CN110375425A - 空调***及其控制方法、控制设备、计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种空调***的控制方法、控制设备、存储介质及空调***，其中，空调***为滞后***，空调***包括控制设备和空调器，控制设备包括处理器，控制方法包括：通过处理器对空调器的输出参数的运行趋势进行拟合处理，得到趋势曲线数据；处理器根据趋势曲线数据预测在保持当前控制参数不变的情况下，下一个控制周期的预测输出参数；处理器确定预测输出参数达到稳定，根据预测输出参数与设定值的偏差，运行模糊PID控制算法。通过在模糊PID控制算法的基础上引入控制周期自适应调整的机制，根据空调器的运行数据实时预测***每次调节后的稳定状态，自适应选取合理的控制周期，提高模糊PID控制算法的控制效果和稳定性。

Description

空调***及其控制方法、控制设备、计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及空调技术领域，具体而言，涉及一种空调***的控制方法、一种控制设备、一种计算机可读存储介质及一种空调***。

背景技术

在大多数暖通空调变频调速控制***中均采用了PID(比例(proportion)、积分(integral)、微分(differential))控制。传统PID控制具有结构简单，易于实现，计算过程简单等特点，因此得到了广泛应用。但在实际应用中，传统PID控制需要进行复杂且耗时的参数整定过程，需要进行大量的在线运行测试，如果参数选取不当会导致控制精度低，稳定性差，超调严重等问题。在面对具有非线性、时变、大滞后等特性的大***时，就会存在一定的局限性。相比之下，模糊控制具有非线性、时变、滞后的控制对象，且有良好的动态特性，但由于其固有的特性，往往会在设定值附近存在一定的稳态误差或震荡的情况。而将以上两种控制方法结合形成的模糊PID控制算法在兼顾了以上两种算法优点的同时，又能弥补各自的不足，从而具有更好的控制效果。

如图1所示，模糊PID控制即利用模糊逻辑推理根据实时的控制偏差E与控制偏差变化率Ec对PID控制的参数Kp、Ki、Kd进行实时优化，以此来克服传统PID需要人为在线调试且一经投入使用参数固定无法实时调整的问题。模糊PID控制包括模糊规则的制定和反模糊化两个过程。一般模糊PID采用2输入3输出的形式，其中输入量为控制偏差E及控制偏差变化率Ec，输出量为PID控制的三个参数Kp、Ki、Kd。然而将模糊PID控制算法应用于非线性时变大滞后***时，如果控制周期选取不当，那么模糊PID控制算法同样会存在发散不收敛的情况，针对不同类型的***仍然需要人工调整PID控制参数的模糊规则，适应性较差。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。

本发明的第一方面提供了一种滞后控制方法。

本发明的第二方面提供了一种控制设备。

本发明的第三方面提供了一种计算机可读存储介质。

本发明的第四方面提供了一种空调***。

有鉴于此，根据本发明的第一方面，提供了一种空调***的控制方法，空调***为滞后***，空调***包括控制设备和空调器，控制设备包括处理器，空调***的控制方法包括：通过处理器对空调器的输出参数的运行趋势进行拟合处理，得到趋势曲线数据；处理器根据趋势曲线数据预测在保持当前控制参数不变的情况下，下一个控制周期的预测输出参数；处理器确定预测输出参数达到稳定，根据预测输出参数与设定值的偏差，运行模糊PID控制算法。

本发明实施例提供的空调***的控制方法，通过在模糊PID控制算法的基础上引入控制周期自适应调整的机制，根据空调器的运行数据实时预测***每次调节后的稳定状态，自适应选取合理的控制周期，在控制过程中能够保证控制设备等待***接近稳定状态后再开始下一次的控制过程，降低出现控制输出长时间震荡甚至发散不收敛的情况的可能，进一步提高模糊PID控制算法的控制效果和稳定性。

另外，根据本发明提供的上述技术方案中的空调***的控制方法，还可以具有如下附加技术特征：

在上述技术方案中，优选地，在处理器根据趋势曲线预测在保持当前控制参数不变的情况下，下一个控制周期的预测输出参数的步骤之后，空调***的控制方法还包括：处理器确定预测输出参数未达到稳定，获取下一个控制周期内的输出参数，并重复执行通过处理器对空调器的输出参数的运行趋势进行拟合处理，得到趋势曲线数据的步骤。

在上述任一技术方案中，优选地，通过处理器对空调器的输出参数的运行趋势进行拟合处理，得到趋势曲线数据的步骤，包括：处理器获取多个模板曲线数据；通过处理器对多个模板曲线数据进行拟合度检验；处理器从多个模板曲线数据中选定趋势曲线数据，趋势曲线数据的拟合度高于其他模板曲线数据的拟合度。

在上述任一技术方案中，优选地，处理器确定预测输出参数达到稳定的操作，包括：处理器确定预测输出参数与最近一次获取的输出参数之差的绝对值小于变化量阈值。

在上述任一技术方案中，优选地，根据预测输出参数与设定值的偏差，运行模糊PID控制算法的操作，包括：根据预测输出参数相对于设定值的控制偏差和控制偏差变化率，确定模糊PID参数；根据控制偏差和模糊PID参数确定控制参数。

在上述任一技术方案中，优选地，根据控制偏差和模糊PID参数确定控制参数的步骤，包括：根据控制偏差和模糊PID参数确定控制参数增量；根据当前控制参数和控制参数增量确定控制参数。

在上述任一技术方案中，优选地，根据当前控制参数和控制参数增量确定控制参数的步骤包括：修正控制参数增量，并根据当前控制参数和修正后的控制参数增量确定控制参数，以令输出参数偏离稳定。

在上述任一技术方案中，优选地，修正控制参数增量的操作，包括：将控制参数增量和增量阈值中的绝对值较大者作为修正后的控制参数增量。

根据本发明的第二方面，提供了一种控制设备，包括存储器和处理器，存储器配置为存储计算机程序；处理器配置为执行存储的计算机程序以实现如上述任一技术方案所述的空调***的控制方法的步骤，因而具有该空调***的控制方法的全部有益技术效果，在此不再赘述。

根据本发明的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一技术方案所述的空调***的控制方法的步骤，因而具有该空调***的控制方法的全部有益技术效果，在此不再赘述。

根据本发明的第四方面，提供了一种空调***，包括空调器；及如上述技术方案所述的控制设备，或如上述技术方案所述的计算机可读存储介质，因而具备该控制设备或该计算机可读存储介质的全部有益技术效果，在此不再赘述。具体地，空调器为中央空调。

根据本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1示出了相关技术中模糊PID控制算法的控制逻辑图；

图2示出了本发明的一个实施例的空调***的控制方法的示意流程图；

图3示出了本发明的一个实施例的模糊规则中控制偏差的隶属度函数曲线；

图4示出了本发明的一个实施例的模糊规则中控制偏差变化率的隶属度函数曲线；

图5示出了本发明的一个实施例的模糊规则中参数Kp的变化量DKp的隶属度函数曲线；

图6示出了本发明的一个实施例的模糊规则中参数Ki的变化量DKi的隶属度函数曲线；

图7示出了本发明的一个实施例的模糊规则中参数Kd的变化量DKd的隶属度函数曲线；

图8示出了本发明的一个实施例的控制偏差、控制偏差变化率与Kp的变化量DKp的关系图；

图9示出了本发明的一个实施例的控制偏差、控制偏差变化率与Ki的变化量DKi的关系图；

图10示出了本发明的一个实施例的控制偏差、控制偏差变化率与Kd的变化量DKd的关系图；

图11示出了本发明的一个具体实施例的空调***的控制方法的示意流程图；

图12示出了本发明的一个具体实施例的一个趋势曲线拟合示意图；

图13示出了本发明的一个具体实施例的另一个趋势曲线拟合示意图；

图14示出了本发明的另一个实施例的空调***的控制方法的示意流程图；

图15示出了本发明的一个实施例的控制温度时实际温度和设定温度的变化曲线；

图16示出了本发明的一个实施例的控制设备的结构示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

本发明第一方面的实施例提供了一种空调***的控制方法，空调***为滞后***，空调***包括控制设备和空调器，控制设备包括处理器。

图2示出了本发明的一个实施例的空调***的控制方法的示意流程图。如图2所示，该空调***的控制方法包括：

S102，通过处理器对空调器的输出参数的运行趋势进行拟合处理，得到趋势曲线数据；

S104，处理器根据趋势曲线数据预测在保持当前控制参数不变的情况下，下一个控制周期的预测输出参数；

S106，处理器确定预测输出参数达到稳定，根据预测输出参数与设定值的偏差，运行模糊PID控制算法。

本发明实施例提供的空调***的控制方法，通过在模糊PID控制算法的基础上引入控制周期自适应调整的机制，根据空调器的运行数据(特定的***参数，如温度、压力等，所对应的运行数据，即为上述输出参数)实时预测***每次调节后的稳定状态，自适应选取合理的控制周期，在控制过程中能够保证控制设备等待***接近稳定状态后再开始下一次的控制过程，降低出现控制输出长时间震荡甚至发散不收敛的情况的可能，进一步提高模糊PID控制算法的控制效果和稳定性。

具体而言，对于一个特定的***参数，当需要对其进行调整时，就需要改变其设定值，落实到控制设备，就需要向空调器输出一个与设定值相关的控制参数，例如在运行制冷模式并需要改变设定温度时，可将膨胀阀的阀位作为控制参数，以调节膨胀阀的开度，进而调节制冷温度。对于一个设定值，控制设备往往需要经历不止一次的控制参数输出，相关技术中通常是设置一个固定的控制周期，每经历一个控制周期就改变一次控制参数，这可能造成当前控制周期对应的输出参数尚未稳定就进入下一个控制周期，使得输出参数长时间震荡甚至发散不收敛，不利于控制。本发明实施例提供的空调***的控制方法，在需要根据新的设定值执行控制时，首先进入一个控制周期，可先输出一个当前控制参数，并相应采集输出参数，具体可按照采样周期进行采集，并将采样结果保存在缓冲区中。此后，利用缓冲区中的采样结果拟合出能够反映输出参数的运行趋势的趋势曲线，可预测出在保持当前控制参数不变的情况下，下一个控制周期结束时的输出参数，为与实际的输出参数相区分，将之记为预测输出参数。若预测输出参数能达到稳定，可认为如果保持当前控制参数不变，那么在下一个控制周期，输出参数的变化将会很小，即趋于稳定，此时为了保证***响应速度，应该及时更改控制参数，并且此时调整控制参数理论上来说不会引起输出参数长时间震荡甚至发散不收敛。在这种情况下才按照预测输出参数与设定值的偏差来运行模糊PID控制算法，并在下一个控制周期中以算得的控制参数控制空调器，也就是根据预测结果确定是否在下一个控制周期修改控制参数，实现控制周期的自适应调整。该控制周期自适应调整机制主要面向中央空调控制***中存在的大滞后问题，能够在一定程度上克服***的滞后问题，提高控制输出的稳定性和控制效果，同时能够使模糊PID控制算法的同一套模糊规则具有较好的适应性和通用性。

在一些实施例中，在处理器根据趋势曲线预测在保持当前控制参数不变的情况下，下一个控制周期的预测输出参数的步骤之后，空调***的控制方法还包括：处理器确定预测输出参数未达到稳定，获取下一个控制周期内的输出参数，并重复执行通过处理器对空调器的输出参数的运行趋势进行拟合处理，得到趋势曲线数据的步骤。

在该实施例中，进一步限定了当预测输出参数没有达到稳定时的处理方案。此时认为未达到稳定的原因可能是时间尚短，预测输出参数还不足以变化至稳定，也可能是采样的输出参数数量不足，导致拟合的趋势曲线不合适，则由此得到的预测输出参数的误差也会较大，不适于据此运行模糊PID控制算法。通过继续获取下一个控制周期内的输出参数，并重新拟合出趋势曲线，可提高拟合出的趋势曲线的准确度，同时延长预测输出参数的变化时间，更利于得到稳定的预测输出参数，从而能够保证每一次控制对象达到渐进稳定的状态下才会开始下一次的PID调节，提高了模糊PID控制算法的控制效果和稳定性。可以理解的是，拟合趋势曲线时，所使用的是当前控制参数所对应采集到的全部输出参数，而非仅仅最后一个控制周期内的输出参数，以确保拟合出的趋势曲线的准确度。

在一些实施例中，通过处理器对空调器的输出参数的运行趋势进行拟合处理，得到趋势曲线数据的步骤，包括：处理器获取多个模板曲线数据；通过处理器对多个模板曲线数据进行拟合度检验；处理器从多个模板曲线数据中选定趋势曲线数据，趋势曲线数据的拟合度高于其他模板曲线数据的拟合度。

在该实施例中，具体限定了拟合趋势曲线的方案。通过提前设置一定数量的模板曲线，在拟合时直接利用采样的输出参数对这些模板曲线进行拟合度检验，进而选出其中拟合度最高的一个作为趋势曲线，进行趋势预测，能够减小算法的复杂度，易于在PLC(Programmable Logic Controller，可编程逻辑控制器)中实现与运行。进一步地，可建立一定数量的趋势曲线模板族，每个趋势曲线模板族包括多个具有类似性质的模板曲线，以便根据采样的输出参数的特征选择合适的趋势曲线模板族，减少校验的模板曲线的数量，降低计算负荷。

在一些实施例中，处理器确定预测输出参数达到稳定的操作，包括：处理器确定预测输出参数与最近一次获取的输出参数之差的绝对值小于变化量阈值。

在该实施例中，具体限定了确定预测输出参数达到稳定的方案。对于所预测的下一个控制周期，计算其预测输出参数的变化量的绝对值，也就是预测输出参数与最近一次获取的输出参数之差的绝对值，若该变化量的绝对值小于变化量阈值，则认为预测输出参数在下一个控制周期的变化将趋于稳定，方案简洁可靠。具体地，变化量阈值用于表征预测输出参数在趋于稳定时的合理变化范围，对于不同的空调***和***参数，其取值有所不同，可根据经验或试验获得。可以想到的是，除了利用预测输出参数与最近一次获取的输出参数之差的绝对值来确定预测输出参数是否达到稳定外，也可利用预测输出参数与此前的某一个具有代表性的输出参数之差的绝对值来确定是否达到稳定，只要可以反映出预测输出参数的变化状态即可，这同样是本发明的实施方案，落入本发明的发明构思内，这些实现方式及其他可实现的方式对于本领域技术人员而言是显而易见的。

在一些实施例中，根据预测输出参数与设定值的偏差，运行模糊PID控制算法的操作，包括：根据预测输出参数相对于设定值的控制偏差和控制偏差变化率，确定模糊PID参数；根据控制偏差和模糊PID参数确定控制参数。

首先需说明的是，模糊PID控制算法的计算过程主要包括三步：

第一步，制定隶属度函数。

在进行模糊化时，需要确定模糊集论域各模糊子集的范围并制定隶属度函数。若对论域U中的任一元素x，都有一个数A(x)∈[0,1]与之对应，则称A为U上的模糊集，A(x)称为x对A的隶属度。当x在U中变动时，A(x)就是一个函数，称为A的隶属度函数。隶属度A(x)越接近于1表示x属于A的程度越高，A(x)越接近于0表示x属于A的程度越低。用取值于区间(0,1)的隶属函数A(x)表征x属于A的程度高低。隶属度函数一般是根据操作者的经验初步确定的，常用的隶属度函数形状有很多种，本发明实施例主要采用三角型、zmf(Z型)、smf(S型)三种形式。在偏差较大的区域采用较为平缓的三角隶属函数，在偏差较小时采用较为陡峭的三角隶属函数，以使***在偏差较大时具有较好的鲁棒性，而在偏差较小时具有较高的灵敏性。

第二步，涉及控制规则表。

基本上，每一个模糊语言控制器都包含固定形式的模糊规则，而模糊规则将模糊PID算法的输入输出的隶属度函数之间建立关联。在多数***中，规则一般以这样的形式展现：

if A is PB and B is NM,then C is NB and D is PB,E is Z

式中A、B表示模糊集合的输入，在模糊PID控制算法中，A、B分别表示控制偏差E与控制偏差变化率Ec，C、D、E为输出，对应PID的三个参数Kp、Ki和Kd。

模糊PID控制算法的模糊规则输入如图3和图4所示，其中控制偏差E与控制偏差变化率Ec的范围均为-3至3之间。模糊PID控制算法的模糊规则PID参数变化量输出如图5至图7所示，其中Kp的基础变化范围为-3至3，Ki的基础变化范围为-0.6至0.6，Kd的基础变化范围为-1.5至1.5之间。实际应用中各参数的变化范围可以根据实际情况进行调整。在图3至图7中，N代表negative(负)，P代表positive(正)，Z代表zero(零)，S代表small(小)，M代表medium(中等)，B代表big(大)。图8至图10示出了控制偏差、控制偏差变化率与三个模糊PID参数的变化量DKp、DKi和DKd之间的关系，以便执行控制时先算得DKp、DKi和DKd，再分别得到Kp、Ki和Kd。

至此，完成了模糊规则的制定。

第三步，反模糊化。

通过模糊化推理得到的结果是一个模糊输出量，可能是包含多个隶属度值的模糊向量，此时需要将模糊输出量转化为一个确定的数值，此时需要采用反模糊化的手段，本发明实施例采用了重心法计算模糊集合的输出，也即PID参数的变化量，得到变化量输出。

在该实施例中，具体限定如何运行模糊PID控制算法。如前所述，本发明实施例提供的空调***的控制方法，可使用同一套模糊规则，因而实际运行模糊PID控制算法时，可不再制定模糊规则，而直接利用模糊规则，以预测输出参数相对于设定值的偏差，包括控制偏差E和控制偏差变化率Ec作为输入，确定模糊PID参数，即Kp、Ki和Kd，再利用该模糊PID参数和控制偏差E确定待输出的控制参数，执行控制。其中，控制偏差E是输出参数相对于设定值的偏差，控制偏差变化率Ec则为控制偏差E的变化率dE/dt，可在采样过程中不断获取并予以保存。

在一些实施例中，根据控制偏差和模糊PID参数确定控制参数的步骤，包括：根据控制偏差和模糊PID参数确定控制参数增量；根据当前控制参数和控制参数增量确定控制参数。

在该实施例中，进一步限定了如何确定控制参数。通过结合控制偏差和此前确定的模糊PID参数确定控制参数增量，以表征下一个控制周期所适宜的控制参数相对于当前控制周期的当前控制参数的变化量，就可基于当前控制参数得到下一个控制周期的控制参数。根据计算需要，此处的控制偏差并不限于预测输出参数的控制偏差，还包括此前的控制周期的控制偏差，以便于形成对比，进而计算控制参数增量。

接下来结合附图11以一个具体实施例介绍本发明实施例提供的空调***的控制方法。

如图11所示，该具体实施例提供的空调***的控制方法包括：

步骤1，等待控制周期，期间采样输出参数。

步骤2，经历一个控制周期后，采用递推最小二乘法对***的输出参数的运行趋势进行拟合。最小二乘法的基函数为y＝a+be^cx，其中a、b、c为要辨识的参数。如图12和图13所示，黑点为按照采样周期采集的输出参数，黑点所围绕的曲线为拟合出的趋势曲线。具体地，为了提高拟合过程的稳定性，首先建立一定数量的趋势曲线模板族，每个趋势曲线模板族内的模板曲线的基函数具有相等的c。再根据趋势曲线模板族的基函数对输出参数的运行趋势进行拟合并选取其中拟合度最高的模板曲线，作为趋势曲线。

步骤3，根据趋势曲线预测下一个控制周期的预测输出参数，如果预测输出参数的变化量的绝对值小于设定的变化量阈值，那么认为当前***趋于稳定，能够开始执行模糊PID控制，否则等待下一个控制周期，继续执行趋势曲线拟合与预测的过程，直到***稳定。

步骤4，当预测到***运行趋势稳定时，根据当前的控制偏差与控制偏差变化率计算模糊PID控制算法的各参数变化量，并对模糊PID控制算法的三个参数进行更新，之后计算待输出的控制参数。具体地，先利用如下公式计算控制参数增量Δu：

Δu＝Kp*(e(k)-e(k-1))+Ki*e(k)+Kd*(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))

其中，e(k)为预测输出参数的控制偏差，e(k-1)和e(k-2)分别为当前控制周期以及此前一个控制周期结束时的输出参数的控制偏差，由于***往往不会仅经历一个控制周期就趋于稳定，所以以上三项值都可获取。

再获取当前控制周期的当前控制参数u′，则待输出的下一个控制周期的控制参数u满足u＝u′+Δu。

该算法能够移植到PLC中，并封装成通用的接口函数。

在一些实施例中，根据当前控制参数和控制参数增量确定控制参数的步骤包括：修正控制参数增量，并根据当前控制参数和修正后的控制参数增量确定控制参数，以令输出参数偏离稳定。

在该实施例中，通过对模糊PID算法算得的控制参数进行修正，以令此后相应的输出参数先偏离稳定，也就是变化量大于变化量阈值，可使得输出的控制参数对空调器起到足够的调节效果，实现有效调节。具体可通过修正控制参数增量来实现对控制参数的修正。

在一些实施例中，修正控制参数增量的操作，包括：将控制参数增量和增量阈值中的绝对值较大者作为修正后的控制参数增量。

在该实施例中，具体限定了如何修正控制参数增量。可以理解的是，控制参数增量可为正值，也可为负值，分别对应于控制参数相对于当前控制参数增大和减小。通过设定一个增量阈值，将算得的控制参数增量与增量阈值相比较，将其中绝对值较大的一方作为最终的控制参数增量，可保证输出的控制参数相对于当前控制参数的变化足够大，以对空调器起到足够的调节效果，实现有效调节。增量阈值用于表征足以令输出参数偏离稳定状态的最小增量，对于不同的空调***和***参数，其取值有所不同，可根据经验或试验获得。

此外，也可先计算控制参数增量占当前控制参数的百分比，作为控制参数增加率，并与一个增加率阈值相比较，例如增加率阈值为5％，当算得的控制参数增加率为小于5％的正值时，例如为3％时，就按5％的控制参数增加率进行控制，若大于5％，例如为6％，就按6％的控制参数增加率进行控制。其实质与上述方案相同，只要可以反映出控制参数增量的合理性即可，这同样是本发明的实施方案，落入本发明的发明构思内，这些实现方式及其他可实现的方式对于本领域技术人员而言是显而易见的。

可以想到的是，除上述方案以外，还可先按照计算结果直接输出控制参数，并保持至少一个控制周期，若经历这至少一个控制周期后，输出参数偏离了稳定，则可继续以该控制参数进行控制，该控制参数就成为了新的当前控制参数。若经历这至少一个控制周期后，输出参数仍然保持稳定，则认为该控制参数没有起到足够的调节作用，可在后续控制周期中逐渐增大控制参数，直到输出参数偏离稳定状态时，才以当时的控制参数继续进行控制，当时的控制参数就成为了新的当前控制参数。该方案虽未直接使用增量阈值，但实质上也是在控制参数增量的绝对值偏小时将其增大，这同样是本发明的实施方案，落入本发明的发明构思内，这些实现方式及其他可实现的方式对于本领域技术人员而言是显而易见的。

图14示出了本发明的另一个实施例的空调***的控制方法的示意流程图。如图14所示，该空调***的控制方法包括：

S202，处理器在一个控制周期内按照采样周期采集输出参数；

S204，处理器获取多个模板曲线数据；

S206，结合当前控制参数所对应的空调器的全部输出参数，通过处理器对多个模板曲线数据进行拟合度检验；

S208，处理器从多个模板曲线数据中选定趋势曲线数据，趋势曲线数据的拟合度高于其他模板曲线数据的拟合度；

S210，处理器根据趋势曲线数据预测在保持当前控制参数不变的情况下，下一个控制周期的预测输出参数；

S212，处理器判断预测输出参数与最近一次获取的输出参数之差的绝对值是否小于变化量阈值，若是，则转到S214，若否，则转到S222；

S214，处理器根据预测输出参数相对于设定值的控制偏差和控制偏差变化率，确定模糊PID参数；

S216，处理器根据控制偏差和模糊PID参数确定控制参数增量；

S218，处理器将控制参数增量和增量阈值中的绝对值较大者作为修正后的控制参数增量；

S220，处理器根据当前控制参数和修正后的控制参数增量确定控制参数；

S222，处理器获取下一个控制周期内的输出参数，并返回S204。

如图15所示，以控制中央空调的温度为例，展示了采用本发明实施例提供的空调***的控制方法时，实际温度(即温度的输出参数)随设定温度(即温度的设定值)变化的情况，其中阀位为控制参数，当设定温度发生变化时，通过调整阀位即可调整控制参数，进而改变实际温度，经过至少一次阀位调整，可令实际温度最终变化至与设定温度相等，完成对温度的控制。

如图16所示，本发明第二方面的实施例提供了一种控制设备1，包括存储器12和处理器14，存储器12配置为存储计算机程序；处理器14配置为执行存储的计算机程序以实现如上述任一实施例所述的空调***的控制方法的步骤，因而具有该空调***的控制方法的全部有益技术效果，在此不再赘述。

具体地，存储器12可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器12可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器12可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器12可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器12是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器12包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。

上述处理器14可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

本发明第三方面的实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的空调***的控制方法的步骤，因而具有该空调***的控制方法的全部有益技术效果，在此不再赘述。

计算机可读存储介质可以包括能够存储或传输信息的任何介质。计算机可读存储介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

本发明第四方面的实施例提供了一种空调***，包括空调器；及如上述实施例所述的控制设备，或如上述实施例所述的计算机可读存储介质，因而具备该控制设备或该计算机可读存储介质的全部有益技术效果，在此不再赘述。具体地，空调器为中央空调。

在本说明书的描述中，术语“连接”、“安装”、“固定”等均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种空调***的控制方法，其特征在于，所述空调***为滞后***，所述空调***包括控制设备和空调器，所述控制设备包括处理器，所述空调***的控制方法包括：

通过所述处理器对所述空调器的输出参数的运行趋势进行拟合处理，得到趋势曲线数据；

所述处理器根据所述趋势曲线数据预测在保持当前控制参数不变的情况下，下一个控制周期的预测输出参数；

所述处理器确定所述预测输出参数达到稳定，根据所述预测输出参数与设定值的偏差，运行模糊PID控制算法。

2.根据权利要求1所述的空调***的控制方法，其特征在于，在所述所述处理器根据所述趋势曲线预测在保持当前控制参数不变的情况下，下一个控制周期的预测输出参数的步骤之后，所述空调***的控制方法还包括：

所述处理器确定所述预测输出参数未达到稳定，获取所述下一个控制周期内的所述输出参数，并重复执行所述通过所述处理器对所述空调器的输出参数的运行趋势进行拟合处理，得到趋势曲线数据的步骤。

3.根据权利要求1或2所述的空调***的控制方法，其特征在于，所述通过所述处理器对所述空调器的输出参数的运行趋势进行拟合处理，得到趋势曲线数据的步骤，包括：

所述处理器获取多个模板曲线数据；

通过所述处理器对所述多个模板曲线数据进行拟合度检验；

所述处理器从所述多个模板曲线数据中选定所述趋势曲线数据，所述趋势曲线数据的拟合度高于其他模板曲线数据的拟合度。

4.根据权利要求1或2所述的空调***的控制方法，其特征在于，所述所述处理器确定所述预测输出参数达到稳定的操作，包括：

所述处理器确定所述预测输出参数与最近一次获取的所述输出参数之差的绝对值小于变化量阈值。

5.根据权利要求1或2所述的空调***的控制方法，其特征在于，所述根据所述预测输出参数与设定值的偏差，运行模糊PID控制算法的操作，包括：

根据所述预测输出参数相对于所述设定值的控制偏差和控制偏差变化率，确定模糊PID参数；

根据所述控制偏差和所述模糊PID参数确定控制参数。

6.根据权利要求5所述的空调***的控制方法，其特征在于，所述根据所述控制偏差和所述模糊PID参数确定控制参数的步骤，包括：

根据所述控制偏差和所述模糊PID参数确定控制参数增量；

根据所述当前控制参数和所述控制参数增量确定所述控制参数。

7.根据权利要求6所述的空调***的控制方法，其特征在于，所述根据所述当前控制参数和所述控制参数增量确定所述控制参数的步骤包括：

修正所述控制参数增量，并根据所述当前控制参数和修正后的所述控制参数增量确定所述控制参数，以令所述输出参数偏离稳定。

8.根据权利要求7所述的空调***的控制方法，其特征在于，所述修正所述控制参数增量的操作，包括：

将所述控制参数增量和增量阈值中的绝对值较大者作为修正后的所述控制参数增量。

9.一种控制设备，其特征在于，包括：

存储器，配置为存储计算机程序；

处理器，配置为执行存储的所述计算机程序以实现如权利要求1至8中任一项所述的空调***的控制方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的空调***的控制方法的步骤。

11.一种空调***，其特征在于，包括：

空调器；及

如权利要求9所述的控制设备，或如权利要求10所述的计算机可读存储介质。

12.根据权利要求11所述的空调***，其特征在于，

所述空调器为中央空调。