嵌入式系统如何实现空调舒适温度控制

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摘要：通过计算机实施的环境控制策略是将人类热舒适研究的新知识与机械空调机组相结合的最有效途径之一。近年来，随着空调软件系统设计的迅速发展，室内最优最舒适的气温不仅仅取决于室内的环境，而且来自室外空气气温的变化，传统的温度测定方法不能直接作为设定最佳温度的方式。因为室内住户对于空气的动态温度的适应程度来自穿衣以及户外活动，所以室外气温等也越来越成为舒适温度的一个标准。此文提出了一个模拟自适应函数的算法来具体量化室内最佳最舒适气温的嵌入式原型的系统，该系统可以实现空调软件系统的实时控制。从理论角度出发，提出了一种结合灰色预测模型的自适应舒适模型，探索了基于舒适温度的空调空间控制的实际应用，证实了通过嵌入式系统对传统空调机组实现室内舒适温度适应性的可行性。

关键词：自适应控制；空调机组；嵌入式系统；室内舒适气温

人类室内住户的健康和身体素质受空调舒适程度的影响极大。近年来，提高空调控制的效率的关键组成元素是空调机的控制方法以及嵌入式系统的运算速度。此外，室内环境的热量可接受程度越来越收到科研人士的瞩目［1］，创新低功耗的空调系统的控制算法成为研究人员亟待解决的问题。这种现状不断地要求一系列可以替换空调软件系统的控制系统，以保证大多数人员在整个操作过程中的舒适性，从而有效地利用能源。在空调质量和空气质量都能够达到较高水平的前提下，给空调机进行补气操作可以极大地提高资源的利用率。通常情况下，通风可以提高室内带有空调的空气环境的品质，如图1所示，从室外环境引入适量的新鲜空气。实验结果表明，采用最佳的送新风和回风［2］可以保证空气的质量。有了这一基础，处理空调系统的复杂问题可以简化为控制送风的物理条件，如送风的温度、湿度等，以达到热舒适。目前，市场上的常规空调系统已得到广泛应用，并有实际的温度推荐依据。该方案应用于一个典型的空调系统，即在环境动态变化和居住者适应性强的情况下，室内空气温度被调节在一个固定的参考温度，这在实际上是相当理想的。

1相关工作

根据ASHRAE标准55－1981［3］，热舒适被定义为表达对热环境满意的心理状态。热环境感知受六个热变量的影响：（1）空气温度，（2）辐射温度，（3）相对湿度，（4）空气流速，（5）居住者在各种活动中的代谢率，（6）衣物［4］。通过实验研究，得到的预测平均投票（PMV）方程可以从这6个热变量中估计人类对热环境的平均响应。PMV的热响应指数包含以下类别：冷（－3），冷（－2），微冷（－1），中性（0），微暖（1），暖（2）和热（3）。理论上，在热中性（PMV＝0）时存在最小不满意率，并且随着热响应指数远离中性，不满意率呈指数增长。需要指出的是，上面的最后两个热变量，即代谢率和衣服，可以由居住者自己根据人的感觉、当地气候或季节和地理等环境约束自由调整为中性。在应用工作中，根据利雅得［5］气候条件下的热舒适图推荐了月调温方案。据了解，强调人工调节参考温度，鼓励居住者了解到在可接受热舒适的建筑物中有哪些节能措施。然而，手动设定的参考值在实施自适应舒适温度的实时控制中可能并不方便有效。近年来，许多研究试图根据热环境的变化，开发一种可调节的空调系统参考温度，使大多数居住者始终能够满足热舒适条件［6］。基于现场研究提出的自适应热舒适模型，使居住者在使用服装、活动甚至改变热环境的可用气候控制方面的实际适应性行为具有可行性。本研究采用理论分析和实验研究相结合的方法，检测嵌入式系统对典型的动态环境下的空调控制系统进行实时测定和计算机化控制的效果。

2嵌入式控制的仿真和实现

2．1嵌入式控制的仿真

在本节中，对提出的方法进行理论分析，揭示了嵌入式系统在实际应用中量化确定空调机组实时控制系统室内舒适温度的可行性。采用空调系统的单一区域空间的室内空气温度控制是该领域的一个传统问题。室内空气温度应保持在参考温度。在空调控制系统中，采用温度控制器对空调机组进行调节，以减小参考温度与室内空气温度之间的偏差。在数学建模中，将空调空间视为集总热电容。根据能量平衡原理，空调空间储存的能量变化率等于以下各项之和：通过空间包膜获得热量的速率、从供应空气冷却的速率、设备产生热量的速率、从渗透获得热量的速率和从流出冷却损失的速率。常微分方程可以表示为：CdTdt＝T（o－T）＋ρcpqsT（s－T）＋L＋Q（1）式中：T是在一个装有空调的室内空气的温度（℃）；To是室外温度（℃）；Ts是空调机组送风的温度（℃）；C是空调空间的整体热容（kJ／℃）；η是整个墙壁，地板和天花板的透光率（kW／℃）；ρ是空气的密度（m3／s）；cp是空气的比热（kJ／（kg℃））；qs是供给空气的流量（m3／s）；L是来自内部的热负荷热代（kW）；Q是从渗透或外溢中获得的热（kW）；t是的时间（s）。由式（1）可以看出，在空调空间内，不仅可以利用送风的流量，还可以利用送风的温度，根据参考温度来改变室内空气的温度。在前者中，采用变风量的方法通过冷却盘管的流量来调节送风。在实践中，可以通过风门或变速风扇来控制空间的送风流量。然而，当需要较低的送风流量时，这种操作可能会导致送风流量不足，无法吸收新鲜空气。在后者中，送风温度可变控制被广泛利用，成为实现能源效率和舒适环境的最有效手段之一，独立调节送风，使室内空气质量适宜。可以通过改变冷却盘管中流体的温度来调节供气的温度。在本仿真研究中，采用变温控制来保持空调系统的热舒适。对于知名的温度控制器，可以采用比例积分（PI）控制律：ut（）＝kpTrt（）－T（）（t）＋ki∫（Trt（）－T（t））dt（2）式中：Tr为参考温度（℃）；u为送风温度可达到的差值；kp和ki分别为控制律的比例增益和积分增益。因此，送风温度由温控器调节，可通过以下方式确定：Tst（）＝T×＋u（t）（3）式中：T×是给定运行条件下送风的温度。温度控制器用于比较空调空间内室内空气的参考温度和测量温度。由此产生的误差表示为室内实际温度与参考温度的偏差。在有误差的情况下，应用式（2）中的控制律来产生送风温度的微分，即使室外环境或冷负荷发生变化，室内空气的真实值也遵循参考温度。本文提出了室内舒适温度的确定方法，以确定空调系统实时运行时的参考温度。一种自适应舒适温度方法描述如下。该方法通过对居住人员真实生活条件下的PMV七点舒适性量表进行访谈，获得居住人员在空调空间的热舒适感知。据现场热舒适调查数据显示，居民的室内舒适温度与室外温度呈线性相关关系。可以表示为：Tc＝mTo＋c（4）式中：To为室外温度；m和c为常系数，可由拟合现场热舒适访谈数据的最小二乘法确定。需要注意的是，室外温度可以直接作为由天气或季节引起的主要影响因素，它使居住者在其变化时通过选择衣服、活动、情绪等来进行相应的适应。需要指出的是，模型获得的舒适线表明了在给定的实验场中，受试者会感到舒适的室内温度。它可以作为实施的初始猜测，在进一步获得居住者的热舒适信息后进行微调。由式（4）可知，当且仅当室外温度已知时，可以确定室内舒适温度。实时控制的关键困难在于无法提前知道室外温度，而这正是空调的温度控制系统所需的要求。为了避免这一问题，在室外温度数据已知的基础上，建立灰色预测模型，生成室外温度的离散时间序列数据。在灰度预测方案中，室外温度的变化在一定范围内被视为一个“灰度”值的时变过程。灰度预测采用数据生成方法，从过去和现在已知的室外温度数据中获得一个有规则的生成序列，以预测未来数据。在这段时间内有两种主要的数学运算：累积生成运算和反向累积生成运算，它们生成用于捕获这种灰度过程的基本工具。为简便起见，当且仅当环境变化足够小时，室外温度的测量值可以用来估计参考温度。显然，室外温度的行为是受复杂的动态环境控制的。在该方法中，模型预测控制器利用灰度预测模型以及当前和过去室外温度的测量来确定室外温度本身未来的变化。利用预测的室外温度，确定与实际值相近的相应的室内舒适温度，作为下一个时间步的设定点。从技术上讲，用预测值代替电流实测值，使控制信号延迟的后果最小。虽然需要一些复杂的计算，但在嵌入式控制系统中易于实现，预测知识具有对现实环境中随时发生重大变化的鲁棒自适应能力。

2．2嵌入式控制的实现

本文提出的方法使室内舒适温度可以一直作为参考温度进行系统的实现。在不了解这一点的情况下，如参考文献［6］中的调查，据报道，在目前使用的常规空调机组中，参考温度通常设置在较低的温度。另一方面，在动态环境下，参考温度也可以设定在较高的温度。该嵌入式系统由实时温度控制器、室内舒适温度确定计算单元组成。一个模数转换器实现了室外空气温度和室内空气温度的测量。计算单元根据室外温度的顺序数据确定参考温度。温度控制器用于调节空调机组的受控变量，即送风温度，其方式是使空调空间内进风口的空气温度遵循参考温度。

3结语

本文章的工作是利用计算机控制方法和技术将人体热舒适的新概念设计集成到机械空调机组的一次高潜力的尝试。该嵌入式系统通过市场上可用的标准控制密集的微控制器，被设计用于执行实时计算功能，从传感器和控制空调单元相应地测量获取空气温度。通过对实际人员热舒适反应的实验评价，推导出该知识，并通过室外空气温度的函数简要推导出室内舒适温度。在此基础上，建立了自适应舒适模型和灰度预测模型，对嵌入式系统中温度设定点控制的自适应控制算法进行灰度计算。在现场研究中，对受试者的热舒适满意度进行了问卷调查。本文系统地进行了理论和现场研究，首次展示了嵌入式自适应热舒适控制系统的技术和实践进展的具体前景。所提出的方法在将自适应舒适知识融入嵌入式系统、在服务使用中保持人体热舒适方面具有较高的可行性。在今后的工作中，可将相对湿度作为一个可控制的变量，以更严格地满足热舒适。在这种控制条件下研究热舒适满意度、能源效率和实施实践是有理论和实际意义的。

作者：吴剑 高荣娜 孙雁 孙鲁宁 倪金 单位：青岛海高设计制造有限公司 青岛海尔创新科技有限公司