分户热计量供热系统中的分户温度模糊控制

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时间:2018-07-08

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1、分户热计量供热系统中的分户温度模糊控制摘 要:房间温度控制是典型的时变迟滞系统,用常规PID控制方式很难实现有效控制,而常规FUZZY控制因其稳态性能不佳,又不能满足某些分户热计量供热系统中的分户智能温控装置对室内热环境实现智能控制的稳态温差不超过±1℃的要求。笔者设计出了一种行为自校正模糊控制器,应用到某分户热计量供热系统中的分户智能温控装置中,通过MATLAB仿真结果表明:该行为自校正模糊控制器的性能优于常规FUZZY控制器和PID控制器。  关键词:房间温度控制;行为自校正;模糊控制;MATLAB仿真[p=30,2,center][/p][p=30,2,left]  分户热计量供热系

2、统中的分户智能温度控制是分户热计量收费的前提,也是建筑节能研究领域的一项重要研究内容之一,同时它可使用户根据其对热舒适度的需求及使用时间进行自我调节。分户热计量供热系统中常用的分户温度控制方式有:两位或三位式控制、PID控制、常规的模糊控制。两位或三位式控制方式结构简单,维护方便,但控制精度较差,一般用于室温允许的波动范围大于±2℃或更大些的场合,这种方式比较经济实用。PID控制的精度虽大大高于两位或三位式控制,但是,由于房间温度对象的热惯性大,滞后严重,且存在很多不确定性因素(如外界气温的变化等),导致其环境参数和系统参数都是时变的,所以PID控制方式也受到了一定程度的制约。  近年来日

3、益流行的模糊控制的优点是抗干扰能力强,响应速度快,并对系统参数的变化有较强的鲁棒性。但经典模糊控制不可避免地存在稳态误差和颤振现象,因此,经典的模糊控制器是粗糙的控制器,不适用于对稳态性能要求较高的系统。  而某分户热计量供热系统中的分户智能温控装置的控制性能至少应满足以下几点要求:  (1)稳态温差不超过±1℃;  (2)当环境参数和系统参数变化较大时,控制系统仍能平稳运行,基本没有超调,以尽量减少温控阀的动作次数,这样一方面可以延长其使用寿命,另一方面可以减小居室噪音;  (3)响应速度尽可能快,以最大程度地满足人们对热舒适度的要求。  根据以上要求,综合分析比较了前述几种常用控制方案

4、的特点,设计出了一种行为自校正的模糊控制器,应用到分户智能温控装置中,通过MATLAB仿真结果表明:该行为自校正模糊控制器的性能优于常规FUZZY控制器和PID控制器。1 行为自校正模糊控制器的系统分析1.1 行为自校正模糊控制器的基本原理  对于一个已经设计好的经典模糊控制器,由于其控制规则不够完善,则在某些情况下,当系统的内部参数发生较大变化时,其控制效果往往不佳。若在该模糊控制器的基础上,再增加一个性能测量环节,一个控制量校正环节,所得到的校正量与原模糊控制器输出的控制量叠加在一起,形成新的控制量,这样就能实现对原控制量的校正,这就相当于对原控制规则进行了修改,从而构成一种改进的行为

5、自校正模糊控制器。该行为自校正模糊控制器的原理如图1所示:[/p][p=30,2,center]  [/p]1.2 行为自校正模糊控制器的系统设计  工程上应用的模糊控制器,一般采用离线计算模糊控制表,然后采用在线查表的控制方案,下面阐述其设计步骤:  (1)根据被控对象确定误差E、误差变化率EC、控制量U和校正控制量P的实际变化范围[-Xe,Xe],[-Xec,Xec],[-Yu,Yu]和[-Yp,Yp],选取以上4者模糊子集的论域都为[-6,6]。  (2)确定误差E、误差变化EC、控制量U和校正控制量P的语言值词集都为:{NL,NM,NS,NZ,Z,PZ,PS,PM,PL},再选取三

6、角形隶属度函数。  (3)制定模糊控制规则,规则表分别为表1和表2所示:2 仿真比较  计算机仿真是在MATLAB环境下进行的。分户热计量拱热系统中的分户智能温控对象的典型传递函数为:。K值是与房间的静热损失率相关的,而纯延迟τ和时间常数T则取决于房间容积和室外气温的高低以及室内人数的多少等因素。图2是行为自校正模糊控制系统的仿真模型框图。[p=30,2,center][/p]  仿真得到的系统在不同参数下的阶跃响应曲线如图3所示:[p=30,2,center][/p]  同时笔者还在Simulink环境下,分别对被控对象用经典FUZZY控制和经典PID控制方法对其进行仿真,其仿真阶跃响应

7、曲线分别如图4和图5所示:[p=30,2,center][/p]3 结果分析    由图3、图4可以看出,行为自校正模糊控制既克服了PID控制对系统参数适应能力差的弱点,又克服经典模糊控制稳态误差比较大的缺点。行为自校正模糊控制比PID控制有更强的鲁棒性,比经典模糊控制有更小的稳态误差。而且其控制效果完全满足某分户热计量供热系统中的分户智能温度控制系统所提出的控制性能指标。  但该行为自校正模糊控制器没有解决因模糊量化取

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