ANN在大区域中央空调温湿度监控系统中的应用在大区域中央空调温湿度监控系统中的应用
摘 要: 大区域空调温湿度系统是难于控制的，极易引起控制系统的振荡，系统很难平稳地过渡到温度设定值，导
致极大的能源浪费。文章研究了ANN在大区域中央空调温湿度监控系统中的应用， 从工 程实现角度对相关技术
问题作了较细致的探讨。关键词：中央空调系统 温湿度控制 人工神经网络Abstract: It is difficult to control the
temperature and Humidity system of central air conditioner for big area. The main problem is that it is easy to
lead
摘 要: 大区域空调温湿度系统是难于控制的，极易引起控制系统的振荡，系统很难平稳地过渡到温度设定值，导致极大的能源
浪费。文章研究了ANN在大区域中央空调温湿度监控系统中的应用， 从工 程实现角度对相关技术问题作了较细致的探讨。
关键词：中央空调系统 温湿度控制 人工神经网络
Abstract: It is difficult to control the temperature and Humidity system of central air conditioner for big area. The main
problem is that it is easy to lead to vibrating of control system, difficult to be smoothly transient to temperature setting value,
and to result in huge energy waste. The paper explored the application of Artificial Neural Networks in Monitoring System of
temperature and Humidity for central Air conditioner in the big area, and probed into related technical problems in more
details from the angle of engineering implementation
Key words: Central air conditioner Temperature and Humidity control Artificial neural networks
1 引言
随着科学技术的发展、人类社会不断进步，人们的生活质量不断提高，人们对生活环境的要求也日渐增长，因此智能建筑应运
而生。建筑设备自动化系统是智能建筑的一个重要组成部分,它负责对大厦内的各种机电设施进行全面的计算机监控管理，包
括中央空调、给排水、变配电、照明、电梯、消防、安全防范等系统的监控。而中央空调的能耗占整个建筑能耗的50%－60%
[1]，是系统节能的重点。但是，由于中央空调系统庞大，反应速度较慢，滞后现象严重，给机组运行的稳定性增加了困难。
目前为止，中央空调的控制系统几乎仍然采用传统的控制技术，如比例积分微分(PID)调节，由于PID的控制参数往往通过工程
师的经验预先设定或通过试验来确定，对于工况变化的适应性差，控制惯性较大，节能效果不理想,特别是大区域中央空调系
统的协调控制问题，用传统控制技术是难以解决问题的。以下结合某企业的技术改造工程对大区域空调系统温、湿度控制问题
从技术层面作简要探讨。
2 大区域空调温湿度监控系统
2.1大区域空调温湿度控制的难点
目前大区域空调温湿度控制系统的控制方案，主要是采用将大区域划分成若干子区域，即“大面积分区”，每个子区域安装一定
的温、湿度传感器，分别由一个空调子系统控制该子区域的空气温、湿度。控制方式一般采用PID控制，即采用测温元件(温感
器)、PID温度调节器和电动二通调节阀的PID调节方式。在炎热的夏季实质上是调节位于该子区域的表冷器冷水管上的电动调
节阀；在寒冷的冬季是调节位于该子区域的加热器热水管上的电动调节阀，通过控制调节阀开度的大小实现冷(热)水量的调
节，以达到控制温度的目的。由于控制面积大、检测点传感器的误差以及空调系统工况的复杂性，经常会出现相邻的两个空调
子区域，为了达到相同的温度平衡点，一个空调子区域温度高于设定温度进行表冷处理，在降低温度；而另一个空调子区域温
度低于设定温度进行加热处理，在升高温度。这样，不仅造成控制系统振荡比较大，很难平稳地过渡到温度设定点，而且还造
成了极大的能源浪费，这就是大区域空调温湿度控制的难点所在。
2.2 大区域空调温湿度系统的特点
（1） 大区域空调系统的分解与协调
大区域空调系统是复杂大系统，由于控制区域大，只用一台大容量的空调进行控制，不但很难达到恒温、恒湿的控制要求，而
且会造成能源的极大浪费。所以，必须对大区域进行分区处理，每个区域由独立的空调子系统进行控制。当将若干个分区参数
相同(或相近)，而湿热比各不相同的相邻区域整合为一个大型的空调控制系统时，就会遇到如何分区处理和如何确定送风量的
难题，也就是如何进行协调控制的问题。
（2） 空调系统中检测点的选择
大区域空调的控制策略应充分考虑工业中空调大风量、小焓差的特点，同时满足环境工业要求、舒适卫生和节约能源要求，突
出测控全面、调节、方便适用的特色。基于以上原则，每台空调控制区域分别设置4组温度和湿度检测点，以4组温、湿度检
测值的加权平均值作为控制用的检测值。另外，在新风口设置一组温、湿度传感器检测新风焓值作为新风利用控制的依据，送
风口设置防凝水检测装置，其检测值作为防凝水控制的依据。空调机内部设置温度传感器，检测送风情况，对空调机进行温度
保护，这样虽然增加了检测点，但是由于空气的热惯性，仍然很难计算出空气中各部分的实际温度，因此大区域空调温、湿度
系统的控制属于不确定性复杂大系统控制问题，检测点的选择显得特别重要。
3 控制策略的选取
由于被控对象的复杂性和不确定性，按传统的方法，根据被控对象的数学模型，在满足性能指标及约束条件下，综合设计控制
器的方法是不能用的。因为对不确定性复杂对象不可能建立严格的数学模型，综合设计系统的前提条件不存在。对不确定性复
杂系统的控制，一般采用以知识表示的非数学的广义控制模型。可供选择的策略有神经网络控制、模糊控制、实时系统控制、
仿人智能控制等，它们都无需对象的数学模型。其中，人工神经网络(ANN Artificial Neural Networks)理论、实现方式及算法
是人工智能(AI Artificial Intelligence)研究的重要课题之一。它作为一种软件产品，广泛应用于信息技术和模式识别等智能化领
域，近年来人工神经网络[2][3][4][5]在自动控制领域得到了广泛的应用，为自学习、自适应控制等提供了一种新的有效途径。
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