【正文】 () ()其中：為室內(nèi)溫度；為預(yù)設(shè)溫度；為采樣時(shí)間。 變頻空調(diào)模糊控制器工作原理 Variable Frequency Airconditioning Fuzzy Control Procedure模糊控制算法中要求明確輸入、輸出變量和模糊控制規(guī)則，以便清晰化處理。再根據(jù)預(yù)先確定的模糊規(guī)則，作出模糊決策。由于空調(diào)器的工作環(huán)境千變?nèi)f化，不確定因素很多，采用模糊控制具有很大的優(yōu)越性。并在此基礎(chǔ)上嘗試將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制技術(shù)相結(jié)合，設(shè)計(jì)智能變頻空調(diào)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，并對(duì)其進(jìn)行仿真。本章主要闡述了模糊控制系統(tǒng)的基本原理、模糊控制實(shí)現(xiàn)的過程和方法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理及其學(xué)習(xí)方法，并簡(jiǎn)要介紹了如何將兩者有機(jī)的結(jié)合，為下一章利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制變頻空調(diào)壓縮機(jī)工作頻率奠定了理論基礎(chǔ)。(3)模糊邏輯神經(jīng)元在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，最主要的也是最經(jīng)常使用的一類模糊神經(jīng)元是模糊邏輯神經(jīng)元。(2)解模糊神經(jīng)元第二種類似的模糊神經(jīng)元，也稱為去模糊化神經(jīng)元，是一類可將以“分布值”表示的輸出結(jié)果以“確定性值”的形式輸出的信息處理單元。它接受離散或連續(xù)的、確定的或模糊的單元輸入，而輸出由系統(tǒng)模糊變量基本狀態(tài)隸屬函數(shù)所確定的標(biāo)準(zhǔn)化的值。與一般反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所不同的是，反饋型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元不是普通的閾值神經(jīng)元，而是模糊神經(jīng)元。去模糊化層可對(duì)映射層的輸出結(jié)果進(jìn)行非模糊化處理。其主要功能是對(duì)觀測(cè)值和輸入值進(jìn)行規(guī)范化處理，使之適應(yīng)后面的網(wǎng)絡(luò)化處理。這類網(wǎng)絡(luò)通常由模糊化層、模糊關(guān)系映射層和去模糊化層構(gòu)成。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多種類型，與一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相類似，通常將最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)劃分為前向型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反饋型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩類[30]。 神經(jīng)元、模糊模型 Fuzzy Control And Neuron Network Model(2)模糊、神經(jīng)模型該模型以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主體，將輸入空間分割成若干不同形式的模糊推論組合，對(duì)該系統(tǒng)先進(jìn)行模糊邏輯判斷，以模糊控制器輸出作為神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的輸入，具有自學(xué)習(xí)的智能控制特性。以模糊控制方法為“樣本”，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練學(xué)習(xí)，“樣本”就是學(xué)習(xí)的“教師”。它通常是一類由大量模糊的或非模糊的神經(jīng)元相互聯(lián)接構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，也可以把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制進(jìn)行簡(jiǎn)單的融合。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與單獨(dú)的模糊系統(tǒng)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣，也具有非線性函數(shù)的映射能力。如何將模糊理論的知識(shí)表達(dá)容易和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)能力強(qiáng)這兩種優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來(lái)，取長(zhǎng)補(bǔ)短，提高整個(gè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力和表達(dá)能力，是整個(gè)控制工程界需要解決的問題[28]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然具有并行計(jì)算、分布式信息存貯、容錯(cuò)能力強(qiáng)及具備自適應(yīng)學(xué)習(xí)功能等一系列優(yōu)點(diǎn)，但不適于表達(dá)基于規(guī)則的知識(shí)。如何自動(dòng)生成或調(diào)整隸屬度函數(shù)或調(diào)整模糊規(guī)則，是一個(gè)很復(fù)雜的問題。兩者有某些共同的基本特點(diǎn)，可以認(rèn)為兩者是互補(bǔ)的。它的本質(zhì)在于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中高層次的神經(jīng)元對(duì)低層次神經(jīng)元的輸入模式進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)識(shí)別。它利用不同層間的神經(jīng)元發(fā)生興奮性聯(lián)接，以及同一層內(nèi)距離很近的神經(jīng)元間發(fā)生同樣的興奮性聯(lián)接，而距離較遠(yuǎn)的神經(jīng)元產(chǎn)生抑制性聯(lián)接。調(diào)整權(quán)值的原則是：當(dāng)時(shí)，權(quán)值增加，否則減少。對(duì)于這種網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，就是根據(jù)規(guī)則 ()對(duì)神經(jīng)元、間的連接權(quán)值進(jìn)行調(diào)整的過程。它是基于模擬退火的統(tǒng)計(jì)優(yōu)化方法，因此又稱為模擬退火算法。(2)Delta(δ)學(xué)習(xí)規(guī)則假設(shè)誤差準(zhǔn)則函數(shù)，其中代表期望輸出（教師信號(hào)）；為網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出；是網(wǎng)絡(luò)的所有權(quán)值組成的向量，；為輸入模式，訓(xùn)練樣本數(shù)沿著E的負(fù)梯度方向不斷修正值，直到E達(dá)到最小，的修正規(guī)則為： ()上式稱為學(xué)習(xí)規(guī)則，又稱誤差修正規(guī)則。按照Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則，調(diào)整的原則為：若第個(gè)與第個(gè)神經(jīng)元同時(shí)處于興奮狀態(tài)，則它們之間的連接應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)，即： ()其中為連接從神經(jīng)元到的當(dāng)前權(quán)值；、為神經(jīng)元的激活水平。再勵(lì)學(xué)習(xí)是介于上述兩者之間的一種學(xué)習(xí)方式。在有教師的學(xué)習(xí)方式中，網(wǎng)絡(luò)的輸出和期望的輸出（即教師信號(hào)）進(jìn)行比較，然后根據(jù)兩者之間的差異調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，最終使差異變小。所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，主要是指通過一定的學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)突觸結(jié)合強(qiáng)度（權(quán)值）的調(diào)整，使其達(dá)到具有記憶、識(shí)別、分類、信息處理和問題優(yōu)化求解等功能。輸入節(jié)點(diǎn)和輸出節(jié)點(diǎn)之間通過強(qiáng)度相連接，通過某種控制規(guī)則，不斷的調(diào)整，使得在穩(wěn)定時(shí)，每一鄰域的所有節(jié)點(diǎn)對(duì)某種輸入具有類似的輸出，并且這種聚類的概率分布與輸入模式的概率分布相接近。反饋網(wǎng)絡(luò)是一種反饋動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，它需要工作一段時(shí)間才能達(dá)到穩(wěn)定。 前向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) Forward Network Structure(2)反饋網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)元分層排列，有輸入層、中間層（或稱隱層）和輸出層組成，每一層的神經(jīng)元只接受前一層神經(jīng)元的輸出。目前雖然已有數(shù)十種的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，但根據(jù)已有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可分為三大類，即前向網(wǎng)絡(luò)、反饋網(wǎng)絡(luò)和自組織網(wǎng)絡(luò)[25~27]。BP網(wǎng)絡(luò)的輸出與網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)之間呈非線性關(guān)系，這使得其學(xué)習(xí)算法必須采用非線性優(yōu)化方法，因而不可避免地存在局部極小點(diǎn)問題，針對(duì)這一點(diǎn)，己有許多學(xué)者提出了改進(jìn)算法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要有BP網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、CMAC網(wǎng)絡(luò)和Kohonen網(wǎng)絡(luò)等。前向網(wǎng)絡(luò)由輸入層、中間層（或稱隱層）和輸出層組成，中間層可有若干層，每一層的神經(jīng)元只接受前一層神經(jīng)元的輸出。(1)階躍型函數(shù)： ()(2)線性型函數(shù)： ()(3)Sigmiod函數(shù)： ()神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量的神經(jīng)元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)。 人工神經(jīng)元模型 Artificial Neuron Model，是神經(jīng)元的輸入，表示從其他神經(jīng)元傳來(lái)的輸入信號(hào)的個(gè)數(shù)，是神經(jīng)元的閾值；分別是神經(jīng)元對(duì)的連接權(quán)系數(shù)；是神經(jīng)元的輸出，是激發(fā)函數(shù)，它決定神經(jīng)元受到輸入的共同刺激達(dá)到閾值時(shí)以何種方式輸出。人工神經(jīng)元是生物神經(jīng)元的近似模擬，它是一種多輸入單輸出非線性的信息處理單元?？刂葡到y(tǒng)的目的是確定適當(dāng)?shù)妮斎肟刂屏?，使系統(tǒng)的實(shí)際輸出接近期望的輸出。通過各種比較方法，選用重心法進(jìn)行模糊判決，重心法計(jì)算公式為： ()其中，“重心”為量化清晰值，為模糊論域上的離散值，為隸屬函數(shù)。模糊判決的方法有很多，常用的最大隸屬度法、中位數(shù)法和重心法。選取控制量變化的原則是：當(dāng)誤差大或較大時(shí)，控制量的選取應(yīng)以盡快消除誤差為主；當(dāng)誤差較小時(shí)，選取控制量要注意防止超調(diào)，以系統(tǒng)的穩(wěn)定性為主要出發(fā)點(diǎn)[19~22]?；谶@種原則，控制量的變化選取與誤差為負(fù)大時(shí)相同。當(dāng)誤差為負(fù)大且誤差變化為正小時(shí)，控制量的變化取為正中；當(dāng)誤差變化正大或正中時(shí)，控制量不宜增加，否則造成超調(diào)會(huì)產(chǎn)生正誤差，這時(shí)控制量變化取為ZE等級(jí)。當(dāng)誤差為負(fù)大時(shí)，若誤差變化為負(fù)，這時(shí)誤差有增大的趨勢(shì)，為盡快消除已有的負(fù)大誤差并抑制誤差變大，所以控制量的變化取正大。即：if and then 根據(jù)以上分析和專家經(jīng)驗(yàn)。對(duì)應(yīng)的模糊條件語(yǔ)句可表示為：if and then 則模糊關(guān)系也可表述為：又如，溫度降低很多，并且溫度有進(jìn)一步快速降低的趨勢(shì)時(shí)對(duì)環(huán)境調(diào)控設(shè)備應(yīng)采取相應(yīng)的動(dòng)作來(lái)提高溫度。模糊控制器的控制規(guī)則是以手動(dòng)控制策略為基礎(chǔ)的，手動(dòng)控制策略一般都可以用ifthen形式的條件語(yǔ)句來(lái)加以描述。正態(tài)型隸屬函數(shù)如式()所示。因此，模糊概念的確定問題就直接轉(zhuǎn)化為求取模糊集合隸屬函數(shù)的問題。把語(yǔ)言變量的整數(shù)論域元素和語(yǔ)言變量值分別作為表格的行和列，就可以得到語(yǔ)言變量的賦值表。用較多的詞匯描述輸入、輸出變量，可以方便規(guī)則的制定，但控制規(guī)則變得復(fù)雜；若詞匯過少，則描述變量變得粗糙，控制器性能變壞。因此，合理地選擇量化因子是非常重要的。即當(dāng)大時(shí)，基本論域?yàn)榭s小；當(dāng)小時(shí)，基本論域?yàn)榉糯?。模糊控制中借助量化因子這個(gè)概念進(jìn)行論域變換，量化因子的定義為： ()一旦量化因子選定，系統(tǒng)的任何誤差總可以量化為論域上的某一個(gè)元素。在控制系統(tǒng)中，把誤差及其變化率的實(shí)際變化范圍稱為誤差及其變化率的基本論域，分別記為和，其中表征誤差大小的精確量，表征誤差變化率大小的精確量。這種結(jié)構(gòu)反映模糊控制器具有非線性PD控制規(guī)律，從而有利于保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。在溫控系統(tǒng)中，假設(shè)現(xiàn)時(shí)刻設(shè)定溫度為，前一時(shí)刻設(shè)定溫度為；溫室現(xiàn)時(shí)刻溫度為，前一時(shí)刻溫度為；現(xiàn)時(shí)刻溫度誤差為，前一時(shí)刻溫度誤差為；現(xiàn)時(shí)刻溫度誤差變化率為。在手動(dòng)過程中，人所能獲取的信息量基本上為兩個(gè)：誤差、誤差的變化。模糊控制器在模糊控制系統(tǒng)中具有舉足輕重的作用，設(shè)計(jì)和調(diào)整模糊控制器的工作是非常重要的。模糊控制屬于計(jì)算機(jī)數(shù)字控制的一種形式，模糊控制系統(tǒng)的組成類似于一般的數(shù)字控制系統(tǒng)，一般可分為模糊控制器、輸入輸出接口電路、執(zhí)行機(jī)構(gòu)和傳感器四個(gè)主要組成部分[16~18]。模糊控制是以模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量及模糊推理為基礎(chǔ)的非線性控制，已成為目前智能控制一種重要而有效的形式。上世紀(jì)80年代后，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)得到了迅速發(fā)展，它代表著人工智能的主要研究方向。在此基礎(chǔ)上，本章對(duì)本文設(shè)計(jì)的智能變頻空調(diào)控制系統(tǒng)的硬件及軟件進(jìn)行了初步介紹，對(duì)本設(shè)計(jì)采用的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制算法進(jìn)行了簡(jiǎn)要說(shuō)明。本章首先簡(jiǎn)要介紹了變頻空調(diào)工作原理和過程、以及變頻壓縮機(jī)的工作狀態(tài)在空調(diào)器調(diào)節(jié)環(huán)境溫度中的重要作用，得出變頻空調(diào)關(guān)鍵控制技術(shù)即是對(duì)壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速的控制。內(nèi)外機(jī)通訊通過基于UART的異步半雙工通訊單元完成。室外控制板根據(jù)室內(nèi)控制板的命令控制空調(diào)器室外部分的運(yùn)行，并將室外機(jī)狀態(tài)信息返回給室內(nèi)控制板。室內(nèi)機(jī)主要負(fù)責(zé)接收遙控器發(fā)出的指令、采集室內(nèi)溫度、室內(nèi)風(fēng)機(jī)運(yùn)行控制以及風(fēng)向控制，根據(jù)遙控器設(shè)置的命令向室外機(jī)發(fā)送相應(yīng)的運(yùn)行模式命令并讀取室外機(jī)返回的狀態(tài)信息。本文設(shè)計(jì)的智能變頻空調(diào)控制器以溫差及溫差變化率作為輸入量，壓縮機(jī)的工作頻率變化作為輸出量。本文嘗試將模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合用于變頻壓縮機(jī)的控制，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層和節(jié)點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)模糊系統(tǒng)的各個(gè)部分，將模糊控制規(guī)則和隸屬函數(shù)隱含地分布在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中。與其他種類電動(dòng)機(jī)相比，其價(jià)格便宜，目前國(guó)內(nèi)生產(chǎn)的變頻空調(diào)絕大多數(shù)以異步電動(dòng)機(jī)作為變頻壓縮機(jī)。但缺點(diǎn)是價(jià)格很昂貴，成本比較高。(2) 無(wú)刷直流電動(dòng)機(jī) 無(wú)刷直流電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子是永磁體，比交流異步電動(dòng)機(jī)效率高，且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、體積小、重量輕、維護(hù)方便。在大范圍變化時(shí)，其系統(tǒng)效率比交、直流變頻調(diào)速系統(tǒng)都要高，且啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩大、啟動(dòng)電流小。(1) 磁阻電機(jī) 近年來(lái)，磁阻電機(jī)開始應(yīng)用于變速傳動(dòng)系統(tǒng)中。 ()其中：為電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速(r/min)；為頻率(Hz)；為轉(zhuǎn)差率；為電動(dòng)機(jī)極對(duì)數(shù)。控制空調(diào)系統(tǒng)的壓縮機(jī)是主要的控制對(duì)象。 智能變頻空調(diào)系統(tǒng)框圖 Intellective Variable Frequency Airconditioning System 。室內(nèi)機(jī)以PIC16F877芯片為核心，由溫度檢測(cè)電路、遙控接收及LED顯示電路、導(dǎo)風(fēng)板和百葉窗控制電路、風(fēng)機(jī)調(diào)速電路組成；室外機(jī)SST89E564RD芯片為核心，由電壓檢測(cè)電路、室外風(fēng)機(jī)及四通閥驅(qū)動(dòng)電路、內(nèi)外機(jī)通訊電路和變頻壓縮機(jī)控制電路組成。該氣體再流經(jīng)四通換向閥后流入變頻壓縮機(jī)，壓縮成高溫高壓氣體后排出，完成一個(gè)熱泵供暖循環(huán)。當(dāng)空調(diào)機(jī)作熱泵供暖運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，由變頻壓縮機(jī)排放出的制冷氣體經(jīng)過四通換向閥后，流入室內(nèi)換熱器，向室內(nèi)空氣放出熱量。該液體經(jīng)過電子膨脹閥節(jié)流成低壓后，進(jìn)入室內(nèi)換熱器，吸收室內(nèi)空氣的熱量而蒸發(fā)成氣體，將流過換熱器的室內(nèi)空氣溫度降低。 76 東北大學(xué)碩士學(xué)位論文 第2章　智能變頻空調(diào)控制系統(tǒng)控制方案第2章　智能變頻空調(diào)控制系統(tǒng)控制方案通過上一章的介紹，我們基本了解了目前空調(diào)控制系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀，明確了目前的常規(guī)模糊變頻空調(diào)控制策略存在的缺陷及我們所面臨的任務(wù)。通過該智能控制系統(tǒng)，將模糊控制規(guī)則和隸屬函數(shù)隱含地分布在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模糊推理，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線自學(xué)習(xí)能力調(diào)整隸屬函數(shù)和改變模糊控制規(guī)則，使空調(diào)器工作狀態(tài)可根據(jù)用戶要求和環(huán)境狀態(tài)變化自動(dòng)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)變頻空調(diào)的真正智能化。而且由于變頻空調(diào)對(duì)環(huán)境溫度的控制過程具有純滯后、非線性等特點(diǎn)，需要在控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)上改進(jìn)設(shè)計(jì)及深入研究，才能實(shí)現(xiàn)變頻空調(diào)的高度智能化。國(guó)內(nèi)學(xué)者雖然提出了BP網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于變頻空調(diào)的控制方法，但理論研究深度還不夠。但是，目前對(duì)變頻空調(diào)系統(tǒng)的智能控制方案多集中于模糊控制領(lǐng)域。對(duì)于變頻空調(diào)這樣一個(gè)大滯后、非線性和時(shí)變的復(fù)雜控制對(duì)象，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其大容量并行處理、分布存儲(chǔ)、智能化模糊分類的特點(diǎn)，以及具有自組織、自學(xué)習(xí)和處理系統(tǒng)內(nèi)在的難以解析表達(dá)的規(guī)律性的能力，為解決變頻空調(diào)的智能控制提供了一種簡(jiǎn)便、有效的途徑。從上述BP算法可以看出，BP模型把一組樣本的I/O問題變?yōu)橐粋€(gè)非線性優(yōu)化問題，它使用的是優(yōu)化中最普通的梯度下降法。對(duì)某一輸入，網(wǎng)絡(luò)輸出為，節(jié)點(diǎn)的輸出為，現(xiàn)在研究第層的第個(gè)單元，當(dāng)輸入第個(gè)樣本時(shí)，節(jié)點(diǎn)的輸入為: ()其中表示層輸入第個(gè)樣本時(shí)，第個(gè)單元節(jié)點(diǎn)的輸出。為簡(jiǎn)便起見，指定網(wǎng)絡(luò)只有一個(gè)輸出。如果輸出層得不到期望的輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，將誤差信號(hào)沿原來(lái)的連接通道返回，通過修改各層神經(jīng)元的權(quán)值，使得誤差信號(hào)最小。在正向傳播過程中，輸入信息從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理，并傳向輸出層。節(jié)點(diǎn)的作用的激勵(lì)函數(shù)通常選取S型函數(shù)，如: ()式中為調(diào)整激勵(lì)函數(shù)形式的Sigmoid參數(shù)。BP算法不僅有輸入層節(jié)點(diǎn)、輸出層節(jié)點(diǎn)，還可有1個(gè)或多個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)。特別是其數(shù)學(xué)意義明確、步驟分明的學(xué)習(xí)算法，更使其具有廣泛的應(yīng)用前景