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《东南大学》 2006年
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测试室空调系统自适应控制的研究

白建波  
【摘要】: 目前能源问题已经成为我们国家和政府密切关注的热点问题,建筑能耗在我国国家总能耗中所占的比例已超过25%,而在建筑物的使用能耗中,供热、通风和空调的能耗约占建筑物使用能耗的50%以上。提高暖通空调系统的运行及控制水平能够显著降低建筑能耗,从而缓解当今能源紧张的问题。本文针对空调系统由于存在纯迟延、时变和非线性等特性,使得传统的PI/PID控制方法往往无法获得满意的控制效果,经常出现过冷或者过热的现象,从而导致无谓的能源消耗,因此提出一些适用于空调系统的自适应控制策略以及相关的系统辨识方法。空气焓差法试验台测试室的空调系统是本文所要研究的具体空调对象,它可以代表多数情况下的空调系统的对象特性。本文将自适应控制策略以及相关的系统辨识方法应用在测试室的空调系统中,并开发了一种采用自适应控制算法的基于Internet的制冷空调试验平台空调系统的远程控制系统。本文所做的研究内容主要包括如下: 1 .首先通过机理法建立了空气焓差法试验台测试室空调系统的数学模型,通过MATLAB/Simulink工具搭建了测试室空调系统理论模型的仿真环境,并采用测试法中获取对象阶跃响应的方法对空调系统的理论模型进行了实验验证。 2.空调系统自校正控制必须首先实现对空调对象的在线辨识,针对常规空调对象可以看作是一阶惯性加延迟的环节,而递推最小二乘方法无法实现对离散化后空调对象时延参数的在线辨识的缺陷,设计了两种在线辨识算法:基于零频率的模型匹配和带遗忘因子的递推最小二乘的联合辨识算法及基于最速下降法的在线辨识算法,实现了对空调对象包括时延参数在内的时变模型参数的在线辨识,这两种辨识算法具有简单、明了和快速的特点,适于实时控制,并对该两种辨识算法在测试室空调系统中的应用进行了仿真研究。 3.针对空调系统时变的特性,提出了一种鲁棒自校正PI控制算法,该自校正控制算法采用基于零频率模型匹配和递推最小二乘的联合辨识算法对空调系统的模型参数进行闭环在线辨识,另外针对空调对象通常时间常数较大从而会降低控制回路性能的特点,设计了一种具有鲁棒性能的PI控制器的整定规则,其开环传递函数的增益裕量Am=2.98、相位裕量φm=59.8o,该PI整定规则被应用在自校正PI控制策略中。并将该鲁棒自校正PI控制算法和基于H∞的自校正PI控制算法以及采用Z-N整定规则的自校正PI控制算法在测试室空调系统中的控制性能进行了比较。 4.针对空调对象由于纯迟延的存在导致控制性能下降的缺点,提出了一种自校正Smith预估控制器,该自校正控制算法仍然采用上述的联合辨识算法对空调系统的包括纯延迟在内的模型参数进行在线闭环辨识,在此基础上采用Smith预估控制器对空调系统纯延迟进行精确补偿,达到提高控制性能的目的。并将该自校正Smith预估控制器和经过整定的PID控制器在测试室空调系统的控制性能进行了比较,结果表明该自校正控制算法具有优良的控制性能。 5.针对空调对象数学模型是近似的,它通常包含未建模的动态,因此采用自校正控制的控制性能受在线辨识精度的影响较大,提出了两种不需要在线辨识环节的智能自适应控制方法:模糊自适应PI控制算法和经过改进的神经元自适应PI控制算法,模糊自适应PI控制算法将模糊控制和空调系统中最常用的PI控制有效结合起来,根据实际控制经验通过模糊控制规则对空调系统控制回路中PI控制器的参数进行实时的整定;神经元自适应PI控制算法则利用神经元良好的自学习和自适应能力,通过神经元权值系数的自学习功能实现PI控制器参数的实时整定,该神经元自适应PI控制算法采用了改进后的二次性能指标,而且其神经元比例系数在实际运行过程中能够实时进行自我修正。这两种自适应控制算法被应用在测试室空调系统中,并和经过整定过的常规PI控制器的控制性能进行了比较,结果表明这两种控制算法具有更优异的控制性能。
【学位授予单位】:东南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TU831.3

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