- 文献综述（或调研报告）：
- 研究目的与意义
随着人民生活水平的提高和社会经济的飞速发展，各方面能耗增长，人们越来越关注建筑节能，而在建筑节能中，空调系统的节能占据了很大一部分，因此，根据空调系统实际工况确定合适的运行方式和调节策略对建筑节能是十分重要的。为了对整个空调系统的动态特性有一个充分的了解，可以通过建模的方法对空调系统进行仿真研究，以实现对空调设备的自动监测、自动控制、自动调节和自动管理，从而达到对空调房间温湿度的有效控制。
- 国内外研究现状
张美丽[1]对变风量末端控制系统（包括风阀流量对象、主副调节器、温度传感器、风量传感器和风阀执行器）建立了数学模型，并采用了simulink对这些模型分别建模，按照控制原理图进行连接，构建出变风量末端控制系统的模型。在进行PID参数优化和串级控制系统参数整定与遗传算法优化以后，得到了系统变化相对平稳的风量输出曲线图和温度输出曲线图；并探求了逐时负荷变化时的温度变化干扰因素，将其输入simulink模型中，对空调房间温度进行仿真，使房间负荷发生变化时，温度波动小于0.2℃，从而使房间温度达到较好的控制。杨坤等[2]分别建立了压缩机、膨胀阀、换热器、水箱的数学模型，根据各部件的数学模型，建立simulink仿真框图，通过各部件的输入输出参数的传递，将各部件模型连接起来，组成系统仿真框图，建立起循环加热式热泵热水器的 simulink 动态仿真模型进行了热水器运行过程的动态仿真。他们还将仿真程序应用到某品牌的循环加热式热泵热水器产品的计算，发现仿真计算结果与试验实测结果吻合度较高，从而论证了仿真模型的可靠性。杨松涛[3]等在研究生物细胞培养环境温度控制时，对其温度控制过程中使用的电加热板的温升特性曲线进行分析，对于电加热板具有大惯性、大延迟、具有时变特性的特点，建立了数学模型，并针对构建出的电加热板模型，提出了一整套的参数自整定的模糊PID控制算法，以弥补传统PID控制参数比较固定难以变化调节的缺点，使用matlab中的simulink仿真工具进行仿真比较与仿真分析，得到能够根据偏差和偏差变化率自动调整的PID参数，以减少温度超调量和调整时间，提高了温度控制系统的自适应能力。程鹏飞[4]等针对传统电供暖不能将用户温度控制在合理范围之内的问题，提出了一种节能温度控制的方法，并通过在matlab的simulink仿真软件中搭建联合系统的动态仿真模型来验证改进方案的合理性，在保证用户稳定供热的同时减少电能的浪费。孙建新等[5]采用动态集总参数模型，建立关于房间空调器压缩器、毛细管、冷凝器和蒸发器的模型，将各个部件联系在一起，形成动态系统仿真模型simulink框图，在动态开机模拟过程中对制冷工况下空调器的开机过程进行了模拟，模拟了压力、压缩机功率、制冷量、出口空气温度随时间在300秒内的变化。李浩[6]等对典型的套管式换热器进行动态模拟，将流动空间分割成多个等体积的单元块，建立设备内流体平堆流流动模型，根据传热基本方程建立两个单元块传热时温度随时间变化的模型，并将流动模型和单元块传热模型结合得到换热器的动态模型，研究了换热器入口温度和传热系数变化时，换热器出口温度随时间变化以及换热器内部的温度变化情况。于海磊[7]以实验室空调模型为基础，首先采用分布参数建模针对空调装置中的蒸发器进行部件建模仿真，用matlab编写稳态分布参数模型，得到相对应入口参数的出口参数，然后利用采集到的输入输出参数，利用神经网络辨识建模法对蒸发器进行仿真建模，对神经网络算法进行了一定的改进，得到了较为精确的神经网络仿真模型。左权[8]根据客机座舱温度控制系统的工作原理以及对客舱温度变化热力学过程的分析，建立了客舱及空调系统附件的模型，并对空调系统附件的性能进行了分析评价。Clark等[9]也研究了暖通空调系统的建模。基于能量平衡和传热原理，建立了一个简单、准确的冷却线圈工程模型，为暖通空调系统的实时控制和优化提供了依据。Dong Jie[10]对涂料生产厂房的空调系统的各个部件进行建模，并根据传递函数建立了仿真模型，考虑到传统PID控制系统的不足，为了稳定系统，设置了一种模糊PID自适应系统，根据空调的实际运行状况，在matlab中进行了仿真模拟，得到了温度趋向稳定的设置的温度值的仿真模拟图。徐赛凤[11]利用集总参数法建立了制冷系统各设备模型，包括冷却器、加热器、风机、水泵等，并对整个空调系统进行仿真模块构建。
- Matlab中的simulink软件介绍
Simulink 是 Matlab 最重要的组件之一，它提供了一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。被广泛应用于线性系统、非线性系统、数字控制及数字信号处理的建模和仿真中。对于空调系统的温湿度控制，建立数学模型，采用simulink进行数学建模及仿真。Simulink提供了许多仿真模块，使用时可根据数学模型直接选择相匹配的模块搭建模型，建模方便快捷，且自带结果处理功能，可导出数据，也可直接读取图形；可自定义参数信号；并且开启错误及警告提示，用以诊断模型是否正确。[1]
Simulink可以利用数学公式建立对应的仿真模型，这个过程不需要编写繁琐的语句和程序，只需要从模型库里选择对应的仿真模块，然后利用鼠标右击拖到系统模型中，因为能够对不同系统进行建模，Simulink在仿真领域应用最受青睐。Simulink的强大功能还体现在不同界面之间可以进行交互操作，在仿真过程中，能够利用示波器窗口显示各状态参数变化曲线；包含一系列专用模块库，用户可以在很短的时间内完成各种复杂系统的建模、仿真与分析；simulink还允许用户建立新颖的模块库，能够将自己编写的代码作为一个新的模块库，有自己独立的标志和界面。[11]
因此，simulink的各种系统内置模块库使得用户建模时非常方便，已经被广泛应用于各种行业领域，用它来进行整个空调系统的建模是十分合适的。
- 模糊PID控制算法
为了使被控制量达到设定值，最常用的方法是PID控制，将被控量的测量值和设定值进行比较，通过PID调节控制执行器动作。传统PID控制原理清晰、整定简单、应用经验丰富，目前仍在热工控制领域中被广泛应用。
但对于空调系统控制来说，当空调房间送风温度发生改变或者室外的环境温度发生改变时，被控空调房间的结构参数也会发生相应的改变，如果使用传统的PID控制器就会发生震荡现象，控制效果将无法达到预期，而采用模糊PID控制系统，控制效果就会趋于平稳良好。
模糊PID控制可以对常规PID控制的参数在线进行调整，从而满足空调系统状态随时变化的特点，和只用常规PID控制系统相比，动态响应更快、超调更小、鲁棒性更强，因此在工程建模控制中被广泛应用。
设置模糊PID控制器的关键是先找出参数（Kp、Ki和Kd）与误差e以及误差改变量之间的模糊关系，即在系统运行过程中不断对误差及误差改变量进行检测，然后对三个参数进行模糊控制在线修正以满足不同工况下对Kp、Ki和Kd的不同要求，从而获得良好的静态和动态控制性能。[13]
- 总结
通过对空调系统及设备建模仿真的文献调研发现，目前已经有很多对空调系统的各个部件的建模研究，通过对各个组成部分的建模，得到相应的传递函数，利用matlab中的simulink软件将整个系统连接到一起，搭建整个系统的动态仿真模型，对空调系统调节的温度和湿度参数进行仿真模拟。
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