发射台机房中央空调温度控制研究

英 英

内蒙古自治区广播电视局综合保障中心 内蒙古 呼和浩特市 010050

1 引 言

发射台机房中有大量的电气设备在不间断的运行工作，为了这些设备的稳定运行，需要机房保持恒定的温度和湿度。中央空调是现代化智能楼宇中不可缺少的一部分，利用中央空调可以智能的调节房间内的温度和湿度。

根据空调系统的工作原理，一般都将其归类为典型的热交换系统，因为涉及到热交换的设备、器件以及周围的环境要素较多，空调的整体结构和热传导等物理过程通常比较复杂，较难用精确的数学模型来表示。实际上，空调系统控制中的主要难题是惯性延时，延时主要来自于热量和能量间的传递。因此，在空调系统控制中，重点在于如何设计控制器和控制策略，进而克服空调中的惯性延时问题，达到制冷或制热控制目的。本文针对发射台温度控制的需求，在阐释中央空调温度控制系统原理的基础上，尝试建立了考虑时延的空调系统数学模型，并在MATLABSimulink中搭建了仿真电路，通过设计常规PID、模糊控制器，进行了中央空调温度控制仿真。

2 空调温度控制系统的概述

2.1 中央空调温度控制系统原理

中央空调系统是个复杂的综合系统，包含了制冷压缩机系统、冷却循环水系统、盘管风机系统、冷却塔风机系统等众多的子系统。在实际的工程应用中，中央空调系统除了调节温度外，还承担了湿度控制的任务。为了简化研究，本文中仅考虑温度的控制。

空调系统包含制冷与制热两种功能。本文中，以夏季制冷为例，主要机制是通过空气与盘管系统中的冷水热交换实现房间内空气的制冷，显然，如果想改变送风的温度，实现温度的变化，只需要改变盘管中的冷水流量即可。制冷场景下，机组末端风机盘管系统中的冷冻水的初始温度一般维持在7～12℃，通过机组压缩保持该回路中水温稳定，当房间内的温度发生改变，冷冻水的回水温度也会发生相应的变化，此时，供水和回水间会出现温差，反映出了室内负载温度的变化。如果在冷冻水回水管上安装若干温度传感器，当传感器感知到供回水的温差变化值△T后，会比较△T与初始设定的温差值，得到比较偏差e，然后将偏差值传给控制器。控制器按照设定的控制算法（一般为PID）对偏差进行运算后，将控制器输出信号传到变频器，通过变频器来调节水泵的转速，进而实现对冷冻水流量的控制，在增加或减少冷冻水流量后，温差会逐渐靠近设定值，室内温度得到了调节，保证了室内温度的控制效果。中央空调系统原理图如图1所示，控制流程可简化为图2。

图1 中央空调系统原理图

图2 中央空调系统框图

2.2 中央空调温度控制系统模型的建立

在发射台机房内有众多的用电设备，整个机房内部可以看作是一个非常复杂的热力系统，实际应用中，无法建立起机房内的精确数学传递函数模型。通常为了简化计算和分析，机房房间的热力学模型通常要做一些简化的假设：1.假设工作期间的机房无长时间的开门和人员进出，这样就不需要考虑室内和室外间的空气热交换；2.不考虑室内各设备的摆放位置以及产生热量的差异，假设室内的温度分布均匀。

这样，根据能量守恒定律，房间内能量蓄存量的变化率可以用单位时间内进入房间的能量与流出的能量之差来表示，则空调室内模型的数学方程式为：

其中，MC：室内空气的热容量系数，θ：房间的空气温度，t：时间，ρ：风的密度，C：送风比热容，G：送风体积量，θS：送风的温度，θO：室外气温，R：全部等效热阻。

现设定室内的各个参数变量分别为：θ=35℃，θS=26℃，θO=18℃，根据相关理论计算可以得到送风的各个参数分别为：Mc=82.5，pC=1.22，R=0.326。根据方程式可建立空调房间仿真模型。

空调室内的送风量由末端阀门的开度决定，一般可以将房间内的温度传递函数建模为一个二阶惯性的函数：

此处取T1=300s，T2=60s，k1=k2=5。

传递函数为：

3 空调温度控制系统设计

在房间温度控制环节中，分别建立普通PID控制、模糊控制模型，并通过MATLABSimulink搭建仿真平台，进行仿真实验对比两种控制策略的控制效果。以夏季制冷过程为例，将房间初始温度设置为35℃，目标温度制冷效果设定为26℃，仿真时间设置为1000s。

3.1 PID控制系统设计

从Simulink的子库中调用离散PID控制器模块，采用试凑法整定PID参数，取比例系数Kp=10，积分时间常数Ki=0.02，微分时间常数Kd=60。PID控制系统仿真图如图3所示。

图3 PID控制系统仿真图

3.2 模糊控制系统设计

常用的隶属度函数有高斯型、三角形以及梯形。隶属度函数模型的选择是模糊控制的一个关键环节。论域上隶属度函数的密集度对控制灵敏度的影响很大，一般密集度越大，隶属度函数就会有越陡峭的曲线，控制的分辨率就越高，灵敏度也就更高，系统响应曲线就更为平滑，但这同时也引入了新的问题，大的密集度会导致模糊控制规则几何倍的增加，计算量和计算时间成本也急剧变大。当然，如果隶属度密集度越小，系统的响应就会迟缓，并且系统的分辨率会降低。所以，隶属函数的建立要考虑误差的区域动态变化，对误差较大、误差较小和约等于零的区域应分别采用低分辨率、较高分辨率和高分辨率三种措施。

本文中的控制策略选用输入、输出的二维模糊控制器，输入量分别为温度设定值与温度测量值的差值和差值变化率，输出量为房间VAV末端的送风量。

第一，选取三角形函数作为隶属度函数，并对E，EC，U的论域定义7个子集：{PB，PM，PS，ZO，NS，NM，NB}，对每一种取值进行总结分析得到控制规则表，如表1。

表1 模糊控制规则表

第二，模糊控制器生成如下4个图：图4为模糊控制输入输出界面，图5和图6分别为模糊规则集及其观测窗，图7为模糊控制的三维图。

图4 编辑器界面

图5 Rule编辑器界面

图6 Rule观测窗

图7 Mamdani型曲面观测窗

第三，在空调温度的控制中，规定论域输入E=［-6，6］，EC=［-6，6］，输出的论域U=［-6，6］。实际温差设定为［-30℃，30℃］，温差变化率设为［-0.5℃，0.5℃］，求出量化因子分别为e=6/30=0.2，ec=6/0.5=12。

将生成的模糊控制器，替换原有的PID控制器。房间初始温度和设定目标温度分别为35℃，26℃。系统仿真图如图8所示。

图8 模糊控制系统仿真图

4 MATLAB实验仿真及分析

对第三节中的各控制电路进行仿真，设定为ode23算法，自动步长。对应结果分别在各节中予以分析。

为了分析比较PID、模糊控制的性能，将上述设计的两种控制器进行联合仿真，各控制器的控制效果放在一个坐标系里，观察系统响应、比较控制效果。考虑到实际应用中，存在用户会适时改变房间给定温度的情况，本次实验也在仿真过程中改变给定量，以测试系统的跟踪能力。并且，实际中，房间温度会受到多种因素的影响，如日照，开窗通风，人员进出等都会干扰房间温度的稳定，本次实验中增加了干扰项，以测试系统的抗干扰能力。

仍以夏季制冷为例，设定房间初始温度35℃。第一次给定的目标温度为26℃，在300s处，加入2℃的干扰项，在700s处，将目标温度调低为22℃。PID、模糊控制的联合仿真曲线如图9所示。

图9 PID、模糊控制的联合仿真响应图

从图9中可以看出：在系统初始阶段，PID调节较快，最先达到稳定温度，但是超调量也最大；模糊控制调节时间较慢，但是不存在超调，温度过渡平稳。在300s时增加2℃的扰动后，系统能很快达到稳态，在700s时将目标温度调整为22℃，系统也能很快达到稳态，说明本文设计的两种控制器都具有较好的抗干扰能力和跟踪能力。

5 总 结

总之，从上述的分析结果可以看出，对于机房环境而言，PID控制的响应快，但是超调较大；模糊控制下能够平滑变化，没有超调量，但是调节时间较长。为了系统拥有更快的响应速度，更高的调节精度，更高的稳定性，更强的鲁棒性，在实际的机房温度控制系统设计中，需根据设计要求来合理的选取控制方法。