PID控制在空调系统中的应用

夏开新

（广东省建科建筑设计院　广东　广州　510000）

PID控制在空调系统中的应用

夏开新

（广东省建科建筑设计院广东广州510000）

本文主要讨论的传统PID控制的原理及其在空调系统中的应用，探讨了在实际应用中遇到的问题和缺陷。对各类先进PID控制进行了阐述，指出只有结合空调系统本身的物理特性才能充分发挥这类控制算法的优势和特点。

PID控制；空调系统；应用

1　引言

众所周知，空调系统的设置为生活和工作在建筑物内的人们提供了可控、舒适的环境，提高了工作效率和质量。与此同时，空调系统的能耗在建筑物的整个能耗中却占据了一半甚至更多。整个空调系统是由冷热源、水泵、管路和空气处理设备等组成，各设备之间必须相互匹配、相互适应，当某一参数发生了改变，必然影响到整个空调系统的运行稳定，这就需要一定的调节手段去保证系统的平稳运行，而手动调节是难以满足这一要求的。自动控制技术在空调领域中的应用极大地方便了系统的管理和试调，使得整个系统运行更加稳定也更节能，因为只有安装了自控系统才能实现很多手动调节下所不能完成的变风量、变水量、多工况的调节过程，整个系统才能始终在高效的运行当中，特别是在部分负荷率的条件下。空调系统的被控对象（空调房间）往往具有大滞后、慢时变、非线性特点，且受各种不确定因素影响。传统的ON/OFF控制往往难于做到精确控制。广泛出现在工业过程控制中的PID控制技术在空调系统自控中的应用也由来已久，并且针对被控对象本身的特殊性进行了很多改进。

2　传统PID控制在空调系统中应用

PID控制因其已被证明的设计和应用的简便性而成为工业领域最流行的自控手段，传统的PID控制器已被广泛应用于工业过程控制中，且取得了较好的控制效果，通过调节PID控制器的参数（Kp，Ki，Kd）使其可以适应于各种不同对象。但参数的设定却往往采取的是经验方法，没有通用的算式予以解决。特别是对那些难以建立精确数学模型、非线性、时变的复杂系统，PID并不能很好地给与控制。而空调系统恰恰属于这样的系统。

2.1PID控制原理

传统PID控制的原理是根据参考输入和被调量的误差、误差的微分和积分通过线性组合生成控制信号，这三部分简称比例（P）、积分（I）和微分（D）。一般表示为：

传递函数表示为：

式中：Kp为比例系数；TI为积分时间常数；TD为微分时间常数；e（t）为给定值与被控参数的差值。

PID控制机理的核心仍然是反馈，通过反馈反应误差，从而对相关参数进行调整，消除误差。对PID控制这三个参数进行整定，还没有普遍的理论方法来确定之。在实际的应用中，更多的是通过凑试法或者经验来确定PID的参数。比例系数P的增加一般将加快系统的响应，当有静差的情况时有利于减小静差，但其数值不能过大，否则会使系统有比较大的超调，产生振荡，破坏系统的稳定性。积分时间常数的增加则相反，当增大积分时间时，有利于减小超调和振荡，增加系统的稳定性，不过系统消除静差时间变长。增大微分时间D有利于加快系统的响应速度，使系统超调量减小，稳定性增加，但系统对扰动的抑制能力减弱。PID控制通过不断调整三个参数的大小，使得控制过程趋于理想，直到达到要求，提高了系统的动态品质指标。针对不同被控对象的控制往往就是对比例常数、积分时间常数和微分时间常数的不断摸索和调节，由此衍生出很多理论计算方法。

PID控制设计的目的就是对比例常数、积分时间常数和微分时间常数的确定，实际反映了系统的鲁棒性、快速性和静差。然而这三个要求无法同时满足。许多研究者都在试图找到一个普适的方法来解决这个问题，最经典的方法是Ziegler-Nichols整定法，该方法适用于被控对象的单位阶跃响应。这种方法的一个缺陷是容易产生震荡。ISTE最优设定方法是庄敏霞与Atherton针对各种指标函数得出了最优PID参数整定的算法，考虑给出的最优指标通式，根据设定点信号的最优自整定算法，建立相应准则。

2.2传统PID控制在空调系统中的应用及问题

PID控制的准确控制往往基于空调系统模型的准确建立，一般在应用中将空调系统被控对象温度等简化为一阶惯性加滞后环节模型，如图1。

图1　传统PID空调系统控制

由此很容易建立传递函数，从而根据系统要求对参数进行整定。实际上空调系统是一个多变量、大延迟、非线性的典型系统，利用PID的这种参数的线性组合去控制自然有自身的缺陷。首先该模型与实际的集中空调系统有很大差异，被控对象本身具有不确定性和非线性，增加了空调系统建模的复杂性和难度；同时系统又受到室外气候、室内环境变化等因素的干扰，这种干扰是多方面的，随时随地的，这就要求控制系统要适应这样的变化，也就是PID控制的参数需要随时调整，而不是固定不变的。我们知道空调系统的温度、湿度是相互耦合的关系，各变量之间相互影响，使得传统PID控制的精度和稳定性难以满足实际需要。

3　先进PID控制在空调系统中应用

3.1PID控制的几种改进型式

随着过程控制要求的提高，对传统PID控制也提出了更高要求，随之发展出很多先进的计算机算法来改进PID控制的控制品质。当前，较为热门的PID算法有模糊PID控制、神经网络PID控制和自适应PID控制等。

模糊控制理论在自控领域非常活跃，同时也取得了非常丰硕的成果，它不要求掌握受控对象的数学模型，而根据人工控制规则组织控制决策表，然后由该表决定控制量的大小。模糊控制和PID控制两者结合起来，使得PID控制既具有模糊控制灵活，适应性强的优点，又具有PID控制精度高的特点。对于空调系统这类大滞后、时变的、非线性及其参数未知、缓慢变化且有延时及干扰的系统无法获得较精确的数学模型的被控对象，采用模糊PID控制（Fuzzy-PID）控制器，可以达到理想的控制效果，可以实现PID最佳调整。

自适应控制是一种最优控制方法，就是在过程控制中找到最优工作状态，包括性能估计（辨别）、决策和修改三个环节。通过自适应与PID控制的结合，不仅PID参数的整定不依赖于对象数学模型，并且PID参数能在线调整，满足实时控制的要求。自适应PID控制就带有了某些智能特点，像生物一样能适应外界条件的变化，能够自动辨识被控过程参数、自动整定控制器参数、能够适应被控过程参数的变化；同时又保留了常规PID控制器结构简单、稳定性好、可靠性高的优点，因此也成为控制领域研究热点之一。

智能控制的一大领域是基于神经网络的自动控制。神经网络控制是指在控制系统中，应用神经网络技术，对难以精确建模的复杂非线性对象进行神经网络模型辨识。将PID控制与神经网络相结合，利用神经网络控制能够充分任意地逼近任何复杂的非线性系统，所有定量和定性分析都等势分布储存于神经网络内的各种神经元中，能够学习和适应严重不确定系统的动态特性，故有很强的鲁棒性和容错性。

当前，一个趋势是不同的控制方法之间的相互融合，如神经网络与模糊控制及PID控制的结合等，体现了不同算法之间相互取长补短，研究者们在不断推出新的控制体系结构满足过程控制的高要求。

3.2先进PID控制在空调系统中的应用

上述提到的几种先进PID控制目前都已经应用到空调系统的控制当中，研究的重点在于结合被控对象本身的特点，提出适合的体系和控制算法。空调系统本身是复杂的热力学和传热学的系统，先进PID控制系统的设计要结合空调系统本身的物理特性和规律，才能充分发挥自身的优势和特点。目前，模糊PID控制、神经网络PID控制和自适应PID控制在AHU、空调房间和空调末端都有应用。

4　结论

自传统PID控制在工业过程控制领域成功应用以来，在暖通空调领域的应用也越来越多，如何将自控领域的新型算法应用到空调系统的控制中一直得到自控专业和暖通专业的重视。传统PID控制的每一次改进和更新都得到了暖通空调界的热烈响应和吸收应用。如何把基于物理特性的被控对象本身与这些先进PID控制算法结合起来是一大难点，只有两者的更好地融合才能使之服务于空调系统自身，为系统的运行稳定和节能作出应有的贡献。

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1673-0038（2015）29-0138-02

2015-6-28