張 博，王志剛，高璽廣，徐 莉

（河北工業(yè)大學 信息工程學院，天津 300401）

近幾年來，智能建筑[1]（Intelligence Building）在我國得到了很大的發(fā)展。在智能建筑中，樓宇自控系統(tǒng)（Building Automation System，BAS）占有主導地位，而在樓宇自控系統(tǒng)中空調控制系統(tǒng)扮演著極其重要的角色。本文針對目前空調系統(tǒng)中存在的布線施工周期長、有線網絡缺少靈活性且人力物力資源消耗大等問題，結合實際課題，提出了WLAN技術代替原有的RS485總線及Lonworks[2]總線等總線方案，將上位機和現(xiàn)場控制系統(tǒng)構成一個通過無線收發(fā)模塊傳送信息的集散系統(tǒng)，使之減少了布線的環(huán)節(jié)，增加了系統(tǒng)的靈活性，降低了安裝費用，并獲得了系統(tǒng)重新布置時的可移動性。針對溫濕度大滯后性的特性以及目前傳統(tǒng)PID控制難以滿足快速性、無超調、無靜差、抗干擾和魯棒性[3]強等多方面的要求，運用了單神經元自適應PID控制算法[4]，改善系統(tǒng)的控制性能。

1 空調系統(tǒng)控制原理

控制原理：通過新、回風道內設置的溫濕度傳感器分別檢測新風、回風的溫濕度，經過單元控制器的計算比較，確定系統(tǒng)空氣處理機的運行工況，并輸出相應的信號控制新/回風及排風風閥的開度比例，并調節(jié)新回風混合比，達到節(jié)能的目的。在風道內設有防凍開關，當風溫低于設定溫度時，切斷風機電路停止風機運行，并通過與新風入口風閥執(zhí)行器的連鎖，關閉新風閥。同時由現(xiàn)場控制器輸出報警信號[5]。本文主要研究的是對溫濕度的控制問題。

2 硬件設計

本系統(tǒng)包括3大部分：主機（含數(shù)據庫），現(xiàn)場控制部分和WLAN控制部分，其中硬件設計包括WLAN控制模塊的設計和現(xiàn)場控制器及其外圍電路設計兩部分。WLAN控制模塊是該系統(tǒng)的核心部分，負責主機與控制器之間信息的傳輸。系統(tǒng)結構如圖1所示。

圖1 基于WLAN技術的空調系統(tǒng)的結構圖Fig.1 Structure diagram of air-conditioning system based on WLAN technology

現(xiàn)場控制部分由帶串口（RS232或RS485接口）的控制器及其外圍電路、溫濕度傳感器等組成，從傳感器測得的相應數(shù)值將定期發(fā)送到無線控制模塊交主控機處理。控制器采用PID等算法對空調末端組各種閥門進行控制，并負責各采樣點的溫濕度采樣值的顯示與上傳。

現(xiàn)場控制器的設計主要包括：AT89S52單片機、輸入、輸出電路，4×4點陣鍵盤電路，存儲器擴展電路，字符液晶或數(shù)碼管顯示電路，掉電保護電路及上下限保護電路等。其結構圖如圖2所示。

圖2 現(xiàn)場控制器的設計框圖Fig.2 Design block diagram of field controller

WLAN控制模塊的設計：系統(tǒng)中采用ADAM4550無線調制解調模塊作為中間數(shù)據采集器，ADAM-4550是一款新型直序擴頻無線調制解調器。它在 2.4 GHz ISM頻段上工作，無須申請執(zhí)照。它提供了可用于通訊的 RS-232和RS-485接口，通訊速率可達到 115.2 kbps。它使用1 Mbps的廣播速率以半雙工方式工作。調制解調器具有 100 mW的輸出功率。使用其背面的拉桿天線時，可以有150 m的有效傳輸距離。當使用研華提供的高增益外接支桿式天線時，它的通訊范圍有可能超過 20 km（開闊空間）。

3 軟件設計

根據系統(tǒng)功能要求，軟件設計分為兩部分：

現(xiàn)場控制器的軟件設計主要由數(shù)據采集程序、初始化程序、算法控制運算程序、參數(shù)發(fā)送及顯示程序、故障診斷報警程序等組成。軟件功能為實時采集溫濕度、設備報警、風機的工作狀態(tài)等模擬、數(shù)字信號，根據控制算法通過控制新回風閥及冷熱水的開度大小進行溫濕度的控制。

主機控制軟件包括數(shù)據庫（用DELPHI編程[6]），溫濕度查詢、接收火盜警信號，然后進行相應處理后給下位機即現(xiàn)場控制器發(fā)出指令，并對數(shù)據進行存檔和歸表以便查詢調用。

4 單神經元自適應PID算法控制

單神經元作為構成神經網絡的基本單位，具有自學習和自適應能力，而且結構簡單，易于計算。傳統(tǒng)的PID調節(jié)器也具有結構簡單，調整方便和參數(shù)整定與工程指標聯(lián)系密切等特點。將兩者結合，可以在一定程度上解決傳統(tǒng)PID調節(jié)器對一些參數(shù)時變系統(tǒng)進行有效控制的不足。

常規(guī)PID控制器的控制算法式為

式（1）中為實際值與給定值的偏差，e（t）=yr-y；Kp為比例增益；Ti為積分時間常數(shù)；Td為微分時間常數(shù)。當采用周期To較短時，離散化后，可得常規(guī)PID控制的增量型算式為：

式（2）中ΔU（k）——第K次控制器輸出的增量；

ΔE（k）——偏差的一次差分，ΔE（k）=E（k）-E（k-1）；

Δ2E（k）——偏差的二次差分，Δ2E（k）=E（k）-2E（k-1）+E（k-2）。

結合以上的常規(guī)PID調節(jié)器的控制機理，一個基于單神經元模型的自適應PID控制器的結構圖如圖3所示。

圖3 單神經元自適應PID控制結構圖Fig.3 Structure diagram of single neuron self-adaptive control

圖中狀態(tài)變換器的輸入為系統(tǒng)的輸出偏差信號e（k），yr為設定輸入，y為過程的實際輸出，ri為性能指標或遞進信號，K為神經元比例系數(shù)，K＞0。該單神經元控制器有3個狀態(tài)變量x1（k）、x2（k）、x3（k），這里分別取為：

xi（k）（i=1，2，3）的這種取法有明顯的物理意義：x1（k）反映了系數(shù)誤差（相當于積分項），x2（k）反映了系統(tǒng)誤差的一階差分（相當于比例項），x3（k）反映了系統(tǒng)誤差的二階差分（相當于微分項）。本文的控制策略如下：

式中u（k）——第k次采樣后，神經元的控制輸出；wi（k）——對應于xi（k）的加權系數(shù)。

將式（3）代入式（4），得：

比較式（2）和式（5），得到

Kw1（k）=分別稱為該神經元控制器的積分系數(shù)、比例系數(shù)、微分系數(shù)。

單神經元自適應控制器是通過對加權系數(shù)的調整來實現(xiàn)自適應、自學習功能的?？紤]到加權系數(shù)應和神經元的輸入、輸出和輸出偏差三者的相關函數(shù)有關，因此加權系數(shù)的調整采用有監(jiān)督的Hebb學習規(guī)則[7]，即：

式（6）、（7）中ri（k）——遞進信號或學習信號，ri（k）隨過程進行逐漸衰減；z（k）——輸出誤差信號，z（k）=yr（k）-y（k）=e（k）；ηi——學習速率，ηi＞0。

可以證明當偏差 e（k）充分小時，wi（k）可收斂到某一穩(wěn)定值w*i，且與期望值的偏差在允許范圍內[8]。

為保證上述控制學習算法的收斂性和魯棒性，對上述學習算法進行規(guī)范化處理，得：

式（8）中 x1（k）=e（k），x2（k）=Δe（k），x3（k）=Δ2e（k）=e（k）-2e（k-1）+e（k-2）。

ηI，ηP，ηD——分別為積分、比例、微分的學習速率。 由式（8）可看出，單神經元自適應PID控制器是依據學習信號所反映的誤差與環(huán)境的變化來對相應的參數(shù)進行在線調整，并產生自適應控制作用，這充分體現(xiàn)了其強魯棒性。

5 結束語

根據以上設計的空調系統(tǒng)，將WLAN技術與單神經元自適應PID控制結合起來，通過工控機實現(xiàn)實時監(jiān)控，控制效果良好。選擇WLAN技術不但減少了布線所需的人力物力的消耗，也增加了系統(tǒng)的靈活性、移動性。同時加上單神經元自適應PID控制，使系統(tǒng)具有無靜差、無超調、魯棒性好等優(yōu)點。

[1]付曉峰，李楠，付興武.Lonworks技術與模糊PID控制相結合應用于中央空調系統(tǒng)的研究[J].電氣傳動自動化，2005，27（2）:23-26.FU Xiao-feng，LI Nan，F(xiàn)U Xing-wu.Research on combination of Lonworks technology and fuzzy-PID controller in the central air-conditioning system[J].Electric Drive Automation，2005， 27（2）:23-26.

[2]楊育紅.Lon網絡控制技術及應用[M].西安:西安電子科技大學出版社，1999.

[3]劉利，馬勁松，李黎.基于神經元的模糊自適應PID控制及其應用[J].自動化技術與應用，2003， 22（10）:7-9.LIU Li，MA Jin-song，LI Li.Neuron-based fuzzy selfadaptation PID control and its application[J].Control Theary and Applications，2003，22（10）:7-9.

[4]舒迪前.自適應控制[M].沈陽：東北大學出版社，1993.

[5]李文然.建筑電器智能技術[M].北京：中國建材工業(yè)出版社，1998.2.

[6]張瑞，廉保旺.Delphi環(huán)境下批量數(shù)據串口通信的直接實現(xiàn)方法[J].計算機工程與技術，2005， 26（9）:2527-2529.ZHANGRui，LIAN Bao-wang.Implementation ofmassivedata serial port communication in Delphi[J].Computer Engineering and Design ，2005 ，26（9）:2527-2529.

[7]胡守仁.神經網絡導論[M].長沙:國防科技大學出版社，1993.

[8]韓力群.人工神經網絡理論、設計及應用[M].北京:化學工業(yè)出版社，2002.