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

Индекс дискомфорта Dn

Степень дискомфорта

70 или менее

Комфортно

70-75

Некоторые люди чувствуют себя некомфортно

75-80

50 % людей чувствуют себя некомфортно

80-85

Все чувствуют себя некомфортно

86 и более

Невыносимый дискомфорт

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

Скорость изменения температуры

Разность температур

Малая

Средняя

Большая

Малая

Очень малая

Малая

Средняя

Средняя

Малая

Средняя

Большая

Большая

Средняя

Большая

Очень большая

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.

Автоматическое регулирование на основе нечеткой логики

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.

Автоматическое регулирование на основе нечеткой логики

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).

Автоматическое регулирование на основе нечеткой логики

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.

Автоматическое регулирование на основе нечеткой логики

Время, мин

1 ——————————————————————————————————————————————————————— управление с нечеткой логикой

<2 традиционное управление ——————————————————————————————————————————— установленная температура

Автоматическое регулирование на основе нечеткой логики

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


Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *