基于多模型專家PID控制的飛機液冷車溫控系統建模與仿真

李 旭， 雷金果， 張永亮

(空軍勤務學院航空四站系， 江蘇 徐州 221000)

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基于多模型專家PID控制的飛機液冷車溫控系統建模與仿真

李 旭， 雷金果， 張永亮

(空軍勤務學院航空四站系， 江蘇 徐州 221000)

針對常規PID控制難以滿足模型不精確、工作環境復雜的非線性時變飛機液冷車溫控系統要求的問題，提出了飛機液冷車多模型專家PID溫度控制方法。根據飛機保障需求和液冷車工況的不同，分別建立了制冷工況和制熱工況下2種數學模型，設計了多模型專家PID溫控系統，并利用Simulink軟件進行了仿真研究。仿真結果表明：與常規PID控制和僅針對制冷工況的單模型專家PID控制相比，多模型專家PID控制能更有效地提高飛機液冷車溫控系統的瞬態響應速度，并改善其穩態精度和抗干擾性，具有良好的應用前景。

溫度控制； 專家PID控制； 飛機液冷車； 仿真

飛機液冷車是在飛機環境控制液冷系統停止工作的狀態下，用于控制飛機電子設備工作環境溫度的飛機地面環境控制保障裝備[1]。實現飛機液冷車溫度控制系統(以下簡稱“溫控系統”)的最優化，既能保證飛機電子設備艙的正常工作、提高工作效率，又能降低設備故障率、延長使用壽命，對航空、國防事業的建設發展具有重大意義。目前，我國飛機液冷車溫控系統主要采取常規PID控制方式[2]。但對于時變、大滯后、非線性的飛機液冷車溫控系統，常規PID控制方式的控制效果并不理想，存在響應速度慢、穩態控制精度低和超調量較大等問題。此外，在研究溫控系統時往往只考慮制冷工況，導致當飛機液冷車處于制熱工況時，溫控系統仍然按照制冷工況建立的模型進行控制，控制效果更差。

專家控制是通過模擬專家的推理過程和知識儲備，利用專家的知識來解決問題的一種控制方式[3]，與常規PID控制相比，專家控制具備靈巧的在線處理和控制決策、多樣化的模型描述以及智能化的問題處理能力。專家控制與常規PID控制相結合可構成專家PID控制，該控制方式能根據內部的專家知識庫在線調整PID控制的各項參數，達到縮短控制響應時間、提高控制精度的目的。因此，筆者依據飛機保障需求和飛機液冷車工況，建立制冷工況和制熱工況下2種不同的數學模型，將專家控制與PID控制2種控制方法相結合，設計了多模型專家PID溫控系統，并利用Simulink對常規PID控制、僅針對制冷工況的單模型專家PID控制和多模型專家PID控制下的飛機液冷車溫控系統進行了仿真對比分析。

1 數學模型的建立

飛機液冷車工作流程[1]如圖1所示。飛機液冷車溫控系統由膨脹水箱、液體泵、液冷機組、電加熱器和過濾器等構成，其主要工作系統為液冷系統和電加熱系統。根據飛機保障要求，飛機液冷車應當具備制冷降溫和制熱升溫2種保障能力。當飛機需要制冷降溫保障時，冷卻液先進入液冷機組散熱降溫，之后進入電加熱器進行進一步的溫度調節；當飛機需要制熱升溫保障時，液冷機組不工作，冷卻液在電加熱器內部吸熱升溫。飛機液冷車內液體泵、膨脹水箱和過濾器等設備對流過的乙二醇水溶液溫度的影響很小，可忽略不計。因此，在建立飛機液冷車數學模型時，取其傳遞函數均為

G0(s)=1。

(1)

圖1 飛機液冷車工作流程

1.1 液冷系統數學模型

飛機液冷車液冷系統分為制冷降溫和制熱升溫2種工況。

1.1.1 制冷工況

選取液冷介質于點B(換熱器入口)處的溫度TB為輸入量，點C(換熱器出口)處的溫度TC為輸出量，根據板式換熱器換熱量計算公式Qh=KAΔTm[3]和據能量守恒定律可知

(2)

式中：C為板式換熱器內液冷介質的熱容；M為質量流量；CP為定壓比熱容；K為板式換熱器的換熱系數；A為換熱面積；ΔTm為平均傳熱溫差。

由文獻[4]，取 ΔTm=(TB+TC)/2-T0，其中T0為制冷劑蒸發溫度。因此，式(2)可轉化為

(3)

則TB與TC傳遞函數的近似表達式為

G1(s)=(MCP-KA/2)/(Cs+KA/2)。

(4)

1.1.2 制熱工況

在制熱工況下，飛機液冷車上的液冷機組不工作，因此，TB與TC傳遞函數的近似表達式為

G1(s)=1。

(5)

1.2 電加熱系統數學模型

飛機液冷車電加熱器內部工況如圖2所示。設液冷介質于點D(電加熱器入口)處的溫度為TD，熱量為QD；點E(電加熱器出口)處的溫度為TE，熱量為QE；液冷介質在進出電加熱器時間Δt內電加熱器的制熱量為Q，長為L；向外界環境傳出(或由外界傳入)的熱量為QW，外界環境溫度為TW。

圖2 飛機液冷車電加熱器內部工況

由能量守恒定律可知

QD+Q-QW=QE。

(6)

可得

QE-QD=Crρπ(Dn/2)2L(TE-TD)；

(7)

因為

可得

Q=Pρπ(Dn/2)2L/M；

(8)

因為

可得

(9)

式中：Cr為電加熱器內液冷介質的比熱容；m4為液冷介質質量；ρ為溶液密度；Dn、Dw分別為電加熱器內徑和外徑；P為電加熱器制熱功率；hn、hw分別為電加熱器內表面與液冷介質和外表面與空氣的熱交換系數；λ為電加熱器圍護結構的導熱系數。

聯立式(6)-(9)，令

整理后，求導并化簡可得TD和TE的微分關系式為

錢海燕小時候跟著外婆長大，和外婆的感情特別好。她一時還沒法面對這樣的生離死別。母親說：“燕燕，你回來見外婆最后一面吧。”

(10)

因此，TD與TE傳遞函數的近似表達式為

G2(s)=1/[(CrρπDn2L/Y)s+1]。

(11)

1.3 飛機液冷車溫控系統數學模型

由于液冷系統和電加熱系統都是典型的大時滯系統，飛機液冷車溫控系統存在純滯后時間常數t。因此，飛機液冷車溫控系統的數學模型為

G(s)=G0(s)G1(s)G2(s)e-ts。

(12)

[2-6]并加以計算，可得參數值如下：Cr=3 106 J/(kg·℃)，CP=4 174 J/(kg·℃)，C=58.6 J/℃，ρ=1 097 kg/m3，A=2.25 m2，K=6 000 W/(m2·℃)，M=2.75 kg/s，L=1 m，Dn=0.3 m，Y=0.087 m2·℃/W。因此，飛機液冷車內液冷介質溫度變化傳遞函數的近似表達式為

(13)

式中：u=0,1,分別表示飛機液冷車制熱、制冷工況。

2 溫控系統專家PID控制算法

2.1 專家PID控制算法設計思路

筆者采用專家控制和PID控制相結合的方式，設計了溫控系統專家PID控制器，以提高溫控系統控制的精度。專家PID控制器的結構[7]如圖3所示。

圖3 專家PID控制器的結構

由圖3可知：專家PID控制器實際上在控制量U和偏差E之間建立了一個映射關系，可表示為

U=f(E)，

(14)

式中：f為智能算子。參考圖3與式(14)，設計溫控系統專家PID控制程序結構如圖4所示。

圖4 溫控系統專家PID控制程序結構

2.2 專家PID控制算法的建立

令e(k)=Tset-T(k)，其中：Tset為根據飛機保障需求設定的飛機液冷車液冷介質的出口溫度；T(k)為溫度傳感器在第k次采樣時刻測得的液冷車實際出口溫度(即圖1中溫度傳感器采集的溫度)；e(k)為在第k次采樣時刻測得的介質實際溫度和需求溫度之間的偏差。溫控系統專家PID控制器設計的目的是盡可能地降低e(k)的絕對值。則e(k-1)和e(k-2)分別表示第k-1、k-2次采樣時刻液冷介質實際溫度與需求溫度之間的偏差，并有

(15)

式中：Δe(k)、Δe(k-1)分別為第k、k-1次采樣時刻測得的介質實際溫度與需求溫度偏差的一次差分；Δ2e(k)為第k次采樣時刻測得的介質實際溫度與需求溫度偏差的二次差分。Δe(k)與Δ2e(k)分別表示了e(k)與Δe(k)的變化趨勢。

以e(k)、u(k)分別表示溫控系統專家PID控制器第k次采樣時刻的輸入與輸出量，筆者提出了飛機液冷車溫控系統專家PID控制規則，如表1所示。

表1 飛機液冷車溫控系統專家PID控制規則

注：Emax、Emin、Eset1、Eset2均為設定的偏差界限值，且Emin1；k2為抑制因數，且0

3 建模與仿真分析

3.1 仿真模型的建立

基于表1，利用MATLAB軟件中的仿真工具箱Simulink提供的功能模塊，筆者設計了基于多模型專家PID控制的飛機液冷車溫控系統仿真模型，如圖5所示。其中：專家PID控制器0對應u=0，即制熱工況；專家PID控制1對應u=1，即制冷工況。參考文獻[8-10]，為仿真模型設置外界熱擾。為使仿真更接近實際工況，反饋中添加了白噪聲干擾。

圖5 基于多模型專家PID控制的飛機液冷車溫控系統仿真模型

3.2 系統仿真分析

為了綜合比較分析多模型專家PID控制、單模型專家PID控制和常規PID控制的優劣，對3種控制方式下的飛機液冷車溫控系統同時進行了仿真。仿真中，假定溫控系統入口溫度的初始值為30 ℃，仿真時間設定為20 min，目標出口溫度設定為20 ℃，10 min后改為35 ℃。3種控制方式下系統仿真結果對比如圖6所示。

圖6 3種控制方式下系統仿真結果對比

1)制冷工況。在0～10 min內，飛機液冷車出口液冷介質溫度由初始30 ℃下降到20 ℃，溫控系統處于制冷工況。在多模型專家PID控制、單模型專家PID控制和常規PID控制下，溫控系統的響應時間分別為2、2.1、2.8 min，穩態偏差分別為0.5%、0.75%、1.5%。其中：2種專家PID控制的系統響應時間差距較小，為0.1 min；而常規PID控制相比差距較大，其與多模型專家PID控制相差0.8 min。

2)制熱工況。在10～20 min內，飛機液冷車出口液冷介質溫度由初始20 ℃上升到35 ℃，系統處于制熱工況。在多模型專家PID控制、單模型專家PID控制和常規PID控制下，系統響應時間相差較大，分別為2.3、3.1、4.5 min，系統穩態偏差分別為0.2%、0.51%、0.71%。

由仿真結果可以看出：與常規PID控制相比，專家PID控制下的飛機液冷車溫控系統響應時間短，進入穩態后的溫度偏差小，且系統工作振蕩幅度小、頻率低；而多模型和單模型專家PID控制下的系統響應時間在制冷工況下差距較小，但在制熱工況下差距較大，其中多模型專家PID控制下的系統響應時間更短，且仿真曲線振蕩幅度更小。由此可知：對于飛機液冷車溫控系統，多模型專家PID的控制效果優于單模型專家PID控制和常規PID控制。

4 結論

筆者基于多模型專家PID控制建立了飛機液冷車溫控系統模型，并利用Simulink軟件進行了仿真研究。結果表明：與常規PID控制相比，專家PID控制在控制過程中通過內部存儲的專家PID控制規則對PID控制參數kp、ki、kd進行在線調整，對飛機液冷車溫控系統的控制性能更好，能夠彌補常規PID控制對數學模型不精確的非線性時變系統進行控制的不足；而且與單模型專家PID控制相比，多模型專家PID控制具備更優越的控制性能，尤其在制熱工況下，系統的響應速度、控制精度等均有較大幅度的提高，在實際的飛行保障任務中，面對復雜多變的工作環境，尤其是面對野外保障或戰場環境時，該控制方式具有更好的控制能力。

參考文獻：

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[2] 唐華杰,吳兆林,周志剛.飛機地面空調車和軍用飛機地面液體冷卻車的應用和發展[J].流體機械,2006,34(2):72-75.

[3] 王恒飛,陳永亮,郭春裕. 鍋爐過熱蒸汽出口壓力的串級專家PID控制[J]. 自動化儀表,2015,36(10):99-102.

[4] 張天孫. 傳熱學[M]. 北京:化學工業出版社,2002:12.

[5] 國防科學技術工業委員會.飛機地面保障設備通用規范:GJB1132—1991[S]. 北京:國防科學技術工業委員會,1991.

[6] 秦叔經,葉文邦. 換熱器[M]. 北京：中國電力出版社，2006：262-287.

[7] 劉金琨. 先進PID控制及其MATLAB仿真[M]. 北京：電子工業出版社,2003：63-67.

[8] 曹國慶,涂光備,安大偉,等. 基于MATLAB的空調系統專家PID控制的建模與仿真[J]. 暖通空調,2005,35(11)：111-114.

[9] 丁國良. 制冷空調裝置的計算機仿真技術[J]. 科學通報,2006,51(9):998-1010.

[10] 黃永安,馬路,劉慧敏. MATLAB 7.0/Simulink 6.0建模仿真開發與高級工程應用[M]. 北京:清華大學出版社,2005：46-61.

(責任編輯: 尚彩娟)

Modeling and Simulation of Temperature Control System for Aircraft Liquid Cooling Vehicle Based on Multiple Model Expert PID Control

LI Xu， LEI Jin-guo， ZHANG Yong-liang

(Department of Aviation Four Stations, Air Force Logistics College, Xuzhou 221000, China)

Aiming at the problem that the common PID control method is hard to satisfy the control demand of the temperature control system for aircraft liquid cooling vehicle which is a system with nonlinea-rity, time varying, imprecise model and complicated work environment, a multiple model expert PID temperature control method is put forward. According to the aircraft support demands and the liquid cooling vehicle’s working condition, two different mathematical models in the refrigeration condition and the heating condition are built respectively, and a system of multiple models expert PID temperature control system is designed, and further studies on the system are done based on Simulink. The simulation results show that compared with the common PID control and the single model expert PID control in the refrigeration condition, the multiple model expert PID control is superior, it can improve the transient response, the steady state accuracy and the interference immunity of the system, having a nice prospect for applications.

temperature control; expert PID control; aircraft liquid cooling vehicle; simulation

1672-1497(2017)03-0075-05

2017-03-24

李 旭(1993-)，男，碩士研究生。

V351.3; TP273

A

10.3969/j.issn.1672-1497.2017.03.014