Автоматическое регулирование на основе нечеткой логики
В последнее время для управления системами кондиционирования воздуха активно развивается принципиально новые законы регулирования, получившие название "нейротехнология и нечеткая логика" (Neuro&Fuzzy logic).
Нейротехнология — это новая технология управления, в которой в качестве модели используется нейронная система.
Данный способ заключается в использовании параметров PMV (Predicted Mean Voice — предсказанное усредненное голосование), определяющих для человека комфорт окружающей среды по величине индексов дискомфорта Dn.
Система измеряет температуру в помещении и автоматически выбирает режим работы. Выбор основывается на практическом анализе — за эталон берутся стандартные предпочтения людей, пользующихся системой. Величины Dn отражают уровни различных факторов, от значения которых зависит комфорт человека: температура, влажность, интенсивность воздушных потоков, тип одежды (летняя/зимняя) и др. Приведем пример учета воздействия влажности на состояние человека. Ощущение теплоты или прохлады является следствием не только температуры воздуха, но его влажности. Температура воздуха 26 °С и влажность 50-60 % считаются комфортными летом, тогда как температура 22 °С будет комфортной зимой. Однако даже температура 29 °С будет находиться в зоне комфортности, если влажность составляет 50 %, тогда как эта же температура при влажности 70 % будет казаться высокой и вызывать ощущение "паркости". Для оценки совместного влияния температуры и влажности на ощущение дискомфорта введен индекс:
DN = 0,72(tc + tM) + 40,6, (2.19)
Где tc — температура сухого термометра; t^ — температура влажного термометра.
|
Таблица 2.2. Таблица степени дискомфорта
|
Такой подход хорошо согласуется с логической системой обработки информации "нечеткая логика" (fuzzy logic), которая применяется в нечетких логических регуляторах (НЛР). Нечеткая логика имеет преимущества по сравнению с использованием ПИД — регуляторов при обработке очень сложных процессов, нелинейных процессов высоких порядков, обработке экспертных (лингвистически сформулированных) данных.
Нечеткая логика оперирует не цифровыми, а лингвистическими понятиями.
Ключевыми понятиями нечеткой логики являются:
• фаззификация — преобразование множества значений аргумента (х) в некоторую функцию принадлежности М(х), т. е. перевод значений (х) в нечеткий формат;
• дефаззификация — процесс обратный фаззификации.
Системы с нечеткой логикой функционируют по следующему принципу: показания измерительных приборов фаззифицируются (переводятся в нечеткий формат), обрабатываются, дефаззируются и затем в виде обычных сигналов подаются на исполнительные устройства.
Рассмотрим принцип управления холодопроизводительностью кондиционера с использованием нечеткой логики.
Холодопроизводительность, которую должен обеспечить кондиционер, определяется разностью между температурой в помещении и температурой, которую мы хотели бы получить (температура уставки). Эта переменная лингвистически может быть сформулирована как "разность температур" и принимать значения "малая", "средняя" и "большая". Естественно, чем больше разность температур в данный момент, тем больше должна быть холодопроизводительность.
Второй лингвистической переменной определим "скорость изменения температуры" в помещении, которой также дадим лингвистические значения "малая", "средняя" и "большая". Если скорость изменения температуры большая, то требуется большая холодопроизводительность. По мере приближения температуры в помещении к температуре уставки скорость изменения температуры в помещении будет уменьшаться, а холодопроизводительность кондиционера снижаться.
Холодопроизводительность является выходной переменной, которой присваиваются следующие термы: "очень малая", "малая", "средняя", "большая" и "очень большая".
Связь между входом и выходом занесем в таблицу нечетких правил.
|
Таблица 2.3. Зависимость холодопроизводительности от разности температур и скорости ее изменения
|
Каждая запись соответствует своему нечеткому правилу. Например, если разность температур средняя, а скорость изменения большая, то холодопроизводительность должна быть большая.
Кондиционер с нечеткой логикой работает по следующему принципу: сигналы от датчиков будут фаззифицированы, обработаны, дефазифицированы и полученные данные в виде сигналов поступят на частотный регулятор двигателя компрессора, скорость вращения которого (а, следовательно, и производительность) будут меняться в соответствии со значением функции принадлежности.
Построим две функции принадлежности. В одном случае аргументом является разность температур (At) (рис. 2.23), а во втором — скорость изменения температуры (Ft) (рис. 2.24). Для первой функции диапазон температур составляет от 0 до 30 К, для второй — от 0 до 0,3 К/мин.
|
|
|
5 10 15 20 25 30 Рис. 2.23. Функция принадлежности для лингвистического аргумента "разность температур" |
|
Рис. 24. Функция принадлежности для лингвистического аргумента "скорость изменения температуры" |
Результат совместного влияния двух функций принадлежности M ъ = f [M (At), M (Ft) ]
На значение выходного параметра "холодопроизводительность" определяется соответствующей программой, заложенной в логическое устройство. Учитывая, что холодопроизводительность пропорциональна частоте вращения компрессора, можно построить зависимость результирующей функции принадлежности М2 от частоты вращения компрессора, придав лингвистическим термам скорость вращения компрессора с рангом 1,0 следующие значения (рис. 2.25): малая — 37 Гц; средняя — 62 Гц; большая — 87 Гц; очень большая — 115 Гц.
|
Рис. 2.25. Зависимость параметра "частота вращения компрессора" от значения суммарной функции принадлежности |
Таким образом, найдя лингвистическим методом суммарную функцию принадлежности, после дефаззификации можно перейти к четкому значению выходного параметра — частоте вращения компрессора или холодопроизводительности.
Микроконтроллер, реализующий нечеткую логику, содержит в своем составе следующие составные части: блок фаззификации, базу знаний, логическое устройство, блок дефаззификации (рис. 2.26).
|
Рис. 2.26. Блок-схема микроконтроллера, реализующего нечеткую логику |
Блок фаззификации преобразует четкие величины, измеренные на выходе объекта управления, в нечеткие величины, описываемые лингвистическими переменными.
Логическое устройство использует нечеткие условные правила, заложенные в базе данных, для преобразования нечетких входных данных в управляющие воздействия, которые также носят нечеткий характер.
Блок дефаззификации преобразует нечеткие данные с выхода блока решений в четкую величину, которая используется для управления объектом.
В системе управления "FuzzyLogic" температура уставки постоянно корректируется, исходя из текущих значений температуры и влажности помещения.
Колебания температуры уменьшаются даже по сравнению с ПИД-регуляторами (рис. 2.27).
Поддерживаемая температура в помещении находится на уровне минимального допуска, благодаря чему снижается энергопотребление.
|
|
Время, мин
1 ——————————————————————————————————————————————————————— управление с нечеткой логикой
<2 традиционное управление ——————————————————————————————————————————— установленная температура
|
Б Рис. 2.27. Графики изменения температуры в помещении А — кривая разгона; б — изменение температуры в помещении |
Таким образом, управление кондиционером с применением нечетких логических регуляторов обеспечивает:
• изменение температуры в соответствии с санитарными нормами (отсутствие резкого перепада температур в помещении, поддержание допустимой скорости потока воздуха и др.);
• установку необходимой холодопроизводительности;
• выбор режима работы и уставку температуры, исходя из температуры и влажности в помещении;
• выбор оптимального (комфортного) распределения и интенсивности потока воздуха;
• минимальное время выхода на заданный режим;
• уменьшение расхода электроэнергии на 20-40 %.
Литература:
1. Общие положения автоматического управления системами кондиционирования и вентиляции. Нимич Г. В. и др., СОК. — 2005. — №7. — с. 26-30.
2. Наладка средств автоматизации и автоматических систем регулирования: Справочное пособие /А. С. Клюев, А. Т. Лебедев, С. А. Клюев, А. Г. Товарнов; Под ред. А. С. Клюева. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Энергоатомиздат, 1989. -386 с.: ил.
3. Бондар Ю. С. Передові технології в керуванні кондиціонерами // Холод, м+т. — 2004. — № 4. — с. 38-39.
Posted in Автоматика кондиционеров