或多或少地存在着一定程度的时间滞后的特性，时滞的存在给系统的控制带来一定的困难，当系统出现扰动时，会严重影响系统的控制效果，甚至出现发散震荡。因此，时滞对象被认为是最难控制的对象之一。从50年代末以来，在时滞控制方面先后出现了基于模型的方法(如Smith预估控制、最优控制、滑模变结构控制等)和无模型的方法两大类，为解决中央空调这类的大时滞过程提供了有效的策略。(3)系统的非线性。严格地说，所有的实际系统都存在非线性，只是非线性的程度不同而己。当系统的非线性不是很严重时，可用线性系统来近似，这在工程上是可以接受的。但是对于存在严重非线性环节的系统，采用线性化的处理方法常会产生很大的偏差，甚至会得出完全相反的结论。线性系统的分析设计有着比较完善和系统的理论方法，而中央空调的非线性的研究虽然取得了一些新成果，但非线性理论远非完善，有很多问题尚待研究。(4)系统的多变量及强耦合特性。整个中央空调系统中，包含多个相互关联的子系统，如冷却水系统、冷冻水系统、风机系统等。因为各个子系统之间的关联，导致了这些子系统中的变量以各种形式相互影响着，任何一个变量的变化可能引起其他的变量发生变化，增加了系统的控制的难度。大部分空调系统中还具有一些其他的特性，如时变性、大惯性等。所以，如何在这种复杂的控制环境下，如何达到满意的控制效果是我们研究的主要方向[13]。1.2中央空调控制方法的研究现状中央空调在正常运行时，需要根据室内外的工作环境温度、使用空调的空间大小和设定的温度、冷却水温度等变量的变化，不断调整自身的运行状况，从而实现既能保证空调的舒适性又能尽量降低能耗的双重目标。故此，中央空调的控制系统对于一个空调的性能起到了至关重要的作用。传统的中央空调的冷水机组基本都是由人工设定的钟控装置控制，系统定时启动和定时关闭，每天长时间全开或全关，轮流运行。这样对电网频繁的冲击，不仅恒温效果不佳，让人感到不适，同时也浪费了大量的电能。70年代中后期，我国的工程设计人员开始进行空调系统节能控制方面的研究工作。在目前应用的系统中往往偏重于设备的运行管理控制方法，具体控制方法上，基本上采用多个回路的PID控制。各种类型的PID控制器因其参数物理意义明确、易于调整，并且具有一定的鲁棒性，因而得到了广泛的应用。但是常规PID控制器本身存在的一些缺陷，使得它在实际应用中的控制效果不是很理想。由最优控制理论可知，[3]当被控对象模型及扰动模型已知时，由此得出最优状态调节器可等效为一个具有一组特定参数的PID控制器。然而在实际应用中被控对象模型和扰动模型往往是不精确的时变的甚至是不可知的，于是对于具有一组固定参数的PID控制器来说，问题就出现了。首先当被控对象模型与实际对象之间出现偏差时根据模型确定的PID控制器参数通常不再是最优的了。因此当被控对象模型为不可知或时变时要确定最优PID控制器参数将变得十分困难;其次PID控制器之所以能够在过程控制领域获得广泛地应用，原因之一是因为在实际的应用中PID控制器的设计可只借助于系统输出等反馈信息进行控制，从而减少了控制系统对对象模型的依赖性。但是这种单纯依靠反馈信息的控制方式对于具有迟延特性的被控对象来说，由于反馈量往往不能及时地反映对象模型和扰动的变化，使得PID控制器输出总是不能跟上对象模型和扰动的变化。所以常规的PID控制器对于这类对象的控制效果很不理想；再次，一个实用的PID控制器至少是一个两自由度的控制器，用工程整定法(如Z-N法临界、比例带法)等进行参数整定时，由于各参数的控制效果存在一定程度的耦合，因此为找到一组最佳参数需要运行人员进行反复地调试，这无疑降低了工作效率。为解决上述问题，[22]控制学家及工程设计人员在不断改进PID控制方案的同时，智能控制等新型控制技术引入到中央空调控制领域，并取得了丰硕的成果。1.3自动控制理论在空调系统中的应用概述自20世纪60年代起，空调自动控制的发展由最初的双位ON/OFF控制，逐步发展为以PID算法为核心的直接数字式控制(DigitalDirectControl,DDC)和基于传统控制算法的自适应控制。但是，中央空调系统是典型的多变量、大滞后、分布参数及变量关联耦合的非线性时变过程，由于很难建立其精确数学模型，因此，经典控制和现代控制方法在实际应用中其控制效果往往不理想。于是，基于专家知识和操作者经验的模糊控制算法成为了中央空调控制领域研究的热点，根据已有研究结果，模糊控制方法是解决中央空调控制问题的有效途径之一。目前，中央空调控制方法有双位ON/OFF控制、PID控制、最优控制、模糊控制等方法。以PID算法为核心的各种DDC控制系统是目前中央空调工程和设备较普遍的使用方法，这种控制方法在工况较稳定的情况下，可以得到较好的控制效果。但PID控制需要较精确的数学模型，对于快时变、变参数系统控制效果并不理想。在最优控制研究方面，Kaya等首先研究了中央空调系统的最小能耗控制方法；Braun等先后实现空调的冷水机组的最优控制，采用分布参数法建立了冷库空间和墙体的动态模型，研究了如何用最小的能量来抵御环境温度干扰的动态控制问题，通过调整送风温度的给定值和风机的运行时间，实现了在冷库室内各点温度均满足要求条件下的最小能耗控制。并通过建立蒸发器多步动态预报模型，采用在线辨识的方法，实现了蒸发器过热度的最小方差自适应控制，其结果表明，最小方差自适应控制优于PI控制。模糊控制正式应用于中央空调中始于20世纪80年代中期。1985年，日本三菱重工开创了模糊控制变频空调器研究的先河。1991年，日本又研制出模糊控制空调器，根据试验结果，模糊控制在室温稳定性、压缩机频繁启停、节能效果及室温响应时间等方面比PID控制具有明显的优点。1994年Huang和Nelson在原有工作的基础上，提出基于控制相平面响应轨迹特性的自调整模糊控制方法。Albert等人针对空调机组的多输入多输出特性，利用神经网络建立了空调机组辨识控制器，并用神经网络辨识器控制器、模糊控制器和PID控制器对空调机组的动态特性和能耗进行分析，结果表明，由于机组运行工况变化快，PID控制方法因无法预测机组的模型参数而不能实现较好的控制，机组的总能耗也相应较大;基于专家经验规则的模糊控制和基于辨识模型的神经网络控制可以得到较好的控制效果，相应的能耗也小得多。另外，Fischer提出了基于模糊模型的换热器预测控制方法，Haissing提出了空调冷却水系统自适应模糊控制方法，可见，模糊控制在国外已引起广泛地重视，从简单设备的控制到中央空调关键设备动态特性的辨识、预测和控制，从建筑物的负荷预测到空调水系统的监控管理，从模糊控制技术的直接应用到控制理论的研究，都有深入的研究。模糊控制在国内空调制冷系统中的应用形式主要是模糊温控器，如湖南怡恒电子有限公司开发了中央空调房间模糊控制恒温器、北京中立格林控制技术有限公司开发了F2001系列室内变风量模糊控制器，这两类控制器都是利用传感器感知室内温度的变化，经过模糊推理，控制调节风机风量。总体来说，国内外空调领域模糊控制技术的研究和应用还没有进入实际大规模应用阶段。模糊控制产品的开发品种少、功能单一、无规模效应;中央空调模糊控制的研究主要采用计算机仿真手段，试验研究少。因此模糊控制技术在国内外中央空调中的应用和推广任重而道远。

第二章中央空调控制系统的节能设计本章介绍目前主流中央空调的结构组成，并在此基础上从中央空调系统的运行角度来分析节能问题。对运行中的各个环节进行分析，提出节能的方案，并且从系统的角度分析整个系统的节能控制措施。2.1中央空调系统的组成不同的建筑物因其构造不同，用途也各不相同，所以应根据实际情况采用不同空调系统结构。本文所设计的对象是智能楼宇中央空调。因此下面介绍目前最普遍应用于智能楼宇的中央空调结构。(1)空气处理设备空气处理设备主要包括风机盘管和新风机，由风机肋片、管式水-空气换热器和水盘等组成，有些新风机中还设有空气过滤器。风机盘管是风机盘管空调机组的简称，风机盘管内部的电动机多为单相电容调速电动机。可以通过调节电动机输入电压使风量分为高、中、低三挡，因而可以相应地调节风机盘管的供冷热量。新风机一般是相对集中设置的，它专门用于处理新风并向各房间输送新风。新风是经管道送到各空调房间去的，因此要求新风机具有较高的压力。(2)回风设施明装的风机盘管可直接从机组自身的回风口吸入回风。暗装的风机盘管由于通常吊装在房间顶棚上方，所以应在风机盘管背部的顶棚上开设百叶式回风口，并加过滤网采集回风。(3)冷热源设施风机盘管和新风机都是非独立式的空调器，它们的换热器盘管组必须通冷水或热水，才能使空气冷却、去湿或加热、升温。因此风机盘管和新风系统需要生产冷水和热水的冷热源设备为其供冷或供热。冷热源设备通常设置在专用的中央机房内，对有地下室的高层建筑，中央机房一般位于地下层内，若无地下层时，中央机房可设在建筑物内首层或与建筑物邻近的适当位置。冷水机组的冷凝器，若采用风冷式时必须设置在室外，若采用水冷式时，则应将冷凝器的冷却水管与冷却水泵、散热塔用管道串接成冷却水循环系统。冷却水泵置于中央机房内的水泵间，散热塔置于室外的合适地方并应尽可能邻近中央机房。[17]采用蒸汽水式热水器时，所需蒸汽由设在锅炉房中的锅炉产生，锅炉和热水器的换热管应用管路连接组成闭式循环系统。(4)冷热水输送设施冷冻水机组生产的冷水和热水器生产的热水，必须经冷(热)水泵加压后由供水管送至风机盘管和新风机，流经各个空调机换热盘管，再经回水管流回冷水机组重新冷却降温至所需的冷水供水温度(或流回热水器被重新加热升温至所需的热水供水温度)，以便冷(热)水可循环使用并减少能耗。因此冷水机组(或热水器)需用供回水管和冷(热)水泵与空调器的换热器盘管串接，组成闭式冷(热)水循环系统。对夏季只使用冷水、冬季只使用热水的空调系统，水泵及供回水管是通过季节切换交替使用的，此即双水管系统，是目前广泛应用的空调水循环系统。(5)排放冷凝水设施风机盘管和新风机通常都在湿工况下工作，它们的接水盘都应连接坡向朝下水管的冷温水管，以便将盘管表面凝结的水及时排放至下水管中。(6)控制系统首先，各类设备的电动机都应设现场开关，以便测试检修时控制。中央机房内应分隔出专用的控制室，在控制室内设配电屏及总控制台以对各种电动设备进行遥测和遥控。总控制台上应设有各设备开关的灯光显示。空调制冷系统通常由冷冻水机组、冷却水机组和散热塔组成两套以上的既可独立运行又可相互切换的系统。各设备都应既能手动控制又能自动整套投入运行。任何一个设备发生故障，整套运行应能连锁，并可通过手动切换组合成新的系统。新风机回水管路上设电动二通阀(比例调节)，由新风机感温器根据新风温度变化自动控制阀的开度，来调节流经新风机换热器盘管的水量。风机盘管控制器设在各空调房间内，它包括控制风机转速的档位开关和感温器。风机盘管回水管上设电动二通阀(双位调节)，由室温变化自动控制阀的开闭。2.2中央空调节能方案分析空调系统需要消耗大量的电能和热能，其总能耗是十分惊人的，近年来我国空调事业得到了迅猛发展，空调应用日益广泛。随之而来的能量供需矛盾也越来越突出。正常运行的一般空调系统其耗能主要有两个方面，一方面是为了供给空气处理设备冷量和热量的冷(热)源耗能;另一方面是为了输送空气和水，风机和水泵克服流动阻力所需的电能(称动力耗能)。动力耗能是空调系统总耗能的两大部分中的主要部分，如何节约动力能耗显得尤为重要。冷水机组是动力耗能的主要因素，我们可以对冷水机组进行变水量控制，将水系统的调节方式设计成定温度、变流量，使系统的循环水量随空调负荷的变化而增减。变水量控制的节能关键是对水泵的运行控制。目前水泵的运行控制多采用台数控制、转速控制、台数控制与转速控制合用等三种方式。水泵转速控制的最新技术是变频调速技术，它变速稳定、反应灵敏准确、自动化程度高，对空调系统节能具有重要意义。因此，以下从变频调速技术的角度，对中央空调系统的冷水机组控制方案进行探讨。2.2.1中央空调冷水机组基本工作原理和节能控制从图2.1中我们可以清楚的看出冷却水循环系统和冷冻水循环系统，其中，冷冻机组主要功能是制冷和输送冷冻水;冷却水循环系统用来冷却冷冻机组的压缩机，冷却水系统包括以下部分:给压缩机组散热的冷凝器、冷却泵、冷却水管道，散热塔。冷冻水系统包括:压缩机组、冷冻泵、与各个房间进行热交换的盘管。冷却水将压缩机组工作时产生的热量带走通过冷却水泵加压通过管道带到散热塔，在散热塔的冷风的作用下降温冷却后再流入压缩机组，这样可以保证压缩机组在正常的温度下工作。图2.1中央空调机组冷水机组结构Fig.2.1centralairconditioningunitwaterchillersstructure因此，中央空调系统的工作过程就是一个循环的热交换过程，2条水循环系统便成为这个过程传递者。因此实现对水循环系统的控制便成为重中之重。(1)冷冻水循环系统的控制:通过回水温度实现变频控制。由于冷冻水的出水温度是冷冻机组“冷冻”的结果，是比较稳定的，我们根据回水温度的高低可以判断出房间内的温度。可以根据回水温度实现变频控制:回水温度高，说明房间温度高，应该提高冷冻泵的转速，加快冷冻水的循环速度;反之，回水温度低，说明房间温度低，可降低冷冻泵的转速，减缓冷冻水的循环速度，达到节约能源的目的。(2)冷却水循环系统的控制:通过检测进水和回水的温差实现变频控制。散热塔的水温是随环境温度变化而变化的，因此单侧水温度不能准确地反映冷冻机组内产生热量的多少。对于冷却泵，以进水和回水间的温差作为控制依据，实现恒温差控制是可行的。温差大，说明冷冻机组产生的热量大，应提高冷却泵的转速，增大冷却水的循环速度;温差小，说明冷冻机组产生的热量小，可以降低冷却泵的转速，减缓冷却水的循环速度，以实现节能的目的。中央空调的冷水机组系统的冷却水系统和冷冻水系统，在设计时通常是按照最大换热量夏季最热时，且所有空调都打开时再取一定的安全系数来确定的，而通常情况下由于季节和昼夜气温的变化以及所启用空调房间数目的不同，实际换热量远小于设计值，并且随着外界环境的变化调节相当频繁。传统的流量调节是通过改变阀门的开度来实现的，这种情况下电机总是处于全速运转状态，当负荷小时相应的调节冷却水和冷冻水系统的节流阀达到调节流量的目的。节流阀的存在会对水流产生阻力，从而产生严重的节流损耗，并且会引起机械振动和产生噪音。另一方面，冷冻水的流量与水泵的转速成正比，当水泵转速高时，冷冻水的流量大流速也快，因此当冷冻水流过风机盘管组件时，没有充分的时间完成热交换，就又返回制冷机或加热器去了，这样循环水泵电机又作了一部分无用功。另外，如果水泵长期处于工频运行状态，电机满负荷运行会加速设备的老化，增加维护费用。2.2.2变频调速技术在中央空调中的应用通过以上分析可知，要对中央空调冷水机组的进行节能控制，实际上就是对其中的水泵机组中的多台电机进行控制。所以，要想对中央空调冷水机组实现精确的控制，需要采用变频调速技术实时调节电机功率。以下通过对中央空调系统中冷冻泵、冷却泵进行变频改造，以最大限度地实现节能运行。(1)冷冻泵的变频控制冷冻泵作用在于输送冷冻水在系统中的循环。在冷冻水的循环系统中，经过制冷后变成一定温度的冷冻水从制冷机组流出(简称为“出水”)，由冷冻泵送到各楼层、房间，流经各房间的盘管进行热交换后，回到制冷机组(简称为“回水”)，并如此反复循环。冷冻水循环系统中，回水与出水的温差能反映出热交换的热量，也就反映了房间的温度。而由于冷冻水的出水温度一般是由制冻机组内部自动控制，通常是比较稳定的，所以实际上单凭回水温度的高低就足以反映房间内的温度。在对冷冻泵进行变频改造时，根据回水温度就能够很方便地实现房间温度的恒定，将回水的温度采集后送给控制器，通过控制器来调节变频器，改变冷冻泵的转速。反之，当回水温度低，说明房间温度低，则可以通过变频器降低冷冻泵的转速，减缓冷冻水的循环速度，让房间温度升高。反之亦然。冷冻泵的变频改造方案如图2.2所示。图2.2冷冻泵的变频控制方案Fig.2.2refrigerationpumpfrequencyconversioncontrolscheme需要注意的是，在各类制冷机组中，特别是压缩机制冷的设备中，冷冻水的流量调节范围有较为严格的限制。通常不能低于额定的下限流量，否则机组的安全保护系统会自动切断运行以保证系统不发生冻结。因此，不论使用何种调节方法，其流量调节的范围不应低于系统的报警阀值。可将变频器的下限频率设置在一个适当值来解决这一问题。(2)冷却泵的变频控制冷却泵作用是完成冷却水在系统中的循环。在冷却水的循环系统中，进水流制冷机组(简称为“进水”)，和其冷凝器进行热交换，带走制冷机组制冷过程中产生的热量，再送到散热塔(简称为“回水”)，在进行喷淋冷却后又由冷却泵送到冷凝器，并如此反复循环。在冷却水循环系统中，由于散热塔的水温是随环境温度而变的，其单侧水温度不能准确地反映制冷机组内产生热量的多少。所以，对于冷却泵的变频改造时，控制器应分别采集回水和进水的温度，再根据两者之差来调节变频器。温差大，则说明制冷机组产生的热量多，应通过变频器提高冷却泵的转速，以加快冷却水的循环速度，带走更多热量;温差小，则说明冷冻机组产生的热量少，就可以通过变频器降低冷却泵的转速，减缓冷却水的循环速度，以节约能源。冷却泵的变频改造方案如图2.3所示。图2.3冷却泵的变频控制方案Fig.2.3coolingpumpfrequencyconversioncontrolscheme2.3本文内容安排在本章中，介绍了常见的中央空调的主要组成部分，并根据各个部分的工作原理，介绍中央空调的节能控制方案。在本文中将分析和综合模糊控制的特点、发展趋势以及中央空调控制任务的基础上，对中央空调冷水机组采用模糊PID控制，并进行仿真和应用设计。论文的总体安排如下:1.在分析中央空调整体结构和模糊控制特点的基础上，拟对冷却水机组系统进行模糊PID控制，并提出控制的要求与难点。2.介绍模糊控制理论，并在此基础上，给出了模糊PID控制器设计方法。3.针对中央空调冷却水系统，分别设计数字PID控制器和模糊PID控制器，比较两种控制方式的仿真结果。

第三章模糊控制算法3.1模糊控制算法的历史与特点自从模糊控制理论进入实际应用以来，在各个工程领域的各个方面都引起了广泛的重视。1965年美国加州大学的自动控制理论专家L.A.Zadeh提出了模糊集合论从而开创了模糊逻辑的历史。后来Zadeh又提出了模糊语言变量这重要的模糊逻辑概念，到了1974年Zadeh在以前的工作的基础上进行模糊逻辑推理的研究。从此，模糊逻辑在控制理论领域为人们所熟知。1974年E.H.Mamdani利用模糊控制语言设计出模糊控制器，实现了世界上第一个试验性的蒸汽机控制，它的成功标志着人们采用模糊逻辑进行工业控制的开始，宣告模糊控制的诞生。在此之后，不断有人对不同的复杂的控制对象进行了模糊控制的实验研究，均取得了不错的结果。[2]这些实验研究表明模糊控制具有以下特点：(1)容易构造;如果用微型机系统或单片机来构造模糊控制系统，其结构和一般数字控制系统无异，模糊控制方法可用软件实现，设计者可利用简单方便的计算机语言进行设计。(2)适应性好;模糊控制系统无论被控对象是线性还是非线性的都能执行有效的控制，具有良好的鲁棒性和适应性。(3)无须知道被控系统的具体数学模型;模糊控制是以人对被控系统的控制经验为依据而设计控制器的，故无须知道被控系统的数学模型。(4)是一种反映人类智慧思维的智能控制;模糊控制中的信息传递、模糊规则以及逻辑推理等，都是基于专家知识或熟练操作者的成熟经验，并能够通过不断的在线学习而得到完善，因此很容易构成智能化自学习控制系统。(5)易为人们所接受模糊控制规则，这些规则是以人类语言表达的。[1]3.2模糊控制的基本概念3.2.1模糊集合以及隶属度函数的意义模糊集合是模糊数学的基础，它是由经典集合理论发展而来的。[5][6]1965年，Zadeh提出了模糊集合(FuzzySet)的概念，在经典集合理论基础之上，将特征函数的值域范围从{0,1}推广到区间[0,1]上连续取值，以此来描述一个集合。模糊集合的定义如下:设U为集合(可以是离散的也可以是连续的)，用表示，U称为论域，表示论域的元素，论域U中的模糊集用隶属度函数，来表示，即(3-1)确定论域U的一个模糊子集,称为模糊子集的隶属函数称为对的隶属度，它表示论域U中的元素属于模糊子集的程度，它在[0,1]闭区间可以连续取值。若,接近1，表示U属于的程度高;若,接近0。表示U属于的程度低。论域U中的模糊集合可以用元素和它的隶属度函数来表示(3-2)3.2.2隶属度函数的概念与选择对于同一个模糊概念，不同的人由于认识水平的不同，会建立不同的隶属度函数，隶属度函数是模糊集合论的基础理论之一，因而如何确定隶属度函数就是一个关键的问题。通常人们确定隶属度函数的方法有:主观经验法、模糊统计法和指派法等等，虽然隶属度确定的方法多种多样，[4]但基本的隶属函数图形可分为二类:左大右小的偏小型下降函数(通常称为Z函数)，对称型凸函数(通常称为II函数)和右大左小的偏大型上升函数(通常称为S函数)。常用的隶属度函数有以下几种:(1)高斯型这是最常用的模糊分布。它用两个参数来描述，一般可表述为:(3-3)其分布曲线如图3.1所示图3.1高斯分布Fig.3.1gaussiandistribution(2)三角形这种隶属函数的形状和分布由二个参数就可确定，一般可描述为:(3-4)分布曲线如图3.2所示:图3.2三角形分布Fig.3.2triangledistribution(3)梯形这种隶属函数的形状和分布由四个参数表示，一般可描述为:(3-5)分布曲线如图3.3所示:图3.3梯形分布Fig.3.3trapezoidaldistribution确定被控对象的模糊特性的隶属度函数是一个十分重要的问题。论域上隶属函数密集度越大，即曲线形状越陡峭，则其分辨率越高，模糊控制灵敏度也越高，[7][9]因此，其系统的响应曲线就越平滑，但是，同时它的模糊控制规则会增加，导致计算时间大大增加;反之，隶属曲线形状变化缓慢，系统响应应会不太敏感，导致对于较小的输入变化无法及时提供分辨。所以，在建立隶属函数时，在误差较大的区域采用低分辨率，在误差较小的区域采用较高分辨率，在误差接近于零的区域采用高分辨率。3.2.3模糊相关概念1模糊逻辑模糊逻辑是在二值逻辑与三值逻辑的基础上发展起来的，对于一个命题,不是“真”，就是“假”，两者必居其一，这就是二值逻辑。1920年，波兰逻辑学家和哲学家卢卡瑟维兹(J.Lukasiewicz)将二值逻辑发展成多值逻辑，他用1表示真，0表示假，用中间的1/2表示“可能性”，由此产生了多值逻辑。在模糊逻辑中，常用模糊限定算子(例如:稍微、比较、很等)和自然语言中提炼出来的语言真值(如年轻、非常年轻等)或者模糊数(例如:大约28,18左右)来取代多值逻辑中命题的确切数字真值，就构成模糊语言逻辑。2模糊关系关系是集合论中的基本概念之一，如“父子”关系，这样的关系只要用简单的“是”或者“否”就能表达清楚。而描述元素之间相关程度的数学模型称为模糊关系。模糊关系是普通关系的拓展，而普通关系可以视为模糊关系的特例。模糊关系是模糊数学的重要组成部分。在论域有限的情况下，可以用模糊矩阵表示模糊关系。模糊矩阵为模糊关系的运算和表达提供了极大的便捷，成为模糊关系的主要运算工具。(1)模糊关系的定义设U和为论域，他们的直积:(3-6)式中的一个模糊子集R被称为U到的模糊关系，又称为二元模糊关系。其特性可以由下面的隶属度函数来描述：(3-7)隶属度函数表示序偶的隶属程度，[8][10]也描述了间具有关系的量级。特别在论域=时，称为上的模糊关系。当论域为个集合的直积时它们对应的模糊关系则称为“元模糊关系。若将限制为上的经典集合，即隶属度函数只取”0”或“1”时，模糊关系就退化为普通关系，这说明模糊关系是经典关系的推广。(2)模糊关系的表示①模糊集表示法模糊关系也是模糊集合，所以模糊关系可以采用式3-8中模糊集合的表示法来表示。(3-8)②模糊矩阵表示法当、是有限集合时，定义在上的模糊关系R可用模糊矩阵来表示。特别是对于二元模糊关系，不仅能直观表达出模糊关系，而且运算也很方便。3模糊语言语言是进行信息交流和传递的重要载体，我们具有模糊性的语言称为模糊语言，如“强大”、“年轻”、“很老”等。模糊语言逻辑是模糊语言构成的一种模拟人类思维的逻辑。模糊语言的构成要素包括模糊语言变量以及语言算子。(1)语言变量模糊语言变量就是对事物的特性进行模糊数值度量，他们与具体的数值有一定的关系，如“长”、“短”、“多”、“少”等词，可以与语言算子合用，以表示不同的模糊量。(2)语言算子所谓语言算子是指用来修饰语言变量、描述语言变量程度的修饰性前缀，通常加在单词或者词组的前面，用来调整单词或者词组的含义。表示加强语气的语言算子称为强化算子，如“极”“很”“比较”等;表示减弱语气的语言算子称为淡化算子，如“微微”“略”“稍许”等;根据语言算子的不同功能，通常又分为语气算子、模糊化算子、判定算子二种。4模糊关系的运算与合成模糊关系可以进行运算，主要有并、交、补二种常见运算。日常生活中两种独立的关系可以通过组合，产生一种新的关系。同样，两种模糊关系可以合成一种关系。设是上的模糊关系，是上的模糊关系，则是上的模糊关系，它是的合成。其隶属度函数被定义为(3-9)若式中算子代表“取小-min”代表“取大-max”运算，这种合成关系即为最大-最小合成，合成关系=。5模糊推理根据模糊集合理论和模糊逻辑理论，建立模糊语句并对其进行推理是设计模糊控制系统的一个重要内容，根据给定的语法规则构成含有模糊概念的语句称为模糊语句，它是模糊规则的载体。一般分为:模糊陈述语句、模糊判断语句、模糊推理语句，通过实用这些语句，来描述模糊推理。目前普遍的模糊推理的方法有以下几种:(1)扎德(Zadeh)方法;(2)马丹尼(Mamdani)方法;(3)鲍德温(Baldwin)方法;(4)耶格(Yager)方法;(5)楚卡莫托(Chukamoto)方法。3.3模糊控制系统的基本原理模糊控制理论是以模糊集合、模糊语言及模糊逻辑控制推理为基础的一种计算机数字控制理论。从线性控制与非线性控制的角度分类，模糊控制是一种非线性控制;从控制器的智能性看，模糊控制属于智能控制的范畴，而且它已经成为目前智能控制的一种重要而有效的形式。[11][15]模糊控制属于计算机数字控制的一种形式。因此，模糊控制系统的组成类似一般数字控制系统，其框图如图3.4所示图3.4模糊控制系统框图Fig.3.4fuzzycontrolsystemdiagram1模糊控制器:它是模糊控制系统的核心部分。通常它应该是由一台设有模糊控制算法的计算机组成。[12][15]根据不同的被控对象，在计算机上，通过编程，采用不同的算法，它直接决定着整个控制系统性能的优劣。2输入接口和输出接口:输入接口和输出接口是模糊控制器连接前后的两个通道，前面的是模/数(A/D)转换模块，后面的是数/模(D/A)转换模块。传感器系统反馈给系统的一般均为模拟信号，需要对其进行模/数转换，才能把反馈回来的信息送给模糊控制器加以处理;而模糊控制器的输出信号为数字信号，而执行机构所需的输入信号一般为模拟信号，所以要对模糊控制器的输出信号进行数/模(D/A)转换，正是由于这两接口，才能把模糊控制器嵌入到整个控制系统中。3执行机构:常见的执行机构有电磁阀、电机等等，它的作用是将模糊控制器的输出量有效的注入到被控对象中。4被控对象:被控对象的范围很广泛。这些被控对象可以是确定的或者模糊的、单变量的或者多变量的、有滞后的或者无滞后的，[13][14]也可以是线性的或者非线性的，定常的或者时变的，以及具有强耦合和干扰等多种情况。对于那些难以建立精确数学模型的复杂对象，更加适合采用模糊控制。5传感器系统:它的主要任务是采集被控对象的被控参数，如位移、速度、加速度、温度、压力、流量、湿度等，将各种类型的模拟型号转换为电信号，然后回馈给控制系统。传感器的性能对整个控制系统的性能也有很大的影响，因此，要求其精度高、可靠且稳定性好。3.4模糊PID控制系统设计的基本方法在进行模糊PID控制系统设计时，主要的工作就是设计出适合被控系统的模糊PID控制器，模糊PID控制器主要完成两个任务:(1)根据输入量，通过模糊PID控制器设定的模糊推理，得出PID参数;(2)利用其得到的PID参数和输入量，计算出输出量。[18][19]3.4.1模糊PID控制器的结构选择模糊PID控制器的结构设计主要工作是确定模糊控制器的输入模块和输出模块。在设计输入模块时，通常按模糊PID控制器的输入变量个数区分模糊PID控制器的维数，按模糊PID控制系统维数可将常见的模糊PID控制器划分二种形式，如图3.5所示。[20]理论上说，模糊PID控制器的维数越高，反应的反馈信息越丰富，因此，控制效果也应该越好，但是高维数的模糊控制器在工程实现时，不仅增加了系统的复杂性，同时也对控制器的计算速度有了更高的要求，因此，目前广泛实用的是二维模糊控制器，由于本文中控制系统采用二维模糊PID控制器，以下以二维模糊PID控制器设计为例进行介绍。(a)一维模糊PID控制器（b）二维模糊PID控制器（c）三维模糊PID控制器图3.5模糊PID控制器的结构Fig.3.5fuzzyPIDcontrollerstructure3.4.2输入量模糊化在确定了模糊PID控制器的结构之后，要对采样进入控制器的两个输入量进行模糊化，以便实现模糊算法。模糊化过程就是将数字表示形式的输入量转化为通常语言值表示的某一限定码的序数。每一个限定码表示论域内的一个模糊子集，并由其隶属度函数来定义。应该注意到，对于某一个输入值，它必定能与某一个特定模糊子集的隶属度相对应。图3.6给出了常见的三种模糊化函数。图3.6模糊化函数Fig.3.6fuzzificationfunction图3.6(a)中的模糊函数在输入变量在模糊子集中有最大隶属程度，其他输入的隶属度呈线性递减;图3.6(b)中的模糊函数只在点处的隶属度为1，其他输入值对应的隶属度均为0，在图3.6(c)所表示的隶属度函数曲线为类高斯曲线，它是一条连续函数。因为模糊化函数对控制系统的性能有较大的影响，所以在选定时要根据实际情况，反复试验。在选定模糊化函数之后，还要确定输入量的各个模糊子集的模糊函数的定义域，使模糊子集的数目和范围应遍及整个输入量论域，从而对所有输入量都有对应的模糊函数。3.4.3模糊PID控制规则的设计控制规则是模糊PID控制器的核心部分，它包括二个部分:选择描述输入和输出变量的词集，定义模糊变量的模糊子集，建立模糊控制器的控制规则。1选择描述输入和输出变量的词集因为模糊PID控制器的控制规则表现形式是一组模糊条件语句，在条件语句中描述输入输出变量状态的一些词汇(如“正大”、“负大”等)的集合，称为这些变量的词集(也称为变量的模糊状态)。所以，通常采用人们日常生活中的语言描述有关。一般用“大、中、小”二个词汇来描述模糊PID控制器的输入输出变量的状态，将大、中、小再加上正、负两个方向并考虑变量的零状态，共有七个词汇，即:{负大、负中、负小、零、正小、正中、正大}为便于编程实现，用英文字母字头缩写表示为{NBNMNSZEPSPMPB}。2定义模糊变量的模糊子集定义一个模糊子集，实际上就是要确定模糊子集隶属度函数曲线的形状。将确定的隶属度函数曲线离散化，就得到了有限个点上的隶属度，便构成了一个相应的隶属变量的模糊子集。如图3.7所示，图中所示表示论域中的元素对模糊变量隶属程度，设定:X={6,-5,-4,-5,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}则有:,,；论域内除了=2,3,4,5,6外各点的隶属度均取为零，则模糊变量的模糊子集为:图3.7模糊子集的确定Fig.3.7fuzzysubsetsofdetermination3选择模糊PID控制器的控制规则模糊PID控制规则是模糊控制的核心。因此如何建立模糊规则就成为一个十分关键的问题。建立模糊规则的方法有:基于专家的经验和控制工程知识、基于操作人员的实际操作过程、基于过程的模糊模型、基于学习。选定了模糊PID控制中的规则后，要对其进行模糊表示。对于多输入多输出(MIMO)系统，其规则具有如下形式:（3-9）其中：：如果（是）则（）的前提条件构成了在直积空间上的模糊集合,结论是个空间作用的并，他们之间是相互独立的。因此，第条规则可以表示为如下的模糊蕴含关系:：（）（3-10）于是规则可以表示为：（3-11）可见，规则库可看成由个子规则库所组成，每一个规则库由n个多输入单输出(MISO)的规则组成。各个子规则是相互独立的。根据本文的需要，考虑如下的两个输入三个输出的模糊关系:1)if(eisNB)and(ecisNB)then(kpisPB)and(kiisNB)and(kdisPS);2)if(eisNB)and(ecisNM)then(kpisPB)and(kiisNB)and(kdisNS);3)if(eisNB)and(ecisNS)then(kpisPM)and(kiisNM)and(kdisNB);在上面这个规则中，我们根据输入量e和ec的模糊化之后的模糊量，通过规则，可以得到其输出kp,ki,kd对应的模糊量。3.4.4模糊量的清晰化在通过模糊推理得到模糊量之后，因为对于实际的控制参数必须为清晰量因此需要将kp,ki,kd对应的模糊量转化成清晰量，这个过程就称为去模糊化(Defuzzification)或者称为模糊判决。常用的清晰化计算通常有以下几种:1最大隶属度函数法若输出量模糊集合己的隶属度函数只有一个峰值，则取隶属度函数的最大值为清晰值，即:（3-12）其中，表示清晰值，若输出量的隶属度函数有多个极值，则取这些极值的平均值为清晰值。2中位数法所谓中位数法就是取的中位数作为的清晰量，即的中位数，它满足也就是说为分界，分界线两边与横轴围成的面积两边相等。3加权平均法这种方法取的加权平均值为的清晰值，即:（3-13）因为这种方法类似于物理中的物体重心的计算，所以也称重心法。对于论域为离散的情况，我们可以类似处理，同理则有:（3-14）在得到清晰化之后的kp,ki,kd后，我们就可以通过PID算法计算出整个模糊PID控制器的控制输出了。3.5MATLAB简介在计算机技术日新月异的今天,计算机一同人们的日常工作和生活越来越密切的联系在一起.而在工程计算领域中,计算机技术的应用正逐步将科技人员从犯中的计算工作中解放出来.在科学研究和工程应用的过程中,往往需要进行大量的数学计算,传统的纸笔和计算器已经根本不可能满足海量计算的要求.一些技术人员尝试用Basic、Fortran以及C语言编制程序来减轻计算的工作量。但编制程序不仅需要掌握所用语言的语法，还需要对有关算法进行深入分析，这对大多数科学工作者来说有一定难度。为了满足用户对工程数学计算的要求，一些软件公司相继推出了一批数学类科技应用软件。而在这近30多个数学类科技应用软件中，可分为两大类。一类是数值计算型软件，如MATLAB、Xmath等。这类软件对大批数据具有较强的管理、计算和可视化能力，运行效率高。另一类是数学分析型软件，如Mathematica，Maple等。它们以符号计算见长，并可得到解析符号解和任意精度解，但处理大量数据时运行效率低。1986年美国学者CleveMoler等人推出的交互式MATLAB语言逐渐受到了控制界研究者的普遍重视，从而陆续出现了许多专门用于控制理论极其CAD的工具箱，为控制系统的分析与设计提供了极大的方便，也为研究者开发测试新的方法提供了强有力的工具。图形交互式的模型输入计算机仿真环境Simulink的出现为MATLAB应用的进一步推广起到了积极性的推动作用。目前的MATLAB已经成为国际上最为流行的软件之一，它除了传统的交互式编程之外，还提供了丰富可靠的矩阵运算、图形绘制、数据处理、图象处理、方便的Windows编程等便利工具，出现了各种以MATLAB为基础的实用工具箱，广泛应用于自动控制、图象信号处理、生物医学工程、语音处理、雷达工程、信号分析、振动理沦、时序分析与建模、化学统计学、优化设计等等领域，并表现出一般高级语言难以比拟的优势。较为常见的MATLAB工具箱主要包括：(1)控制系统工具箱（ControlSystemToolbox）；控制系统工具箱作为MATLAB控制设计的基础，包含了自动控制系统建模、分析和设计的各种函数。(2)系统辨识工具箱（SystemIdentificationToolbox）；系统辨识工具箱是个用于判断和辨识工具集。系统辨识是指根据系统输入和输出确定系统的数学模型。(3)鲁棒控制工具箱（RobustControlToolbox）；它是一类专门对控制系统分析和综合的工具。(4)模糊逻辑工具箱（FuzzyLogicToolbox）；模糊逻辑工具箱提供一整套基于图形界面的工具，用于设计、仿真和分析模糊控制系统。系统可以在MATLAB中实现仿真，也可以形成一个SIMULINK模块，生成代码并独立执行。(5)分析与综合工具箱（Mu-AnalysisandSynthesisToolbox）；它包括H∞优化控制、分析与综合等专业工具，提供有关多变量线性系统高级鲁棒控制的设计。(6)神经网络工具箱（NauralNeyworkToolbox）；它是一组用于神经网络设计和仿真MATLAB函数集。(7)LMI控制工具箱（LMIControlToolbox）；LMI是一种特别的凸面优化问题。工具箱中包含了基于LMI的用于控制系统设计的多种工具。(8)信号处理工具箱(SignalProcessingBlockset6)；适用于扩展SIMULINK，进行针对帧信号的数字信号处理系统设计、仿真与分析工作。(9)模型预测控制工具箱（ModelPredictiveControlToolbox）；模型预测控制工具箱适用于有界的多输入多输出控制系统。另外，还提供了模糊推理系统工具箱、最优化工具箱、符号数学工具箱、信号处理工具箱、小波分析工具箱等，这里就不一一列举了。经过不断的发展，Matlab现已自成体系。Matlab系统包括6个部分：Matlab语言。它是一种高级矩阵语言，随着Mathworks公司的不断研究，MATLAB语言已成为带有独特的数据结构、输入/输出、结构控制语句和函数，并且是面向对象的高级语言。它集计算、数据可视化和程序设计于一体，并将问题和解决方案以用户熟悉的数学符号表示出来。Matlab工作环境。它的工作环境主要包括五部分：命令窗口、M文件编辑器、M文件调试器、MATLAB工作空间、在线帮助文档。Matlab图形处理系统。它的功能主要包括：绘制二维图形、绘制三维图形、定制图形用户界面（GUI）。Matlab数学函数库。MATLAB数学函数库包含了大量的数学函数，因为这些函数是直接内置于MATLAB核心中的，所以其效率很高。另外一些函数是以M文件的形式提供的。这种开放式的编程结构使得各个领域的专家都能够加入到MATLAB函数编写中去。MATLAB中以M文件的形式提供的函数及大地扩展了MATLAB的功能，使得MATLAB能够被应用于越来越多的领域。Matlab应用程序接口。它的主要功能有：a.从MATLAB中调用C和Fortran程序b.从MATLAB中输入/输出数据c.在MATLAB和其他应用程序之间建立客户机/服务器关系d产生可被其他编程语言调用的COM组件。Matlab的仿真及硬件接口。为了使设计者更快的将算法设计变为硬件实现，MATLAB也提供了一套和硬件接口的方法。MATLAB还支持TI公司的DSP设计，在Simulink中仿真完成以后，直接生成DSP的C语言代码，打破了从算法到实现之间的鸿沟。MATLAB也可以将算法生成COM组件，被其他程序调用。结合VB和MATLAB的COM组件，算法的编写容易了很多。其他程序设计语言相比，MATLAB程序设计语言有如下的优势：（1）简洁高效性MATLAB程序设计语言集成度高，语句简洁，往往用C/C++等程序设计语言编写的数百条语句，用MATLAB语言一条语句就能解决问题，其程序可靠性高、易于维护，可以大大提高解决解决问题的效率和水平。（2）科学运算功能MATLAB语言以矩阵为基本单元，可以直接用于矩阵运算。另外，最优化问题、数据微积分问题、微分方程数值解问题、数据处理问题等都能直接用MATLAB语言求解。（3）绘图功能MATLAB语言可以用最直观的语句将实验数据或计算机结果用图形的方式显示出来，并可以将以往难以显示出来的隐函数直接用曲线绘制出来。MATLAB语言还允许用户用可视的方式编写图形用户界面，其难易程度和VisualBasic相仿，这使得用户可以容易的利用该语言编写通用程序。（4）庞大的工具箱和模块集MATLAB被控制界的学者捧红的，是控制界通用的计算机语言，在应用数学及控制领域几乎所有的研究方向均有自己的工具箱，而且由领域内知名专家编写，可信度比较高。随着MATLAB的日益普及，在其他工程领域也出现了工具箱，这也大大促进了MATLAB语言在各个领域的应用。（5）强大的动态系统仿真功能MATLAB提供的面向框图的仿真及概念性仿真分析。MATLAB的概念性仿真模块集允许用户在一个框下对含有控制环节、机械环节和电子、电机环节的机电一体化系统进行建模与仿真，这是目前其他计算机语言无法做到的。3.6SIMULINK仿真工具简介SIMULINK是运行在MATLAB环境下，用于建模、仿真和分析动态系统的软件包。它支持连续、离散及两者混合的线性和非线性系统,而且可以支持具有多种采样速率的采样系统。。由于具有直观、方便、灵活的特点，所以它已经在学术界、工业界的建模及动态系统仿真领域中得到广泛的应用。SIMULINK提供了友好的图形用户界面（GUI），模型通过用模块组成的框图来表示，只需用鼠标拖动的方法便能迅速地建立起系统框图的模型，甚至不需要编写一行代码，用户的建模就像是传统的在纸上用笔来花一样容易。它和MATLAB的无缝结合使得用户可以利用MATLAB丰富的资源，建立方针模型使用SINMULINK可以很容易地使用框图创建系统的模型，或者是修改旧的模型。仿真过程是交互式的，可以随时修改参数，并且能够立即看到仿真结果。在SIMULINK中能够直接访问MATLAB中所有的工具箱，并可得到可视化的分析结果。总之，SIMULINK具有以下特点：基于矩阵的数值计算；高级编程语言；图形与可视化；工具箱提供面向具体应用领域的功能；丰富的数据I/O工具；提供与其他高级语言的接口；支持多平台（OC/Macintosh/UNIX）;开放可扩展的体系结构。启动SIMULINK有两种方式：A．用命令方式启动SIMULINK。即在MATLAB的命令窗口中，直接键入命令：>>simulinkB．第二种方法使用工具栏按钮启动SIMULINK。即用鼠标双击MATLAB工具栏中的SIMULINK按钮。启动SIMULINK，建立系统模型。当打开一个新的系统文件后，用户便可以从SIMULINK模块库中选择何时的系统模块来建立系统模型。系统模型建立有以下几种方式：单击SIMULINK窗口中New菜单下的NewModel子菜单，可以创建新的系统模型。单击SIMULINK窗口中的Creatanewmodel按钮。单击MATLAB主窗口中File菜单下的NewModel子菜单。当用户完成SIMULINK系统模型的编辑之后，需要保存系统模型，然后设置模块参数与仿真参数，最后便可以进行系统的仿真。无论采用何种方式，用户都可以在短短几分钟内熟练掌握启动SIMULINK的方法，并开始创建动态系统模型。在系统模型编辑器中，用户可以拖动SIMULINK提供大量的内置功能模块建立系统模型。第四章中央空调控制算法设计与仿真4.1空调系统分析通过对中央空调系统的分析，可以看出中央空调系统的特性:非线性、强耦合、大惯性等特点。本章针对中央空调的模型特性，对其进行仿真研究。拟解决中央空调控制系统中常见的大超调和大滞后的问题。冷水机组系统包括冷冻水和冷却水两个类似机组，故此，本章以冷却水机组为对象进行仿真研究。由于冷却水机组复杂、多变量、大时滞的特性，难以对其进行精确得建模，因此通常根据的空调系统末端各个环节的传递函数及实验测试数据，利用带延迟的二阶系统模拟中央空调冷却水系统的数学模型。控制系统的目标温差设定值为10℃，系统惯性时间常数为:T1=4.05，T2=1，取k0=13.7系统的滞后时间常数因此，得到冷却水系统模型为:本章的主要内容是通过使用常规数字PID算法对冷却水系统进行控制，分析常规PID的控制效果以及局限性;同时使用模糊PID控制算法对该系统进行控制，分析系统响应曲线。将两种控制方式进行对比，分析各自的特点与不足。4.2针对空调系统的纯PID控制器设计4.2.1PID控制器设计PID控制是目前控制领域中应用最为广泛有用的控制方法，虽然目前出现了许多的智能控制技术，但是传统的PID控制方法仍然在工业控制场合中仍然占很大的比例。虽然PID在控制非线性、时变、耦合及参数和结构不确定的复杂过程时，效果确实不是太好，但是对于工艺要求不是很严格的情况下，它基本能满足控制需求。PID控制器是一种线性控制器，它首先是将预先设定的目标值与系统实际的输出值进行做差，得到系统的瞬时误差:=-（4-1）然后在对其进行比例、积分、微分运算，最后再将比例结果进行线性组合构成控制量(如图4.1所示)，所以简称PID(比例、积分、微分)调节器。在实际应用中，根据对象的特性和控制要求，也可以灵活的改变其结构，取其中一部分环节构成控制规律。例如，比例(P)积分(PI)调节器、比例微分(PD)调节器等。图4.1PID控制Fig.4.1PIDcontrol(1)比例调节器比例调节器是最简单的一种调节器，其控制规律为（4-2）式中，K为比例系数，比例调节器对于偏差是及时反应的，偏差一旦产生，调节器立即产生控制作用使被控量朝着偏差减小的方向变化，控制作用的强弱取决于比例系数K的大小。比例调节器虽然简单快速，[14][17]但是对于具有自平衡(即系统阶跃响应终值为一个有限值)的控制对象存在静态误差。加大比例系数K可以减小静差，但是K过大时，会使动态特性变坏，引起被控量振荡甚至导致闭环不稳定。(2)比例积分调节器为了消除在比例调节器中残存的静差，可以在比例调节器的基础上加上积分环节，形成积分调节器，其控制规律为:（4-3）式中，T为积分时间常数。从式(4-3)可以看出，PI调节器对于偏差的阶跃信号除按比例变化的成分以外，还带有累积的成分。只要偏差不为零，它将通过累积作用影响控制量，并减小偏差，直至偏差为零，控制作用不再发生变化，系统才能达到稳态。因此，积分环节的加入将有助于消除系统静差。通过式(4.3)可以发现，如果积分作用时间常数不大，则积分作用弱;反之，则积分作用强。增大T将减缓消除静差的速度，但可以减小超调，提高系统的稳定性。T必须根据对象特性来选定，对于管道压力、流量等滞后不大的对象，T可以选得小一些;对于温度等滞后较大的对象，T可选得大些。(3)比例积分微分调节器积分调节作用的加入，虽然可以消除静差，但花费的代价是降低了系统的响应速度。为了加快控制过程，有必要在偏差出现或变化瞬间，不但对偏差量作出及时反应(即比例调节作用)，而且对偏差量的变化作出反应，或者说按偏差变化的趋势进行控制，使偏差消灭于萌芽状态之中。为了达到这一目的，可以在上述PI调节器的基础上再加入微分调节以得到PID调节器，其控制规律为：（4-4）式中，Td为微分时间常数。从式(4-4)可以看出，微分作用的加入使得调节器对偏差的变化产生一控制作用，以调整系统的输出，阻止偏差的变化。偏差变化越快，越大。故微分作用的加入有助于减小超调，克服振荡，使系统趋于稳定。它加快了系统的动作速度，减小了调整时间，从而改善了系统的动态性能。针对上面介绍的数字PID算法进行仿真。在工程上的PID调节器的参数通常是通过实验来确定，或者通过凑试法，或者通过实验结合经验公式来确定。通过不断凑试，设kp=0.02,ki=0.0061,kd=0.002。4.2.2仿真以及结果图4.2纯PIDsimulink仿真框图Fig.4.2purePIDsimulinksimulationdiagram图4.3纯PID控制系统响应曲线Fig.4.3purePIDcontrolsystemresponsecurve4.3针对空调系统的模糊PID控制器设计4.3.1模糊控制器设计模糊控制是一种语言控制，[23][24]不依赖于被控对象的数学模型，设计算法简单、易于实现，能够直接从操作者的经验归纳、优化而得到，适应能力好、抗干扰能力强、鲁棒性好，与PID控制器相结合可以实现高级的PID控制算法。系统采用一种模糊自调参数的控制方案，结构如图4.2，系统输入的误差e经过微分获得误差的变化量de，e与de作为模糊推理机构的输入量。模糊推理机构通过一定的自调整规则，获得输出量，其输出量为PID控制器的Kp，Ki，Kd。图4.4模糊PID控制结构图Fig.4.4fuzzyPIDcontrolstructure将误差信号及误差的变化量，[22]作为模糊控制器的输入语言变量，在模糊PID控制中，PID控制器参数的整定必须考虑到在不同时刻三个参数的作用以及相互之间的互联关系。依照参数调整规则，总结技术知识和实际操作经验，建立以下分别用于修改PID控制器三个参数kp，kikd的模糊规则表，如表4.1，表4.2，表4.3所示。表4.1kp模糊规则表Table4.1KP,afuzzyruletable表4.2ki模糊规则