邱国永,何大四,范晓伟

(中原工学院,郑州 450007)

基于预测控制的变风量空调送风系统控制特性研究

邱国永,何大四,范晓伟

(中原工学院,郑州 450007)

基于通风网络原理建立了变风量空调送风系统的预测控制模型,并对变风量空调送风系统进行预测控制.仿真模拟表明,该预测控制模型对变风量空调送风系统的调节及时、准确,能使该系统更加节能、可靠.

变风量空调送风系统;通风网络;模型预测控制

在传统的变风量空调送风控制系统中,各个控制环节间相互影响,存在着严重的耦合[1],而各个环节的控制又是独立的,很容易造成各个控制环节的盲目运行,使系统不稳定[2].目前,变风量系统的控制解耦研究很少关注送风系统对系统稳定性的影响,而通风网络技术的应用则局限于通风领域[3],很少涉及变风量空调系统的设计及运行方案拟定.本文提出的基于通风网络技术的预测控制模型,实现了对送风系统结构参数的调整和风机运行的预测控制,使各控制环节协调运行,增强了控制系统的可靠性;利用风管风阀承担部分末端的局部阻力变化,防止末端风门开度较大时引起阻力剧烈变化,从而增强送风系统结构的稳定性.

1 预测模型的建立

首先对变风量空调送风系统的预测控制模型的建立过程进行分析.其基本过程是:首先,进行通风网络解算,预测送风系统各个调节部件的调节参数,为各控制环节的协调控制提供指导;其次,根据通风网络解算结果,对送风系统的结构进行改造,保证其处于稳定、节能状态.

图1所示为一变风量空调送风系统.将该送风系统图作简化处理,如图2所示.为便于利用通风网络理论建立预测控制模型,将图2进一步简化,如图3所示.

图3 变风量空调送风系统网络图

对图3进行分析.该通风网络有4个节点,6条风路.图4所示是该通风络网的树状图,其树枝为e6、e5、e4.基本回路如图5所示.

去掉节点v4,建立相应的基本关联矩阵A:

各节点的风量矩阵Q为:

其基本回路矩阵B为:

各风路的风压矩阵 P为:

因此,风量平衡方程为:

根据变风量空调送风系统的特点,该送风系统可视为常流风网.根据通风网络原理,将各个房间分支作为连枝风路e1、e2、e3,其风量q1、q2、q3已知,通过式(5),送风系统中其他分支的风量都可以计算出来.

由风压平衡定律可知:

支路特性方程为:

将方程(5)与方程(7)联立,并带入方程(6),可得方程(8):

在变风量空调送风系统中,各个区域的风量都需要控制在一定的范围之内,这需要通过调节送风系统中有关调节部件的阻力系数来实现.送风系统中各调节部件的阻力系数应满足式(8),式(8)中存在6个未知系数,为使方程封闭,需进一步附加条件.根据减少主干风管的阻力可以使末端风量控制回路的耦合程度减到很小的原理[4],在预测控制过程中,若出现需要增大主干风管阻力的情况时,则将需要增大的阻力由送风系统的各个房间的分支风管来承担,防止主干风管阻力增大;对于图1所示的变风量空调送风系统而言,即在调节过程中主干风路e4、e5、e6调节部件的阻力系数S4、S5、S6不变. 则式(8)中 3 个未知数S1、S2、S3可计算出来.

通过预测模型可以将通风网络中各风路的状态(压力、风量)以及各调节部件的参数(阀位、局部阻力系数)确定下来,并以前馈的形式作用于送风系统的各个控制环节之中,从而保证各控制环节的协调性.

2 系统仿真及其控制性能分析

2.1 仿真对象及条件

以郑州地区某办公楼二楼为对象进行仿真试验,该二楼分为三区,如图6所示.

图6 仿真建筑

以TRNSYS软件为平台建立变风量空调送风系统仿真模型,其控制原理如图7所示.运行参数为:风机的转速初值为120 r/min,调节步长为0.000 55,末端控制器的动作上下限为需求风量的±15%,调节步长为0.015,末端风门开度初值为0,仿真时间步长为1 min.

图7 变风量空调送风系统控制原理图

2.2 变风量送风控制系统性能试验

本试验以风量的阶跃变化作为性能测试条件.试验方案为:房间1的风量信号保持0.1 kg/s不变,房间2的风量信号保持0.2 kg/s不变,房间3的风量信号在第3 h时由0.3 kg/s变化到0.6 kg/s.通过预测控制模型对变风量空调送风系统进行控制,试验结果分析如下.

2.2.1 风机调节与末端调节

图8所示为风机风压调节情况.从图8可知,当房间3的风量由0.3 kg/s阶跃到0.6 kg/s时,预测控制模型对变风量送风系统的风压进行预测并优化,其值由25 Pa变化到55 Pa.而风机的压力在第3 h之前,以25 Pa为中心波动,波动最大值为26.24 Pa,平均值为25.124 Pa.在第3 h之后,风机压力开始上升.在该控制过程中,调节时间为13.8 min,余差为-0.65 Pa,相对偏差为1.18%.

图8 风机风压调节

图9所示为末端风门调节情况.房间1的末端风门开度从0.47变化到0.59,调节时间为28.8 min;房间2的末端装置风门开度从0.60变化到0.73,调节时间为19.2 min;房间3的末端装置风门开度从0.64变化到0.54,调节时间为16.8 min.

由图8、图9可知,风机的压力调节过程比较稳定,末端调节也非常稳定.这说明风机控制与末端控制是比较协调的.但是这2个调节的时间略长,这是因为风机的调速步长太小.在调节前后,风机的风压出现波动,这是因为房间1的末端风门一直处于调节过程中,引起了送风系统总风压的变化.这表明风机风压控制与末端风量调节存在一定的相互影响.但是图9显示,房间1和2的末端并未因此而出现频繁波动,仅在房间3风量发生阶跃变化时出现了调整.这表明送风系统的结构是比较合理的,各个房间的调节没有出现较大的耦合.

图9 末端风门调节

2.2.2 各房间的风量调节

图10所示为房间1的风量调节情况.图10反映出房间1风量受到了房间3风量变化的影响.这表明变风量空调送风系统是一个有机整体,各个房间的末端控制存在的耦合是不能完全消除的.由图10可知,在房间1的送风量调节过程中,超调量为192.75%,调节时间为33 m in,峰值时间为16.8 min,上升时间为13.8 min,最大动态偏差为0.199 kg/s,稳定后的平均值为0.103 4 kg/s,余差为-0.003 4 kg/s,相对偏差为3.4%.

图11所示为房间2的风量调节情况.由图11可知,在房间2的送风量调节过程中,超调量为30.13%,调节时间为19.8 min,峰值时间为13.8 min,上升时间为7.8 min,最大动态偏差为0.100 5 kg/s,稳定后的平均值为0.200 79 kg/s,余差为-0.000 79 kg/s,相对偏差为0.4%.

图12所示为房间3的风量调节情况.由图12可知,房间3的设定风量在第3 h时从0.3 kg/s变化到0.6 kg/s.房间3的送风量先是降至0.18 kg/s,再逐渐增至0.6 kg/s附近.在风量调节过程中,超调量为10%,调节时间为13.2 min,峰值时间为10.8 min,上升时间为7.8 min,最大动态偏差为0.064 kg/s,重新稳定后的平均值为0.588 kg/s,余差为0.011 kg/s,相对偏差为1.8%.从整个送风系统来看,房间3的风量变化引起了其他房间风量的重新分配,这表明送风系统的结构对风量分配的影响不可消除,稳定的结构可以增强各房间风量分配的准确性,使风量分配具有很高的灵活性;从控制效果来看,采用基于通风网络技术的预测控制模型,可以使各控制环节协调运行,增强控制系统的可靠性.

2.2.3 各房间的风管调节阀调节

图13所示为各房间风管风阀的调节情况.由图13可知,在房间3的风量信号阶跃变化后,房间1的风阀阻力系数从1.67降到0,而房间2的风阀阻力系数从1.27增至1.67,房间3的风阀阻力系数从0增至1.67.这是预测控制模型稳定性优化的结果.但这也使各房间的风量在调节时出现大幅下降.不过,经过风管风阀的调节,降低了末端风门大幅度变化所引起的系统送风量变化幅度.

图12 房间3的风量调节

3 结 语

图13 各房间风管风阀的调节

为了增强变风量送风控制系统的可靠性,对变风量空调送风系统采用预测控制模型进行控制.该模型基于通风网络技术建立起来,具有很强的灵活性和准确性,能方便地计算送风系统各个控制环节的调节参数,为各环节的协调运行提供指导.在试验中,风机的调节时间为 13.8 m in,而末端调节最长时间为28.8 min,最少时间仅为16.8 min;仅仅只有十多个调节动作便可完成风量调节;调节过程中,各环节运行协调;从各个房间的风量分配来看,稳定后风量的相对偏差最大的为3.4%,最小的为0.4%,风量分配非常准确.可见,这种控制方法大大提高了变风量空调送风系统的及时性、稳定性和可靠性.

[1]田应丽,任庆昌.基于DDC的变风量空调机组负荷模糊控制[J].制冷与空调,2007,7(6):17.

[2]Zaheer-uddin M.and Zheng G R.A Dynamic Modelof a M ulti-zone VAV System fo r Control Analysis[J].ASHRAE Trans,1994,100(1):219-229.

[3]范孝军.通风系统网络模拟在优化通风系统中的应用[J].科技资讯,2009,33:247-249.

[4]孙宁,李吉生,彦启森.变风量耦合特性研究第二分:应用分析[R].北京:全国暖通空调制冷1998年学术年会,1998.

Study on Model Predictive Control of VAV Air Supply System

Q IU Guo-yong,HE Da-si,FAN Xiao-wei
(Zhongyuan University of Technology,Zhengzhou 450007,China)

In this paper,a model of VAV air supp ly system is established based on ventilation netwo rk,by w hich themodel p redictive control is used to control the VAV air supp ly system.Simulation tests show that the structure of VAV air system,w hich is controlled by this control strategy is very stable and flexible,the control system has good performance.The distribution of air volume by air supp ly system can be ensured timely and accurate.

VAV air supp ly system;ventilation network;model p redictive control

TU 831.8

A

10.3969/j.issn.1671-6906.2011.01.007

1671-6906(2011)01-0026-05

2010-11-08

河南省教育厅自然科学研究资助计划项目(2011A 560014)

邱国永(1982-),男,河南开封人,硕士生.