中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域

《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》涉及中央空調(diào)智能控制節(jié)能技術(shù)領(lǐng)域，特別地，涉及一種中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、模糊控制裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)。

圖1是基本模糊控制流程示意圖；

圖2是《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》模糊控制方法中動態(tài)修正模糊規(guī)則庫實(shí)施例一的流程示意圖；

圖3是該發(fā)明模糊控制方法中動態(tài)修正模糊規(guī)則庫實(shí)施例二的流程示意圖；

圖4是該發(fā)明模糊控制方法中動態(tài)修正模糊規(guī)則庫實(shí)施例三的流程示意圖；

圖5是該發(fā)明模糊控制裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖6是該發(fā)明模糊控制裝置中規(guī)則修正模塊實(shí)施例一的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖7是該發(fā)明模糊控制裝置中規(guī)則修正模塊實(shí)施例二的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖8是該發(fā)明模糊控制裝置中規(guī)則修正模塊實(shí)施例三的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖9是該發(fā)明中央空調(diào)系統(tǒng)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)框圖。

中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)專利目的

《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》所要解決的技術(shù)問題是提供一種中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)冷凍水側(cè)的恒溫差控制，使系統(tǒng)在不同的運(yùn)行條件下不僅保證制冷量，且總能耗最低。

中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)技術(shù)方案

《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》一方面提供了一種中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法，包括：采集冷凍水側(cè)溫差和溫差變化率數(shù)據(jù)、模糊化處理、利用動態(tài)模糊規(guī)則庫進(jìn)行模糊推理、解模糊化處理、輸出冷凍水泵頻率控制信號等步驟，還包括：動態(tài)修正模糊規(guī)則庫的步驟，具體包括：根據(jù)初始模糊規(guī)則庫和初始概率集合輸出的控制信號，計(jì)算初始制冷效率；隨機(jī)選擇所述初始規(guī)則庫中的某個(gè)規(guī)則，產(chǎn)生該規(guī)則對應(yīng)概率的修改方向，修改規(guī)則庫；按照新規(guī)則庫運(yùn)行一段時(shí)間，計(jì)算現(xiàn)在制冷效率；比較所述現(xiàn)在制冷效率相對所述初始制冷效率是否滿足一定條件；若否，根據(jù)預(yù)設(shè)修正策略修正概率，獲得新的規(guī)則，返回現(xiàn)在制冷效率計(jì)算步驟；若是，保存預(yù)期規(guī)則庫及預(yù)期概率集合。

優(yōu)選的，在所述根據(jù)初始模糊規(guī)則庫和概率集合計(jì)算初始制冷效率步驟之前，還包括：判斷模糊規(guī)則庫是否首次使用，若是，則按照預(yù)定方法初始化規(guī)則庫和概率集合，作為初始規(guī)則庫和初始概率集；若否，將上次運(yùn)行結(jié)束存儲的規(guī)則庫和概率集作為所述初始規(guī)則庫和初始概率集合。

優(yōu)選的，所述隨機(jī)選擇所述初始規(guī)則庫中的某個(gè)規(guī)則，產(chǎn)生該規(guī)則對應(yīng)概率的修改方向，修改規(guī)則庫的步驟具體為：

依據(jù)等概率分布隨機(jī)產(chǎn)生標(biāo)號（i，j），i∈{1，2…N_x1}，j∈{1，2…N_x2}；

令

按照概率集合P′隨機(jī)生成一個(gè)事件A∈S，并令A(yù)＝[m，n]。

將規(guī)則矩陣中的第（i，j）個(gè)元素R_i，j做如下修改：

R_i，j＝r（i，j） sgn（r（i m，j n）-r（i，j））。

優(yōu)選的，所述現(xiàn)在制冷效率相對所述初始制冷效率需滿足的條件為：現(xiàn)在制冷效率與初始制冷效率之差與初始制冷效率的比值小于0.5％、大于負(fù)0.5％。

優(yōu)選的，比較所述現(xiàn)在制冷效率相對于所述初始制冷效率是否滿足一定條件，若否，采取以下修正策略修正概率，具體為：

比較所述現(xiàn)在制冷效率相對于所述初始制冷效率是否增加，若是，提高上次變更方向的概率；若否，降低上次變更方向的概率，概率P的修改規(guī)則具體為：

若

若

優(yōu)選的，所述初始化規(guī)則庫的方法為：

令一個(gè)N_x1×N_x2的矩陣的第（i，j）個(gè)元素R_i，j為下式所示：

其中，round（x）表示對x四舍五入。

則將此矩陣存儲為R_init，即初始規(guī)則表。

優(yōu)選的，所述初始化概率集合的方法為：

初始化一個(gè)N_x1×N_x2的集合矩陣P_init，其任意一個(gè)元素P_init_i，j滿足：

P_init＝{P_i，j（[1，0]），P_i，j（[0，1]），P_i，j（[-1，0]），P_i，j（[0，-1]），P_i，j（[0，0]）}＝{0.2，0.2，0.2，0.2，0.2}

對所有的標(biāo)號（i，j），i∈{1，2…N_x1}，j∈{1，2…N_x2}，，進(jìn)行如下處理：

若i＝1，則P_i，j（[-1，0]）＝0

若i＝N_x1，則P_i，j（[1，0]）＝0

若j＝1，則P_i，j（[0，-1]）＝0

若j＝N_x2，則P_i，j（[0，1]）＝0

令P＝P_init。

優(yōu)選的，在所述保存預(yù)期規(guī)則庫和預(yù)期概率集合步驟之前還包括：判斷上次規(guī)則庫的存儲時(shí)刻與現(xiàn)在規(guī)則庫的時(shí)間間隔是否超過預(yù)設(shè)時(shí)間閾值T；若是，則將上次存儲的規(guī)則庫和概率集合替換為現(xiàn)在規(guī)則庫和概率集合；若否，則保留上次存儲的規(guī)則庫和概率集合，繼續(xù)運(yùn)行規(guī)則庫和概率集合的修正動作。

另一方面，提供了一種中央空調(diào)冷凍水的模糊控制裝置，包括輸入模塊、模糊化處理模塊、模糊規(guī)則庫、解模糊化處理模塊、模糊推理機(jī)、輸出模塊和規(guī)則修正模塊，其中，所述規(guī)則修正模塊具體包括：初始制冷效率計(jì)算單元，用于根據(jù)初始模糊規(guī)則庫和初始概率集合輸出的控制信號，計(jì)算初始制冷效率；規(guī)則修改單元，用于隨機(jī)選擇所述初始規(guī)則庫中的某個(gè)規(guī)則，產(chǎn)生該規(guī)則對應(yīng)概率的修改方向，修改規(guī)則庫；現(xiàn)在制冷效率計(jì)算單元，用于按照新規(guī)則庫運(yùn)行一段時(shí)間，計(jì)算現(xiàn)在制冷效率；比較單元，用于比較所述現(xiàn)在制冷效率相對于所述初始制冷效率是否滿足一定條件；繼續(xù)修正單元，用于當(dāng)現(xiàn)在制冷效率相對于所述初始制冷效率不滿足一定條件時(shí)，根據(jù)預(yù)設(shè)修正策略修正概率，獲得新的規(guī)則，重復(fù)上述現(xiàn)在制冷效率計(jì)算和概率修改步驟，直至獲得預(yù)期規(guī)則庫和預(yù)期概率集合；保存單元，用于當(dāng)現(xiàn)在制冷效率相對于所述初始制冷效率滿足一定條件時(shí)，保存預(yù)期規(guī)則庫及預(yù)期概率集合。

優(yōu)選的，所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制裝置還包括：判斷單元，用于判斷模糊規(guī)則庫是否首次使用；

初始化單元，用于當(dāng)模糊規(guī)則庫是首次使用時(shí)，按照預(yù)定方法初始化規(guī)則庫和概率集合，作為初始規(guī)則庫和初始概率集；規(guī)則庫調(diào)用單元，用于當(dāng)模糊規(guī)則庫非首次使用時(shí)，調(diào)用上次運(yùn)行結(jié)束存儲的規(guī)則庫和概率集作為所述初始規(guī)則庫和初始概率集合。

優(yōu)選的，規(guī)則修改單元修改規(guī)則的方法為：

依據(jù)等概率分布隨機(jī)產(chǎn)生標(biāo)號（i，j），i∈{1，2…N_x1}，j∈{1，2…N_x2}；

令

其中，P_sum＝P_i，j（[1，0]） P_i，j（[0，1]） P_i，j（[-1，0]） P_i，j（[0，-1]） P_i，j（[0，0]）

按照概率集合P′隨機(jī)生成一個(gè)事件A∈S，并令A(yù)＝[m，n]。

將規(guī)則矩陣R中的第（i，j）個(gè)元素R_i，j做如下修改：

R_i，j＝r（i，j） sgn（r（i m，j n）-r（i，j））其中，sgn（）為符號函數(shù)。

優(yōu)選的，所述比較單元判斷現(xiàn)在制冷效率與初始制冷效率比滿足的條件為：現(xiàn)在制冷效率與初始制冷效率之差與初始制冷效率的比值小于0.5％、大于負(fù)0.5％。

優(yōu)選的，所述繼續(xù)修正單元，根據(jù)預(yù)設(shè)修正策略修正概率，獲得新的規(guī)則的方法為：

比較所述現(xiàn)在制冷效率相對于所述初始制冷效率是否增加，若是，提高上次變更方向的概率；若否，降低上次變更方向的概率步驟中，概率P的修改規(guī)則具體為：

若

若

優(yōu)選的，所述初始化單元初始化規(guī)則庫的方法為：

令一個(gè)N_x1×N_x2的矩陣的第（i，j）個(gè)元素R_i，j為下式所示：

其中，round（x）表示對x四舍五入。

則將此矩陣存儲為R_init，即初始規(guī)則表。

優(yōu)選的，所述初始化單元初始化概率集合的方法為：

初始化一個(gè)N_x1×N_x2的集合矩陣P_init，其任意一個(gè)元素P_init_i，j滿足：

P_init＝{P_i，j（[1，0]），P_i，j（[0，1]），P_i，j（[-1，0]），P_i，j（[0，-1]），P_i，j（[0，0]）}＝{0.2，0.2，0.2，0.2，0.2}

對所有的標(biāo)號（i，j），i∈{1，2…N_x1}，j∈{1，2…N_x2}，進(jìn)行如下處理：

若i＝1，則P_i，j（[-1，0]）＝0

若i＝N_x1，則P_i，j（[1，0]）＝0

若j＝1，則P_i，j（[0，-1]）＝0

若j＝N_x2，則P_i，j（[0，1]）＝0

則將此矩陣存儲為P_init，即初始概率集合。

優(yōu)選的，所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制裝置還包括：定時(shí)存儲單元，用于判斷上次規(guī)則庫的存儲時(shí)刻與現(xiàn)在規(guī)則庫的時(shí)間間隔是否超過預(yù)設(shè)時(shí)間閾值T；若是，則將上次存儲的規(guī)則庫和概率集合替換為現(xiàn)在規(guī)則庫和概率集合；若否，則保留上次存儲的規(guī)則庫和概率集合。

再一方面，提供了一種中央空調(diào)系統(tǒng)，包括上述任一中央空調(diào)冷凍水的模糊控制裝置。

中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)改善效果

《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》提供的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法，在傳統(tǒng)模糊控制方法的基礎(chǔ)上增加了變規(guī)則機(jī)制，即冷凍水采用動態(tài)規(guī)則模糊控制，根據(jù)運(yùn)行狀況在線更新規(guī)則庫，這樣模糊控制的時(shí)候能夠更快收斂，保證制冷前提下比傳統(tǒng)的固定規(guī)則的模糊控制系統(tǒng)的能耗更低。模擬人類技術(shù)專家作決策的過程不斷修正規(guī)則庫，使系統(tǒng)在不同的運(yùn)行條件下應(yīng)用最有效的規(guī)則庫，實(shí)現(xiàn)冷凍水的恒溫差控制。不僅符合中央空調(diào)系統(tǒng)的復(fù)雜性、動態(tài)性和模糊性要求，使控制簡便，而且減少了能源浪費(fèi)、提高了能源利用率、降低了中央空調(diào)運(yùn)行成本，真正實(shí)現(xiàn)了中央空調(diào)系統(tǒng)的最優(yōu)化運(yùn)行-安全、舒適、節(jié)能。

截至2011年4月，中央空調(diào)系統(tǒng)中設(shè)備的投入、電網(wǎng)的設(shè)計(jì)等都是按照最大負(fù)荷來設(shè)計(jì)的，因此中央空調(diào)大部分時(shí)間都處于部分負(fù)荷狀態(tài)下，在實(shí)際運(yùn)行中，中央空調(diào)負(fù)荷減少時(shí)并沒有減少多少消耗的能量，顯然這是不合理的。隨著技術(shù)的進(jìn)步，促進(jìn)了變頻器的小型化和實(shí)用化，為了降低中央空調(diào)系統(tǒng)的能源浪費(fèi)，人們開始采用變頻器來控制空調(diào)系統(tǒng)的水泵和風(fēng)機(jī)實(shí)現(xiàn)節(jié)能的效果。

傳統(tǒng)的中央空調(diào)控制方法通過采集水循環(huán)系統(tǒng)的壓差和溫度，采用可編程序控制器（PLC），對水泵進(jìn)行PI（比例、積分）調(diào)節(jié)控制或者PID（比例、微分、積分）調(diào)節(jié)控制，以實(shí)現(xiàn)節(jié)能。PLC能實(shí)現(xiàn)簡單的邏輯功能，最常見的節(jié)能控制方法有恒溫差控制和恒壓差控制，PLC控制方法可以達(dá)到一定的節(jié)能效果，而且PID控制原理簡單、使用方便，價(jià)格也比較便宜，但其也存在一些不足：

PI或者PID調(diào)節(jié)器最重要調(diào)節(jié)系數(shù)K_p（比例系數(shù)）、T_i（積分時(shí)間常數(shù)）、T_d（微分時(shí)間常數(shù)）只能是一個(gè)固定值，通常是在設(shè)備調(diào)試階段，由經(jīng)驗(yàn)豐富的調(diào)試人員手工整定的，數(shù)據(jù)一旦整定后，它就是固定不變的了，不能隨著受控環(huán)境的變化而自動調(diào)整。而實(shí)際上，中央空調(diào)系統(tǒng)是一個(gè)時(shí)變的動態(tài)系統(tǒng)，其運(yùn)行工況是和氣候條件、建筑物材料、建筑內(nèi)人流量等多種因素密不可分的，是隨時(shí)變化的。因此，靜態(tài)參數(shù)的控制方法并不適合于中央空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能控制。此外，PLC只能實(shí)現(xiàn)單參量的簡單控制功能，當(dāng)用于控制中央空調(diào)系統(tǒng)這樣多參量、非線性時(shí)變高耦合復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)，容易引起系統(tǒng)震蕩，使得控制溫度在較大范圍內(nèi)變化，及影響了系統(tǒng)的穩(wěn)定性、又降低了空調(diào)系統(tǒng)的舒適性。

針對PID控制方法的不足，有些廠家提出了一些基于人工智能技術(shù)的控制方法，其中比較有代表性的是中央空調(diào)節(jié)能模糊控制方法。該控制方法主要是模擬人類的思維模式，當(dāng)一個(gè)熟練的操作工人，遇到工況變化的情況，經(jīng)過自身大腦的思維判斷，給出控制量來控制系統(tǒng)。例如當(dāng)工人發(fā)現(xiàn)冷凍水供回水溫差小于某個(gè)設(shè)定值（系統(tǒng)負(fù)荷降低），可以選擇降低冷凍泵的控制頻率，達(dá)到節(jié)能的效果。而當(dāng)冷凍水供回水溫差大于某個(gè)設(shè)定值（系統(tǒng)負(fù)荷增加），則必須增加冷凍泵的控制頻率，保證空調(diào)系統(tǒng)制冷效果。

中央空調(diào)節(jié)能模糊控制方法主要是模擬人類的思維模式來對中央空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行控制，包括了溫差偏差變量模糊化、溫差偏差變化率模糊化、模糊推理、模糊量清晰化處理和清晰量輸出等幾個(gè)主要過程。和傳統(tǒng)PID方法相比，更加符合中央空調(diào)的復(fù)雜性、動態(tài)性和模糊性，能夠?qū)崿F(xiàn)比PID更加精準(zhǔn)的控制效果，實(shí)現(xiàn)更大的節(jié)能效果。但是它也同樣存在著一些不足：

首先模糊控制方法是根據(jù)專家的豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和思維過程構(gòu)建的模糊規(guī)則，然后依此規(guī)則作為控制控制的基礎(chǔ)，因此規(guī)則庫制定方法對控制效率有著決定性作用，但是規(guī)則庫的建立需要依賴大量的實(shí)踐數(shù)據(jù)，從大量的應(yīng)用環(huán)境中收集最有效的控制規(guī)則，但是如何評價(jià)采用的規(guī)則是最有效的，現(xiàn)在并沒有定論。而且規(guī)則庫考慮的是大多數(shù)應(yīng)用的普遍性，但是每個(gè)具體應(yīng)用的工況也是有所區(qū)別，因此并不能達(dá)到最優(yōu)化的控制。

此外，2011年4月前技術(shù)中的規(guī)則庫幾乎都是根據(jù)所謂的專家經(jīng)驗(yàn)來制定的固定規(guī)則，而人的判斷總有偏差，而且實(shí)際系統(tǒng)在不同的運(yùn)行條件下的確需要不同的規(guī)則庫，傳統(tǒng)模糊控制器無法滿足此要求。

1.一種中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法，其特征在于，包括：采集冷凍水側(cè)溫差和溫差變化率數(shù)據(jù)、模糊化處理、利用動態(tài)模糊規(guī)則庫進(jìn)行模糊推理、解模糊化處理、輸出冷凍水泵頻率控制信號等步驟，還包括：動態(tài)修正模糊規(guī)則庫的步驟，具體包括：根據(jù)初始模糊規(guī)則庫和初始概率集合輸出的控制信號，計(jì)算初始制冷效率；隨機(jī)選擇所述初始規(guī)則庫中的某個(gè)規(guī)則，產(chǎn)生該規(guī)則對應(yīng)概率的修改方向，修改規(guī)則庫；按照新規(guī)則庫運(yùn)行一段時(shí)間，計(jì)算現(xiàn)在制冷效率；比較所述現(xiàn)在制冷效率相對所述初始制冷效率是否滿足一定條件；若否，根據(jù)預(yù)設(shè)修正策略修正概率，獲得新的規(guī)則，返回現(xiàn)在制冷效率計(jì)算步驟；若是，保存預(yù)期規(guī)則庫及預(yù)期概率集合。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法，其特征在于，在所述根據(jù)初始模糊規(guī)則庫和概率集合計(jì)算初始制冷效率步驟之前，還包括：判斷模糊規(guī)則庫是否首次使用，若是，則按照預(yù)定方法初始化規(guī)則庫和概率集合，作為初始規(guī)則庫和初始概率集；若否，將上次運(yùn)行結(jié)束存儲的規(guī)則庫和概率集作為所述初始規(guī)則庫和初始概率集合。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法，其特征在于，所述隨機(jī)選擇所述初始規(guī)則庫中的某個(gè)規(guī)則，產(chǎn)生該規(guī)則對應(yīng)概率的修改方向，修改規(guī)則庫的步驟具體為：

依據(jù)等概率分布隨機(jī)產(chǎn)生標(biāo)號（i，j），i∈{1，2…N_x1}，j∈{1，2…N_x2}；

令

按照概率集合P′隨機(jī)生成一個(gè)事件A∈S，并令A(yù)＝[m，n]。

將規(guī)則矩陣中的第（i，j）個(gè)元素R_i，j做如下修改：

R_i，j＝r（i，j） sgn（r（i m，j n）-r（i，j））。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法，其特征在于，所述現(xiàn)在制冷效率相對所述初始制冷效率需滿足的條件為：現(xiàn)在制冷效率與初始制冷效率之差與初始制冷效率的比值小于0.5％、大于負(fù)0.5％。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法，其特征在于，

比較所述現(xiàn)在制冷效率相對于所述初始制冷效率是否滿足一定條件，若否，采取以下修正策略修正概率，具體為：

比較所述現(xiàn)在制冷效率相對于所述初始制冷效率是否增加，若是，提高上次變更方向的概率；若否，降低上次變更方向的概率，概率P的修改規(guī)則具體為：

若

若

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法，其特征在于，所述初始化規(guī)則庫的方法為：

令一個(gè)N_x1×N_x2的矩陣的第（i，j）個(gè)元素R_i，j為下式所示：

其中，round（x）表示對x四舍五入。

則將此矩陣存儲為R_init，即初始規(guī)則表。

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法，其特征在于，所述初始化概率集合的方法為：

初始化一個(gè)N_x1×N_x2的集合矩陣P_init，其任意一個(gè)元素P_init_i，j滿足：

P_init＝{P_i，j（[1，0]），P_i，j（[0，1]），P_i，j（[-1，0]），P_i，j（[0，-1]），P_i，j（[0，0]）}＝{0.2，0.2，0.2，0.2，0.2}

對所有的標(biāo)號（i，j），i∈{1，2…N_x1}，j∈{1，2…N_x2}，，進(jìn)行如下處理：

若i＝1，則P_i，j（[-1，0]）＝0

若i＝N_x1，則P_i，j（[1，0]）＝0

若j＝1，則P_i，j（[0，-1]）＝0

若j＝N_x2，則P_i，j（[0，1]）＝0

令P＝P_init。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法，其特征在于，在所述保存預(yù)期規(guī)則庫和預(yù)期概率集合步驟之前還包括：判斷上次規(guī)則庫的存儲時(shí)刻與現(xiàn)在規(guī)則庫的時(shí)間間隔是否超過預(yù)設(shè)時(shí)間閾值T；若是，則將上次存儲的規(guī)則庫和概率集合替換為現(xiàn)在規(guī)則庫和概率集合；若否，則保留上次存儲的規(guī)則庫和概率集合，繼續(xù)運(yùn)行規(guī)則庫和概率集合的修正動作。

9.一種中央空調(diào)冷凍水的模糊控制裝置，其特征在于，包括輸入模塊、模糊化處理模塊、模糊規(guī)則庫、解模糊化處理模塊、模糊推理機(jī)、輸出模塊和規(guī)則修正模塊，其中，所述規(guī)則修正模塊具體包括：初始制冷效率計(jì)算單元，用于根據(jù)初始模糊規(guī)則庫和初始概率集合輸出的控制信號，計(jì)算初始制冷效率；規(guī)則修改單元，用于隨機(jī)選擇所述初始規(guī)則庫中的某個(gè)規(guī)則，產(chǎn)生該規(guī)則對應(yīng)概率的修改方向，修改規(guī)則庫；現(xiàn)在制冷效率計(jì)算單元，用于按照新規(guī)則庫運(yùn)行一段時(shí)間，計(jì)算現(xiàn)在制冷效率；比較單元，用于比較所述現(xiàn)在制冷效率相對于所述初始制冷效率是否滿足一定條件；繼續(xù)修正單元，用于當(dāng)現(xiàn)在制冷效率相對于所述初始制冷效率不滿足一定條件時(shí)，根據(jù)預(yù)設(shè)修正策略修正概率，獲得新的規(guī)則，重復(fù)上述現(xiàn)在制冷效率計(jì)算和概率修改步驟，直至獲得預(yù)期規(guī)則庫和預(yù)期概率集合；保存單元，用于當(dāng)現(xiàn)在制冷效率相對于所述初始制冷效率滿足一定條件時(shí)，保存預(yù)期規(guī)則庫及預(yù)期概率集合。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制裝置，其特征在于，還包括：判斷單元，用于判斷模糊規(guī)則庫是否首次使用；初始化單元，用于當(dāng)模糊規(guī)則庫是首次使用時(shí)，按照預(yù)定方法初始化規(guī)則庫和概率集合，作為初始規(guī)則庫和初始概率集；規(guī)則庫調(diào)用單元，用于當(dāng)模糊規(guī)則庫非首次使用時(shí)，調(diào)用上次運(yùn)行結(jié)束存儲的規(guī)則庫和概率集作為所述初始規(guī)則庫和初始概率集合。

11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制裝置，其特征在于，規(guī)則修改單元修改規(guī)則的方法為：依據(jù)等概率分布隨機(jī)產(chǎn)生標(biāo)號（i，j），i∈{1，2…N_x1}，j∈{1，2…N_x2}；

令

其中，Psum＝P_i，j（[1，0]） P_i，j（[0，1]） P_i，j（[-1，0]） P_i，j（[0，-1]） P_i，j（[0，0]）

按照概率集合P′隨機(jī)生成一個(gè)事件A∈S，并令A(yù)＝[m，n]。

將規(guī)則矩陣R中的第（i，j）個(gè)元素R_i，j做如下修改：

R_i，j＝r（i，j） sgn（r（i m，j n）-r（i，j））其中，sgn（）為符號函數(shù)。

12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制裝置，其特征在于，所述比較單元判斷現(xiàn)在制冷效率與初始制冷效率比滿足的條件為：現(xiàn)在制冷效率與初始制冷效率之差與初始制冷效率的比值小于0.5％、大于負(fù)0.5％。

13.根據(jù)權(quán)利要求9所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制裝置，其特征在于，所述繼續(xù)修正單元，根據(jù)預(yù)設(shè)修正策略修正概率，獲得新的規(guī)則的方法為：

比較所述現(xiàn)在制冷效率相對于所述初始制冷效率是否增加，若是，提高上次變更方向的概率；若否，降低上次變更方向的概率步驟中，概率P的修改規(guī)則具體為：

若

若

14.根據(jù)權(quán)利要求10所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制裝置，其特征在于，所述初始化單元初始化規(guī)則庫的方法為：

令一個(gè)N_x1×N_x2的矩陣的第（i，j）個(gè)元素R_i，j為下式所示：

其中，round（x）表示對x四舍五入。

則將此矩陣存儲為R_init，即初始規(guī)則表。

15.根據(jù)權(quán)利要求10所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制裝置，其特征在于，所述初始化單元初始化概率集合的方法為：初始化一個(gè)N_x1×N_x2的集合矩陣P_init，其任意一個(gè)元素P_init_i，j滿足：

P_init＝{P_i，j（[1，0]），P_i，j（[0，1]），P_i，j（[-1，0]），P_i，j（[0，-1]），P_i，j（[0，0]）}＝{0.2，0.2，0.2，0.2，0.2}

對所有的標(biāo)號（i，j），i∈{1，2…N_x1}，j∈{1，2…N_x2}，進(jìn)行如下處理：

若i＝1，則P_i，j（[-1，0]）＝0

若i＝N_x1，則P_i，j（[1，0]）＝0

若j＝1，則P_i，j（[0，-1]）＝0

若j＝N_x2，則P_i，j（[0，1]）＝0

則將此矩陣存儲為P_init，即初始概率集合。

16.根據(jù)權(quán)利要求9所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制裝置，其特征在于，還包括：定時(shí)存儲單元，用于判斷上次規(guī)則庫的存儲時(shí)刻與現(xiàn)在規(guī)則庫的時(shí)間間隔是否超過預(yù)設(shè)時(shí)間閾值T；若是，則將上次存儲的規(guī)則庫和概率集合替換為現(xiàn)在規(guī)則庫和概率集合；若否，則保留上次存儲的規(guī)則庫和概率集合。

17.一種中央空調(diào)系統(tǒng)，其特征在于，包括權(quán)利要求9～16任一所述的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制裝置。

在介紹《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》具體實(shí)施方式之前，先了解模糊控制：

模糊控制的原理如下：計(jì)算機(jī)經(jīng)中斷采樣從輸入端獲得被控制量的偏差值和偏差值的變化率，它們均為精確量，經(jīng)模糊化處理后得到模糊集，再由模糊集和模糊控制規(guī)則，應(yīng)用模糊推理法則進(jìn)行模糊決策，得到相應(yīng)的模糊控制集，然后經(jīng)解模糊化處理后，得到精確的控制量去控制被控制對象。

然后，計(jì)算機(jī)中斷等待第二次數(shù)據(jù)采樣，進(jìn)行第二次控制......。這樣循環(huán)下去，就實(shí)現(xiàn)了被控對象的模糊控制。

模糊控制的核心是模糊控制規(guī)則和模糊推理兩部分。其中，模糊控制規(guī)則是將人（專家）的操作經(jīng)驗(yàn)和思維過程，總結(jié)成一系列的條件語句，即控制規(guī)則，從而得到模糊關(guān)系。而模糊推理則是總結(jié)人（專家）的控制行為，得出的模糊計(jì)算法則。

• 第一實(shí)施例

參照圖1所示的基本模糊控制流程示意圖，模糊控制可以概括為以下四個(gè)步驟：

步驟11、根據(jù)數(shù)據(jù)采樣得到模糊控制器的輸入變量；

步驟12、將輸入變量的精確值變?yōu)槟：浚?

步驟13、根據(jù)輸入模糊量及模糊控制規(guī)則，應(yīng)用模糊推理計(jì)算出模糊控制量；

步驟14、由模糊控制量計(jì)算精確控制量。

從上述步驟可以看出，基于模糊邏輯的智能控制-模糊控制，區(qū)別于基于精確模型的傳統(tǒng)控制理論。傳統(tǒng)控制的過程為：比較-計(jì)算-控制-執(zhí)行，而模糊控制的過程為：識別-推理-決策-執(zhí)行。不難看出，模糊控制是建立在被控動態(tài)過程的特征模式識別，并基于知識、經(jīng)驗(yàn)的推理和智能決策基礎(chǔ)上的控制。

《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》提供的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法也包括以下基本模糊控制步驟：

步驟一，計(jì)算機(jī)從模糊控制器的輸入端獲得輸入變量：二元信號（x₁，x₂），其中，x₁為冷凍水側(cè)溫差，x₂為冷凍水側(cè)溫差變化率。

其中，x₁、x₂均為精確量。

步驟二、x₁經(jīng)模糊化處理得到模糊集

步驟三、x₂經(jīng)模糊化處理得到模糊集

步驟四、將模糊控制規(guī)則定義為：IFX₁是

Y是輸出精確控制量y的模糊量。

步驟五、根據(jù)輸入模糊量及模糊控制規(guī)則，應(yīng)用模糊推理計(jì)算出模糊控制集Y；規(guī)則用下面表一的形式表達(dá)。

其中，精確控制量y的模糊集為Y_k，k＝1，2…N_y，即模糊控制集Y。

步驟六、由模糊控制集Y計(jì)算精確控制量（即模糊控制器的輸出）y：

其中，公式（1）中

《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》中，精確輸出量y為冷凍水泵的頻率控制信號。

在本模糊控制方法中，所有隸屬度函數(shù)都采用高斯型隸屬度函數(shù)，即任一模糊集X的隸屬函數(shù)為（2）式所示：

其中，c_x為X的中心，σ_x為X的方差。

則，輸入x₁對應(yīng)的N_x1個(gè)隸屬度為：

輸入x₂對應(yīng)的N_x2個(gè)隸屬度為：

我們將規(guī)則寫成一個(gè)表格形式，見表1：

如果令總體規(guī)則數(shù)目為M，則顯然有：M＝N_x1·N_x2（5）

為了說明上的方便，我們將規(guī)則的后件用整數(shù)1～Ny來表示，亦即有（6）式：r（i，j）∈{1，2…N_y}，i＝1，2…N_x1，j＝1，2…N_x2（6）

我們定義事件集合S如（7）式所示：S＝{[1，0]，[0，1]，[-1，0]，[0，-1]，[0，0]}（7）

再定義每個(gè)事件所對應(yīng)的概率集合如（8）式所示：P（S）＝{P（A），A∈S}（8.1）

也就是說：P（S）＝{P（A），A＝[1，0]，[0，1]，[-1，0]，[0，-1]，[0，0]}（8.2）

《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》提供的中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法是在傳統(tǒng)模糊控制方法的基礎(chǔ)上，增加變規(guī)則機(jī)制，所以，除了包括上述各基該步驟外，還包括：計(jì)算機(jī)自動動態(tài)修正模糊規(guī)則庫的步驟。

參照圖2，示出了《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》冷凍水的模糊控制方法中動態(tài)修正模糊規(guī)則庫實(shí)施例一的流程示意圖，具體包括：

步驟101、根據(jù)初始模糊規(guī)則庫和初始概率集合輸出的控制信號，計(jì)算初始制冷效率COP_last。

步驟103、隨機(jī)選擇上述初始規(guī)則庫中的某個(gè)規(guī)則，產(chǎn)生該規(guī)則對應(yīng)概率的修改方向，修改規(guī)則庫。

步驟105、按照修改后的新規(guī)則庫運(yùn)行一段時(shí)間t，計(jì)算現(xiàn)在制冷效率COP_now。

步驟107、比較現(xiàn)在制冷效率COP_now相對于初始制冷效率COP_last是否滿足一定條件；若否，執(zhí)行步驟109；若是，執(zhí)行步驟111。

步驟109、根據(jù)預(yù)設(shè)修正策略修正概率P，獲得新的規(guī)則，返回步驟105。

步驟111，保存滿足條件的預(yù)期規(guī)則庫和預(yù)期概率集合。

在整個(gè)冷凍水側(cè)的控制過程中，不斷執(zhí)行上述各步驟，根據(jù)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)不斷變化規(guī)則庫中的規(guī)則，使整個(gè)中央空調(diào)冷凍水泵達(dá)到最節(jié)能的工作狀態(tài)。

《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》實(shí)施例中，步驟103修改規(guī)則的方法可以是：

步驟S1、依據(jù)等概率分布隨機(jī)產(chǎn)生標(biāo)號（i，j），i∈{1，2…N_x1}，j∈{1，2…N_x2}；

步驟S2、令

其中，P_sum＝P_i，j（[1，0]） P_i，j（[0，1]） P_i，j（[-1，0]） P_i，j（[0，-1]） P_i，j（[0，0]）

易知∑_A∈SP′（A）＝1

步驟S3、按照概率集合P′隨機(jī)生成一個(gè)事件A∈S，并令A(yù)＝[m，n]。

步驟S4、將規(guī)則矩陣R中的第（i，j）個(gè)元素R_i，j做如下修改：

R_i，j＝r（i，j） sgn（r（i m，j n）-r（i，j））（9）

其中，sgn（）為符號函數(shù)，取值為±1、0。

在步驟107中，現(xiàn)在制冷效率COP_now相對于初始制冷效率COP_last需滿足的條件為：現(xiàn)在制冷效率與初始制冷效率之差與初始制冷效率的比值小于0.5％、大于-0.5％。

即若，則P不變。（10）

在步驟109中，采取以下修正策略修正概率：

比較現(xiàn)在制冷效率COP_now相對于初始制冷效率COP_last是否增加？若是，提高上次變更方向的概率；若否，降低上次變更方向的概率，概率P的修改規(guī)則可以具體為：

若

若

另外，上述各步驟制冷效率（CoefficientofPerformance，COP）的計(jì)算為：令：系統(tǒng)一段時(shí)間內(nèi)的制冷量為W，這段時(shí)冷凍水泵的能耗為J，這兩個(gè)量可以通過實(shí)時(shí)計(jì)算獲得。則系統(tǒng)在此段時(shí)間內(nèi)的COP為：COP＝W/J。

《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》提供的冷凍水模糊控制方法相比2011年4月前技術(shù)中其他模糊控制方法，采用了完全智能模糊控制，通過運(yùn)行數(shù)據(jù)不斷調(diào)整控制規(guī)則，獲得最佳控制效果。保證了在相同制冷量的情況下，所消耗的設(shè)備能耗最低。

• 第二實(shí)施例

該實(shí)施是在實(shí)施例一的基礎(chǔ)上作了進(jìn)一步改進(jìn)，參照圖3所示，示出了《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》冷凍水的模糊控制方法中動態(tài)修正模糊規(guī)則庫實(shí)施例二的流程示意圖。

考慮到控制系統(tǒng)有可能是首次使用，之前可能沒有存儲模糊規(guī)則庫和概率集合，所以在步驟101之前，增加了步驟100、1001、1002。具體為：

步驟100、判斷模糊控制系統(tǒng)是否首次使用？若是則執(zhí)行步驟1001，若否，則執(zhí)行步驟1002。

步驟1001，按照預(yù)定方法初始化規(guī)則庫和概率集合，作為初始規(guī)則庫和初始概率集。

該步驟中，初始化規(guī)則庫的預(yù)定方法為：

令一個(gè)N_x1×N_x2的矩陣的第（i，j）個(gè)元素R_i，j為下式所示：

其中，round（x）表示對x四舍五入。

將此矩陣存儲為R_init，即初始規(guī)則表。

該步驟中，初始化概率集合的預(yù)定方法可以為：對一個(gè)N_x1×N_x2的集合矩陣P_init，其任意一個(gè)元素P_init_i，j滿足：

P_init＝{P_i，j（[1，0]），P_i，j（[0，1]），P_i，j（[-1，0]），P_i，j（[0，-1]），P_i，j（[0，0]）}＝{0.2，0.2，0.2，0.2，0.2}

對所有標(biāo)號（i，j），i∈{1，2…N_x1}，j∈{1，2…N_x2}，進(jìn)行如下處理：

若i＝1，則P_i，j（[-1，0]）＝0

若i＝N_x1，則P_i，j（[1，0]）＝0

若j＝1，則P_i，j（[0，-1]）＝0

若j＝N_x2，則P_i，j（[0，1]）＝0

將此矩陣存儲為P_init，即初始規(guī)則表。

令R＝R_init，P＝P_init，則規(guī)則庫、概率集合的初始化完成。

步驟1002，從數(shù)據(jù)庫中調(diào)出上次運(yùn)行結(jié)束時(shí)存儲的規(guī)則庫和概率集作為所述初始規(guī)則庫和初始概率集合。

步驟101、根據(jù)初始模糊規(guī)則庫和初始概率集合輸出的控制信號，計(jì)算初始制冷效率COP_last。

步驟103、隨機(jī)選擇上述初始規(guī)則庫中的某個(gè)規(guī)則，產(chǎn)生該規(guī)則對應(yīng)概率的修改方向，修改規(guī)則庫。

步驟105、按照修改后的新規(guī)則庫運(yùn)行一段時(shí)間t，計(jì)算現(xiàn)在制冷效率COP_now。

步驟107、比較現(xiàn)在制冷效率COP_now相對于初始制冷效率COP_last是否滿足一定條件；若是，執(zhí)行步驟111；若否，執(zhí)行步驟109。

步驟109、根據(jù)預(yù)設(shè)修正策略修正概率P，獲得新的規(guī)則，返回步驟105。

步驟111、保存滿足條件的預(yù)期規(guī)則庫和預(yù)期概率集合。

可見，該方法在應(yīng)用過程中不需要任何人工干預(yù)，采用該模糊控制方法的控制系統(tǒng)能夠在運(yùn)行一段時(shí)間后完全自適應(yīng)系統(tǒng)特性，具有高度的跟隨性和應(yīng)變能力。

• 第三實(shí)施例

參照圖4，示出了《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》冷凍水的模糊控制方法中動態(tài)修正模糊規(guī)則庫實(shí)施例三的流程示意圖。

步驟100、判斷模糊控制系統(tǒng)是否首次使用？若是，執(zhí)行步驟1001；若否，執(zhí)行步驟1002。

步驟1001、按照預(yù)定方法初始化規(guī)則庫和概率集合，作為初始規(guī)則庫和初始概率集。

步驟1002、從數(shù)據(jù)庫中調(diào)出上次運(yùn)行結(jié)束時(shí)存儲的規(guī)則庫和概率集作為所述初始規(guī)則庫和初始概率集合。

步驟101、根據(jù)初始模糊規(guī)則庫和初始概率集合輸出的控制信號，計(jì)算初始制冷效率COP_last。

步驟103、隨機(jī)選擇上述初始規(guī)則庫中的某個(gè)規(guī)則，產(chǎn)生該規(guī)則對應(yīng)概率的修改方向，修改規(guī)則庫。

步驟105、按照修改后的新規(guī)則庫運(yùn)行一段時(shí)間t，計(jì)算現(xiàn)在制冷效率COP_now。

步驟107、比較現(xiàn)在制冷效率COP_now相對于初始制冷效率COP_last是否滿足一定條件；若是，執(zhí)行步驟110；若否，執(zhí)行步驟109。

步驟109、根據(jù)預(yù)設(shè)修正策略修正概率P，獲得新的規(guī)則，返回步驟105。

步驟110、判斷規(guī)則庫上次的存儲時(shí)刻與現(xiàn)在規(guī)則庫的時(shí)間間隔是否超過預(yù)設(shè)時(shí)間閾值T；若是，執(zhí)行步驟111；若否，返回步驟103，繼續(xù)執(zhí)行規(guī)則庫和概率集合的修正動作。

步驟111，將上次存儲的規(guī)則庫和概率集合替換為現(xiàn)在規(guī)則庫和概率集合。即令R_init＝R，P_init＝P，并將R_init，P_init存入數(shù)據(jù)庫。

該實(shí)施例中，增加判斷規(guī)則庫上次的存儲時(shí)刻與現(xiàn)在規(guī)則庫的時(shí)間間隔是否超過預(yù)設(shè)時(shí)間閾值T的步驟，是為了定時(shí)保存已經(jīng)獲得的有效規(guī)則庫和概率集合，防止系統(tǒng)在運(yùn)行過程中因故障或外界因素如突然停電等事故不幸中斷而丟失數(shù)據(jù)。

綜上，上述各實(shí)施例提供的模糊控制方法，是根據(jù)工況實(shí)時(shí)優(yōu)化規(guī)則庫，這樣模糊控制的時(shí)候能夠更快收斂，保證制冷前提下比傳統(tǒng)的固定規(guī)則的模糊控制系統(tǒng)的能耗更低?？梢?，中央空調(diào)系統(tǒng)使用《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》實(shí)施例提供的模糊控制方法，能夠有效地控制和克服中央空調(diào)的非線性、時(shí)變性等特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)中央空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行最優(yōu)化。

對于前述的各方法實(shí)施例，為了簡單描述，故將其都表述為一系列的動作組合，但是該領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》并不受所描述的動作順序的限制，因?yàn)椋罁?jù)該發(fā)明。某些步驟可以采用其他順序或者同時(shí)進(jìn)行。其次，該領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知悉，說明書中描述的實(shí)施例均屬于優(yōu)選實(shí)施例，所涉及的動作和模塊并不一定是該發(fā)明所必須的。

對應(yīng)上述中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法實(shí)施例，《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》實(shí)施例還提供了一種中央空調(diào)冷凍水的模糊控制裝置。

參照圖5，示出了《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》模糊控制裝置的結(jié)構(gòu)框圖，包括：

輸入模塊51、模糊化處理模塊52、模糊規(guī)則庫54、模糊推理機(jī)55、解模糊化處理模塊56、輸出模塊57，還包括：規(guī)則修正模塊53。

模糊控制裝置的工作原理如下：計(jì)算機(jī)經(jīng)中斷采樣從輸入模塊51獲得冷凍側(cè)溫差和溫差的變化率，它們均為精確量；經(jīng)模糊化處理模塊52處理后得到模糊集；再由模糊集和模糊規(guī)則庫54中的模糊規(guī)則，由模糊推理機(jī)55應(yīng)用模糊推理法則進(jìn)行模糊決策，得到相應(yīng)的模糊控制集；然后由解模糊化處理模塊56處理后得到精確的控制量，即冷凍水泵的控制頻率；最后由輸出模塊57將上述精確的冷凍水泵的控制頻率輸出給中央空調(diào)系統(tǒng)的冷凍水泵控制裝置。其中，規(guī)則修正模塊53用于不斷動態(tài)修正規(guī)則庫。

參照圖6，示出了《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》模糊控制裝置中規(guī)則修正模塊實(shí)施例一的結(jié)構(gòu)示意圖，具體包括：

初始制冷效率計(jì)算單元61，用于根據(jù)初始模糊規(guī)則庫和初始概率集合輸出的控制信號，計(jì)算初始制冷效率COP_last；

規(guī)則修改單元62，用于隨機(jī)選擇初始規(guī)則庫中的某個(gè)規(guī)則，產(chǎn)生該規(guī)則對應(yīng)概率的修改方向，修改規(guī)則庫；

現(xiàn)在制冷效率計(jì)算單元63，用于按照新規(guī)則庫運(yùn)行一段時(shí)間，計(jì)算現(xiàn)在制冷效率COP_now；

比較單元64，用于比較現(xiàn)在制冷效率COP_now相對于初始制冷效率COP_last是否滿足一定條件；

繼續(xù)修正單元65，用于當(dāng)現(xiàn)在制冷效率COP_now相對于初始制冷效率COP_last不滿足上述條件時(shí)，根據(jù)預(yù)設(shè)修正策略修正概率，獲得新的規(guī)則，重復(fù)上述現(xiàn)在制冷效率計(jì)算和概率修改步驟，直至獲得預(yù)期規(guī)則庫和預(yù)期概率集合；

保存單元66，用于當(dāng)現(xiàn)在制冷效率COP_now相對于初始制冷效率COP_last滿足一定條件時(shí)，保存預(yù)期規(guī)則庫及預(yù)期概率集合。

參照圖7，示出了《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》模糊控制裝置中規(guī)則修正模塊實(shí)施例二的結(jié)構(gòu)示意圖，具體包括：

判斷單元600，用于判斷模糊規(guī)則庫是否首次使用；

初始化單元601，用于當(dāng)模糊規(guī)則庫是首次使用時(shí)，按照預(yù)定方法初始化規(guī)則庫和概率集合，作為初始規(guī)則庫和初始概率集；

規(guī)則庫調(diào)用單元602，用于當(dāng)模糊規(guī)則庫非首次使用時(shí)，調(diào)用上次運(yùn)行結(jié)束存儲的規(guī)則庫和概率集作為初始規(guī)則庫和初始概率集合。

其中，規(guī)則修改單元62修改規(guī)則的方法為：

依據(jù)等概率分布隨機(jī)產(chǎn)生標(biāo)號（i，j），i∈{1，2…N_x1}，j∈{1，2…N_x2}；

令

其中，P_sum＝P_i，j（[1，0]） P_i，j（[0，1]） P_i，j（[-1，0]） P_i，j（[0，-1]） P_i，j（[0，0]）

按照概率集合P′隨機(jī)生成一個(gè)事件A∈S，并令A(yù)＝[m，n]。

將規(guī)則矩陣R中的第（i，j）個(gè)元素R_i，j做如下修改：

R_i，j＝r（i，j） sgn（r（i m，j n）-r（i，j））其中，sgn（）為符號函數(shù)。

比較單元64判斷現(xiàn)在制冷效率與初始制冷效率比滿足的條件為：現(xiàn)在制冷效率與初始制冷效率之差與初始制冷效率的比值小于0.5％、大于負(fù)0.5％。

繼續(xù)修正單元65，根據(jù)預(yù)設(shè)修正策略修正概率，獲得新的規(guī)則的方法為：

比較所述現(xiàn)在制冷效率相對于所述初始制冷效率是否增加，若是，提高上次變更方向的概率；若否，降低上次變更方向的概率步驟中，概率P的修改規(guī)則具體為：

若

若

初始化單元601初始化規(guī)則庫的方法為：

令一個(gè)N_x1×N_x2的矩陣的第（i，j）個(gè)元素R_i，j為下式所示：

其中，round（x）表示對x四舍五入。

則將此矩陣存儲為R_init，即初始規(guī)則表。

初始化單元601初始化概率集合的方法為：

初始化一個(gè)N_x1×N_x2的集合矩陣作為初始概率集合P_init，其任意一個(gè)元素P_initi，j滿足：

P_init＝{P_i，j（[1，0]），P_i，j（[0，1]），P_i，j（[-1，0]），P_i，j（[0，-1]），P_i，j（[0，0]）}＝{0.2，0.2，0.2，0.2，0.2}

對所有的標(biāo)號（i，j），i∈{1，2…N_x1}，j∈{1，2…N_x2}，進(jìn)行如下處理：

若i＝1，則P_i，j（[-1，0]）＝0

若i＝N_x1，則P_i，j（[1，0]）＝0

若j＝1，則P_i，j（[0，-1]）＝0

若j＝N_x2，則P_i，j（[0，1]）＝0

則將此矩陣存儲為P_init，即初始概率集合。

參照圖8，示出了《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》冷凍水模糊控制裝置中規(guī)則修正模塊實(shí)施例三的結(jié)構(gòu)示意圖。作為優(yōu)選實(shí)施例，在圖7所示實(shí)施例二的基礎(chǔ)上，還包括：

定時(shí)存儲單元67，用于判斷上次規(guī)則庫的存儲時(shí)刻與現(xiàn)在規(guī)則庫的時(shí)間間隔是否超過預(yù)設(shè)時(shí)間閾值T；若是，則將上次存儲的規(guī)則庫和概率集合替換為現(xiàn)在規(guī)則庫和概率集合；若否，則保留上次存儲的規(guī)則庫和概率集合。

另外，《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》還提供了一種中央空調(diào)系統(tǒng)，參照圖9，示出了該發(fā)明中央空調(diào)系統(tǒng)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)框圖，具體包括：冷凍水循環(huán)系統(tǒng)91、冷凍水的模糊控制裝置92、制冷系統(tǒng)93、冷卻水循環(huán)系統(tǒng)94和冷卻塔95等部分組成，其中，所述冷凍水的模糊控制裝置92具體包括：輸入模塊51、模糊化處理模塊52、規(guī)則修正模塊53、模糊規(guī)則庫54、模糊推理機(jī)55、解模糊化處理模塊56、輸出模塊57。規(guī)則修正模塊53可以是上述圖6至8任一實(shí)施例所述的規(guī)則修正模塊。

2016年12月7日，《中央空調(diào)冷凍水的模糊控制方法、裝置及中央空調(diào)系統(tǒng)》獲得第十八屆中國專利優(yōu)秀獎。 2100433B

一種空調(diào)器頻率的控制方法及裝置專利目的

《一種空調(diào)器頻率的控制方法及裝置》實(shí)施例提供了一種空調(diào)器頻率的控制方法，以達(dá)到能夠快速調(diào)整室內(nèi)溫度的目的。

一種空調(diào)器頻率的控制方法及裝置技術(shù)方案

《一種空調(diào)器頻率的控制方法及裝置》包括：根據(jù)空調(diào)器的工作模式，確定N個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器分別對應(yīng)的N個(gè)溫度差值，N為大于等于2的整數(shù)；根據(jù)所述N個(gè)溫度差值，建立所述空調(diào)器頻率的變化函數(shù)，所述變化函數(shù)中包括比例系數(shù)、積分系數(shù)以及微分系數(shù)；根據(jù)所述空調(diào)器的內(nèi)環(huán)溫度以及外環(huán)溫度，確定所述比例系數(shù)、積分系數(shù)以及微分系數(shù)的數(shù)值；根據(jù)所述比例系數(shù)、積分系數(shù)以及微分系數(shù)的數(shù)值，確定所述空調(diào)器頻率的變化值。

在一個(gè)實(shí)施方式中，根據(jù)空調(diào)器的工作模式，確定N個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器分別對應(yīng)的N個(gè)溫度差值具體包括：當(dāng)空調(diào)器的工作模式為制冷模式時(shí)，按照下述公式確定N個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器分別對應(yīng)的N個(gè)溫度差值：ΔT[i]＝T[i]-T_set

當(dāng)空調(diào)器的工作模式為制熱模式時(shí)，按照下述公式確定N個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器分別對應(yīng)的N個(gè)溫度差值：ΔT[i]＝T_set-T[i]

其中，ΔT[i]代表第i個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器對應(yīng)的溫度差值，T[i]代表第i個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器對應(yīng)的內(nèi)環(huán)溫度，T_set代表所述空調(diào)器設(shè)定的溫度。

在一個(gè)實(shí)施方式中，按照下述公式根據(jù)所述N個(gè)溫度差值，建立所述空調(diào)器頻率的變化函數(shù)：

其中，ΔF[i]代表第i個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器頻率的變化函數(shù)，T_o代表采樣周期，K_P代表所述比例系數(shù)，K_I代表所述積分系數(shù)，K_D代表所述微分系數(shù)。

在一個(gè)實(shí)施方式中，所述根據(jù)所述空調(diào)器的內(nèi)環(huán)溫度以及外環(huán)溫度，確定所述比例系數(shù)、積分系數(shù)以及微分系數(shù)的數(shù)值具體包括：預(yù)先劃分內(nèi)環(huán)溫度的分隔區(qū)間以及外環(huán)溫度的分隔區(qū)間；確定所述空調(diào)器的內(nèi)環(huán)溫度所處的第一分隔區(qū)間以及所述空調(diào)器的外環(huán)溫度所處的第二分隔區(qū)間；將與所述第一分隔區(qū)間和所述第二分隔區(qū)間同時(shí)對應(yīng)的比例系數(shù)數(shù)值確定為所述變化函數(shù)中比例系數(shù)的數(shù)值；將與所述第一分隔區(qū)間和所述第二分隔區(qū)間同時(shí)對應(yīng)的積分系數(shù)數(shù)值確定為所述變化函數(shù)中積分系數(shù)的數(shù)值；將與所述第一分隔區(qū)間和所述第二分隔區(qū)間同時(shí)對應(yīng)的微分系數(shù)數(shù)值確定為所述變化函數(shù)中微分系數(shù)的數(shù)值。

在一個(gè)實(shí)施方式中，所述根據(jù)所述比例系數(shù)、積分系數(shù)以及微分系數(shù)的數(shù)值，確定所述空調(diào)器頻率的變化值具體包括：確定待計(jì)算的采樣時(shí)刻的個(gè)數(shù)；根據(jù)所述比例系數(shù)、積分系數(shù)以及微分系數(shù)的數(shù)值，按照下述公式確定所述空調(diào)器頻率的變化值：

其中，ΔF[i]代表第i個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器頻率的變化值，K_P[m,n]代表所述比例系數(shù)的數(shù)值，K_I[m,n]代表所述積分系數(shù)的數(shù)值，K_D[m,n]代表所述微分系數(shù)的數(shù)值，T_o代表采樣周期，ΔT[i]代表第i個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器對應(yīng)的溫度差值，M代表確定的所述待計(jì)算的采樣時(shí)刻的個(gè)數(shù)，M為大于或者等于1的整數(shù)。

《一種空調(diào)器頻率的控制方法及裝置》實(shí)施例還提供了一種空調(diào)器頻率的控制裝置，以達(dá)到能夠快速調(diào)整室內(nèi)溫度的目的，該裝置包括：

溫度差值確定單元，用于根據(jù)空調(diào)器的工作模式，確定N個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器分別對應(yīng)的N個(gè)溫度差值，N為大于等于2的整數(shù)；頻率變化函數(shù)建立單元，用于根據(jù)所述N個(gè)溫度差值，建立所述空調(diào)器頻率的變化函數(shù)，所述變化函數(shù)中包括比例系數(shù)、積分系數(shù)以及微分系數(shù)；系數(shù)數(shù)值確定單元，用于根據(jù)所述空調(diào)器的內(nèi)環(huán)溫度以及外環(huán)溫度，確定所述比例系數(shù)、積分系數(shù)以及微分系數(shù)的數(shù)值；頻率變化值確定單元，用于根據(jù)所述比例系數(shù)、積分系數(shù)以及微分系數(shù)的數(shù)值，確定所述空調(diào)器頻率的變化值。

在一個(gè)實(shí)施方式中，所述溫度差值確定單元具體包括：第一確定模塊，用于當(dāng)空調(diào)器的工作模式為制冷模式時(shí)，按照下述公式確定N個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器分別對應(yīng)的N個(gè)溫度差值：ΔT[i]＝T[i]-T_set

第二確定模塊，用于當(dāng)空調(diào)器的工作模式為制熱模式時(shí)，按照下述公式確定N個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器分別對應(yīng)的N個(gè)溫度差值：ΔT[i]＝T_set-T[i]

其中，ΔT[i]代表第i個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器對應(yīng)的溫度差值，T[i]代表第i個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器對應(yīng)的內(nèi)環(huán)溫度，T_set代表所述空調(diào)器設(shè)定的溫度。

在一個(gè)實(shí)施方式中，所述頻率變化函數(shù)建立單元具體包括：公式建立模塊，用于按照下述公式根據(jù)所述N個(gè)溫度差值，建立所述空調(diào)器頻率的變化函數(shù)：

其中，ΔF[i]代表第i個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器頻率的變化函數(shù)，T_o代表采樣周期，K_P代表所述比例系數(shù)，K_I代表所述積分系數(shù)，K_D代表所述微分系數(shù)。

在一個(gè)實(shí)施方式中，所述系數(shù)數(shù)值確定單元具體包括：分隔區(qū)間劃分模塊，用于預(yù)先劃分內(nèi)環(huán)溫度的分隔區(qū)間以及外環(huán)溫度的分隔區(qū)間；分隔區(qū)間確定模塊，用于確定所述空調(diào)器的內(nèi)環(huán)溫度所處的第一分隔區(qū)間以及所述空調(diào)器的外環(huán)溫度所處的第二分隔區(qū)間；比例系數(shù)數(shù)值確定模塊，用于將與所述第一分隔區(qū)間和所述第二分隔區(qū)間同時(shí)對應(yīng)的比例系數(shù)數(shù)值確定為所述變化函數(shù)中比例系數(shù)的數(shù)值；積分系數(shù)數(shù)值確定模塊，用于將與所述第一分隔區(qū)間和所述第二分隔區(qū)間同時(shí)對應(yīng)的積分系數(shù)數(shù)值確定為所述變化函數(shù)中積分系數(shù)的數(shù)值；微分系數(shù)數(shù)值確定模塊，用于將與所述第一分隔區(qū)間和所述第二分隔區(qū)間同時(shí)對應(yīng)的微分系數(shù)數(shù)值確定為所述變化函數(shù)中微分系數(shù)的數(shù)值。

在一個(gè)實(shí)施方式中，所述頻率變化值確定單元具體包括：采樣時(shí)刻個(gè)數(shù)確定模塊，用于確定待計(jì)算的采樣時(shí)刻的個(gè)數(shù)；計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述比例系數(shù)、積分系數(shù)以及微分系數(shù)的數(shù)值，按照下述公式確定所述空調(diào)器頻率的變化值：

其中，ΔF[i]代表第i個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器頻率的變化值，K_P[m,n]代表所述比例系數(shù)的數(shù)值，K_I[m,n]代表所述積分系數(shù)的數(shù)值，K_D[m,n]代表所述微分系數(shù)的數(shù)值，T_o代表采樣周期，ΔT[i]代表第i個(gè)采樣時(shí)刻所述空調(diào)器對應(yīng)的溫度差值，M代表確定的所述待計(jì)算的采樣時(shí)刻的個(gè)數(shù)，M為大于或者等于1的整數(shù)。

一種空調(diào)器頻率的控制方法及裝置改善效果

《一種空調(diào)器頻率的控制方法及裝置》通過將模糊算術(shù)與PID控制方法相結(jié)合，利用PID控制方法構(gòu)建出空調(diào)器頻率變化的函數(shù)，進(jìn)而通過模糊算術(shù)獲取空調(diào)器頻率變化的函數(shù)中的比例系數(shù)、積分系數(shù)以及微分系數(shù)的數(shù)值，從而能夠確定出空調(diào)器頻率的變化值。該發(fā)明提供的一種空調(diào)器頻率的控制方法及裝置，不僅比2015年之前的技術(shù)中的模糊算術(shù)運(yùn)算方法快，而且適用范圍更廣，溫度控制的精度也較高。

圖1為《一種空調(diào)器頻率的控制方法及裝置》實(shí)施例提供的一種空調(diào)器頻率控制的方法流程圖；

圖2為《一種空調(diào)器頻率的控制方法及裝置》實(shí)施例提供的一種空調(diào)器頻率控制的裝置功能模塊圖。

《中央空調(diào)系統(tǒng)模糊控制節(jié)能技術(shù)及應(yīng)用》內(nèi)容具有較強(qiáng)的實(shí)用性和創(chuàng)新性，可作為從事中央空調(diào)系統(tǒng)控制的設(shè)計(jì)人員、操作人員、維護(hù)人員和管理人員的培訓(xùn)或參考資料，也可作為制冷空調(diào)專業(yè)研究生、本科生的教學(xué)參考書或?qū)ｎ}講座教材。