关键词：变频空调;模糊控制;参数自调整;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
近年来新出现的变频空调正以其节能舒适等特点逐渐取代定速空调而走入千家万户，其控制技术也在随着控制理论的发展和认识的深入不断进行着改进和完善。由于空调系统具有时滞、时变及非线性等特点，基于精确模型的经典控制和现代控制方法实现起来都比较困难;而模糊控制则因其具有无需建立被控对象数学模型，鲁棒性与抗干扰性强等特点，能很好地适应变频空调系统的控制要求而得到广泛的应用。但同时基于查询表的常规模糊控制策略仍存在的系统上升特性不理想、超调大、调节时间长、稳态误差较大等方面的不足，为此人们进行了多方面的研究[1]。本文在simulink环境下利用模糊逻辑工具箱（Fuzzy Logic Toolbox）对参数自调整的模糊控制策略进行了深入的探讨和分析。
1 变频空调系统控制原理图
家用变频空调以分体式空调居多，控制系统有室内控制单元和室外控制单元两部分组成。室内控制单元主要完成遥控器信号的接收、室内温度信号的采样、显示、发送及控制算法的实现等控制功能，室外控制单元则需要完成室内机信号的接收，压缩机的变频调速等控制任务。变频空调是根据室内空调负荷大小成比例地改变压缩机电动机的转速，同时通过控制电子膨胀阀的开启度，合理地控制制冷剂的流量，从而使制冷量按比例的增加。[2]
采用参数自调整模糊控制策略的系统控制原理图见图1，控制器选用误差和误差变化率作为输入量，选用控制器的输出作为系统的控制量，但比常规的模糊控制器另外增加了两个功能模块：一个是系统性能测量模块，它由系统的误差 e，误差化率 ec 等计算出表征系统性能指标的数据;一个是量化因子及比例因子调整模块，用来根据系统性能测量模块的信息适当调节各因子的数值。[3]
图1 控制原理图
Fig.1 Control Principle Chart
大量研究及仿真实验表明比例因子Ke，Kec和Ku 对模糊控制系统的动静态特性有较大的影响,结论如下[4][5]：
（1）Ke越大，系统的超调越大，使调节时间增长，过渡过程就越长;Ke越小，则系统变化越慢，稳态精度降低。
（2） Kec越大，对系统状态变化的抑制能力增大，系统的超调越小，系统的稳定性增加，但系统变化越慢，
（3） Ku 增大，相当于系统总的放大倍数增大，系统响应速度加快。但过大，会导致系统输出上升速率过大，从而产生过大超调，使系统调节时间增长。当Ku 减小时，系统的超调减小，但响应变慢，稳态精度变低。当Ku由大到小取不同值时,系统单位阶跃响应曲线分别如图2中a,b,c所示。
图2 不同Ku值的系统单位阶跃响应
Fig.2 Unit Step Response of Different Ku
事实上参数自调整模糊控制同常规控制一样，其动、静态特性之间存在一定的矛盾。采用固定的参数难于同时获得满意的动静态特性，因此，为改善模糊控制器的性能，常常需要根据系统的误差和误差变化等信息对控制器的参数进行在线修正。但如果同时调整三个参数会使控制算法过于复杂，运算量较大，对系统硬件设施要求较高。实际应用中常采用是离线整定Ke和Kec，在线调整Ku 的办法。[5]
2系统响应过程对比例因子的要求
对于常见控制系统典型的阶跃响应曲线如图3所示，为了分析系统不同响应阶段对比例因子的不同要求，如2中所示将响应曲线分为oa,ab,bc,cd,de等若干段，分别进行说明。
oa段：即E·EC<0时，室内温度趋向设定值，系统响应速度应越快越好，Ku应取较大值;当接近a点时，输出接近稳态值，为了减小超调量，Ku应有所减小。
ab段：即E·EC>0时， 实际室温已超过设定值，向偏差增大方向变化，应适当增大ku，以减小超调量。
bc段：即E·EC<0时，偏差开始减小，系统在控制作用下呈现稳态变化趋势，应减小ku，避免出现回调。
cd段：即E·EC>0时，系统出现回调，Ku取值与ab段基本相同。
在以后各段偏差不是很大的情况下，Ku可保持一个小的稳定值。
从以上的分析中，可看出Ku的确定与偏差及偏差变化率有着密切的关系，修正过的比例因子Ku＊与Ku之间的关系可用表达式Ku＊=Ku（1+q）来表示，对于修正系数q可采用参数寻优或模糊修正表[4]的办法确定。为减小运算量可根据寻优结果分段确定一个固定的q值或将q值确定为偏差量的函数以使控制系统的编程与计算得到简化。
图3典型系统阶跃响应曲线
Fig.3 Typical Unit Step Response
3 控制系统模型及响应曲线
利用MATLAB提供的模糊逻辑工具箱（Fuzzy Logic Toolbox），在simulink环境下建立的控制系统模型如图4所示，模型中比例因子调整模块由if—else控制流模块构成[6]，延时环节延时时间为20秒，系统模型在单位阶跃信号激励下的响应如图5所示（图中横坐标单位为秒）。
图4 控制系统模型
Fig.4 Control System Model
图5系统阶单位跃响应曲线
Fig.5 Unit Step Response of System
4 结束语
本文作者创新点：本文结合家用变频空调实际情况，通过对只适用于复杂系统控制的参数自调整模糊控制算法的简化与分析研究，提出了适用于单片机等小型控制系统的模糊控制算法，与常规模糊控制器相比其运算量变化没有太大变化，因而对硬件方面影响不大，但从其单位阶跃响应曲线可以看出系统在上升时间、调节时间、超调量等指标上均表现出很好的特性，可以较好满足控制要求。
参考文献：
[1]高宏岩，王建辉.在线自调整修正因子模糊控制方法和应用[J].微计算机信息，2006年第22卷第5—1期
[2]刘卫华.制冷空调新技术及进展[M].北京：机械工业出版社，2004.
[3]李国勇.智能控制及其MATLAB实现[M].北京：电子工业出版社，2005.
[4]马丙场，倪国宗.参数自调整模糊控制器在中央空调控制系统中的应用[J].自动化技术与应用，2003年第22卷第2期
[5]田国光.模糊控制器规则的在线自学习[D].北京化工大学硕士研究生学位论文，2003
[6]李颖，朱伯立，张威.Simulink动态系统建模与仿真基础[M].西安：西安电子科技大学出版社，2005
