洁净集中空调温湿度控制与节能

　　【摘 要】文章从洁净集中空调的定风量系统着手，对系统的节能状况进行了考虑，并且对温湿度的控制方法进行探讨，从而得出了相关的结论。在PLCs7-300上实现了模糊自适应PID算法，并且将这一算法运用到实际工程项目中进行了调试，从实验的结果来看，取得了较好的效果。 

为了确保厂房的安全性，洁净厂房的房间往往采用恒定送风和改变排风的方法来确保房间内压力控制的有效性，所以在进行空调系统的设定时一般会设定成定风量系统。为了实现节能措施，目前不少厂房都在积极探索洁净集中空调的节能方法。文章在此基础上对洁净厂房的节能技术进行了探索，提出了一种集中空调系统温湿度控制的节能算法，并且成功在PLC上实现了PID的算法，随后在某一个药厂的洁净集中空调上进行了相应的试验，实验结果证明，这一算法可以实现节能效果和温湿度控制。 

　　1 温湿度控制算法和节能 
　　在冬季时，洁净集中空调进行温湿度控制时一般需要用到热盘管和加湿器，从而实现有效的温湿度控制，这一控制过程十分简单，因此相对来说控制系统并不是很复杂。但是到夏季，洁净集中空调进行温湿度控制包括了四种控制过程，分别是降温、升温、加湿、除湿，这几种控制过程的共存使得温湿度的控制更加复杂，从而也使得系统控制复杂程度升高。 
　　1.1 空调温湿度互锁控制 
　　在洁净空调系统之中，冷水阀门的作用比较重要，而且具有降低温度和减小湿度的双重作用。在进行PID参数的设置时，首先对降温控制设定一组PID参数，然后再设定一组PID参数来规定除湿的情况。设定完毕后，不论在何时对这两组PID参数进行运算，都要进行运算结果的比较，并将输出结果较大一方的结果来作为冷水阀门的控制标准。因此在空调的运行过程中，如果降温的PID参数结果较大，就将空调看做处在降温工作中，反之如果除湿的PID参数结果较大，则将空调看做处在除湿的过程之中。 
　　为了确保工作环境的温度和湿度能够尽可能地满足工作需要，并且要使空调具有一定的节能效果，可以采用降温PID和热水阀升温PID互锁、除湿PID和蒸汽加湿PID互锁的办法。一旦空调进入到降温的工作状态，系统就无法启动加热功能，也就是说如果想要进行加热，那么水阀门的降温PID参数结果必须为0。采用这一方法的原因是由于空调在整个降温过程中极有可能产生降温超调的情况，这样一来房间内的温度就会降得较低，而冷水阀门的降温PID并没有停止工作，冷水阀的开度会随着温度的降低逐渐缩小，这样一来房间的温度就会有所回升，在经过几次来回之后，冷水阀门的开度会维持在一定范围内，而房间的温度也会控制在合理的范围中。如果在出现降温超调情况时立刻进行系统的升温，虽然这样一来房间的温度会有所升高，但是冷水阀门进行降温、热水阀门进行升温，两个阀门一起工作就会使一定的能力相互抵消，从而降低了升温和降温的效果，造成了能量的浪费。与此相对应，在进行除湿的工作时，系统不能进行加湿工作，也就是说冷水阀门的除湿PID的参数输出为0时才可启动加湿功能。 
　　1.2 升温、降温、加湿、除湿PID过程变量设定值 
　　正确选择升温、降温、加湿、除湿参数的变量设定点，对空调系统的节能会起到很大的影响。在正常的情况下，洁净空调在进行温度和湿度的控制时对精度有严格的控制范围要求，一般温度的控制精度在±2℃，而湿度的控制精度则在±10%。以下将举一个简单的例子简要说明如何选择合适的系统升降温湿度的设定点。如果某一台空调机组对设计要求作出了明确的规定：温度为21℃±2℃，而湿度是55%±10%。那么在进行系统降温设定点的选取时最好选择22℃，进行升温设定点的选取时最好选择20℃。之所以这么选择，主要是因为当系统在进行降温工作时，并不强制性地要求温度一定要维持在21℃，因为在22℃时环境温度已经能够满足工艺生产的需要，而将降温设定点调高了1℃，对于空调系统的节能来说也有很重要的影响。而在夏天遇到暴雨天气时，系统在进行除湿工作时会将室内的温度降低到一定水平，这时候空调要采取升温的措施，一般来说只要将温度升到20℃就可以满足工艺生产的需要，由于升温设定点降低了1℃，则节约了不少加热所需要消耗的能量。而和升降温设定点的设定原理相同，在进行除湿和加湿工作的设定点选取时也可按照上述原则进行。在一般情况下，工艺性空调是进行不间断工作的，因此在整个夏季中，采取上述办法会节约下非常多的能源。 
　　2 模糊自适应PID算法 
　　对于模糊控制来说，它并不依赖系统模型或者自适应控制，因此可以实现PID参数的最佳调整。文章将前文所提到的控制算法中的降温PID算法修改成了模糊自适应PID算法，其他过程的算法保持不变，并将这一算法在某药厂的一个洁净集中空调上进行的直接的调试试验。 
　　模糊自适应PID控制器的输入变量是误差e和误差的变化ec，而且在不同时刻，e和ec如果对PID参数的要求发展了变化，PID参数可以实现自我整定的功能。随后通过模糊控制规则实现对PID参数的在线修改，从而构成了一套完整的模糊自适应PID控制器，如图1所示。 
　　图1 
　　图中， kp=kp’+△kp；ki=ki’+△ki；kd=kd’+△kd；其中， kp、ki、kd为PID最终运行参数， kp’、ki’、 kd’为PID原始参数；△kp、△ki、△kd为模糊推理得到PID参数的增量。 
　　3 模糊自适应PI算法在PLC上的实现和应用 
　　对于上图所示的控制系统，所选择的控制器是某公司300系列的PLC，在系统工作的过程中，为了能够有效实现模糊自适应PI控制算法在空调系统降温中的作用，文章采用了查表法的方法来进行运算，并将微分的作用设定为0。 
　　3.1 模糊控制表的制定 
　　一般会将误差和误差变化率的模糊论域设定为[-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6]，而进行隶属函数的选择时也一般会选择三角形函数。而模糊推理输出的kp、ki、kd的论域范围和误差、误差变化率的模糊论域范围一致，也为[-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6]，他们的隶属函数的选择时也同样选择了三角形函数。 　　根据模糊自适应PID的控制规则表的规定，在进行输入时所采用的方法是最小法输入，输出则采用重心法输出，并以此为依据建立起模糊控制表。并将这个模糊控制表定义成一个DB210数据块中的数据，而这个DB210数据块则隶属于PLC300。 
　　3.2 模糊自适应PI控制算法的相关参数确定 
　　在模糊自适应PI控制算法中，误差量化系数设定为e_coefficient3，而误差变化率量化系数则设定为ec_coefficient4，比例输出量化系数则设定成k_coefficient，而积分输出量化系数则设定成i_coefficient1，最后将微分输出量化系数设定成d_coefficient2，这些不同的系数取值如下表1所示。 
　　表1 模糊自适应PI算法相关参数设定 
　　3.3 算法的实现和结果 
　　PLCs7-300这一系统中具备了功能块FB41，这一功能块直接受PID的控制，可以实现非常强大的计算功能。在使用这个功能块时，首先要建立一个背景数据块作为这个功能块的基础，并对PID增益、积分时间、微分时间、手动/自动等等相关参数进行详细的设定。一般来说，将通过模糊自适应计算好的增益、积分时间和微分时间输入该系统，并经过传输上传到系统的增益、积分时间、微分时间内存中，然后就可以充分调用这一功能块的功能，使其发挥应有的效果，而模糊自适应PID控制也得以呈现。 
　　该系统调试的曲线图如图1-3所示，图中所列出的数据是在2007年7月份的数据。在图1-3中，曲线1所代表的数据是送风的相对湿度，而曲线2所代表的数据是房间内的相对湿度，曲线3所代表的数据是房间的整体温度，曲线4所代表的数据是送风的温度情况，曲线5所代表的数据是送风的风速大小。图1-3将上述数据曲线全部安放在一个坐标系中，这样一来在进行系统运行分析时会方便许多。途中横坐标代表的参数是时间t，而纵坐标所代表的参数则是温度（℃）、风速（m/s）、相对湿度（%）。该房间内空调机的送风量设定为每小时5000m?。系统对房间内的温度控制要求是21℃±2℃，对湿度的控制要求时55%±10%。