制冷与空调系统的智能控制

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1、第8章　制冷与空调系统的智能控制8.1智能控制8.2电力电子技术在制冷技术上的应用和发展8.3电子膨胀阀在制冷技术上的应用8.4变频空调智能控制系统8.5制冷与空调系统电气控制技术未来的发展8.1智能控制8.1.1智能控制系统的发展概况控制科学的发展同其他科学的发展一样,都主要由人类的生产发展需求和人类当时的知识和技术水平决定。　　从瓦特(J.Watt)的用来调节蒸气机运行的飞球调节到1892年李雅普诺夫(A.M.Lyapunov)的博士论文《论运动稳定性的一般问题》,建立了从概念到方法的关于稳定性理

2、论的完整体系。奈奎斯特(H.Nyquist)、伯德(H.W.Bode)关于反馈放大器的研究,奠定了自动控制理论的基础,并在此基础上逐步发展形成了经典控制理论,其主要研究对象是单变量常系数线性系统,其分析和综合的方法主要是基于根轨迹法和频率法。20世纪60年代以后,由于卫星及宇宙飞船控制的需要及计算机的发展,以多输入多输出变量控制为特征的现代控制理论得到了重大发展,主要有美国卡尔曼(Kalman)的滤波理论和能控性、能观性理论,前苏联庞特里亚金(Pontryagin)的极大值原理,贝尔曼(Bellman)的动

3、态规划等,形成了以最优控制、系统辨识和最优估计、自适应控制等为代表的现代控制理论分析和设计方法。系统分析的数学模型主要是状态空间描述法。由于以上两种控制方法都是基于数学模型的控制,因此对于具有以下特征的系统却难以解决对其的控制问题:(1)控制对象难以精确建模,或所建模型过于复杂,或建模代价太高。(2)控制对象的模型具有高度非线性。(3)复杂的任务要求,例如智能机器人系统、复杂工业控制过程、能源系统等。采用传统控制理论已经无法解决此类控制问题。然而,我们在生产实践中看到,许多复杂的生产过程难以实现的目标控制,

4、可以通过熟练的操作人员获得满意的控制效果。那么,如何有效地将熟练的操作人员的经验知识和控制理论结合起来去解决复杂系统的控制问题,就是智能控制理论研究的目标所在。　　智能控制的概念主要是针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而提出来的。它是一门新兴学科,其发展与人工智能、认知科学、现代自适应控制、最优控制、神经网络、模糊逻辑、学习理论、生物控制和激励学习等的发展是分不开的。1.智能控制的定义智能控制这个术语早在1967年就由利奥德斯(Leondes)等人提出了。定性地说,智能控制系统应具有仿人的

5、功能(学习、推理);能不断适应变化的环境,能处理多种信息以减少不确定性;能以安全和可靠的方式进行规划,产生和执行控制的动作,以获得系统总体上最优或次优的性能指标。按照萨里迪斯提出的观点,可以把智能控制看作是人工智能、自动控制和运筹学三个学科的交集,即如图8－1所示的智能控制的三元结构。图8－1智能控制的三元结构智能控制的三元结构可定义为IC=AI∩AC∩OR其中:IC——智能控制(IntelligenceControl);AI——人工智能(ArtificalIntelligence);AC——自动控制(Au

6、tomaticControl);OR——运筹学(Operationsresearch)。如上所述,智能控制是一个多学科互相渗透和交叉的领域,因而它所包含的智能控制系统的类型很多,主要可以分为以下几类:(1)多级递推智能控制;(2)基于知识的专家控制;(3)基于模糊逻辑的智能控制——模糊控制;(4)基于神经网络的智能控制——神经网络控制;(5)基于规则的仿人智能控制;(6)基于模式识别的智能控制;(7)多模变结构智能控制;(8)学习控制和自学习控制;(9)基于可拓逻辑的智能控制——可拓控制;(10)基于混沌理

7、论的智能控制——混沌控制。2.制冷技术中应用的几种智能控制1)模糊控制　　我们知道,无论采用经典控制理论还是现代控制理论设计,一个控制系统都需要知道被控对象(或过程)的精确数学描述,整体控制规律的设计都是根据被控对象的数学模型和要求的性能指标来进行的。对于许多情况下的被控对象(或过程)而言,要获得其精确的数学模型是十分困难的。例如,一些化工生产过程,它的特性很难用一个精确的数学解析式来表达,而且影响因素很多,相互交叉耦合,使其模型极其复杂,难于求解以至于没有实用价值。此类过程的变量多,各种参数又存在不同程

8、度的时变性,且过程具有非线性、强耦合等特点,因此建立这一类过程的精确数学模型困难很大,甚至是办不到的。这样一来,对于这类对象或过程就难以进行自动控制。与此相反,对于上述难以自动控制的一些生产过程,有经验的操作人员进行手动控制却可以收到令人满意的效果。既然存在大量的模糊问题难以用传统的精确数学模型解决,在这样的事实面前,人们就不得不寻找新的出路,开始重新研究和考虑人的控制行为有什么特点,能否将无法构造数学模型的对象