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                  空调的冷气原来是靠它,以后都不怕空调不凉了!
                  2019-12-25 11:41
                   
                         空调冷却水系统自适应模糊控制的过程如下:

                         空调系统运行时,负反馈控制回路通过各种传感器采集与控制有关的各运行参数,包括冷凝器的进水温度Tc1、出水温度Tc2、室外的湿球温度TV、冷水机组压缩机的功耗N1、冷却水泵及冷却塔风机的功耗N3等,并传送到数据处理与COPS计算器。

                           数据处理器完成各种数据的综合处理及当前系统性能系数COPS的计算,并传送至数据库和比较器。数据库中储存有冷却水系统相关的历史运行数据,包括前一时刻(一个冷却水循环周期前)的COP/STcm和△Tc值等。

                  多维模糊控制器通过比较得到各被控变量的偏差量,利用模糊控制规则库中推理规则或规则表,运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论,可获得当前工况下使冷却水温差△Tc保持设定值、COPS最大的冷却水最佳温度Tcm,并根据Tcm得到冷却水系统优化运行参数(冷却水流量G/cj和G/f)的模糊控制值。
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                         推论所得到的优化运行参数模糊控制值G/c和G/f,经清晰化(解模糊化)处理转换为精确的控制值,通过执行器(即水泵智能控制柜和风机智能控制柜)去控制被控对象(冷却水泵和冷却塔风机)的运行台数及转速,以调节冷却水系统的流量和冷却塔风机的风量,使一个冷却水循环周期后冷却水温差△Tc=设定值,冷却水温度Tcm使COP/S值最大。

                           在模糊推理过程中,控制参数调整回路将根据当前冷却水温差△T/c是否等于(大于或小于)设定温差值,并将计算的当前系统COP/S与前一时刻的COPS比较,对当前冷却水最佳温度Tcm 和前一时刻的Tcm 置信度进行评论,为参数校正和规则修正提供依据,或决定是否继续对参数进行调整。

                           在控制过程中,自适应模糊控制器可以依据被控对象的输入输出数据,进行学习和再学习,不断地辨识模型参数并进行修正。随着控制过程不断的继续,控制模型会变得越来越准确,越来越接近于实际,最终将自身调整到一个最优的工作状态,实现被控过程性能的综合优化。

                  自适应模糊控制的策略

                           在中央空调系统的人工控制过程中,一个有学习能力的操作人员通过多年的操作实践,可以成为空调控制领域内具有丰富知识和经验的专家,拥有很强的处理知识和解决问题的应变能力。这样的空调操作人员能够娴熟地驾驭一个复杂的大中型中央空调系统,自然而然地寻求采用最优的方法去控制空调系统的运行,并能根据空调系统运行状态和空调效果,不断修正其控制过程,最终达到期望的控制指标。

                           基于空调制冷系统性能综合优化的冷却水自适应模糊控制策略,正是模仿人类这种自学习;自适应和自寻优的控制策略,采用计算机技术和模糊控制技术,通过冷却水系统的自适应模糊优化控制,实现中央空调制冷系统的性能整体优化。

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