PID控制在空調系統中的應用

夏開新

（廣東省建科建筑設計院　廣東　廣州　510000）

PID控制在空調系統中的應用

夏開新

（廣東省建科建筑設計院廣東廣州510000）

本文主要討論的傳統PID控制的原理及其在空調系統中的應用，探討了在實際應用中遇到的問題和缺陷。對各類先進PID控制進行了闡述，指出只有結合空調系統本身的物理特性才能充分發揮這類控制算法的優勢和特點。

PID控制；空調系統；應用

1　引言

眾所周知，空調系統的設置為生活和工作在建筑物內的人們提供了可控、舒適的環境，提高了工作效率和質量。與此同時，空調系統的能耗在建筑物的整個能耗中卻占據了一半甚至更多。整個空調系統是由冷熱源、水泵、管路和空氣處理設備等組成，各設備之間必須相互匹配、相互適應，當某一參數發生了改變，必然影響到整個空調系統的運行穩定，這就需要一定的調節手段去保證系統的平穩運行，而手動調節是難以滿足這一要求的。自動控制技術在空調領域中的應用極大地方便了系統的管理和試調，使得整個系統運行更加穩定也更節能，因為只有安裝了自控系統才能實現很多手動調節下所不能完成的變風量、變水量、多工況的調節過程，整個系統才能始終在高效的運行當中，特別是在部分負荷率的條件下。空調系統的被控對象（空調房間）往往具有大滯后、慢時變、非線性特點，且受各種不確定因素影響。傳統的ON/OFF控制往往難于做到精確控制。廣泛出現在工業過程控制中的PID控制技術在空調系統自控中的應用也由來已久，并且針對被控對象本身的特殊性進行了很多改進。

2　傳統PID控制在空調系統中應用

PID控制因其已被證明的設計和應用的簡便性而成為工業領域最流行的自控手段，傳統的PID控制器已被廣泛應用于工業過程控制中，且取得了較好的控制效果，通過調節PID控制器的參數（Kp，Ki，Kd）使其可以適應于各種不同對象。但參數的設定卻往往采取的是經驗方法，沒有通用的算式予以解決。特別是對那些難以建立精確數學模型、非線性、時變的復雜系統，PID并不能很好地給與控制。而空調系統恰恰屬于這樣的系統。

2.1PID控制原理

傳統PID控制的原理是根據參考輸入和被調量的誤差、誤差的微分和積分通過線性組合生成控制信號，這三部分簡稱比例（P）、積分（I）和微分（D）。一般表示為：

傳遞函數表示為：

式中：Kp為比例系數；TI為積分時間常數；TD為微分時間常數；e（t）為給定值與被控參數的差值。

PID控制機理的核心仍然是反饋，通過反饋反應誤差，從而對相關參數進行調整，消除誤差。對PID控制這三個參數進行整定，還沒有普遍的理論方法來確定之。在實際的應用中，更多的是通過湊試法或者經驗來確定PID的參數。比例系數P的增加一般將加快系統的響應，當有靜差的情況時有利于減小靜差，但其數值不能過大，否則會使系統有比較大的超調，產生振蕩，破壞系統的穩定性。積分時間常數的增加則相反，當增大積分時間時，有利于減小超調和振蕩，增加系統的穩定性，不過系統消除靜差時間變長。增大微分時間D有利于加快系統的響應速度，使系統超調量減小，穩定性增加，但系統對擾動的抑制能力減弱。PID控制通過不斷調整三個參數的大小，使得控制過程趨于理想，直到達到要求，提高了系統的動態品質指標。針對不同被控對象的控制往往就是對比例常數、積分時間常數和微分時間常數的不斷摸索和調節，由此衍生出很多理論計算方法。

PID控制設計的目的就是對比例常數、積分時間常數和微分時間常數的確定，實際反映了系統的魯棒性、快速性和靜差。然而這三個要求無法同時滿足。許多研究者都在試圖找到一個普適的方法來解決這個問題，最經典的方法是Ziegler-Nichols整定法，該方法適用于被控對象的單位階躍響應。這種方法的一個缺陷是容易產生震蕩。ISTE最優設定方法是莊敏霞與Atherton針對各種指標函數得出了最優PID參數整定的算法，考慮給出的最優指標通式，根據設定點信號的最優自整定算法，建立相應準則。

2.2傳統PID控制在空調系統中的應用及問題

PID控制的準確控制往往基于空調系統模型的準確建立，一般在應用中將空調系統被控對象溫度等簡化為一階慣性加滯后環節模型，如圖1。

圖1　傳統PID空調系統控制

由此很容易建立傳遞函數，從而根據系統要求對參數進行整定。實際上空調系統是一個多變量、大延遲、非線性的典型系統，利用PID的這種參數的線性組合去控制自然有自身的缺陷。首先該模型與實際的集中空調系統有很大差異，被控對象本身具有不確定性和非線性，增加了空調系統建模的復雜性和難度；同時系統又受到室外氣候、室內環境變化等因素的干擾，這種干擾是多方面的，隨時隨地的，這就要求控制系統要適應這樣的變化，也就是PID控制的參數需要隨時調整，而不是固定不變的。我們知道空調系統的溫度、濕度是相互耦合的關系，各變量之間相互影響，使得傳統PID控制的精度和穩定性難以滿足實際需要。

3　先進PID控制在空調系統中應用

3.1PID控制的幾種改進型式

隨著過程控制要求的提高，對傳統PID控制也提出了更高要求，隨之發展出很多先進的計算機算法來改進PID控制的控制品質。當前，較為熱門的PID算法有模糊PID控制、神經網絡PID控制和自適應PID控制等。

模糊控制理論在自控領域非常活躍，同時也取得了非常豐碩的成果，它不要求掌握受控對象的數學模型，而根據人工控制規則組織控制決策表，然后由該表決定控制量的大小。模糊控制和PID控制兩者結合起來，使得PID控制既具有模糊控制靈活，適應性強的優點，又具有PID控制精度高的特點。對于空調系統這類大滯后、時變的、非線性及其參數未知、緩慢變化且有延時及干擾的系統無法獲得較精確的數學模型的被控對象，采用模糊PID控制（Fuzzy-PID）控制器，可以達到理想的控制效果，可以實現PID最佳調整。

自適應控制是一種最優控制方法，就是在過程控制中找到最優工作狀態，包括性能估計（辨別）、決策和修改三個環節。通過自適應與PID控制的結合，不僅PID參數的整定不依賴于對象數學模型，并且PID參數能在線調整，滿足實時控制的要求。自適應PID控制就帶有了某些智能特點，像生物一樣能適應外界條件的變化，能夠自動辨識被控過程參數、自動整定控制器參數、能夠適應被控過程參數的變化；同時又保留了常規PID控制器結構簡單、穩定性好、可靠性高的優點，因此也成為控制領域研究熱點之一。

智能控制的一大領域是基于神經網絡的自動控制。神經網絡控制是指在控制系統中，應用神經網絡技術，對難以精確建模的復雜非線性對象進行神經網絡模型辨識。將PID控制與神經網絡相結合，利用神經網絡控制能夠充分任意地逼近任何復雜的非線性系統，所有定量和定性分析都等勢分布儲存于神經網絡內的各種神經元中，能夠學習和適應嚴重不確定系統的動態特性，故有很強的魯棒性和容錯性。

當前，一個趨勢是不同的控制方法之間的相互融合，如神經網絡與模糊控制及PID控制的結合等，體現了不同算法之間相互取長補短，研究者們在不斷推出新的控制體系結構滿足過程控制的高要求。

3.2先進PID控制在空調系統中的應用

上述提到的幾種先進PID控制目前都已經應用到空調系統的控制當中，研究的重點在于結合被控對象本身的特點，提出適合的體系和控制算法。空調系統本身是復雜的熱力學和傳熱學的系統，先進PID控制系統的設計要結合空調系統本身的物理特性和規律，才能充分發揮自身的優勢和特點。目前，模糊PID控制、神經網絡PID控制和自適應PID控制在AHU、空調房間和空調末端都有應用。

4　結論

自傳統PID控制在工業過程控制領域成功應用以來，在暖通空調領域的應用也越來越多，如何將自控領域的新型算法應用到空調系統的控制中一直得到自控專業和暖通專業的重視。傳統PID控制的每一次改進和更新都得到了暖通空調界的熱烈響應和吸收應用。如何把基于物理特性的被控對象本身與這些先進PID控制算法結合起來是一大難點，只有兩者的更好地融合才能使之服務于空調系統自身，為系統的運行穩定和節能作出應有的貢獻。

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TP273

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1673-0038（2015）29-0138-02

2015-6-28