摘 要：在simulink環境下建立了變頻空調系統控制模型，并利用參數自整定模糊控制器進行了仿真和分析。 關鍵詞：變頻空調;模糊控制;參數自調整;量化因子;比例因子 Abstract:In this paper the variable frequency air condition‘s control system model is built with simulink,,as well as simulation and analyse is done based on the parcemeter self-adjustable fuzzy controller. Keywords:Variable frequency air-conditioner; fuzzy control; Parcemeter Self-adjustable; Quantitative factor; Scaling factor 0 前言 　　近年來新出現的變頻空調正以其節能舒適等特點逐漸取代定速空調而走入千家萬戶，其控制技術也在隨著控制理論的發展和認識的深入不斷進行著改進和完善。由于空調系統具有時滯、時變及非線性等特點，基于精確模型的經典控制和現代控制方法實現起來都比較困難;而模糊控制則因其具有無需建立被控對象數學模型，魯棒性與抗干擾性強等特點，能很好地適應變頻空調系統的控制要求而得到廣泛的應用。但同時基于查詢表的常規模糊控制策略仍存在的系統上升特性不理想、超調大、調節時間長、穩態誤差較大等方面的不足，為此人們進行了多方面的研究[1]。本文在simulink環境下利用模糊邏輯工具箱（Fuzzy Logic Toolbox）對參數自調整的模糊控制策略進行了深入的探討和分析。 1 變頻空調系統控制原理圖 　　家用變頻空調以分體式空調居多，控制系統有室內控制單元和室外控制單元兩部分組成。室內控制單元主要完成遙控器信號的接收、室內溫度信號的采樣、顯示、發送及控制算法的實現等控制功能，室外控制單元則需要完成室內機信號的接收，壓縮機的變頻調速等控制任務。變頻空調是根據室內空調負荷大小成比例地改變壓縮機電動機的轉速，同時通過控制電子膨脹閥的開啟度，合理地控制制冷劑的流量，從而使制冷量按比例的增加。[2] 　　采用參數自調整模糊控制策略的系統控制原理圖見圖1，控制器選用誤差和誤差變化率作為輸入量，選用控制器的輸出作為系統的控制量，但比常規的模糊控制器另外增加了兩個功能模塊：一個是系統性能測量模塊，它由系統的誤差 e，誤差化率 ec 等計算出表征系統性能指標的數據;一個是量化因子及比例因子調整模塊，用來根據系統性能測量模塊的信息適當調節各因子的數值。[3] [align=center] 圖1 控制原理圖 Fig.1 Control Principle Chart[/align] 　　大量研究及仿真實驗表明比例因子Ke，Kec和Ku 對模糊控制系統的動靜態特性有較大的影響,結論如下[4][5]： 　?。?）Ke越大，系統的超調越大，使調節時間增長，過渡過程就越長;Ke越小，則系統變化越慢，穩態精度降低。 　?。?） Kec越大，對系統狀態變化的抑制能力增大，系統的超調越小，系統的穩定性增加，但系統變化越慢， 　?。?） Ku 增大，相當于系統總的放大倍數增大，系統響應速度加快。但過大，會導致系統輸出上升速率過大，從而產生過大超調，使系統調節時間增長。當Ku 減小時，系統的超調減小，但響應變慢，穩態精度變低。當Ku由大到小取不同值時,系統單位階躍響應曲線分別如圖2中a,b,c所示。 [align=center] 圖2 不同Ku值的系統單位階躍響應 Fig.2 Unit Step Response of Different Ku[/align] 　　事實上參數自調整模糊控制同常規控制一樣，其動、靜態特性之間存在一定的矛盾。采用固定的參數難于同時獲得滿意的動靜態特性，因此，為改善模糊控制器的性能，常常需要根據系統的誤差和誤差變化等信息對控制器的參數進行在線修正。但如果同時調整三個參數會使控制算法過于復雜，運算量較大，對系統硬件設施要求較高。實際應用中常采用是離線整定Ke和Kec，在線調整Ku 的辦法。[5] 2系統響應過程對比例因子的要求 　　對于常見控制系統典型的階躍響應曲線如圖3所示，為了分析系統不同響應階段對比例因子的不同要求，如2中所示將響應曲線分為oa,ab,bc,cd,de等若干段，分別進行說明。 　　oa段：即E·EC<0時，室內溫度趨向設定值，系統響應速度應越快越好，Ku應取較大值;當接近a點時，輸出接近穩態值，為了減小超調量，Ku應有所減小。 　　ab段：即E·EC>0時， 實際室溫已超過設定值，向偏差增大方向變化，應適當增大ku，以減小超調量。 　　bc段：即E·EC<0時，偏差開始減小，系統在控制作用下呈現穩態變化趨勢，應減小ku，避免出現回調。 　　cd段：即E·EC>0時，系統出現回調，Ku取值與ab段基本相同。 　　在以后各段偏差不是很大的情況下，Ku可保持一個小的穩定值。 　　從以上的分析中，可看出Ku的確定與偏差及偏差變化率有著密切的關系，修正過的比例因子Ku＊與Ku之間的關系可用表達式Ku＊=Ku（1+q）來表示，對于修正系數q可采用參數尋優或模糊修正表[4]的辦法確定。為減小運算量可根據尋優結果分段確定一個固定的q值或將q值確定為偏差量的函數以使控制系統的編程與計算得到簡化。 [align=center] 圖3典型系統階躍響應曲線 Fig.3 Typical Unit Step Response[/align] 3 控制系統模型及響應曲線 　　利用MATLAB提供的模糊邏輯工具箱（Fuzzy Logic Toolbox），在simulink環境下建立的控制系統模型如圖4所示，模型中比例因子調整模塊由if—else控制流模塊構成[6]，延時環節延時時間為20秒，系統模型在單位階躍信號激勵下的響應如圖5所示（圖中橫坐標單位為秒）。 [align=center] 圖4 控制系統模型 Fig.4 Control System Model 圖5系統階單位躍響應曲線 Fig.5 Unit Step Response of System[/align] 4 結束語 　　本文作者創新點：本文結合家用變頻空調實際情況，通過對只適用于復雜系統控制的參數自調整模糊控制算法的簡化與分析研究，提出了適用于單片機等小型控制系統的模糊控制算法，與常規模糊控制器相比其運算量變化沒有太大變化，因而對硬件方面影響不大，但從其單位階躍響應曲線可以看出系統在上升時間、調節時間、超調量等指標上均表現出很好的特性，可以較好滿足控制要求。 參考文獻： 　　[1]高宏巖，王建輝.在線自調整修正因子模糊控制方法和應用[J].微計算機信息，2006年第22卷第5—1期 　　[2]劉衛華.制冷空調新技術及進展[M].北京：機械工業出版社，2004. 　　[3]李國勇.智能控制及其MATLAB實現[M].北京：電子工業出版社，2005. 　　[4]馬丙場，倪國宗.參數自調整模糊控制器在中央空調控制系統中的應用[J].自動化技術與應用，2003年第22卷第2期 　　[5]田國光.模糊控制器規則的在線自學習[D].北京化工大學碩士研究生學位論文，2003 　　[6]李穎，朱伯立，張威.Simulink動態系統建模與仿真基礎[M].西安：西安電子科技大學出版社，2005