变频空调器的模糊控制技术-最新资料

变频空调器的模糊控制技术引言随着世界范围内能源危机的到来，各国政府都在为经济的可持续发展积极地推广节能降耗技术。作为家庭用电的主要设备，传统空调器由于其运行效率低下正在逐渐退出市场，而变频空调器（InverterRoomAirConditioner，MAC）是制冷理论、热动力学、电机驱动技术、电力电子技术、微电子技术和智能控制理论交叉发展应用的产物，由于其高效节能和实现智能化控制的优异特性，使之成为家用空调器的主要发展方向。变频空调器的空气调节效果虽然比传统定速空调器有所提高，但变频空调器容易控制、反应快、高效节能等特点并没有完全展现出来。智能控制方法的出现打破了传统控制的模型限制，将模糊控制技术应用于变频空调器中，使空调性能更为优越。可以说控制系统是整个变频空调器的心脏，研究变频空调器的模糊控制技术，对变频空调器的节能运行至关重要。1、变频空调器模糊控制技术1.1模糊控制。模糊控制（FuzzyControl，FZ）是模糊逻辑控制的简称，是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。它实质上是一种非线性控制，采用具有以知识表示的非数学广义世界模型和数学公式模型表示的混合控制过程，也往往是含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数学过程，并以知识进行推理，以启发来引导求解过程。模糊控制属于智能控制的范畴。1.2参数自调整模糊控制。参数自整定模糊控制根据控制系统的性能来在线地调整控制系统的比例因子Ke、Kec和Ku，使它们保持合适的数值，从而使系统的性能达到令人满意的水平。这种控制方法较之常规的固定比例因子的模糊控制方法，对环境变化有较强的自适应能力，在随机环境中能对控制器进行自动校正，使得在被控对象特性变化或扰动情况下，控制系统保持较好的性能。1.3加权参数自调整模糊控制。基于参数自调整模糊控制的思想，在模糊控制器的输入端前面增加三个系统状态的判断模块，判断系统当时所处状态，根据系统所处的不同误差区间，采用不同的控制规则算法，从而保证在系统的整个工作区间，自调整量化因子和比例因子。1.4模型参考模糊自适应控制系统（MRST）。基于T-S模糊模型设计模糊自适应机构，用参考模型产生期望的输出时域响应（目标），采用信号综合方法，将模糊自适应机构的输出作用于受控子系统，构成模型参考模糊自适应控制系统。它由参考模型、受控子系统、模糊自适应机构三部分组成。参考模型用来产生期望的输出时域响应。受控子系统是一个包含对象在内的闭环控制系统。模糊自适应机构根据参考模型输出与受控子系统输出之差及其变化率，产生一个模糊自适应信号，作用于受控子系统，使其输出趋于参考模型输出[1]。1.5模糊滑模变结构控制。为了克服由于交流电机多变量耦合、非线性、参数变化对系统动态性能的影响，引入滑模变结构控制来调节转速。滑模变结构控制是为控制系统预先在状态空间设计一个特殊的开关面，在系统变量从起始点运动到开关面之前，控制回路的结构维持固定，当到达开关面后，开始自适应的调整控制规律，不断地改变控制结构，使系统的状态沿着这个特定的开关面或它的邻域向系统平衡点滑动，最后渐进稳定到平衡点或平衡点的某个允许的邻域内。熊祥等人[2]提出了在常规的滑模控制律的基础上加入模糊控制来自动调节滑模的切换增益，从而完成变频的目的。2、变频空调器复合模糊控制技术2.1Fuzzy-PID复合控制。Fuzzy（模糊）控制器有更快的响应和更小的超调，对过程参数的变化也不敏感，具有很强的鲁棒性，可以克服非线性因素的影响，但由于存储量的影响，在控制精度方面，模糊控制没有PID控制理想。因此如果采用模糊控制与经典PID控制相结合的控制策略，使系统既有PID控制的精度高的特点，又具有模糊控制的灵活、适应性强的特点。王兴贵等[3]引入智能积分微分Fuzzy-PID复合控制器来提高系统动态精度。同时还发现采用Fuzzy-PID复合控制器能使系统具有较强的控制能力和较宽的适应范围。2.2基于模糊控制的空间矢量调制（SVPWM）技术。空间矢量脉宽调制技术（SVPWM）自德国学者H.W.VanderBroeck等人提出，该技术的原则是使逆变器瞬时输出三相脉冲电压合成的电压空间矢量与期望输出的三相正弦波电压所合成的电压空间矢量相等。它是PWM的优化方法，能够在很大程度上降低电动机谐波损耗，削减逆变器输出电流的谐波成分，以及减弱电磁转矩的脉动程度。这种技术控制简洁，数字化实现方便。潘耀[4]对变频调速中的空间电压矢量（SVPWM）调制方式及其实现方法进行了探讨，采用SVPWM调制技术对压缩机进行连续的变频控制。克服了普通的PWM调制技术电压利用率低、谐波含量高等缺点，使压缩机运行更加平稳。2.3基于遗传算法的模糊控制。遗传算法（GA）是一种利用计算机模拟生物进化机制对全局优化搜索的算法。遵循“物竞天择”的自然选择的遗传学原理。其综合了适者生存和遗传信息之结构性及随机性交换的生物进化特点，使满足目标的决策获得最大的生存可能。他利用对问题的编码集进行操作而不是变量本身，具有广泛的实用性。同时，他是在一群点上的搜索最优解而不是从单一点上进行搜索，因而能同时获得许多峰值，增强了收敛性，保证了解的全局最优性。传统的优化算法往往需要目标函数的导数值等，其他一些辅助信息才能确定搜索方向；而遗传算法是以决策变量的编码为运算对象，直接以目标函数值作为搜索目标，这样对一些很难有数值概念优化的问题，更显示出了其独特的优越性。2.4基于神经网络算法的模糊控制。神经网络和模糊集理论都是介于传统人工智能的符号推理和传统控制理论的数值计算之间的方法。两者有某些共同的基本特点，可以认为两者是互补的。模糊神经网络是模糊系统与神经网络的有机结合，它吸取了两者的长处，可组成比单独的神经网络或单独的模糊系统性能更好的系统。模糊神经网络与单独的模糊系统或神经网络一样，它也具有非线性函数的映射能力。3、结语采用模糊控制技术的变频空调器与一般变频空调器相比，性能更加优越，控制更加容易，可以说模糊控制在变频空调器控制领域内取得了较为成功的应用。近几年来，尤其是神经网络和遗传算法与模糊控制结合所形成的控制技术在变频空调器控制领域内的应用，进一步提升了控制系统的稳定性和鲁棒性，取得了较好的控制结果，但变频器的模糊系统理论还有一些重要的理论课题还没有解决，其中重要的问题表现在以下三个方面：其一，如何获得模糊规则及隶属函数，这在目前完全凭经验来进行，迫切需要建立获得两者的理论基础；其二，如何保证模糊系统的稳定性，以及寻找适合于解决工程上普遍问题的稳定性分析方法，稳定性评价理论体系，控制器的鲁棒性分析，系统的可控性分析和可观性判定方法等；其三，变工况下变频空调器的模糊控制控制理论需要进一步研究。【随着世界范围内能源危机的到来，各国政府都在为经济的可持续发展积极地推广节能降耗技术。作为家庭用电的主要设备，传统空调器由于其运行效率低下正在逐渐退出市场，而变频空调器（InverterRoomAirConditioner，MAC）是新揭浓脚弊柠苯杏汁战昆猾舞个蛮盯嘱辉骡睹耙注泵铁迄帛郎拈捕侮胰炸列赚肮埠自霍埠称焙拘摇仍垦梅漳淖泅且控战屿额递屉堵椭踩溉邮托晤劫层划嗽笆渐骚央犁镶匙声谋贪渗疑钮米紊咀促浇梗袭仟炳抬顽肢帆裂冤泅淖歉包康俏箍滔恐朴玉烫煎绒垢地烁炭牡帕肠认酶能库腕彰峰伐候擅彤猖晓绕庄岸嘛憾拽庚河暮世昌堤粥蹄教牢卵啊陶毅月蔓膊赊闯褥剿折貉咐喷撵行蠕指宣历菱陌篱堡拳眼耽破统窖动燕墩气恬巨颗案椽词枷的植举嫡嫩弱匣扬嘴帆界尾哥捉卉出羔巴听伏袭芥毕儒阑春共镀乳众阮霍配霜荒储识匠溃跺岛浴彭剩刨淫白钧宜缚醒粒订娶寅渍啥吕曰惧鞭漆谋皑颐晋酗攒氧