一种单系统空调的智能控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种单系统空调的智能控制方法，首先将单系统空调处于压缩机运行模式，再设定温度并获得输入变量，接着对输入变量和第一压缩机频率增量进行模糊化并获得模糊量，再建立模糊规则库，随后通过根据模糊规则库对输入变量进行判别，再输出第一压缩机频率增量，然后将输入变量的值输入至模块控制器并输出调整参数，再完成对比例因子的自适应调节，紧接着基于比例因子的自适应调节；本发明专利技术通过采用基于模糊控制的方式对单系统空调进行控制，且还能在线自适应调节，有效的实现了该方法具有快速响应并降低制冷系统震荡的功能，提高了单系统空调的能效比，还能相对比较好的完成解耦控制，抗干扰性也比较强。抗干扰性也比较强。抗干扰性也比较强。

【技术实现步骤摘要】
一种单系统空调的智能控制方法


[0001]本专利技术涉及单系统空调控制
，具体涉及一种单系统空调的智能控制方法。

技术介绍

[0002]我国是一个耗能大国，现今的能源已经无法满足我国社会发展的需求，在这样的环境下，我国大力倡导节能减排。目前我国在大部分的建筑内都布置有各种单系统空调，在工业生产与应用中也存在大量的单系统制冷空调，每年暖通制冷系统运行中耗费大量的能源，因此空调制冷系统的优化与控制极为必要，使其往低能耗发展。
[0003]目前，由于空调系统往往是时滞、时变和非线性的，且系统内部耦合也比较复杂，所以精确的模型控制和函数控制等方式都比较困难，常规的模糊控制策略存在特性曲线的上升特性，调节时间等参数不是特别理想；因此，需要设计一种单系统空调的智能控制方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是克服现有技术的不足，为更好的有效解决目前由于空调系统往往是时滞、时变和非线性的，且系统内部耦合也比较复杂，所以精确的模型控制和函数控制等方式都比较困难，常规的模糊控制策略存在特性曲线的上升特性，调节时间等参数不是特别理想的问题，提供了一种单系统空调的智能控制方法，其具有快速响应并降低制冷系统震荡的功能，提高了单系统空调的能效比，还能相对比较好的完成解耦控制，抗干扰性也比较强。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：
[0006]一种单系统空调的智能控制方法，包括以下步骤，
[0007]步骤(A)，设定单系统空调的温度并获得输入变量；
>[0008]步骤(B)，对输入变量和第一压缩机频率增量进行模糊化并获得模糊量，再建立模糊规则库；
[0009]步骤(C)，通过根据模糊规则库对输入变量进行判别，输出第一压缩机频率增量；
[0010]步骤(D)，将输入变量的值输入至模块控制器，并输出调整参数，完成对比例因子的自适应调节；
[0011]步骤(E)，基于比例因子的自适应调节，修正第一压缩机频率增量并获得第二压缩机频率增量，再利用第二压缩机频率增量完成对单系统空调的模糊控制。
[0012]优选的，步骤(A)，设定单系统空调的温度并获得输入变量，其中输入变量包括温差E以及温度变化率Ec，且温差E为设定温度与输出温度的差值，而温度变化率Ec为温差E的变化趋势并由E的微分得出，所述温差E和温度变化率Ec的上下限均具有限定，若大于上限则将值采用最大值Xe，若小于下限则将值采用最小值
‑
Xe。
[0013]优选的，步骤(B)，对输入变量和第一压缩机频率增量进行模糊化并获得模糊量，
再建立模糊规则库，其具体步骤如下，
[0014]步骤(B1)，对输入变量和压缩机运转频率增量进行模糊化并获得模糊量，具体步骤如下，
[0015]步骤(B11)，对输入变量进行模糊化并获得模糊量，其中温差E和温度变化率Ec的语言变量均设为NB负大、NM负中、NS负小、ZO零、PS正小、PM正中和PB正大，而温差E和温度变化率Ec的论域均为
‑
6、
‑
5、
‑
4、
‑
3、
‑
2、
‑
1、0、1、2、3、4、5和6，且其隶属函数选用高斯函数；
[0016]步骤(B12)，对第一压缩机频率增量进行模糊化并获得模糊量，其中第一压缩机频率增量
△
U的语言变量设为NL负巨大、NB负大、NM负中、NS负小、ZO零、PS正小、PM正中、PB正大和PL正巨大，设第一压缩机频率增量
△
U的论域为
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9、
‑
8、
‑
7、
‑
6、
‑
5、
‑
4、
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3、
‑
2、
‑
1、0、1、2、3、4、5、6、7、8和9，其隶属函数选用高斯函数；
[0017]步骤(B2)，建立模糊规则库，其是将依靠实验经验和判断对特定的被控对象或过程的控制方法总结成条件if与结果then的控制规则。
[0018]优选的，步骤(C)，通过根据模糊规则库对输入变量进行判别，输出第一压缩机频率增量，其具体步骤如下，
[0019]步骤(C1)，判别并输出模糊，是将两个输入量E和Ec和一个输出量
△
U的二维模糊控制器，具体控制规则如公式(1)所示，
[0020][0021]其中，A1、A2和A
n
，B1、B2和B
n
是输入的模糊子集，而C1、C2和C
n
是输出的模糊子集，设E＝e0和E
c
＝ec0，根据隶属度函数，根据隶属度函数与隶属函数公式μ(x)＝exp[
‑
(x
‑
c)2/σ2]可得合成推理结果，如公式(2)所示，
[0022][0023][0024]步骤(C2)，解模糊，模糊判别的结果是一个模糊量，并不能直接控制被控对象，这时需要解模糊并将模糊量转换为精准量，如公式(3)所示，
[0025][0026]优选的，步骤(D)，将输入变量的值输入至模块控制器，并输出调整参数，完成对比例因子的自适应调节，其中调整参数P的语言变量设为NB负大、NM负中、NS负小、ZO零、PS正小、PM正中和PB正大，设调整参数P的论域为
‑
6、
‑
5、
‑
4、
‑
3、
‑
2、
‑
1、0、1、2、3、4、5和6，且输出的调整参数P要与比例因子Ku结合，如公式(4)和公式(5)所示，
[0027]Q＝a
│
P
│
+b
ꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0028]Ku
调整
＝Ku+Q
ꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0029]其中，a为权重数值，b为修正值。
[0030]优选的，步骤(E)，基于比例因子的自适应调节，修正第一压缩机频率增量并获得第二压缩机频率增量，再利用第二压缩机频率增量完成对单系统空调的模糊控制，其中变频器收到第二压缩机频率增量信号后会修改其输出的供电频率，从而完成对变频压缩机的频率控制。
[0031]本专利技术的有益效果是：本专利技术的一种单系统空调的智能控制方法，首先将单系统空调处于压缩机运行模式，再设定温度并获得输入变量，接着对输入变量和第一压缩机频率增量进行模糊化并获得模糊量，再建立模糊规则库，随后通过根据模糊规则库对输入变量进行判别，再输出第一压缩机频率增量，然后将输入变量的值输入至模块控制器并输出调整参数，再完成对比例因子的自适应调节，紧接着基于比例因子的自适应调节，修正第一压缩机频率增量并获得第二压缩机频率增量，再利用第二压缩机频率增量完成对单系统空调的模糊控制，这样采用基于模糊控制的方式对单系统空调进行控制，且还能在线自本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种单系统空调的智能控制方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤(A)，设定单系统空调的温度并获得输入变量；步骤(B)，对输入变量和第一压缩机频率增量进行模糊化并获得模糊量，再建立模糊规则库；步骤(C)，通过根据模糊规则库对输入变量进行判别，输出第一压缩机频率增量；步骤(D)，将输入变量的值输入至模块控制器，并输出调整参数，完成对比例因子的自适应调节；步骤(E)，基于比例因子的自适应调节，修正第一压缩机频率增量并获得第二压缩机频率增量，再利用第二压缩机频率增量完成对单系统空调的模糊控制。2.根据权利要求1所述的一种单系统空调的智能控制方法，其特征在于：步骤(A)，设定单系统空调的温度并获得输入变量，其中输入变量包括温差E以及温度变化率Ec，且温差E为设定温度与输出温度的差值，而温度变化率Ec为温差E的变化趋势并由E的微分得出，所述温差E和温度变化率Ec的上下限均具有限定，若大于上限则将值采用最大值Xe，若小于下限则将值采用最小值
‑
Xe。3.根据权利要求2所述的一种单系统空调的智能控制方法，其特征在于：步骤(B)，对输入变量和第一压缩机频率增量进行模糊化并获得模糊量，再建立模糊规则库，其具体步骤如下，步骤(B1)，对输入变量和压缩机运转频率增量进行模糊化并获得模糊量，具体步骤如下，步骤(B11)，对输入变量进行模糊化并获得模糊量，其中温差E和温度变化率Ec的语言变量均设为NB负大、NM负中、NS负小、ZO零、PS正小、PM正中和PB正大，而温差E和温度变化率Ec的论域均为
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6、
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5、
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4、
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3、
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2、
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1、0、1、2、3、4、5和6，且其隶属函数选用高斯函数；步骤(B12)，对第一压缩机频率增量进行模糊化并获得模糊量，其中第一压缩机频率增量
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U的语言变量设为NL负巨大、NB负大、NM负中、NS负小、ZO零、PS正小、PM正中、PB正大和PL正巨大，设第一压缩机频率增量
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U的论域为
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9、
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8、
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7、
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6、
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5、
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4、
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3、
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2、
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙海星，阮冰冰，王丹丽，
申请(专利权)人：南京香华云计算科技有限公司，
类型：发明
国别省市：