基于模糊pid算法的中央空調溫度控制系統設計畢業論文-資料下載頁

【導讀】更高的要求，如空調的舒適性、節能性等。本文重點研究如何在中央。活工作環境，又能最大限度的節約能源。器的具體設計方法。在對中央空調冷卻水循環系統進行變頻控制的基。糊PID控制可以較好的實現控制要求。文中還詳細介紹了中央空調溫度。制單元，利用模糊PID控制算法，通過交流變頻調速器控制水泵速度，熱情關懷和悉心指導。在我撰寫論文的過程中，葛老師傾注了大。量的心血和汗水。在整個研究生學習階段，他廣博的學識、深厚。從課題的選擇到論文的即將完成，葛老師都始終。給予我細心的指導和不懈的支持。在此謹向葛老師致以誠摯的謝。意和崇高的敬意。遇到的困難，順利完成本文。在研究生學習期間遇到這么多的良師益友，我感到非常榮幸。

　　

【正文】 是二維模糊控制器，由于本文中控制系統采用二維模糊 PID控制器，以下以二維模糊 PID控制器設計為例進行介紹。 模 糊 P I D 控 制 器ECEddt （ a）一維模糊 PID控制器 （ b）二維模糊 PID控制器 模 糊 P I D 控 制 器ECEddtddt （ c）三維模糊 PID控制器 圖 35 模糊 PID 控制器的結構 輸入量的模糊化 在確定了模糊 PID控制器的結構之后，要對采樣進入控制器的兩個輸入量進行模糊化，以便實現模糊算法。模糊化過程就是將數字表示形式的輸入量轉化為通常語言值表示的某一限定碼的序數 。每一個限定碼表示論域內的一個模糊子集，并由其隸屬度函數來定義。應該注意到，對于某一個輸入值，它必定能與某一個特定模糊子集的隸屬度相對應。圖 36給出了常見的三種模糊化函數。 模糊 PID 控制器E C 20 0x 39。A 39。C39。B0x 0x( a )( c )( b ) 圖 36 模糊化函數 圖 36（ a）中的模糊函數在輸入變量 0x 在模糊子集 39。A 中有最大隸屬程度，其他輸入的隸屬度呈線性遞減；圖 36（ b）中的模糊函數只在 0x 點處的隸屬度為 1，其他輸入值對應的隸屬度均為 0，在圖 36（ c）所表示的隸屬度函數曲線為類高斯曲線，它是一條連續函數。 因為模糊化函數對控制系統的性能有較大的影響，所以在選定時要根據實際情況，反復試驗。在選定模糊化函數之后，還要確定輸入量的各個模糊子集的模糊函數的定義域，使模糊子集的數目和范圍應遍及整個輸入量論域，從而對所有輸入量都有對應的模糊函數。 模糊 PID 控制規則的設計 控制規則是模糊 PID控制器的核心部分，它包括三 個部分：選擇描述輸入和輸出變量的詞集，定義模糊變量的模糊子集，建立模糊控制器的控制規則。 1 選擇描述輸入和輸出變量的詞集 因為模糊 PID控制器的控制規則表現形式是一組模糊條件語句，在條件語句中描述輸入輸出變量狀態的一些詞匯（如“正大”、“負大”等）的集合，稱為這些變量的詞集（也稱為變量的模糊狀態）。所以，通常采用人們日常生活中的語言描述有關。一般用“大、中、小”三個詞匯來描述模糊 PID控制器的輸入輸出變量的狀態，將大、中、小再加上正、負兩個方向并考慮變量的零狀態，共有七個詞匯，即： {負大、負中、負小、零 、正小、正中、正大 } 為便于編程實現，用英文字母字頭縮寫表示為： ? ?N B N M N S ZE P S P M P B 2 定義模糊變量的模糊子集 定義一個模糊子集，實際上就是要確定模糊子集隸屬度函數曲線的形狀。 21 將確定的隸屬度函數曲線離散化，就得到了有限個點上的隸屬度，便構成了一個相應的隸屬變量的模糊子集。如圖 37所示，圖中所示表示論域 X 中的元素 x對模糊變量 A 隸屬程度，設定： X={6,5,4,5,3,2,1,0,1,2,3,4,5,6}則有： ( 2 ) ( 6 ) 0 .2 , ( 3 ) ( 5 ) 0 .7 , ( 4 ) 1A A A A Au u u u u? ? ? ? ?。 論域 X 內除了 x = 6外各點的隸屬度均取為零，則模糊變量 A的模糊子集為： 0 . 2 0 . 7 1 0 . 7 0 . 22 3 4 5 6A ? ? ? ? ?。 1 2 3 4 5 60 . 20 . 71()uxx 圖 37 模糊子集的確定 不難看出，確定了隸屬函數曲線后，很容易定義一個模糊變量的模糊子集。 3 建立模糊 PID控制器的控制規則 模糊 PID控制規則是模糊控制的核心。因此如何建立模糊規則就成為一個十分關鍵的問題。建立模糊規則的方法有：基于專家的經驗和控制工程知識、基于操作人員的實際操作過程、基于過程的模糊模型、基于學習。 選定了模糊 PID控制中的規則后，要對其進行模糊表示。對于多輸入多輸出 (MIMO)系統，其規則具有如下形式 : ? ?12 nM IM O M IM O M IM OR R R R? （ 39） 其中： iMIMOR ：如果 ()iix A a n d a n d y B是 是則 ( , , )l l q lz C z D是 是 iMIMOR 的前提條件構成了在直積空間 XY??上的模糊集合 iiAB??，結論是 q個空間作 用的并，他們之間是相互獨立的。因此，第 i條規則可以表示為如下的模糊蘊含關系： : ( ) ( )i M I M O i i i iR A B C D? ? ? ? ? （ 310） 于是規則 R可以表示為 : 22 1n iMI MOiRR???? ???? ? ?? ?? ?11( ) ( )( ) , , ( ) ),ni i i iini i i i i iilqM I SO M I SOA B C DA B C A B DRB RB??? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ?? （ 311） 可見，規則庫 R可看成由 q個子規則庫所組成，每一個規則庫由 n個多輸入單輸出 (MISO)的規則組成。各個子規則是相互獨立的。根據本文的需要，考慮如下的兩個輸入三輸出的模糊關系 : 1） if （ e is NB ） and （ ec is NB） then （ kp is PB） and（ ki is NB ） and （ kd is PS）； 2） if （ e is NB ） and （ ec is NM） then （ kp is PB） and（ ki is NB ） and （ kd is NS）； 3） if （ e is NB ） and （ ec is NS） then （ kp is PM） and（ ki is NM ） and （ kd is NB）； …… 在上面這個規則中，我們根據輸入量 e和 ec的模糊化之后的模 糊量，通過規則，可以得到其輸出 kp、 ki、 kd對應的模糊量。 模糊量的清晰化 在通過模糊推理得到模糊量之后，因為對于實際的控制參數必須為清晰量，因此需要將 kp、 ki、 kd對應的模糊量轉化成清晰量，這個過程就稱為去模糊化(Defuzzification)或者稱為模糊判決。常用的清晰化計算通常有以下幾種： 1 最大隸屬度函數法 若輸出量模糊集合 39。C 的隸屬度函數只有一個峰值，則取隸屬度函數的最大值為清晰值，即 : 39。( 39。) 0( ) ( )C Czz??? zZ? （ 312） 其中， 0z 表示清晰值，若輸出量的隸屬度函數有多個極值，則取這些極值的平均值為清晰值。 23 2 中位數法 所謂中位數法就是取 ()Cz? 的中位數作為 z 的清晰量，即0 ( ) ( )Cz df z z???的中位數，它滿足00( 39。) ( 39。)( ) ( )z bCCazz dz z dz?????，也就是說以 0z為分界，分界線兩邊的 ()Cz? 與橫軸圍成的面積兩邊相等。 3 加權平均法 這種方法取 ( 39。)()C z? 的加權平均值為 z 的清晰值，即： 39。039。()()()bCabCaz z dzz df zz dz?????? （ 313） 因為這種方法類似于物理中的物體重心的計算，所以也稱重心法。對于論域為離散的情況，我們可以類似處理，同理則有： 39。1039。1()()ni C iinCiizzzz??????? （ 314） 在得到清晰化之后的 kp、 ki、 kd后，我們就可以通過 PID算法計算出整個模糊 PID控制器的控制輸出了，整個控制系統結構入下 圖 38。 P I D 控 制 器中 央 空 調dedt模 糊 推 理ukdki??r i n y ou te kp 圖 38 模糊 PID 控制系統結構 數字 PID 算法與模糊 PID 算法的控制效果比較 24 本節選用一般的一階延時系統為控制對象，分別采用數字 PID和模糊 PID算法對其進行控制仿真，選取的一階系統為： 10()1seGSTs??? （ 315） 其中， T分別選取為： 1 3T? , 2 6T? , 3 9T? 。 圖 39 一階系統的數字 PID 算法階躍響應曲線 兩種算法的階躍響應曲線分別如圖 39和圖 310，從圖中可以看出，對于一階延時系統，模糊 PID算法的曲線響應速度類似，但模糊 PID的上升曲線光滑。對于相同的 T 值，模糊 PID算法的響應曲線的超調量較小。 3T? 時，兩者的響應曲線區別不大，改變 T 時，模糊 PID算法表現出的魯棒性優于數字 PID算法，圖 39和圖 310中顯示當 T 增大時，圖 39中的數字 PID算法的曲線超調量顯著增大，而模糊 PID算法曲線的超調量增大幅度明顯小的多。 25 圖 310 一階系統的模糊 PID 算法階躍響應曲線 本章小結 中央空調是典型的大慣性、非線性、強耦合系統。在控制過程中很容易產生很大的超調量，本章介紹了模糊控制的基本原理，通過設計模糊控制解決數字 PID控制過程中的大超調問題，并對比模糊 PID與數字 PID算法在一階延時系統上的控制效果，設計出實用的模糊控制器，以便模糊 PID控制器的設計方法在冷卻水系統的仿真和實際控制中實現。 26 第四章 中央空調控制算法研究與仿真 通過對中央空調系統的分析，可以看出中央空調系統的特性：非線性、強耦合、大慣性等特點。本章針對中央空調的模型特性，對其進行仿真研究。擬解決中央空調控制系統中常見的大超調和大滯后的問題。 冷水機組系統包括冷凍水和冷卻水兩個類似機組，故此，本章以冷卻水機組為對象進行仿真研究。由于冷卻水機組復雜、多變 量、大時滯的特性，難以對其進行精確得建模，因此通常根據的空調系統末端各個環節的傳遞函數及實驗測試數據，利用帶延遲的二階系統 012( 1)( 1)skeT s T s????模擬中央空調冷卻水系統的數學模型。控制系統的目標溫差設定值為 10℃ ，系統慣性時間常數為：T1=， T2=1，取 k0= ? =50s。 因此，得到冷卻水系統模型為： 501 3 .7()( 4 .0 5 1 ) ( 1 )seGSss???? 本 章的主要內容是通過使用常規數字 PID算法對冷卻水系統進行控制，分析常規 PID的控制效果以及局限性；同時使用模糊 PID控制算法對該系統進行控制，分析系統響應曲線。將兩種控制方式進行對比，分析各自的特點與不足。 數字 PID 控制算法與仿真 PID控制是目前控制領域中應用最為廣泛有用的控制方法，雖然目前出現了許多的智能控制技術，但是傳統的 PID控制方法仍然在工業控制場合中仍然占很大的比例。雖然 PID在控制非線性、時變、耦合及參數和結構不確定的復雜過程時，效果確實不是太好，但是對于工藝要求不是很嚴格的情況下 ,它基本能滿足控制需求。 PID控制器是一種線性控制器，它首先是將預先設定的目標值 r 與系統實際的輸出值 y 進行做差，得到系統的瞬時誤差 e ： e r y?? （ 41） 然后在對其進行比例、積分、微分運算，最后再將比例、積分、微分運算結果進行線性組合構成控制量（如圖 41所示），所以簡稱 PID（比例、積分、 27 微分）調節器。在實際應用 中，根據對象的特性和控制要求，也可以靈活的改變其結構，取其中一部分環節構成控制規律。例如，比例（ P）調節器、比例積分（ PI）調節器、比例微分（ PD）調節器等。 K pK d sK i / s被 控 對 象＋＋＋－ruey＋ 圖 41 PID 控制 （ 1）比例調節器 比例調節器是最簡單的一種調節器，其控制規律為 u Ke? （ 42） 式中， K 為比例系數，比例調節器對于偏差 e 是及時反應的，偏差一旦產生，調節器立即產生控制作用使被控量朝著偏差減小的方向變化，控制作用的強弱取決于比例系數 K 的大小。 比例調節器雖然簡單快速，但是對于具有自平衡（即系統階躍響應終值為一個有限值）的控制對象存在靜態誤差。加大比例系數 K 可以減小靜差，但是 K過大時，會使動態特性變壞，引起被控量振蕩甚至導致閉環不穩定。 （ 2）比例積分 調節器 為了消除在比例調節器中殘存的靜差，可以在比例調節器的基礎上加上積分環節，形成積分調節器，其控制規律為： 01()tiu K e edtT?? ?