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摘要：本文首先阐述了模糊控制原理及空调系统模型，接着分析了模糊自适应PID控制器的设计，最后对系统仿真进行了探讨。
关键词：中央空调；节能；参数自适应；模糊控制
引言：
智能建筑是信息时代的产物，楼宇自动化控制系统是通过设置建筑物设备控制系统来实现的。暖通空调系统是楼宇自动化控制系统的一个重要组成部分。据统计，目前我国暖通空调系统的能耗约占整个建筑物能耗的50%~60%·，因此对暖通空调设备进行优化控制，选择合理的控制算法和方法，对建筑节能有重要的意义。
1模糊控制原理
模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量以及模糊逻辑推理为基础的一种计算机控制方法。模糊控制系统主要包括精确量模糊化、模糊控制规则及算法和模糊量精确化三部分。一般情况下，如选取最佳控制系统的参数寻优，自适应控制系统的参数调整，以及人工操作模糊控制模型的参数辩识等，都需对控制规则进行调整，应采用带修正因子自适应模糊控制器，满足不同性能指标工程控制要求。
2空调系统模型
2.1房间数学温度模型
空调房间内的各项参数受室外温度、太阳辐射、室内设备、照明、人员的散热量以及开关门次数等因素的影响，整个房间是一个复杂的热力系统，用精确的数学模型来描述并得出准确的系统参数几乎不可能。因此，在建立数学模型前要对系统进行简化：
1）把整个房间看成一个单容对象，忽略房间内部各物体的蓄热量；
2）忽略房间内部气体的流动；
3）假设房间内部温度分布均匀。
根据能量守恒定律，空调区域能量蓄存量的变化率等于单位时间内进入的能量减去流出的能量，得到房间模型的数学表达式如下。
空调房间蓄热量变化＝［（单位时间进入房间的空气热量）＋（单位时间室内设备照明和人体的散热量）］-［（单位时间排出空气的热量）＋（单位时间室内向室外的传热量）］，即
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对于定风量系统可整理为
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由于实际中存在传递滞后，上式变为
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两边分别取增量：
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进行拉氏变换，形式如下：
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以上各式中，r为空调房间室内的热阻，℃／K；to为室外空气温度，℃；ts为送风温度，℃；tn为室内空气温度即回风温度，℃；K为空调房间的放大系数；tf为室内外干扰量换成送风温度的变化，℃；τ1为纯滞后时间，min；T为时间常数，min；L为单位时间送风量，m3／h；qn为室内散热量，kJ／h：ρa为空气密度，kg／m3；ca为空气定压比热，kJ／（kg·K）；C1为空调房间的热容，kJ／（kg·K）［7］。
2.2表冷器数学模型
在本文中，只考虑室内外温度变化对整个空调系统的影响，不考虑湿度变化，仅为显热变化。为了建模的方便，假定表冷器的各个物性参数不受温度的影响［8］，根据能量守恒定律有：
单位时间内表冷器的热量变化＝单位时间内空气带入的热量-水在单位时间内带走的热量，即：
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其中：Mcoil是表冷器的质量，kg；ccoil为表冷器比热容，kJ／（kg·℃）；tcoil为表冷器温度，℃；Ga为表冷器风侧的空气流量，m3／s；Gw为表冷器的冷冻水流量，m3／s；ρw为冷冻水密度，kg／m3；cw为冷冻水比热容，kJ／（kg·℃）；Fa为表冷器风侧的传热面积，m2；αa为表冷器风侧的表面传热系数，kW／（m2·℃）。
2.3执行器模型
在暖通空调控制中，当使用的电动执行机构的时间常数相对于被控对象的时间常数很小时，电动执行机构可以看成一个积分环节。主要用来控制热水、冷水、蒸汽、空气的流量或温度、各种设备的启停、加热器的功率等。
2.4水泵与变频器模型
由变水量原理可以得知，改变冷冻水流量是变水量空调的主要特性。而通过改变冷冻水泵转速可以达到调节流量的目的。当转速改变时性能参数的换算，泵或风机的性能参数都是针对某一定转速nm来说的。当实际转速n与nm不同时，可用相似律求出新的性能参数。
3模糊自适应PID控制器的设计
3.1模糊自适应PID控制系统的设计
本文提出的模糊自适应PID控制是在传统模糊自适应PID控制基础之上添加Bang-Bang控制和辨识结构。通过对暖通空调系统的分析，设计的模糊控制自适应PID控制器的结构图如图1所示。
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图1 模糊自适应PID控制结构图
在系统控制的初始阶段，Bang-Bang控制作为引导控制，辨识结构在该阶段得到的信息对被控对象进行辨识，在此阶段结束时，辨识出系统模型参数整定出PID控制参数的初始值，然后切换控制开关（开关切换的规则是：如果|e（t）|>=α×γ，则由Bang-Bang控制，否则由FuzzyPID控制，其中γ为系统设定值，α（0＜α＜1）的选取保证Bang-Bang控制能为辨识结构提供足够的信息），转换到模糊自适应PID控制。以当前系统误差e（t）和误差变化率ec（t）作为模糊控制器的2个输入，利用模糊控制器（包括模糊化、模糊规则、模糊推理和反模糊）对PID参数kp、kd、ki进行在线调整，满足不同e和ec对控制器参数的要求，从而使被控制对象具有良好的动态性能和静态性能。
3.2模糊化
将输入变量数值用模糊语言变量的语言模糊化处理，以实现调节和控制作用。将语言变量e和ec的论域为（-33），温差e和ec定义7个模糊子集{负大（NB），负中（NM），负小（NS），零（0），正小（PS），正中（PM），正大（PB）}，即划分7个等级。
设e、ec、kp、ki、kd均服从正态分布，因此可得出各模糊子集的隶属度，根据各模糊子集的隶属度复制表和各参数模糊控制模型，应用模糊合成推理设计PID参数的模糊矩阵表，查出修正参数代入下式计算。
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其中kp、ki、kd是PID3个控制器参数的当前取值，kp′、ki′、kd′是PID控制器的初始值，Δkp、Δki、Δkd是PID控制器的修正值。
4系统仿真
4.1系统函数
在暖通空调的控制过程中，通过泵和风机调节室内的温度和湿度，而对温度和湿度的控制又受到很多因素的影响，存在着非线性、不确定性、滞后性和干扰性等问题。
因此设系统的传递函数为：
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根据建立的数学模型，运用MATLAB中的S函数编制仿真程序。采样时间为1ms，输入信号为阶跃信号，在第500个采样时间时控制器输出1.0的干扰，运用MATLAB7.0工具对系统进行仿真。
4.2模糊PID系统仿真
主要分三步，首先建立模糊控制器，然后通过Simulink中功能模块搭建所需模型，最后对所设计的PID进行仿真，在参数保持不变的情况下，很容易看出：通过引进模糊算法后，空调冷冻水系统的时变性，时滞性以及惯性都得到了很好的改善.
4.3改进型模糊PID系统仿真
先保持常规控制器中的参数不变，通过优化算法后得到一组优化后的控制器参数，这组参数将作为最终的改进型算法仿真的初始参数，模糊PID控制的动态性能比常规PID控制性能更佳，而改进型算法能更好地优化参数，使运行更加稳定，优化后的系统明显得到很大的提升.
结束语：
本文探讨了将模糊信息处理和模糊自适应算法应用于智能建筑楼宇暖通空调系统的自动控制，该系统是一个多工况分区的系统，是一个大干扰、高度非线性、不确定性的系统，且各个单回路之间的耦合强烈，运用PID控制在静、动特性上常满足不了性能要求。本文尝试运用了自适应连续调整模糊控制算法的参数优化来代替PID控制，在实施中，单回路的应用达到了最优的性能，在全局上的最优性能还需进一步验证。
参考文献：
[1]于瑛，任庆昌，罗明忠，刘敏层.基于模糊自适应控制的变风量空调系统[J].低压电器.2019（06）
[2]司轶芳，孙曼利，王楠.模糊自适应控制在中央空调系统中的节能研究[J].装备制造.2019（08）
[3]张恺，张小松，白建波.模糊自适应PI法控制空调系统温度的研究[J].制冷空调与电力机械.2016（04）