基于机器视觉的空调系统自适应pid控制器设计

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1、.工程硕士学位论文基于机器视觉的空调系统自适应PID控制器设计作者姓名林伟佳工程领域控制工程校内指导教师谢巍教授校外指导教师杨晓峰高级工程师所在学院自动化科学与工程学院论文提交日期2016年3月23日TheDesignoftheAdaptivePIDControllerinAirConditioningSystemBasedonMachineVisionADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：WeiJiaLinSupervisor：Prof.WeiXieSouthChinaU

2、niversityofTechnologyGuangzhou,China摘要智能建筑迅猛发展，对人们日常生活的影响越发深远。如何智能地调控室内温度，在满足人们舒适度要求的同时还能够节约能源，一直是智能建筑关注的一个重要视点。现存的空调控制系统大多使用温度传感器来检测当前环境温度。如果在某一时刻有一大批人进入空调室内，一个单纯使用温度传感器的空调控制系统需要经过温度传递时延，其温度传感器才能检测到环境温度上升。在这种情况下，温度传递的时延会造成控制器调节不及时，可能使空调室内温度大范围波动。本文尝试将机器视觉技术应用到空调控制系统中，利用机

3、器视觉技术快速检测出室内人数变化。机器视觉技术的优势在于其统计人数变化的速度快，识别效果准确。基于机器视觉的空调控制系统及时检测出空调室内热负荷的变化，消除室内温度因人数变化造成的明显波动。本文的主要工作包括：提出系统实现的架构、实现基于机器视觉的人数动态监测算法和设计自适应PID控制器。在简要介绍了配置嵌入式OpenCV开发环境的主要步骤之后，着重介绍了以下三个方面的内容：第一：如何利用机器视觉技术准确快速地实现室内人数的动态监测。首先，研究如何进行动态背景提取，以便通过背景差分将视频中的前景提取出来。接下来通过提取圆形度，HU不变矩等

4、特征，建立头部模型。利用该模型可以将前景中的人体头部识别并统计出来。第二：研究控制器应如何消除因人数变化带来的空调室内温度扰动。首先需要对室内温度调节过程进行建模，对影响室内温度的各个主要因素进行定量刻画。根据室内温度调节模型以及室内的变化人数，设计PID控制器参数的调整策略，保持空调室内温度稳定。最后，考察对比了几个情景下使用传统PID控制器和使用基于机器视觉的自适应PID控制器的控制效果的差异。通过对比发现，基于机器视觉的自适应PID控制器能够有效消除室内温度因人数变化带来的大范围的温度波动，控制效果比传统PID控制器更明显。关键词：

5、机器视觉技术；空调控制系统；温度波动；自适应PIDIAbstractWiththetremendousdevelopmentofintelligentbuilding,itswidespreadimpactonpeople’sdailylifehasbeenfar-reaching.However,howtointelligentlycontroltheindoortemperature,satisfyingpeople’spurposeofpursuingforcomfortwhilesavingenergyiswhathumanbei

6、ngsvaluemostintheintelligentbuildingfield.Mostofexistingairconditioningcontrolsystemsdetectthecurrentenvironmenttemperaturemainlydependsontemperaturesensor.Oncealargenumberofpeoplepourintotheroomatsomemoment,ifmerelyequippedwithatemperaturesensor,thecontrolsystemrequirest

7、emperaturetransmissiondelay,undoubtedly,severalminutestodetecttherisingoftheenvironmenttemperature.Undersuchcircumstance,thetransmissiondelaydelaystheadjustmentofthecontroller,evencauseswidescaleoftemperaturefluctuation.Thisresearchattemptstoapplythemachinevisiontotheairc

8、onditioningcontrolsystem.Wecandetectthechangeinnumberofpeoplerapidlybyusingmachinevisiontechnolo