基于舒适行为的空调控制系统

图2 基于PMV指标的温度与风速的再设控制
　　
其中第二种方式是在第一种方式的基础上加上了对风速的控制。与间接方式相比，直接法的控制目标从温度与风速的控制转变到衡量人体热舒适的评价指标PMV的控制，这实际上是对现有空调系统的一种革新，不仅涉及到理论上的问题，更是一种观念上的转变，体现了"以人为本"的空调方式全新理念。空调系统的控制不应该只是对温度、风速等一些物理量的控制，更应该是对人的控制。一但人体的舒适感发生变化，就应该调节相应的执行机构来满足人体热舒适的需要，因此这种方式不仅能始终满足人体对热舒适的需要，并且能实现控制随人体舒适感的变化而变化。
　　
3、新出现的热舒适控制方法
　　
3.1 基于模糊自适应控制器的智能空调系统
　　
由于PMV指标的非线性特征，当它进行监控暖通空调设备时，往往不能处理一些复杂的问题，因此为了克服这些问题，我们引入了自适应的模糊控制理论[4]。如图3 所示。

图3 基于模糊自适应控制器的智能空调系统框图
　　
为了改善调节系统的特性，在原有的控制模型基础上加入了自适应网络，同时为了使系统更加的稳定可靠，我们还修改了一些控制规则。给原始模型添加有适应性的网络后，就可以改变PID积分微分模块的参数值；因此这些将取决于"阶跃响应"的峰值，这样依次进行，将会始整个系统获得更好的稳定性。
　　
采用复合传感器测量四个环境因素：温度、相对湿度、气流速度和平均辐射温度；把采集到的数据送入PMV网络，PMV网络实时的计算PMV指标，这个指标就作为空调控制的目标，如果PMV指标在合理的范围内，那么控制器就可以继续运行而不需要修正，否则，控制器就来控制空调，以改变气流速度、气流方向等等达到理想的舒适环境。

图4 新兴方法的应用示例
　　
3.2 依据用户需求在线实时的调节
　　
文献[5]总结以往的热舒适控制方法，无论是从节能还是从用户的热感觉来看，室内热环境并不是最优的，主要原因在于空调控制系统并没有把人的需求考虑在内，因此我们提出一个新的空调控制方法。如图4所示。
　　
该系统主要由用户机和服务器组成，服务器主要负责用户机与空调控制器的在线通讯。中间服务器会收集房间内各个用户机传来的用户请求并且通过LBC来决定要设置的温度值，然后把这些命令发给空调控制器来调节室内的热舒适情况。用户机就像终端一样把用户的请求传送给空调系统，同时他们也会从服务器那里得到有关整个系统的节能情况和其他用户的一些需求情况。
　　
在用户的输入屏幕上有："稍暖""稍凉"两个请求选项，"很不舒适"、"不舒适"、" 有点不舒适"、"中性"、"有点不舒适"、"不舒适"、"很不舒适"七个热舒适选项，还有"热"、"暖"、"有点暖"、"中性"、"有点凉"、"凉"、" 冷"七个热感觉选项，如果用户想让室内环境稍暖些，则可以点击"稍暖"，同理点击"稍凉"，通过这个输入屏用户可以把他们的请求和所期望的热感觉发送给中间服务器。当然服务器收集用户的信息后会通过一系列的算法来确定控制器到底要怎样工作等一系列问题。
　　
在这个系统中，各种信息的反馈[5]被认为是很重要的一部分，反馈环节的目的是让用户们能够接受这个系统，同时也能激发用户参与节能。
　　
4、总结
　　
热舒适指标控制实际上是传统温度控制的发展，把空调系统的控制目标从单纯的室内空气温、湿度控制转变到一种能衡量热环境对人体综合作用效果的热舒适指标的控制上来，使空调系统的控制随着人体舒适感的变化而变化，并且在保持人体舒适感的前提下，调节各个参数的组合，使系统的能耗最小。因此，采用舒适控制，能够在最大的程度上实现舒适与节能的统一。
　　
虽然国外在舒适控制的研究上己经有较长的一段时间，并且有关舒适控制的相关产品已经问世，但在我国还处于起步阶段。随着对舒适与节能要求的日益提高，实现舒适控制也是HVAC系统的一个重要趋势之一。在现有的研究基础之上有必要在以下几个方面进行进一步的研究。
　　
（１）热环境研究是暖通空调的基础研究之一，不同的种族、区域以及生活习惯对舒适的标准并不相同。因此应根据我国的实际情况，在综合国外研究的基础上开展针对我国人种特点的热生理学理论与实验研究。
　　
(２)由于PMV指标的多变量、非线性特点以及HVAC的复杂性，在实现上采用经典控制理论有一定的难度。因此需进一步加强对各种高级智能控制策略的研究，以期更好地发挥舒适控制的优越性。