能源問題日益得到廣泛重視,，而建筑物又是能耗大戶,，世界各國都投入大量的人力、物力,、財力研究建筑節(jié)能,。在建筑物中，中央空調的能耗占建筑能耗的40%以上,，目前的控制方式一般都采用PID控制算法,，但中央空調系統是一個滯后、時變,、非線性的系統,，難以獲得精確的控制模型，采用常規(guī)PID控制往往難以實現高效,、節(jié)能的運行指標[1]。模糊控制從人的控制經驗中總結出模糊控制規(guī)則,，適合于結構復雜且難以用傳統理論建模的系統,，在控制領域取得了廣泛應用。而灰色預測控制是通過系統行為數據序列的提取,，尋求系統發(fā)展規(guī)律,，從而按照規(guī)律預測系統未來的行為，并根據系統未來的行為趨勢,，確定相應的控制決策進行預控制,。本文將灰色預測控制和模糊自整定PID控制結合起來，設計一種灰色預測模糊PID控制器,。通過模糊控制在線調節(jié)PID參數,，增強系統自適應性，通過預測控制消除系統的慣性和遲延,，更好地解決中央空調時滯,、控制精度、穩(wěn)定性等問題,。

1 控制系統模型的建立
    中央空調房間溫度作為系統的控制對象,，它是一個二階系統，但在能夠滿足控制要求的情況下,，建立模型時常采用帶延遲的一階模型近似描述其動態(tài)特性[2],。
    根據空調房間模型的經驗計算公式[3]，側面送風的空調房間傳遞函數為：

    表冷器是空氣處理裝置中的重要組成部分，以冷（熱）水作為冷（熱）媒,，讓其通過金屬光管或肋片管,，從而使空氣被冷卻（加熱）甚至減濕，以維持空調房間的溫度和濕度,。因此,，表冷器的模型直接影響到空調機組的性能，有必要將其考慮進空調房間模型中,。表冷器的傳冷（熱）有一定的慣性,，所以要考慮滯后，表冷器的傳遞函數可用一階慣性加純滯后的典型動態(tài)特性來描述,，根據相關研究成果[4]建立適合系統模擬的傳遞函數為：  
    
2 預測模糊自整定PID控制器設計
    灰色預測是以系統行為數據為采樣信息,，即根據采樣時刻及此之前幾步系統輸出的歷史數據，按新陳代謝原理建立GM（1,1）預測模型,，用所建的模型預測系統行為的發(fā)展,，即預測系統未來的一步或多步行為數據，然后將行為預測值與行為的給定值進行比較,，計算系統誤差及誤差變化率,。灰色預測模糊自整定PID控制器將預測誤差及其變化率作為模糊PID控制器的輸入,，通過模糊控制對PID控制器參數進行在線整定,，以確定系統的超前控制值，進行相應的預控制,?？刂瓶驁D如圖1所示。

 
 


  圖4所示,?；疑A測模塊由基于灰色預測算法編寫的M文件實現。模糊自整定PID模塊中,，通過不斷試湊得到的PID參數的初始值為：Kp0=10,、Ki0=0.01、Kd0=10,。e和ec量化因子分別為0.4,、0.2，ΔKp,、ΔKi,、ΔKd比例因子分別1、0.000 000 1,、1,?；疑A測模塊中，采樣周期T=5 s,，預測步數k1=3,，建模維數m=5。

    為了分析比較,，將設計的灰色預測模糊PID控制器控制效果與PID控制器,、模糊PID控制器控制效果放在一個坐標系里，觀察系統響應,，比較控制效果,。給定輸入溫度25℃，4 000 s時改為22℃,，仿真時間為6 000 s,，仿真曲線如圖5所示。從仿真結果看,，PID最大超調約為9℃,，調節(jié)時間約為3 300 s，模糊PID控制最大超調約為6℃,，調節(jié)時間約為2 200 s,，而灰色預測模糊PID控制最大超調約為4℃，調節(jié)時間約為2 000 s,；在溫度變化為22℃后,，灰色預測模糊PID控制的超調和調節(jié)時間也都小于PID控制和模糊PID控制，模糊PID控制超調和調節(jié)時間小于PID控制,。

    由上述結果可知，與其他兩種控制方式相比,，灰色預測模糊自整定PID控制能夠根據灰色預測得到的預測誤差及其變化率對PID控制的比例,、積分、微分參數進行在線整定,，得到較好的系統動態(tài)響應曲線,，系統具有較快的響應速度，較高的穩(wěn)態(tài)精度,，較小超調量,，控制效果得到較大改善。
    本文設計的預測模糊自整定PID控制器將灰色預測控制與模糊自整定PID控制結合起來,，采用模糊控制,，根據灰色預測控制獲得的預測誤差及其誤差變化率對PID控制器參數在線調節(jié),并采用等維新息算法，保持建模時的數據個數不變,，去掉老信息,，不斷更新灰色預測控制的參數,，具有很強的自適應性。仿真結果表明,，該控制器運用于中央空調房間溫度控制系統中,，既解決了系統的大滯后問題，又保證了系統響應的穩(wěn)定性和精確度,。
參考文獻
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