Источник: http://elibrary.ru/item.asp?id=11837463 научная статья, журнал Вестник Воронежского государственного технического университета
№1, 2009 г.
Введение. Системы управления микроклиматом широко применяются на транспорте, в сельском хозяйстве, музеях и космических системах [1–4,8]. В настоящее время актуальна задача повышения качества функционирования систем управления климатическими параметрами воздушной среды, в которой находится один или несколько операторов, выполняющих ответственные действия в составе человеко–машинных систем. Примерами таких помещений являются производственные помещения, офисы, салоны транспортных средств, кабины пилотов самолётов, космических и подводных обитаемых аппаратов. Успешность и безопасность функционирования такого рода объектов в значительной степени зависят от самочувствия и работоспособности операторов. Рабочее пространство является мультизонным, причём желаемые значения параметров состояния воздушной среды в различных зонах могут быть различными. При этом каждый человек, используя средства системы управления, должен иметь возможность создать для себя благоприятные климатические условия в нескольких зонах рабочего пространства, сопряжённых с различными частями его тела.
Постановка задачи. Повышение качества функционирования систем управления климатическими параметрами воздушной среды связано с совершенствованием структуры и выбором рациональных средств регулирования таких систем. Необходимо сформировать рациональную структуру системы управления, обеспечивающую повышение быстродействия и точности такой системы. Решение этой задачи связано с исследованием свойств объекта управления и определением переменных, наиболее полно характеризующие комфортность рабочей среды (показатели комфорта). Сложность проблемы обусловлена спецификой объектов управления рассматриваемых систем, которые реализуют движения воздушных потоков и объединяют в своём составе тесно взаимодействующие друг с другом электрические, механические и пневматические компоненты. Как показал анализ их свойств [5], они являются нелинейными многокоординатными динамическими объектами, обладающими внутренними перекрёстными связями. Поэтому решение задачи построения высококачественных систем управления климатическим комфортом требует включения в её состав сенсорных и компьютерных элементов и применения принципов и методов, характерных для мехатроники. Таким образом, актуальными задачами являются построение системы управления, замкнутой по показателям комфорта и обладающей эффективным регулятором, построенным с учётом нелинейности и многосвязности объекта управления, а также проведение исследования динамических свойств системы с помощью компьютерного моделирования.
Показатели климатического комфорта в качестве регулируемых переменных системы управления состоянием воздушной среды. В качестве регулируемых переменных системы предложено использовать два типа безразмерных показателей климатического комфорта в регулируемых зонах рабочего пространства, разработанных на основе результатов исследований [5,6]. Здесь, переменные первого типа, представляют собой температурные показатели комфорта TCRl ,…,TCRL (от слов Thermal Comfort 1 L Rate), где L – количество регулируемых зон. Каждый человек имеет отношение к нескольким регулируемым зонам рабочего пространства и может установить для них желаемые значения температурного показателя комфорта, задав их в диапазоне от –5 до 5, что соответствует значениям температуры от +15 ° С до +37 °С. Взаимосвязь значений показателя комфорта TCRl в l –ой регулируемой зоне с ощущаемой человеком температурой τэкв.l воздушного потока в той же зоне характеризуется справедливой для всех l=1,...,L формулой приведенной в работе[7].
Переменные второго типа – показатели комфорта по скорости движения воздушного потока AFRl ,…,AFRL (от слов 1 L Air Flow Rate). Их значения могут задаваться в диапазоне от 0 до 3.
Показатель комфорта AFRl по скорости движения V воздушного потока в l–ой регулируемой зоне, устремленного к соответствующему участку тела человека, для всех l 1,...,L подчиняется зависимости предложенной в работе [7].
Скорость Vl вычисляется по формуле:
где gвых.l – массовый расход воздуха в l–ой регулируемой зоне, ρ – плотность воздуха, A– площадь l–ой регулируемой зоны.
Таким образом, регулируемыми переменными системы являются (L*1)– векторы показателей
Структура системы управления состоянием мультизонной воздушной среды. С учётом требований, сложившихся на основании опыта создания систем стабилизации параметров воздушной среды, необходимо синтезировать устойчивую систему, имеющую погрешность регулирования показателей комфорта в установившемся режиме не более 5% от максимального входного воздействия и время переходного процесса не более 30 с при ступенчатом изменении желаемых значений показателей комфорта. Для повышения точности и быстродействия системы с целью соблюдения указанных требований предлагается формировать систему как многоканальную следящую систему (рис. 1), замыкая её по показателям комфорта TCRl ,…,TCRL и AFRl ,…,AFRL .
Рис. 1. Структура системы управления состоянием мультизонной воздушной среды
Фактически речь идёт о создании комплекса следящих систем, в каналах рассогласований которых находится многоканальный регулятор. Задающими воздействиями являются компоненты двух (L*1)–векторов представляющие собой желаемые значения регулируемых переменных системы.
Непосредственное измерение переменных TCR и AFR невозможно Поэтому они формируются на основании обработки показаний датчиков введённым в состав системы вычислителем показателей комфорта. С помощью датчиков температуры и скорости воздушных потоков в выходных каналах воздуховодов формируются (1*L )–векторы, компоненты которых представляют собой измеренные компоненты векторов ТВХ и GВХ, соответственно.
По этим данным вычисляется вектор GВЫХ и вектор ТВЫХ . Датчики средней температуры в помещении Тср и интенсивности проникающего в помещение солнечного излучения Qрад формируют величины Тср.и и Qрад.и , которые используются для вычисления τl и τэкв.l для всех l = 1,...,L.
Полученные таким образом данные позволяют рассчитать текущие значения выходных переменных системы.
В структуру модели объекта управления вошли подсистемы распределения воздушных потоков в комплексе воздуховодов, распределения воздуха и температур в регулируемых зонах рабочего пространства и блок физиотермических реакций людей [9], находящихся в рабочем пространстве.
Главное преимущество сформиро– ванной таким образом системы стабилизации состоит в том, что благодаря введению блока коррекции в установившемся режиме обеспечивается «развязка» каналов управления и снижение влияния нелинейностей [5]. Кроме того, это стабилизирует значения коэффициентов передачи всех каналов скорректированной системы, которые становятся близкими к единице. Предлагаемый подход позволяет существенно упростить структуру первого каскада регулятора и методику настройки его параметров. Поскольку коэффициенты передачи всех каналов системы близки к единице, значения параметров ПИ– регуляторов легко могут быть выбраны из условия обеспечения одинаковых динамических свойств всех каналов системы управления. Это важно для обеспечения согласованности управления по различным каналам, и в этом состоит ещё одно преимущество предлагаемого подхода к созданию системы, использующей управление на основе инверсной модели объекта управления представленной блоком коррекции на рис.1. Для улучшения характеристик системы при наличии нескорректированных динамических свойств объекта, возможных неточностей формирования инверсной модели и возмущающих воздействий применяется комплекс ПИ–регуляторов.
Результаты математического моделирования. Исследование динамических свойств системы стабилизации параметров состояния воздушной среды выполнено с помощью ЭВМ. Для этого разработана программа компьютерного моделирования системы управления состоянием мультизонной воздушной среды в салоне автомобиля, функционирующая в среде МАТЛАБ/Симулинк. Моделируемая система имеет 4 смесительных камеры и 18 зон регулирования, имеющих отношение к водителю и 3 пассажирам. Погрешности регулирования показателей комфорта для всех 18 зон в установившемся режиме не превышают 11 процентов от желаемого значения. Однако, длительности переходных процессов в разных каналах сильно различаются и превышают 30 с. Анализ полученных результатов моделирования показал, что взаимовлияние каналов в системе, скорректированной с помощью внутреннего каскада регулятора на основе статической инверсной модели незначительно. Благодаря действию блока коррекции реакции, обусловленные перекрёстными связями, не превышают 1% от приложенного ступенчатого воздействия. Это свидетельствует об эффективной фактической развязке каналов системы управления, которые можно считать практически автономными.
Результаты математического моделирования замкнутой системы, содержащей многоканальный двухкаскадный регулятор с настроенными ПИ–регуляторами (рис.2) при тех же задающих воздействиях свидетельствуют о том, что такая система обладает более высокой точностью и скоростью отработки желаемых значений показателей комфорта, чем разомкнутая подсистема, содержащая только блок коррекции. Таким образом, результаты исследований свидетельствуют о том, что применение двухкаскадного регулятора способствует сокращению времени переходного процесса в разных каналах системы от 7.5 до 24 раз. В результате этого длительности переходных процессов лежат в диапазоне от 6 до 10 с, и не превышают требуемого значения, равного 30 с.
Рис.2. Процессы регулирования показателей комфорта AFR в замкнутой системе с двухкаскадным регулятором
Благодаря действию интегральных составляющих ПИ–регуляторов погрешности воспроизведения показателей комфорта в установившемся режиме при отсутствии возмущающего воздействия оказались практически равными нулю. При воздействии солнечной радиации они не превышают 0,5%, что также свидетельствует о высокой эффективности предлагаемой системы управления.
Выводы. Предложенное решение обеспечивает значительное повышение точности и быстродействия мехатронной системы управления микроклиматом мультизонного рабочего пространства. Результаты исследования подтвердили высокую эффективность разработанной структуры системы с многоканальным двухкаскадным регулятором, содержащим блок коррекции на основе полученной статической инверсной модели объекта управления и комплекса пропорционально– интегральных регуляторов. Благодаря достигаемой статической «развязке» каналов управления обеспечивается высокая степень согласованности процессов регулирования показателей комфорта и простота настройки параметров ПИ–регуляторов. При этом производится комплексный учет таких возможных возмущающих воздействий на систему, как солнечная радиация и температура окружающей среды.
Литература
1. Семенов В. Г., Алейникова Е. А. Компьютерное моделирование при исследовании системы управления микроклиматом теплицы. «Современные наукоемкие технологии», № 10, 2007 г.
2. Ерков А. А., Хорошавцев А. И. Системы управления микроклиматом. Режим доступа http://icmtec.com/main1_11.htm
3. M. Джиако. Сравнительный анализ двух методик оценки климатического комфорта на примере систем климатизации морского круизного лайнера. Режим доступа: http://www.abok.ru/for_spec/articles.php?nid=2803
4. Мекленбург M., Тумоза C., Прайд A. Требования к параметрам микроклимата исторических музейных зданий, Журнал AВОК, Микроклимат в помещениях, №7/2004 г.
5. Afanasieva O. V., Ilyukhin, Y. V. Possible measures of comfort rate improvement for mechatronical climate control system in the car. Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Труды 7 международной конференции РАН, Самара, 2005. с. 221–228
6. Stolwijk J. A. Mathematical model of physiological temperature regulation in man, NASA Contractor Report, NASA CR–1855, 1971.
7. Nishi Y., Gagge A. P. Direct evaluation of convective heat transfer coefficient by naphtalene sublimation, J. Appl. Physiol., Vol.29, S. 830–838, 1970.
8. Strobel A. Konzept fur eine Klimakomfortregelung eines Personenkraftwagens, Universitat Stuttgart, Doktorarbeit, 2005
9. Афанасьева О. В. Компьютерное исследование и формирование модели физиотермических реакций человека как компонента системы управления состоянием воздушной среды. Материалы XI Научной Конференции МГТУ «Станкин» и «Учебно–Научного Центра Математического Моделирования МГТУ «Станкин»– ИММ РАН» по Математическому Моделированию и Информатике. Программа. Сборник докладов. Москва. 23–25 Апреля 2008. С.147.