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【摘要】本文对模糊控制在中央空调系统中的应用进行了详细分析，通过Matlab与Simulink进行仿真，并与传统的PID控制进行分析对比，得出模糊控制具有更优越的静态、动态性能，更强的适应性和鲁棒性，在中央空调系统中具有很高的应用价值。
【关键字】模糊控制；PID控制；中央空调系统；simulink；Matlab
一、引言
PID（比例—积分—微分）控制是一种基于模型的控制，根据偏差的比例（P）、积分（I）、微分（D）来进行控制，是现今应用最为广泛的一种控制规律。
而自从模糊数学的产生，模糊控制（Fuzzy Control）获得了飞速发展。模糊控制就是利用计算机模拟人的思维方式，按照人的操作规则进行控制。其由知识库、模糊推理机、输入量模糊化接口、输出量清晰化接口四个部分构成。它简化了系统设计的复杂性，特别适用于非线性、时变、模型复杂的系统，具有较好的容错性，适应性和强健性。在实际应用中常常与PID控制结合，使系统及具有高精度，还具有高灵活性。
二、中央空调调温系统概述
间接制冷方式是目前的中央空调系统大多采用的工作原理。在中央控制器中，经常通过某些传感器采集系统的数值作为参数，例如回风温度、回风湿度、压力、流量等等从而来通过控制器来调整风机的变频调速，加湿器加湿程度，冷却设备的开关程度等最终达到人为所设置的状态。一般中央空调系统的主要外部参数是环境的温度和湿度。由此可见这是一个多输入多输出的系统（MIMO），且进行温度调控是一个较为慢长的过程，滞后度较大，而且根据实际情况来说，是一个容易被干扰，干扰情况严重，且是非线性的控制系统。
三、空调系统的PID控制
PID控制是常规应用最为广泛的控制，在工业各个领域均有良好应用。而对于中央空调系统来说，鉴于其是一个MIMO系统，具有多干扰，复杂程度高，非线性的特点。为了分析的简便性和系统的实用性，在满足控制精度的条件下，通常采用一些低阶的模型来近似描绘此系统。把房间作为控制对象，近似认为其是一个带高延迟的一阶系统。把风机、制冷机可用一阶惯性环节来代替，忽略温度检测装置和变送环节的较低延迟，将其看做比例环节。并对其进行参数工程整定，以获得更好的控制效果。
四、空调系统的模糊控制
五、Matlab仿真结果演示
利用Simulink拼接相应的模块，进行仿真，建立模型。
仿真结果如图5所示。
从图中可以看出：
1）模糊控制的超调量比PID控制小，且系统的延迟时间、上升时间、调节时间短，系统反应速度快。
2）模糊控制较之PID控制在系统的稳定性、快速性、准确性方面都有较大的提升。
3）在实际应用方面，因为中央空调的输入变量是持续变化的，是动态的。采用模糊控制更加适应于实际操作。
4）由于模糊控制器在很大程度上弥补了传统PID控制器的局限性，而且其能耗方面较低，符合可持续发展潮流，具有良好的应用前景。
六、结论
通过PID控制和模糊控制在中央空调的应用对比，用Matlab进行仿真，由得到的仿真模型进行分析。可以得出结论，模糊控制与传统的PID控制相比，调节时间更加短，系统超调量较小，而且其响应曲线也更平稳，抗干扰性更好，具有更好的鲁棒性。在稳定性、快速性、准确性这三大特性上都全面优于传统的PID控制，而且在系统的能耗方面也大大减少，符合当今的科技可持续发展潮流。
【关键字】模糊控制；PID控制；中央空调系统；simulink；Matlab
一、引言
PID（比例—积分—微分）控制是一种基于模型的控制，根据偏差的比例（P）、积分（I）、微分（D）来进行控制，是现今应用最为广泛的一种控制规律。
而自从模糊数学的产生，模糊控制（Fuzzy Control）获得了飞速发展。模糊控制就是利用计算机模拟人的思维方式，按照人的操作规则进行控制。其由知识库、模糊推理机、输入量模糊化接口、输出量清晰化接口四个部分构成。它简化了系统设计的复杂性，特别适用于非线性、时变、模型复杂的系统，具有较好的容错性，适应性和强健性。在实际应用中常常与PID控制结合，使系统及具有高精度，还具有高灵活性。
二、中央空调调温系统概述
间接制冷方式是目前的中央空调系统大多采用的工作原理。在中央控制器中，经常通过某些传感器采集系统的数值作为参数，例如回风温度、回风湿度、压力、流量等等从而来通过控制器来调整风机的变频调速，加湿器加湿程度，冷却设备的开关程度等最终达到人为所设置的状态。一般中央空调系统的主要外部参数是环境的温度和湿度。由此可见这是一个多输入多输出的系统（MIMO），且进行温度调控是一个较为慢长的过程，滞后度较大，而且根据实际情况来说，是一个容易被干扰，干扰情况严重，且是非线性的控制系统。
三、空调系统的PID控制
PID控制是常规应用最为广泛的控制，在工业各个领域均有良好应用。而对于中央空调系统来说，鉴于其是一个MIMO系统，具有多干扰，复杂程度高，非线性的特点。为了分析的简便性和系统的实用性，在满足控制精度的条件下，通常采用一些低阶的模型来近似描绘此系统。把房间作为控制对象，近似认为其是一个带高延迟的一阶系统。把风机、制冷机可用一阶惯性环节来代替，忽略温度检测装置和变送环节的较低延迟，将其看做比例环节。并对其进行参数工程整定，以获得更好的控制效果。
四、空调系统的模糊控制
五、Matlab仿真结果演示
利用Simulink拼接相应的模块，进行仿真，建立模型。
仿真结果如图5所示。
从图中可以看出：
1）模糊控制的超调量比PID控制小，且系统的延迟时间、上升时间、调节时间短，系统反应速度快。
2）模糊控制较之PID控制在系统的稳定性、快速性、准确性方面都有较大的提升。
3）在实际应用方面，因为中央空调的输入变量是持续变化的，是动态的。采用模糊控制更加适应于实际操作。
4）由于模糊控制器在很大程度上弥补了传统PID控制器的局限性，而且其能耗方面较低，符合可持续发展潮流，具有良好的应用前景。
六、结论
通过PID控制和模糊控制在中央空调的应用对比，用Matlab进行仿真，由得到的仿真模型进行分析。可以得出结论，模糊控制与传统的PID控制相比，调节时间更加短，系统超调量较小，而且其响应曲线也更平稳，抗干扰性更好，具有更好的鲁棒性。在稳定性、快速性、准确性这三大特性上都全面优于传统的PID控制，而且在系统的能耗方面也大大减少，符合当今的科技可持续发展潮流。