陈桢
广东美的制冷设备有限公司
摘要：空调温控系统属于多输入输出的系统，并且由于其工作环境存在较多的不确定因素。需要采取模糊控制的方法对其进行控制，与传统控制方式相比较，模糊控制器能够提升系统抗干扰能力，保证空调的响应速度。本文针对变频空调进行分析，结合模糊控制器设计，对空调温度调节进行计算，保证空调实现自调整。
关键词：变频空调；模糊控制器；温度调控
引言：模糊控制技术属于依据模糊语言等形成的计算数字控制技术，能够对非线性的空调建立数学模型模拟过建立模型对空调系统滞后现象进行有效调控。由于模糊控制器在对变频空调系统设计时，额外因素对其设计结果造成影响。为了保证最终的设计效果，需要在进行模糊控制后进行实际测试。本次设计利用计算机对空调系统进行模糊控制，根据设计方案进行仿真实践，观察设计结果，得出实际结论。
一、空调模糊控制器设计
（一）控制原理
模糊控制是依据模糊语言变量、对变量参数进行模糊推理，利用计算机进行数字化操控的智能控制方法。从新行为上来看，是模仿人脑决策进行推算，对传感器感受到的信号进行模糊化处理，保证设备温度实现有效控制。根据输出值获得系统变量，提升变量的精准度后，根据模糊量进行合成计算，实现对空调温度模糊算法的控制。利用Matlab软件进行口令输入，在图形编辑器上显示具体的信息参数。具体模糊控制的原理如图一所示，根据图中的原理图，可以看出模糊控制器能够基于控制计算机程序对变量进行计算。当计控制量的精确值被捕捉后，与给定值比较出具体的误差值，对误差值进行模糊，根据误差模糊语言建立子集，对其范围内的模糊关系和规则进行决策，获得最终的模糊控制量。
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（二）温度模糊控制器的实现
1.输入、输出语言变量
模糊控制器构成需要输入变量模糊化才能更好的进行控制输出，对此，需要将输出端作为模糊接口，依靠计算机的程序计算进行模糊转换。在计算机中的FIS（图形编辑器）中，对输入输出语言进行编辑，模糊规则需要选择变量词集，并根据模糊器处理规则设定变量。本次根据空调系统的温度变化情况作为控制对象，选择好对象输入语言重新命名，通过模糊算法对其进行计算，为模糊变量词集定义各自的隶属函数。
2.隶属函数确定
通过计算和输出语言后，对模糊变量各自的隶属函数进行计算。基于图形编辑器菜单，根据界面显示的函数图形，对下半部分的隶属函数参数进行确认。采用Mamdani的处理方法，实现模糊控制标准化设计。
对输入和输出变量的论域定义为6档，呈现[-6，+6]的连续变化量，构成离散集合如（1）所示：。并将该集合分成不同等级具体如表1所示。根据建立对应等级的模糊子集，有效根据实际情况模拟区间的元素，保证每个等级都有自己的隶属度。
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根据Matlab软件模糊工具提供的函数类型，对比不通过函数的特征，根据三角函数自身的特殊分段性，选择该函数形式作为计算的函数类型。三角函数输入变量后，与正态分布的隶属度函数比较结果，能够呈现出更灵敏的隶属度。选中温度变化量的语言变量，输入区间和隶属度函数名称，能够基于各语言变量隶属函数呈现出不同的线性变化。
3.模糊控制规则
模糊控制是基于规则对计算机设置语言实现对系统的控制，在设计过程中不需要建立被控模型，在系统控制过程中有着良好的应用效果。模糊算法需要将控制器输入量转换成供系统决策使用的变量，根据规则决定模糊关系。根据规则推理出模糊的输出控制量，经过将计算机的精确计算对系统进行控制。
在变频空调系统温度模糊设计过程中，使用计算机的图形编辑器选择文本编辑，对模糊控制规则进行修改。模糊控制可以通过语言、符号和索引三种方式呈现，在菜单都能进行选择，默认语言类型。
编辑器根据定义好的变量系统，自动显示对应的变量在界面中。选择具体变量以及不同变量的权重系数，能够显示出编辑范围内的控制规则。根据模糊控制规则建立FIS文件，存储并保存文件名，将其保存在工作空间里，便于后期仿真操作时调用[1]。
4.模糊规则合成以及推理观察
利用图形编辑器中的观察器，对模糊控制规则合成进行推理和观察。根据各输入、输出变量的关系，对其变量的模糊规则合成进行观察，获得具体的变化参数。
二、系统仿真
对设计成效进行检验的标准，应针对其系统运行是否满足预期目的，这是基于变频空调器模糊控制设计的重要问题。直接对设计的系统进行实际检验，需要耗费大量的资金和时间成本，造成不必要的浪费。对此，利用计算机的仿真功能，对设计完成的系统进行仿真模拟，利用仿真工具Simulink开展实际模拟。
（一）仿真模型建立
仿真通过文本编辑并进行存储，使整个方式更加简洁。能够基于模块在编辑窗口搭建系统。通过建立新模型窗口，将设计方案拖动进来，进行连接实现仿真。
（二）仿真过程
由于不同房间的情况不一样，导致对象特性存在差异，仿真时无法使用确定的函数对其表示。利用模糊控制器进行仿真，使用如下函数进行操作，具体如公式（2）所示：，其中K为放大系数，设置数值为10，T为变频空调产生的温度滞后时间，设置数值为13。使用模糊控制器对设计好的文件进行仿真，设置温度参数为25°C，初始温度保持在20-30°C之间，通过仿真结果能够看出模糊控制器能够对复杂类型的模型进行控制。但是由于模糊控制器自身不具有积分环节，需要在此应用PID控制，实现两者的有效结合，通过兼容两种控制器的优势，实现更好的控制效果。
PID控制器在控制方面呈现线性控制，能够基于模糊算法获取的给定值参数，对系统进行控制。通过对实际系统对象进行操控，根据被控过程的特征确定具体的比例系数和微分时间[2]。
根据模糊工具以及图形编辑器，结合PID控制对房间进行仿真实验，设置温度为25°C，延迟时长为20s，根据温度控制算法，控制系统输出的温度参数，实现对温度调节的目标。并且模糊控制下降速度优于PID控制器，有着更高的动态性能优势，减少系统延迟。结合PID与模糊控制器进行调节，能够稳定误差，优于两者单独控制。模糊控制器仿真时参数变化影响小，对于系统不会产生过度依赖，超调小，能够保证系统较快的恒定与设定值附近；而PID控制器则显示出较大的超调，有着过度的时间延迟，系统并不稳定，并且对于系统模型产生较强的依赖性。基于两者结合，能够有效获得传统PID的控制精度，同时具备模糊控制器超强适应力的特点，有效消除变频空调系统产生的误差，能够以更理想的状态实现对温度的有效控制。
结论：综上所述，对变频空调系统进行设计，通过模糊控制器直观的展现模糊推理过程，对系统进行仿真实践。基于仿真操作，能够分析变频空调器在进行温度控制过程中，经过分别尝试，能够发展模糊控制器结合PID控制器能够获得良好的控制效果，保证空调系统得到更快的响应，保证对空调温度的有效控制。
参考文献：
[1]曹振华.空调房间温度控制的设计与研究[J].洁净与空调技术,2019(01):49-52.
[2]曹振华.变频空调器温度模糊控制器的设计与仿真[J].系统仿真技术,2019,15(01):52-57.