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1、在变风量空调控制中应用神经元解耦控制技术王军，等在变风量空调控制中应用神经元解耦控制技术!"#$%%&’()*’+,+-.#/0+,1#(+/%&’,23+,*0+&!#(",+&+24’,5)04’,2$’06&+73+,8’*’+,’,23+,*0+&王军石磊刘盛定任庆昌（西安建筑科技大学，西安!"##$$）摘要采用机理分析和系统辨识相结合的方法，建立变风量空调系统的模型。应用自适应神经元解耦控制技术，对耦合强烈的变风量空调系统的%维传递函数矩阵系统进行解耦控制。仿真研究和实际运行表明，解耦效果良好。关键词变凤量空调解耦控制神经元自适应控制!"#$%&’$&’()*+,-,-.*
2、/(01-,2*1-13’2,21-42’25/*6/().-,5,)-*/50)4250/*)4/3)7816’,-.1,673)91,6()-4,5,)-,-.2’25/*,2/251+3,20/4:;0/0,.03’()<=3,-.%>4,*/-2,)-13561-27/67<-(5,)-1661’2’25/*)7816’,-.1,673)91,6()-4,5,)-,-.2’25/*012+//-4/()<=3/4+’<2,-.2/37?141=5,8/-/<6)-4/()<=3,-.()-56)35/(0-)3).’:()*+,%-#@16’,-.1,673)9A/()<=3
3、,-.()-56)3B/<6)-C/37?141=5,8/()-56)3制、新风量>二氧化碳浓度控制四个回路组成。图.引言DE图$分别为各控制回路框图。变风量空调系统有着很多明显的优点，如节约能源和改扩建较容易等。但其控制系统的设计很复杂，具有多变量、耦合强烈、非线性及带有时延等特点。在许多工程案例中，每个回路单独运行都较正常，但是所图D送风温度控制回路框图［"］有回路同时工作时，整个系统就不稳定。这是由于变风量系统的各个控制回路之间具有强烈的耦合作用，相互影响，相互干扰。解决多回路之间的耦合，以达到稳定运行对变风量系统是极为关键和重要的，这图F静压控制回路框图也正是解耦控制所要解决
4、的问题。/变风量空调系统构成图"为单风道变风量空调系统简图。系统由变风图%室内温度控制回路框图量空调箱、新风、回风和排风阀门、压力无关型末端装置及管网组成。控制回路由冷水量>送风温度控制、风机转速>静压点的静压控制、送风量>室内温度控图$新风量控制回路框图0传递函数矩阵、系统辨识及建模首先用机理分析的方法分析模型的阶次和结构，再用系统辨识的方法估计模型（传递函数）参数。输入量有%个：冷水流量（输入"）、风机转速（输入D）、房间送风量（输入F）及新风量（输入%）。图"变风量空调系统简图输出量有%个：送风温度（输入"）、静压点的静压万方数据%$《自动化仪表》第"#卷第#期"$$!年#月（
5、输入!）、室内温度（输入"）及二氧化碳浓度（输出#）。式中，"表示!（#$"）（#%$，!，"，#，$%$，!，"，#，）是由对组成的传递函数矩阵为连续域进行"变换后得出的输出#与输入$之间的传æ!$（$"）!$（!"）!$（""）!$（#"）ö递函数，组成#&#共$’个传递函数，通过改变输入%$ç!!（$"）!!（!"）!!（""）!!（#"）÷而同时保持其余输入量不变时，由输出&#对%$的响应ç÷（$）ç!"（$"）!"（!"）!"（""）!"（#"）÷来得到!（#$"）。由文献［!，"］可得出以下的传递函数矩ç÷è!#（$"）!#（!"）!#（""）!#（#"）ø阵：（$）"(
6、$（$）"($æ’$$’$#ö**ç（$）"($（$）"($÷$)($$$)($#ç÷（$）"($（$）"($ç*’!!’!"*÷ç’"（$$）"($)’"（$!）"(!’"（"$）"($’"（#$）"($)’"（#!）"(!÷（!）ç*÷（$）"($（!）"(!（$）"($（$）"($（!）"(!ç$)("$)("$$)(""$)("#)("#÷ç（$）"($（$）"($÷ç’#"’##÷**è$)(（$）"($$)(（$）"($ø#"##式中：(（#$$），(（#$!）分别表示输出#与输入$的传递函分别为变风量空调系统的#个输出量。数的分母中的"($、"(!项的系数；’（$），’
7、（!）分别表#$#$示输出#与输入$的传递函数的分子中的"($、"(!项的系数。令：(（"($）%$)(（$）"($（!）"(!#$)(#$)⋯($）%’（$）"($（!）"(!（’"#$)’#$)⋯则对形式为（’"($）)(（"($）的传递函数而言，有下式：($）（&*）%（’"($）%（*）)（+*）(（"式中：*为采样时刻；%（*），&（*）分别为*时刻量测到图’自适应神经元解耦控制器示意图的输入和输出。经白化处理后，可得!神经元控制器算法。($）&
