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    基于體感熱舒適性的地鐵車輛空調(diào)模糊控制仿真*

    2018-01-21 18:13:08于慧俐李緒泉
    城市軌道交通研究 2018年1期
    關(guān)鍵詞:論域模糊控制車廂

    于慧俐 陳 安 李緒泉

    (青島理工大學(xué)環(huán)境與市政工程學(xué)院,266033,青島∥第一作者,副教授)

    隨著城市軌道交通的快速發(fā)展,如何提高地鐵車廂內(nèi)人體的熱舒適性已成為了普遍關(guān)注的問題。通過對(duì)沈陽(yáng)、北京、上海、廣州4個(gè)城市地鐵熱環(huán)境的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試和問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn),上述城市地鐵均存在不同程度的熱不舒適現(xiàn)象。其具體表現(xiàn)為:冬季地鐵車廂內(nèi)空氣溫度普遍高于熱中性溫度[1],而夏季沈陽(yáng)、上海部分地鐵線路空氣溫度卻比熱中性溫度低[2]。諸如此類的現(xiàn)象一方面使乘客感覺不舒適,另一方面亦造成了能源浪費(fèi)。因此,需調(diào)整地鐵空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行模式使其既能滿足乘客熱舒適性,又能最大限度地節(jié)省能耗。

    體感熱舒適指標(biāo)包括預(yù)測(cè)平均投票(PMV)、有效溫度(ET)及新有效溫度(ET*)[3]等。文獻(xiàn)[4-5]目前依然采用PMV指標(biāo)來評(píng)價(jià)空調(diào)環(huán)境下室內(nèi)人員的熱舒適狀況。文獻(xiàn)[6]認(rèn)為將PMV指標(biāo)作為空調(diào)控制系統(tǒng)的控制目標(biāo)不僅能較好地保證人體對(duì)所處環(huán)境的熱舒適性,而且能夠達(dá)到節(jié)能目的,在理論上比普通溫度控制節(jié)能5%~14%。

    與傳統(tǒng)控制方式相比,模糊控制不需要清楚地了解被控對(duì)象的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、工作機(jī)理或數(shù)學(xué)模型,僅需積累、總結(jié)人工操作經(jīng)驗(yàn),運(yùn)用模糊理論進(jìn)行推理運(yùn)算來做出決策,從而實(shí)現(xiàn)智能控制。針對(duì)地鐵空調(diào)調(diào)控問題,本文提出以PMV指標(biāo)作為被控參數(shù)的模糊控制方式;根據(jù)地鐵現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試數(shù)據(jù)和調(diào)查結(jié)果,建立了PMV控制方程;對(duì)模糊控制器進(jìn)行了設(shè)計(jì),并在Matlab軟件中實(shí)現(xiàn)了仿真計(jì)算。結(jié)果表明,該模糊控制方式可在調(diào)節(jié)時(shí)間和穩(wěn)定性上比PID(比例-積分-微分)控制方式更具優(yōu)勢(shì),可滿足乘客的熱舒適要求,能很好地實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)節(jié)能需要[7-8]。

    1PMV控制方程的確定

    文獻(xiàn)[9]綜合考慮了人體活動(dòng)強(qiáng)度、衣服熱阻、空氣溫度、平均輻射溫度、空氣流速及空氣濕度等6個(gè)因素提出了PMV指標(biāo),同時(shí)發(fā)現(xiàn)空氣溫度和空氣流速對(duì)人體熱感覺的影響顯著,在舒適溫度范圍內(nèi),空氣濕度對(duì)人體熱感覺的影響并不明顯??紤]到地鐵空調(diào)運(yùn)行工況中空氣流速一般是固定不變的,因此本文根據(jù)沈陽(yáng)、北京、上海、廣州4個(gè)城市的地鐵現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試數(shù)據(jù)和問卷調(diào)查結(jié)果,將每組樣本中6個(gè)影響人體熱舒適的變量輸入到計(jì)算PMV指標(biāo)的Matlab軟件程序中,得到該組樣本的PMV值。根據(jù)所有樣本中空氣溫度與其所對(duì)應(yīng)的PMV值曲線(見圖1),擬合出地鐵車廂內(nèi)PMV與空氣溫度t的函數(shù)關(guān)系:

    圖1 地鐵車廂內(nèi)PMV值與空氣溫度的擬合曲線

    2 模糊控制器的設(shè)計(jì)

    模糊控制系統(tǒng)是一種基于專家經(jīng)驗(yàn)的語(yǔ)言控制系統(tǒng),該系統(tǒng)將專家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成語(yǔ)言控制規(guī)則進(jìn)行控制運(yùn)算,其核心為模糊控制器。模糊控制器的工作原理是將輸入的精確數(shù)字信號(hào)模糊化后,進(jìn)入模糊推理模塊并得出模糊集合;再將模糊集合轉(zhuǎn)化成清晰量并輸入到被控對(duì)象,從而輸出預(yù)定結(jié)果。

    文獻(xiàn)[4]設(shè)定 PMV 指標(biāo)值在[-0.5,0.5],以保證90%以上乘客的熱舒適。Mamdani型模糊邏輯控制器為目前應(yīng)用最廣泛的一種模糊控制器。基于此,本文選擇了單變量二維Mamdani型模糊邏輯控制器,其結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。圖2中:e表示輸入量PMV的偏差,即車廂內(nèi)PMV瞬時(shí)值與其設(shè)定值的偏差;ec表示輸入量PMV的變化率,即某一時(shí)刻t1車廂內(nèi)PMV瞬時(shí)值與前一時(shí)刻t0瞬時(shí)值之差與采樣周期 T 的比值,/T;u表示輸出控制量,即空調(diào)壓縮機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)頻率。

    圖2 單變量二維Mamdani模糊控制器結(jié)構(gòu)圖

    2.1 變量論域及模糊子集隸屬函數(shù)的確定

    PMV的取值區(qū)間為[-3,3],則e的實(shí)際論域?yàn)椋?3.5,3.5]。為了獲得較準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信號(hào),設(shè)T=20 s,則 ec的實(shí)際論域?yàn)椋?0.3,0.3]。根據(jù)模糊集合理論[10],e及 ec的模糊論域均為{-3,-2,-1,0,1,2,3},則量化因子Ke=3/3.5=0.86,Kec=3/0.30=10,從而實(shí)現(xiàn)了從實(shí)際論域到模糊論域的轉(zhuǎn)換。

    將模糊量轉(zhuǎn)化為清晰量的過程稱為反模糊化。常用的方法包括取中位數(shù)法、最大隸屬度法及重心法[11]。本文采用重心法。u 的實(shí)際論域?yàn)椋?0,70],模糊論域?yàn)椋?3,-2,-1,0,1,2,3},則比例因子 Ku=(70-10)/[3-(-3)]=10。根據(jù)語(yǔ)言習(xí)慣,通常取正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(ZO)、負(fù)小(NS)、負(fù)中”(NM)、負(fù)大(NB)7個(gè)語(yǔ)言變量來描述模糊論域[10],它們構(gòu)成了 e、ec、u 的模糊集{PB,PM,PS,ZO,NS,NM,NB}。

    確定了變量的論域和模糊集后,需對(duì)模糊集內(nèi)語(yǔ)言變量選取隸屬函數(shù)。該隸屬函數(shù)可通過總結(jié)操作者經(jīng)驗(yàn)和采用模糊統(tǒng)計(jì)方法來得到。本文的輸入變量e、ec及輸出控制量u均采用三角形隸屬函數(shù)[11]。圖3為PMV偏差的三角形隸屬函數(shù)曲線。

    圖3 PMV偏差的三角形隸屬函數(shù)曲線

    2.2 模糊控制規(guī)則的建立

    模糊控制規(guī)則是依據(jù)人工手動(dòng)控制經(jīng)驗(yàn)而總結(jié)出來的語(yǔ)言描述。一般來說,建立模糊控制規(guī)則的總原則是:當(dāng)誤差大或較大時(shí),選擇控制量以盡快消除誤差為主;而當(dāng)誤差較小時(shí),以系統(tǒng)穩(wěn)定性為主要出發(fā)點(diǎn),選擇控制量應(yīng)注意防止超調(diào)[12]。本文根據(jù)人工手動(dòng)控制經(jīng)驗(yàn),建立了地鐵空調(diào)壓縮機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)頻率模糊控制規(guī)則(見表1)。

    通過模糊控制器解模糊,輸出至下一級(jí)調(diào)控控制對(duì)象,這一過程模糊控制器的特性曲線如圖4所示。由圖4可知,該控制器為非線性控制器,其空間曲面近乎光滑,輸出表面連續(xù),這正是模糊控制的突出特點(diǎn)之一。

    表1 地鐵空調(diào)壓縮機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)頻率模糊控制規(guī)則表

    圖4 地鐵空調(diào)模糊控制器的特性曲線圖

    3 Matlab仿真分析

    本文利用Matlab軟件對(duì)基于PMV指標(biāo)的地鐵空調(diào)控制系統(tǒng)進(jìn)行了仿真計(jì)算。仿真中,壓縮機(jī)頻率模型和地鐵列車車廂內(nèi)的溫度模型均可近似為一個(gè)帶純滯后環(huán)節(jié)的大慣性一階系統(tǒng),即:

    式中:

    G(s)——壓縮機(jī)頻率模型或列車車廂內(nèi)的溫度模型;

    T——慣性時(shí)間常量;

    τ——純滯后時(shí)間常量;

    k——增益系數(shù);

    s——復(fù)變量。

    根據(jù)文獻(xiàn)[13-15],為方便研究,壓縮機(jī)頻率模型?。?/p>

    地鐵列車車廂內(nèi)溫度模型取:

    將模糊控制器輸送到Matlab的Simulink工作空間,從Simulink庫(kù)中選擇所需要的模塊,然后連接成地鐵空調(diào)基于PMV指標(biāo)的模糊控制仿真原理[16],如圖 5所示。

    圖5 地鐵空調(diào)基于PMV指標(biāo)的模糊控制仿真原理圖

    圖5中,反饋模塊Fcn采用式(1)所示的數(shù)學(xué)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算。在實(shí)際控制中,實(shí)時(shí)檢測(cè)或設(shè)定這些環(huán)境變量,再輸入到含有計(jì)算PMV程序的模塊中,計(jì)算出實(shí)時(shí)PMV(或直接使用智能PMV傳感器),最后反饋到偏差模塊中。本文進(jìn)行了PID控制方式的Matlab仿真,并將兩種控制方式的仿真結(jié)果進(jìn)行了比較,如圖6所示。

    由圖6可知,PID控制方式調(diào)節(jié)曲線隨時(shí)間先經(jīng)歷一個(gè)短暫滯后,然后迅速上升,再經(jīng)過一個(gè)大幅超調(diào)后逐漸衰減振蕩,直至趨于車廂內(nèi)穩(wěn)定控制狀態(tài)為止,達(dá)到穩(wěn)定的時(shí)間約為2 100 s;模糊控制方式調(diào)節(jié)曲線先經(jīng)歷一個(gè)短暫滯后,然后迅速上升,未發(fā)生超調(diào)就趨于車廂內(nèi)穩(wěn)定控制狀態(tài),達(dá)到穩(wěn)定的時(shí)間約為900 s。雖然兩種控制方式均能達(dá)到最終控制要求,但模糊控制方式具有更好的控制精度和穩(wěn)定性、過渡時(shí)間短、超調(diào)量小或基本無超調(diào),因而其優(yōu)越性更顯著。圖6 模糊控制方式與PID控制方式溫度隨時(shí)間變化曲線對(duì)比圖

    圖6 模糊控制方式與PID控制方式溫度隨時(shí)間變化曲線對(duì)比圖

    4 結(jié)語(yǔ)

    本文針對(duì)現(xiàn)行地鐵空調(diào)控制系統(tǒng)的不足,提出基于PMV指標(biāo)的模糊控制方式。同時(shí)對(duì)模糊控制器進(jìn)行了設(shè)計(jì)并利用Matlab實(shí)現(xiàn)了仿真計(jì)算。將模糊控制方式與PID控制方式進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明,模糊控制方式的調(diào)節(jié)時(shí)間ts=900 s遠(yuǎn)小于PID控制方式的調(diào)節(jié)時(shí)間ts=2 100 s,前者比后者縮短了57%,在調(diào)節(jié)時(shí)間上具有較大優(yōu)勢(shì),同時(shí)模糊控制方式能較好地控制列車車廂內(nèi)的熱舒適性。該結(jié)論可為地鐵空調(diào)模糊控制研究提供一定參考。

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