单片机与模糊控制的供暖单户室温调控系统

2019-10-26孙大海艾秀娟吴红光

设备管理与维修 2019年12期

关键词：暖气住户模糊控制

孙大海，艾秀娟，吴红光

（中国石油集团渤海装备制造有限公司第一机械厂，河北沧州 062658）

0 引言

国内目前的供暖形式基本上是集中供暖、单户单循环。这种形式较以往的上供下回的单管顺流系统，有了很大的可调节性。现通用的是自力式流量阀，调节不灵活且不准确，为此，住户安装室内型温度自动调节系统，既提升了舒适度，又避免能源的浪费。

1 设计思路

（1）给一个假定的运行环境。以一个恒定的暖气温度为基准，通过温度、流量的采集和计算，不断地自我调节，使室内温度值逐渐接近设定值。利用公式，计算出住户消耗的热量值，反馈至系统，指导下一次的调节。

（2）假定暖气温度t 保持恒定，系统的核心设备为室内系统内嵌的单片机，通过室内温度采集模块反馈的温度值，与住户预先设定好的舒适温度进行对比，反复调整后，将计算结果输出至系统的执行机构-供暖系统进水口的电动调节阀。经过一定时间后，通过采集系统数据与设定值的再次比对，进行微调节。同时，由进出口温度计算出供回水温差，再由模拟流量系统的流量值，计算出用户所使用的热量值。

2 室温调控系统的硬件组成

（1）智能控制模块。因为室内温度系统是一个大滞后系统，建立精确的数学模型是非常困难的，所以采用模糊控制技术对室内温度进行调节，既可以避免传统控制的局限性，又能够提高室内温度的控制精度。智能控制模块组成：89C51 单片机、显示模块、键盘输入模块及软件部分。

（2）温度采集模块。温度采集模块用以完成对系统内暖气温度的二次测量。因为温度值自身所具有的滞后性和非时限性以及局部耦合性，考虑到经济性和精确性，优先选择选用铂电阻测量供暖分段系统进、出口温度Tl和T2，用DS18B20 温度传感器，检测当前的室温T。

（3）暖气流量采集模块。暖气流量采集模块是由霍尔流量传感器为主要部件，完成对进入住户暖气系统的水量的测量。霍尔流量传感器输出值为周期脉冲数，即是以流过预先设定好的热水流量为一个计数周期，开始输出计量个数。根据单片机的编程原理，采用优先中断模式，计算所需的流量值（Q）。通过近似公式计算出热量损耗值q=Q（Tl-T2），其中Q，Tl，T2分别为流量值，进出、口温度值。

（4）温度控制执行模块。采用的是可控开度的数字流量阀作为执行部件，与单片机输出端口直接相连，输出控制脉冲序列，调节电机的转角和转向，从而控制进口电动阀门的开度，实现进水流量的改变，达到设定温度，满足舒适性。由于温度控制，具有滞后性、非线性、耦合性等特点，所以传统的PID（比例积分微分）控制对此特性，表现不好。然而这正是模糊控制的优势所在，有一定的适应性和自身调节能力，可有效抑制数据波动和非线性变化，鲁邦性良好。在对比多组数据基础上，以模糊控制作为主要控制策略，是一个非常好的组合。模糊推理后，清晰化输出控制指令，以实现进口阀门的开度等控制变量。

3 模糊温度控制器的设计

（1）模糊控制器的基本结构。采用mamdani 推理型（双输入、单输出）模糊控制器，2 个输入量，一个是E，即实际温度与设定温度的差值，另一个是EC，即实际偏差变化率；输出量1个，电动阀门开度控制量U。系统中，输入量进行模糊化后，数据进入推理机。清晰化后，输出相应的控制量，即控制电动阀门转动的开关量以及阀瓣开度的控制量。然后，再与模糊推理出的调节因子相结合，调节进口流量值，达到室内温度。

（2）模糊化数据。首先，系统设置输入变量和输出变量相对应的论域，并预先计算出比例因子αe，αc，αu。数据选取采用就近取整原则，得到偏差论域为{-6，-5，-4，-3，-2，-1，-0，+0，+l，+2，+3，+4，+5，+6}。依照模糊控制系统原理，相对应的模糊变量，采用NL，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PL 等8 个模糊状态，得出隶属度值（表1）。

采用同样的方法得EC 的论域为：{-6，-5，-4，-3，-2，-l，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6}。采用NL、NM，NS，O，PS，PM，PL 等7 个模糊状态，得出隶属度值（表2）。

同理，得到输出u 的论域为：{-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6，+7}。同上，也采用负大［NL］、负中［NM］、负小［NS］、零［O］、正小［PS］、正中［PM］、正大［PL］等7 个模糊状态，描述变量u，赋值见表3。

（3）模糊推理。由于单片机的运算速度相对较慢，为了提高温控系统的运算效率，增强系统的实时性，采用在线模糊矩阵计算求和，得出相应输出变量。当瞬时流量值Q 发生改变时，数据采集系统将会将信号传输至模糊推理表中，逐一对应，采取就近原则。多次小幅度调节阀门开启的角度，使控制偏差逐渐趋向于0。推理规则见表4（-表示无控制输出量）。

表1 偏差E（隶属度）赋值表

表2 偏差变化率EC（隶属度）赋值表

表3 输出值U 赋值表

（4）数据清晰化。采用简单易懂的加权平均法，对上述数据进行一系列的模糊决策。变量U（k）经过清晰化推算后，转换成相应的控制变量，存储运算结果。温控系统开始运行后，系统的各种数据将会汇集，并查表得到就近明确控制量。然后，输出控制量辅助以适当的比例因子，得出更接近现实的输出脉冲，控制电动阀门动作，实现控制目标。

4 实际测量结果

制作安装完成后，放置于室内，进行实地的测量。测量工具为水银温度计，放置位置为室内的对角线交叉点附近，高度（1.2～1.5）m。测量时段为1 天（环境温度为（-6～2）℃），分为12个时段，2 h 测一次，将测量结果与设定值（22 ℃）进行比较，对比数据见图1。

表4 推理规则表

图1 温差—时间曲线

从图1 可以看出，设定温度为22 ℃时，单户室温调控系统可以达到很好的效果，调节的幅度为（-0.4～0.3），Δt2为0.54。回归曲线显示R2=0.471。两者值基本吻合，而且从调节的幅度上看，系统并未出现明显的超调现象，也未出现调节不及时的情况。从中可以看出，对于温控系统等滞后系统，同时具备非线性等特点，模糊控制是一个兼具性价比的选择。它具有传统控制系统不可比拟的优势，快速适应，同时还能够确实有效地抑制发散趋势。模糊控制系统，经过长时间的使用后，积累了一定的数据基础后，将会自动调试控制表的取值，控制调节次数和调节幅度会越来越少，最终趋于控制稳定。

出现的调节幅度极值，可能的原因是室内温度的测量误差，或者是模糊变量的论域选取的有些欠缺。但从整体上看，该系统完全可以满足室内温度调节的需求。