天津大学网络教育学院
毕业设计（论文）任务书
题目：中央空调系统的模糊控制
完成期限： 2012年 12月26 日至 2013年5月30 日
学习中心福建共赢年级2011级
专业电气工程及其自动化指导教师李长滨
姓名刘丹学号111211442009 接受任务日期 2013.1.7 批准日期 2013.1.10
一、原始依据（资料）
[1] 李志浩，近两年来空调技术新发展[J]. 暖通空调新技术. 1999, 1(1):
22-30
[2] 付少波，中央空调温度系统的研究. 硕士论文, 河北工业大学, 2005
[3] 王盛卫，变风量空调系统的动态模拟以及在系统控制中的应用[J]. 现代空
调, 1999, 1(1): 88-107
[4] 王建明、李训铭，变风量系统空调房间建模与特征参数计算[J]. 计算机仿
真, 2002, 18(4): 69-72
[5] 孟华、龙惟定、王盛卫等，适于系统仿真的表冷器模型及其实验验证[J].
暖通空调, 2004, 21(8): 34
[6] 郭永吉，中央空调温度控制系统研究. 硕士论文, 兰州理工大学, 2008
[7] 刘金琨，先进 PID 控制及其 MATLAB 仿真[M]. 北京: 电子工业出版社,
2003, 1-5
[8] 何波，变频空调机的模糊控制器设计[J]. 黑龙江自动化技术与运用, 1999,
18(1): 31-34
[9] 金晓明，自适应模糊控制的新进展[J]. 信息与控制, 1996, 25(4):
217-223
[10] 吴爱国、杜春燕、宋晓强，参数自调整控制器在中央空调温度控制系统中
的应用[J]. 中国工程科学. 2004, 6(11)：84-87
二、设计内容和要求：（说明书、专题、绘图、试验结果等）
1、围绕选题搜集、阅读有关中英文文献资料。
2、撰写毕业论文详细提纲。
3、撰写论文，反复修改。写作过程中要继续搜集、补充资料，写作要层次分明，
条理清楚，观点明确，论证有理有据，具有说服能力。文章的文字要简洁、通顺、流畅、无错别字。
4、按要求进行论文排版。
毕业设计（论文）进度计划表
注：1.任务完成后附在说明书内。
2.“检查人签名”一栏和“指导教师批准日期”由教师用笔填写，其余各项均要求打印，
打印字体和字号按照《天津大学现代远程教育毕业设计（论文）格式规定》执行。
摘要
随着科学技术的不断进步，现代工业和工程项目中的被控对象越来越复杂，这些系统大多数具有多变量、强耦合、时变和非线性等特点，很难建立精确数学模型。中央空调系统就是一个典型的例子。空调控制系统是智能建筑中楼宇自动化的一个非常重要的组成部分，在各个行业、各个部门中得到了广泛的应用，因此对空调控制系统的研究十分必要。采用基于精确数学模型的传统控制理论难以达到空调系统建模和控制的要求。模糊控制以其结构简单、鲁棒性强、不需要被控对象的数学模型等优点得到了广泛应用。因此，有理由将模糊控制用在中央空调系统的控制中。然而模糊控制也存在控制精度不高、“规则爆炸”等问题，变论域模糊控制算法的提出在一定程度上解决了这些问题。
关键字：中央；系统；控制；模糊；智能
ABSTRACT
With the development of science and technology, the controlled object is more and more complicated modern industries and projects, most of these systems has the characteristics of multivariable, strong coupling, time-varying and nonlinear, it is difficult to establish accurate mathematical model. The central air-conditioning system is a typical example. Air conditioning control system is a very important part of building automation system in intelligent building, has been widely used in various industries, various departments, therefore it is necessary to study on the air conditioning control system. The modeling and control of air conditioning system based on the traditional control theory is difficult to achieve accurate mathematical model of the requirements. Fuzzy control with the advantages of simple structure, strong robustness, does not need the mathematical model of the controlled plant widely used. Therefore, there is reason to apply the fuzzy control in the control of the central air conditioner system. However, fuzzy control also has the control accuracy is not high, "rule explosion" problem, variable universe fuzzy control algorithm to solve these problems.
Keywords:Central; system; fuzzy control; intelligent;
目录
第一章概述 (1)
第二章国内外空调研究发展及状况 (1)
2.1国内外空调的发展 (1)
2.2国内外空调研究的状况 (2)
2.2.1国内研究状况 (2)
2.2.2国外研究状况 (2)
第三章中央空调系统 (3)
3.1空气调节系统 (3)
第四章模糊控制在中央空调系统中的应用 (5)
4.1模糊控制的本质和变论域方法 (5)
4.2变论域模糊控制加PID控制器的建立 (5)
4.3模糊控制规则的设计 (5)
4.4模糊控制表 (6)
第五章模糊系统的研究 (6)
5.1模糊控制系统的基本组成 (6)
5.2模糊控制的研究与进展 (6)
5.3模糊推理策略研究 (7)
5.4模糊模型的辨识研究 (7)
5.5模糊系统稳定性研究 (7)
5.6模糊控制器的硬件实现 (8)
5.7模糊控制技术的优点和不足 (8)
5.8模糊控制器的设计 (9)
5.8.1 MATLAB模糊工具箱 MATLAB (9)
5.8.2温度模糊控制器的设计 (9)
参考文献 (11)
致谢 (12)
第一章概述
空调系统是一个多干扰、大惯性的高度非线性系统，难于建立实际的控制模型。因此，基于模型控制的传统PD控制较难取得良好的控制效果。而模糊控制器是一种近年来发展很快的新型控制器，它能够方便地将专家的经验与推理输入到计算机中，使计算机在控制时可以像人一样思考并解决问题，从而达到控制被控对象的目的。实践证明呐(模糊)控制器有更快的响应和更小的超调，对过程参数的变化也不敏感，具有很强的鲁棒性，可以克服非线性因素的影响，但在控制精度方面，模糊控制没有PD控制理想。因此如果采用模糊控制与经典PD小川控制相结合的控制策略，使系统既有PD控制的精度高的特点，又具有模糊控制的灵活、适应性强的特点。本文提出了中央变频空调模糊控制系统的设计方案。
第二章国内外空调研究发展及状况
2.1国内外空调的发展
随着智能建筑的兴起以及人们生活水平的提高，在建筑中大量采用了空调系统及相关设备，规模日益庞大，空调系统成为智能建筑中楼宇自动化的一个非常重要的组成部分。空气调节技术己成为我国科学技术发展中的重要学科，近年来，空气调节技术在国民经济各个领域和人民生活的各个方面得到了广泛应用。空调即空气调节，主要是通过一定的空调设备和调节手段对空气进行处理。空气调节的任务就是在任何自然环境下，将室内空气维持在一定的温度、湿度、气流速度以及一定的洁净度，在各个行业、各个部门中得到了广泛的应用。目前中央空调的主要研究内容和控制手段目前对于中央空调的研究主要集中在以下几个方面：
（1）中央空调系统的结构；
（2）冷源和制冷机的研究；
（3）大型中央变频空调；
（4）使空调工作在节能和最有效状态的控制方法；
（5）高性能空调的自动控制技术。
在硬件实现手段上，就目前而言，中央空调控制系统正从设施集成型向系统集成型方向飞速发展，呈现出以下新的技术和发展趋势：
（1）应用既有硬件又有软件的多功能的微处理器指令，控制空调过程的运行。与传统的模拟量的电动气动自控系统相比大大改善了自动控制的功能控制逻辑和精度。
（2）中央空调系统是一个具有强烈动态特点的时变性、变量多、非线性系统干扰因素多。因此，传统的基于精确数学模型的定量控制方法在其中的应用受
到一定的限制。难以达到满意的控制效果。将智能控制系统应用于中央空调控制系统，是解决这个问题的较好方法。
（3）运用新的微机技术及网络数据通讯技术，发展和完善中央空调自控系统中自动化管理软件的模块功能，以实现最优控制。
（4）可编程控制器 PLC 在空调自动控制领域中的深入应用，为空调控制系统提供了便利的条件。
2.2国内外空调研究的状况
2.2.1国内研究状况
20 世纪 70 年代，常规 PID 控制在空气调节中的应用比较广泛，但是由于 PID 算法只有在系统模型参数不随时间变化的情况下才取得理想效果。当一个已经调好参数的 PID 控制器被应用于另外一个具有不同模型参数的系统时，系统的性能就会变差，甚至不稳定。再加上空调系统的高度非线性以及温湿度之间的强耦合关系，研究者们转向了其它高级控制方法，如模糊控制、自适应控制、最优控制及神经网络控制模糊控制与传统的 PID 控制相比，它不完全或不依赖于被控对象的精确数学模型，同时具有自寻优特点，并且在整个控制过程中，计算机在线获取信息和实时处理并给出控制决策，通过不断的优化参数和寻找控制器的最佳结构形式，以获取整体最优控制性能。国内学者对模糊控制在空调中的应用研究和空调建模方面做了大量的工作。吴爱国等研究了参数自寻优模糊控制器在中央空调温度控制系统中的应用，该控制器在综合了输入的比例因子和输出的比例因子对系统的影响后，采用了在输入的比例因子后加入加权因子的方法，优化了控制效果。同时很多文献也给出了广义预测控制、神经网络控制在空调系统中的应用。香港理工大学王盛卫等在 1999 年通过分析空调系统各个环节的热力学特性，用 RC 模型代替空调系统各个环节的模型，此模型便于实验分析。南京建筑工程学院的王建明工程师在 2002 年通过对空调房间的热力学特性的分析给出了变风量系统空调房间的数学模型。随着控制系统的发展，人们开始关注基于现代智能控制理论的各环节的模型。同济大学孟华老师在 2004 年从热力学和传热传质的基本原理出发，以 TRANSYS 为仿真平台，建立了表冷器的数学模型。文献[10]则针对广义预测控制，推导了空调房间的 CARIMA 模型(受控的自回归积分滑动平均模型)。
2.2.2国外研究状况
许多国家在中央空调的控制领域采用智能控制的研究越来越活跃，越来越受到人们的重视，其应用领域也不断扩大。从 80 年代末以来，日本的各空调设备制造公司陆续推出了带有模糊控制的空调器新机型空调器的模糊控制包括从人体舒适感的角度，模糊判断最佳房间温湿度，模糊控制房间温湿度及除霜
等操作过程1985 年日本“三菱重工”就开发出了以温度恒定为目标的模糊变频空调控制器。在日本，模糊控制技术己被广泛地应用在暖通空调控制系统中西方一些国家针对空调控制的效果，提出了基于舒适性指标的中央空调控制系统，其中的关于舒适性指标的测量是一个复杂的问题，出现了直接用来测量舒适性指标的传感器， Albert.P.So 等人于 1994年开发出空调机组的热舒适性模糊逻辑控制器。同年， S.Huang 和美国的 Nelso 对基于规则的模糊逻辑控制在空调系统的应用做了实验研究，给出了建立和校正模糊控制规则的策略，并分析了控制器的多阶继电器特性。Ghiaus[20]则证明了热交换过程这一非线性过程可以用模糊控制来较好的实现，并且可以克服 PID 控制过程出现的超调。丹麦Madsen 舒适性测试仪，西德 Lutz 的气候电子探测器，西德 Frank的舒适度仪表，西德 Schdhter 室内气候分析仪，西德 E.Mayer 的舒适性测量仪，日本生产的舒适度传感器等。1999 年 Kashara等设计了自适应 PID 控制器，此控制器可以应用于被控模型不太精确的场所。这些传感器大多数都是采用智能控制的方法，并且多数都是基于神经网络来预测舒适性指标值。可见基于模糊控制的中央空调控制系统设计在西方国家智能控制在空调控制领域内的应用己经很广泛了。综上可知，模糊控制是今后控制界发展的必然趋势，随着计算机技术和智能控制理论的发展，模糊控制必将在空调系统中得到广泛的应用。
第三章中央空调系统
要讨论空调控制技术，就必须对控制对象即空调系统有全面、深入的了解。只有掌握了其原理、特性、要达到的目的及实现手段才能决定采用何种控制策略。
3.1空气调节系统
空气调节系统的一般组成空气调节就是把经过一定处理之后的空气，以一定方式送入室内，将室内空气的温湿度、流动速度和洁净度等控制在一定范围内。通过空气调节的作用，可以在人们长期停留的地方保持适宜的气候条件，创造良好的劳动、工作和生活环境，或满足某些科学实验、工业生产过程的特殊要求。空气调节的形式很多，按照空气处理设备的设置情况，一般可分为：集中式空调系统(又称中央空调)、半集中式空调系统和全分散式空调系统。其中，集中式空调系统的所有空气处理设备(包括风机、冷却器、加热器、加湿器、过滤器等)都设在一个空调集中的空调机房内，其特点是，经集中设备处理后的空气，通过风道分送到各空调房间，因而，系统便于集中管理、维护。此外还具有节能、卫生、噪音小、使用方便等特点，目前已被广泛采用。为了达到空调的目的，发挥空调的作用，就必须有对空气进行处理和调节的措施和方法，一般的空气调节的基本措施，要求其系统的结构组成应包括以下几部分 [23]：
1．进风部分
空调系统在运行过程中必须采用一部分室外的新鲜空气，根据生理卫生对空气新鲜度的要求，空调系统必须有一部分空气取自室外，常称新风。新风必须满足室内工作人员所需要的最小新鲜空气量，其导入口一般设在周围不受污染影响的地方。
2．空气净化部分
由进风部分取入的新风，必须经过一次预过滤，以除去颗粒较大的尘埃。空调系统其用途不同，对空气的净化处理方式也不同。根据过滤的效率不同可以分为初效过滤器、中效过滤器和高效过滤器。因此，在一般空调净化系统中有设置初效过滤器和中效过滤器，还有设置一级初效过滤器，一级中效过滤器和一级高效过滤器的三级过滤装置的高净化系统。
3．空气热湿处理部分
对空气进行加热、降温、加湿和祛湿等有关的处理过程组合在一起统称为空调系统的热湿处理部分。
在对空气进行热湿处理过程中，与空气进行热湿交换的介质直接和被处理的空气接触，通常是将其喷淋到被处理的空气中。表面式空气换热器是与空气进行热湿交换的介质不和空气直接接触，热湿交换是通过处理设备的表面进行的。在表面式换热器内通过低温冷水或制冷剂的称为水冷式表面冷却器或直接蒸发式表面冷却器，来实现空气的热湿处理过程。
4．空气输送和分配、控制部分
空调系统中的风机和送、回风管道称为空气的输送部分。风管中的调节风阀、蝶阀、防火阀、启动阀及风口等称为空气的分配、控制部分。根据空调系统中空气阻力的不同，设置风机的数量也不同。将调节好的空气均匀地输入和分配到空调房间内，以保证其合适的温度场和速度场是空调系统空气输送和分配部分的任务。
5．冷、热源部分
为了保证空调系统具有加热和冷却能力，必须具备冷源和热源两部分。冷源有自然冷源和人工冷源两种。自然冷源一般指地下深井水，人工冷源一般是指利用人工制冷方式来获得的，它包括蒸汽压缩式制冷、吸收式制冷以及蒸汽喷射式制冷等多种形式。热源也有自然和人工两种。自然热源指地热和太阳能，人工热源是指用煤、煤气等作燃料的锅炉所产生的蒸汽和热水，目前应用最为广泛。
第四章模糊控制在中央空调系统中的应用
4.1模糊控制的本质和变论域方法
模糊控制从本质上来说就是某种插值器，随后有关文献证明了常用的模糊控制模型如Mamdani模型，Sugeno模型、Takagi模型等都可归结为某种插值函数。在插值的意义下，要得到尽量逼近系统的输人，做到系统响应的无静差，就要求这些模糊峰点之间的距离相当小，这样就意味着控制规则要无穷的多。但是这就导致模糊控制运算量过大，也难于实现。针对存在这样的问题，变论域的思想被提出来：就是随着误差和误差变化率的变化，当实际的误差和误差变化率减小时，误差和误差变化率的论域也相应减小，而模糊分级数保持不变，本质上说就相当于在有限的论域内增加了模糊规则，减小了控制死区，提高了控制精度，在一定程度上解决了“规则爆炸”的问题。假定误差的基本论域是随着误差的减小误差的论域也做相应的减小：其中伸缩因子a(戈)是误差的连续函数。同样对于误差变化率和控制量论域也相应的有：[-fl(y)Ec，13(y)Ec]，[一7(z)u，7(z)U]，其中伸缩因子卢(Y)是误差变化率的连续函数(这里假定误差和误差变化率是独立的)，y(z)是模糊控制器输出模糊量的连续函数。
4.2变论域模糊控制加PID控制器的建立
变论域模糊控制对控制规则和隶属度函数都没有过高的要求，因此对设计这样的模糊控制器就不需要过分依赖专家知识和操作工经验。同时可以通过调整伸缩因子获得很好的动态和稳态性能，但是伸缩因子参数比较难于确定，需要做大量的实验才能最终确定，而且控制对象一旦改变必须重新整定。基于这种情况，考虑在变论域模糊控制基础之上并联一个PID控制器，充分利用变论域模糊控制的快速性，同时当系统进入稳态误差后把PID控制器投人系统，这样一来并不会因为有积分环节而影响系统的响应速度，也减小了静差，同时也减轻了伸缩因子参数对系统稳态精度的影响，从而获得比较好的控制效果。
4.3模糊控制规则的设计
模糊控制的核心是模糊控制规则的建立。模糊自动控制规则的实质是把相关行业专家及操作者的经验加以总结，并将在控制过程中由经验得来的相应措施总结成一条条控制规则，由它们构成一个“模糊控制器”，从而达到用机器代替人对复杂的工业过程进行控制。根据专家知识和有经验的操作人员的经验，将空调温度控制过程中要遇到的各种可能出现的情况和相应的控制策略汇总成表，中央空调系统的工作原理是通过调节空气的温度来人为地创造适宜的环境。因此主要通过设备调节来改变空气的温度。夏季和冬季人的适应温度不同：夏季温度在23℃．27℃，冬季在16℃一20℃。夏季以回风温度来控制冷水阀开度；
冬季以回风温度来控制热水阀开度；以夏季为例，空调温度控制过程中可能出现的情况有49种，采取的相应的控制策略也相应有49条模糊控制规则。如：规则1：如果温度误差负大，且温度误差变化率负大，则控制冷水阀开度正大。
4.4模糊控制表
从模糊控制器的设计过程可以看出，对于模糊控制器来说，完成一次控制动作，要将测量值输入模糊控制器，经模糊化、模糊推理和解模糊之后，得到一个确切控制量并作用在被控对象上。然而采用在线实时计算会增加控制系统的复杂性，而且计算速度会影响控制系统的实时性。所以，为减少在线计算量，往往通过离线计算，形成由观测值和与之相对应的控制值为内容的模糊控制表。这样，己知一个实测值，经适当转换后，即可从表中查到相应的控制值。模糊控制表确定后，模糊控制系统的主要设计就完成了。在实时控制过程中实现模糊控制的过程便转化为计算量不大的查模糊控制表的过程。这样可以大大减少在线计算量，从而增加了控制的实时性。
第五章模糊系统的研究
5.1模糊控制系统的基本组成
模糊控制系统的组成核心是具有智能性的模糊控制器，是以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑为理论基础，采用计算机控制技术构成的一种具有闭环结构的数字控制系统。模糊逻辑控制系统是一种典型的智能控制系统，在控制原理上它应用模糊集合、模糊关系、模糊语言变量和“如果-则”模糊推理规则知识，模拟人的思维方法，对复杂系统进行控制。模糊逻辑控制的基础是模糊逻辑，从含义上比其它传统逻辑更加接近人类的思想方式和语言习惯。它能够近似的、不确切的对真实世界的特征进行刻画。实际上，模糊逻辑控制是利用模糊逻辑建立一种“自由模型”的非线性控制算法。在那些采用传统控制方法定量技术分析过于复杂的过程或者提供的信息是非精确的、非定性、非确定的系统中，模糊控制的效果就会相当明显。
5.2模糊控制的研究与进展
模糊控制技术是智能控制的重要分支之一。模糊控制技术以结构简单、鲁棒性强、不需要被控对象的数学模型以及粗调快速等优点被广泛应用，它的发展为控制技术的发展开辟了广阔的空间。模糊集合和模糊算法的概念由美国加利福尼亚大学著名教授 L.A.Zadeh 于 20 世纪 60 年代在他的《Fuzzy Sets》 [1]和《Fuzzy Algorithm》 [2]等著名论著中首先提出。20 世纪 70 年代，Zadeh 在模糊映射、模糊推理和模糊控制原理等方面进行了一系列的研究工作，特别是模
糊知识表示 [3]、语义变量、模糊规则（if-then）和模糊图等概念的提出和完善，开创了模糊控制新历程，也为模糊建模和模糊控制的发展奠定了理论基础。自 20 世纪 80 年代后期开始，模糊控制进入了实用化阶段，并且其应用技术逐渐趋向成熟，应用面也逐渐扩展，国外以日本、美国等国尤为突出。模糊控制研究大致有以下几个方面
5.3模糊推理策略研究
模糊控制的实质是将相关领域的专家知识和熟练操作人员的经验，转换成模糊化后的语言规则，通过模糊推理与模糊策略，实现对复杂系统的控制。模糊推理策略对模糊控制器和模糊控制系统的性能影响起着重要作用。目前所采用的模糊推理策略有四种：Mamdani 推理、Tsukamoto 推理、Larsen 推理和Takagi 推理方法。这些推理策略的共同点：其模糊性都取决于模糊规则的前提条件和结论部分的语言描述；不同点：模糊模型与推理合成算子的选择。
5.4模糊模型的辨识研究
模糊控制理论研究中模糊模型的辨识研究具有非常重要的意义。所谓模糊模型就是指描述受控系统性能的一组模糊规则，尽管它可以有多种表示形式，但是都属于非线性模型，宜于用来表示非线性时变系统。模糊模型的辨识在控制、规划、决策、统计和分析等领域中得到广泛应用。模糊模型辨识方法有：Hirota 和Pedrycz 提出的采用参考模糊集的概念进行模糊辨识 [5]；Pedrycz 提出用概率统计方法来确定模糊系统关系矩阵的模糊辨识[6]；由日本学者 Takagi 和Sugeno 提出一种动态系统的模糊模型辨识方法，被称为 T-S 模型 [7]。该模型基于系统局域线性化，在模糊规则结论部分用线性多项式表示，用来拟合受控对象的非线性特性，具有逼近能力强和结构简单等特点，目前在模糊辨识中被广为采用，成为复杂受控系统建模的有效方法。
5.5模糊系统稳定性研究
稳定性分析对于任何一类控制系统都是十分重要的性能指标和研究课题，模糊控制系统也不例外。
由于模糊控制器是一种基于规则的“语言型”控制器，难以用数学式子来描述，因此对它的各种性能分析也相当困难。早期对模糊系统的稳定性理论研究，主要都是针对开环模糊控制系统模型进行稳定性分基于模糊控制的中央空调控制系统设计析的。此后有 Tongue 和 Tanaka，Sugeno 以及我国学者陈建勤等人，针对单变量闭环模糊控制系统模型分析了其稳定性，并给出了系统稳定条件。模糊控制系统的稳定性研究已经取得了不少成果。
5.6模糊控制器的硬件实现
常规的模糊控制器由计算机软件编程实现，这样要提高其实时性势必是有困难的。因此，一些学者在模糊控制芯片和模糊计算机硬件实现方面进行了不少探索，并取得一定成就。如 Togai 等人在 VLSI上实现了用于实时模糊控制推理的芯片，该模糊芯片可并行处理 16 条规则它由规则库存储单元、推理芯片、控制单元和输入-输出接口四个部分组成，仿真研究表明推理机每秒能处理 25 万条模糊逻辑推理，比常规的软件实现要快 1 万倍，因而为模糊控制实时应用提供了强有力的硬件支持。近几年，由王守臣、徐国忠等人基于多值逻辑理论，采用多元逻辑电路，在研究模糊控制器硬件实现方面取得了一些成果。
5.7模糊控制技术的优点和不足
模糊控制是一种基于规则的知识型控制系统，它依据是将现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，直接描述成语言型控制规则。在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计过程简单，便于应用。
模糊控制不用建立数学模型，根据实际系统的输入输出结果数据，参考现场操作人员的操作经验，就可对系统进行实时控制。模糊控制实际上是一种非线性控制。模糊控制获得巨大成功的主要原因在于它具有如下一些突出特点（1）以工业过程的定性认识为出发点，语言控制规则比较容易建立，所以模糊控制对那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握的对象非常适用。
（2）模糊控制是基于启发性知识及语言规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。
（3）基于模型的常规控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差异；但一个系统语言控制规则却具有相对独立性，能够利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。
（4）模糊控制系统的鲁棒性强，参数变化和干扰对控制效果的影响被大大减弱，尤其适用于非线性、时变及纯滞后的系统控制。
然而它也存在着一定的缺陷：
（1）精度不太高。这主要是由于模糊控制表的量化等级有限而造成的，通过增加量化等级数目虽可提高精度，但查询表将过于庞大，须占用较大空间，使运算时间增加。实际上，如果模糊控制器不引入积分机制，原则上误差总是存在的。
（2）自适应能力有限。由于量化因子和比例因子是固定的，当对象参数随环境的变迁而变化时，它不能对自己的控制规则进行有效的调整，从而使其良好
的性能不能得到充分的发挥。
（3）易产生振荡现象。如果量化因子和比例因子的选择不当，或者是查询表构造的不合理，都有可能导致系统振荡。
5.8模糊控制器的设计
5.8.1 MATLAB模糊工具箱 MATLAB
模糊工具箱提供的图形化工具有五类：模糊推理系统编辑器、隶属度函数编辑器、模糊规则编辑器、模糊规则观察器、模糊推理输入输出曲面视图。这个图形化工具操作简单，相互动态联系，可以同时用来快速构建用户设计的模糊系统。
1．模糊推推理系统编辑器——利用图形界面（GUI）对模糊系统的高层属性的编辑、修改功能，这些属性包括输入、输出语言变量的个数和去模糊化方法等。
2．隶属度函数编辑器——提供了对输入输出语言变量各语言值的隶属度函数类型、参数进行编辑于修改的图形界面工具。
3．模糊规则编辑器——提供了添加、修改和删除模糊规则的图形界面。
4．模糊规则观察器——以图形形式描述了模糊推理系统的推理过程。可以在窗口中改变系统输入的数值来观察模糊逻辑推理系统的输出情况。
5．模糊推理输入输出曲面视图——以图形的形式显示了模糊推理系统的输入输出特性曲面。在该窗口内改变相应的参数可以来查看不同性质的图像。
5.8.2温度模糊控制器的设计
1．确定语言变量选取温度为控制器的输入量，温度用 t 表示，温度的误差用 E 表示，温度误差的变化率用 EC 表示。送风流量输出量用 U 表示。该控制器为双输入单输出模糊控制器。在模糊控制系统中，给定各输入输出量的基本论域，即实际系统的变化范围。在 FIS Editor 中单击菜单 Edit/Add input,增加输入语言变量,并在下半部的右侧白框内分别输入“E”和“EC”（温度误差和误差变化率）；选中 output 方框，在下半部的右侧白框内输入“U”。在下半部左侧为“与”、“或”、“蕴涵”、模糊规则的合成运算以及解模糊选择合适的方法。本文采用选择极小-极大合成法对变量进行模糊化，解模糊运算则选择重心法。
2．语言变量论域和系统比例因子的确定语言变量的论域不仅和模糊子集设定与分布等因素有关，而且还涉及到系统比例因子的选择，并对模糊控制器的动、静态性能有较大影响。比例因子和对模糊控制系统的动、静态性能有较大的影响。一般来说越大，系统的超调越大，会引起过渡过程越长，稳态误差和调节死区越小；越小，系统变化越慢，稳态精度降低，调节死区增大。越大，则系统变化率越小，系统响应越慢；若越小，系统反应加快，超调量增大，特别是反向超调会
变大，同样会使系统调节时间延长。的作用相对来说要复杂得多。在过渡过程上升段：k 越大，上升得快，但容易引起超调；小系统响应缓慢。在稳态阶段：过大则容易引起振荡。
3．隶属度函数的建立模糊集合的元素无论是离散的还是连续的，它的模糊特性无论是用什么数学形式来表达，最终都是以函数的图解方法来表示的。用隶属度函数来描述基本上放映了模糊集合的模糊性，因此这种描述也体现了集合的模糊特性和运算本质。隶属函数在大多数情况下，是根据经验给出的，因此具有很大的随意性，在此采用 Mamdani 提出的处理方法。将输入变量、输出变量的量化论域定为[-6,6]，作为论域区间的连续变化量，构成含 13 个整数元素的离散集合{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}，并将其分成 5 个等级{NB NS ZR PS PB }其含义分别为负大、负小、零、正小、正大。一般来说，论域的量化等级越细，控制精度越高，但是过细的量化等级将使算法复杂化，反而适得其反。每个等级都对应一个 Fuzzy 子集，[-6,6]之间 9 个元素对应每个等级的隶属度可根据实际采用混合型隶属度函数和三角形隶属度函数模拟。
参考文献
[1] 李志浩，近两年来空调技术新发展[J]. 暖通空调新技术. 1999, 1(1): 22-30
[2] 付少波，中央空调温度系统的研究. 硕士论文, 河北工业大学, 2005
[3] 王盛卫，变风量空调系统的动态模拟以及在系统控制中的应用[J]. 现代空调, 1999,
1(1): 88-107
[4] 王建明、李训铭，变风量系统空调房间建模与特征参数计算[J]. 计算机仿真, 2002,
18(4): 69-72
[5] 孟华、龙惟定、王盛卫等，适于系统仿真的表冷器模型及其实验验证[J]. 暖通空调,
2004, 21(8): 34
[6] 郭永吉，中央空调温度控制系统研究. 硕士论文, 兰州理工大学, 2008
[7] 刘金琨，先进 PID 控制及其 MATLAB 仿真[M]. 北京: 电子工业出版社, 2003, 1-5
[8] 何波，变频空调机的模糊控制器设计[J]. 黑龙江自动化技术与运用, 1999, 18(1):
31-34
[9] 金晓明，自适应模糊控制的新进展[J]. 信息与控制, 1996, 25(4): 217-223
[10] 吴爱国、杜春燕、宋晓强，参数自调整控制器在中央空调温度控制系统中的应用[J]. 中
国工程科学. 2004, 6(11)：84-87
致谢
本论文是在导师李长滨教授的精心指导下完成的。论文阶段以来一直得到老师多方面的关怀和照顾，从最初的定题，到资料收集，到写作、修改，到论文定稿，给了我耐心的指导和无私的帮助。最后，向在百忙之中审阅本文的老师表示诚挚的谢意