CN101861552A - 带有执行器饱和控制的极值搜索控制 - Google Patents

带有执行器饱和控制的极值搜索控制 Download PDF

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CN101861552A CN200880102006A CN200880102006A CN101861552A CN 101861552 A CN101861552 A CN 101861552A CN 200880102006 A CN200880102006 A CN 200880102006A CN 200880102006 A CN200880102006 A CN 200880102006A CN 101861552 A CN101861552 A CN 101861552A
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Abstract

本发明公开了通过限制、消除或者防止执行器饱和条件的影响来改进极值搜索控制策略、尤其是与HVAC应用相关的极值搜索控制策略的性能的系统和方法。

Description

带有执行器饱和控制的极值搜索控制
相关申请的交叉引用
本申请要求于2007年7月17日提出的、申请号为60/950,314的美国临时申请的权益，并通过引用的方式将其整体并入本文中。本申请通过引用的方式特别地并入以下全部内容：于2007年1月30日提出的、申请号为11/699,859、名称为“鲜风节能器(air-side economizer)的无传感器最优控制”的美国专利申请和于2007年1月30日提出的、申请号为11/699,860、名称为“自适应实时最优控制”的美国专利申请。
背景技术
本申请主要涉及极值搜索控制策略。更特别地，本申请涉及为了减少在空气调节单元(AHU)内所需要的机械制热和制冷的量，通过极值搜索控制来调整流过采暖、通风和空气调节(HVAC)系统的空气的量。
极值搜索控制(ESC)是一类为了优化某一性能指标，而能够动态地搜索系统的未知的和/或时变的输入的自寻优控制策略。可认为它是通过利用抖动信号进行梯度搜索的动态实现。与系统输入相关的该系统的输出的梯度典型地是通过轻微地扰动该系统的运行并应用解调手段来获得的。系统性能的优化可通过利用闭环系统中的积分器将梯度驱动为0而获得。ESC为非基于模型(non-model based)的控制策略，意味着用于被控系统的模型对于ESC来优化系统而言是不必要的。
典型的ESC利用闭环结构在其对象的输入和系统性能之间计算出梯度。然后在该闭环系统中利用积分器将梯度驱动为0。如果所确定的用于该系统的最佳参考点在算术上处于用于执行器的运行范围之外，那么可能发生周知的“积分饱卷(integrator windup)”有害现象，导致用于执行器的最佳设置对应于运行边界。当该执行器不能移向由ESC环确定的最佳设置时，就被认为存在执行器饱和的条件。例如，采用极值搜索控制器的AHU的最佳能量消耗可能少于0％的风门开度相对应，在自然法则上是不可能的事。当执行器饱和条件存在时，积分器的输出将继续增大，直到输入到积分器的信号发生改变。
发明内容
本发明涉及优化用于执行器的控制程序的方法。该方法包括利用极值搜索控制策略来操作所述控制程序。该方法还包括利用电子电路来补偿所述极值搜索控制策略的执行器饱和条件。
本发明还涉及用来控制执行器的控制器。该控制器包括被配置来利用极值搜索控制策略来操作对象的处理电路。该处理电路还被配置来补偿该极值搜索控制策略的执行器饱和条件。
本发明还涉及被配置来用于具有温度调节器和由执行器控制(effected)的风门的空气调节单元的控制器。该控制器包括将第一控制信号提供至所述温度调节器的处理电路，所述第一控制信号是基于设定值。该处理电路还被配置来向所述执行器提供第二控制信号，该第二控制信号由极值搜索控制环确定。该处理电路还被配置来调整所述极值搜索控制环以补偿执行器饱和条件。
附图说明
结合附图，从以下详细描述中将会更全面地理解本发明，其中相同的参数数据指示相同的元件，其中：
图1是根据典型实施例的带有HVAC系统的建筑物的透视图；
图2是根据典型实施例的具有AHU的环境控制系统的原理图；
图3是根据典型实施例的利用极值搜索控制策略的AHU的状态图；
图4A是根据典型实施例的被配置来限制执行器饱和条件的影响的极值搜索控制环的方块图；
图4B是根据典型实施例的具有多个测量量、并被配置来限制执行器饱和条件的影响的极值搜索控制环的方块图；
图5A是根据典型实施例的、通过判别其中执行器发生饱和的状态和其中的执行器未发生饱和的状态来限制极值搜索控制环中的执行器饱和条件的影响的程序的流程图；
图5B是根据典型实施例的、用来防止和/或限制极值搜索控制环中的执行器饱和条件的影响的程序的流程图；
图5C是根据典型实施例的用来防止和/或限制利用来自执行器的反馈的极值搜索控制环中的执行器饱和条件的影响的程序的流程图；
图6是根据典型实施例的配置有反馈环来限制执行器饱和条件的影响的滤波极值搜索控制环的框图；
图7是根据典型实施例的用来控制AHU的极值搜索控制环的框图；
图8是根据典型实施例的被配置来限制执行器饱和条件的影响的用于AHU的控制系统的框图；
图9是根据典型实施例的图8中所示的控制器的结构图；
图10是根据典型实施例的用来限制用于AHU的极值搜索控制环中的执行器饱和条件的影响的程序的流程图；
图11A是根据典型实施例的被配置来限制执行器饱和条件的影响的开关ESC环的框图；
图11B是根据典型实施例的被配置来限制执行器饱和条件的影响的自驱动ESC环的框图。
具体实施方式
在转向详细阐述典型实施例的附图之前，应当理解，本申请不局限于说明书中提出的或者附图中举例说明的细节或者方法。还应当理解术语只是为了描述的目的，并不该被视为限制。
一般性地(generally)参考附图，控制器被配置为利用极值搜索控制策略来控制对象。极值搜索控制策略被配置来补偿执行器饱和条件的影响。
图1是根据典型实施例的带有HVAC系统的建筑物5的透视图。如图例所示，建筑物5具有空气调节单元(AHU)10。AHU 10是HVAC系统的一部分，并被用来调节、制冷、采暖和/或控制建筑物5中的房间12的环境。为了将AHU 10的能量消耗减到最少，用于AHU 10的控制系统通过对进入AHU 10的室外空气的流通进行优化，利用极值搜索来提供节能器功能。根据各种其它典型实施例，建筑物5可包含更多的AHU。每个AHU可被分配建筑物5的受AHU影响(例如调节、使变凉、采暖、通风等等)的区域(例如房间12、一套房间、房间的一部分、一层、多个层、一层的一部分等等)。通过利用变风量箱(variable air volume boxes)或其它HVAC结构，每个被分配给AHU的区域可进一步被细分。
现在参照图2，根据典型实施例，示出了带有AHU 430的环境控制系统400的原理图。根据典型实施例，环境控制系统400包括工作站402、管理控制器404(例如，网络控制引擎(NAE))和利用极值搜索的AHU控制器410。AHU控制器410通过通信线路420耦接至管理控制器404。工作站402和管理控制器404通过通信总线406连接。通信总线406可能耦接至额外的部分或者额外的控制器，以及其它的在环境控制系统400中被利用的部件。环境控制系统400可为像由Johnson Controls公司制造的商标为
Figure GPA00001017949600041
(
Figure GPA00001017949600042
brand)的系统那样的建筑智能系统。根据其它的典型实施例，系统400可为具有AHU的单一系统或者另一风门系统(damper system)。
在典型实施例中，控制器410起作用地(operatively)与被控制的空气调节单元例如AHU 430相关联。控制器410被配置为作为具有图3中所描述的3种状态的有限状态机来运行，其中当处于状态503时AHU 430利用极值搜索逻辑。当规定的条件或者一组条件发生时，就发生了从一种状态向另一状态的转换，如箭头所指示的。在典型实施例中，当控制器410处于给定状态时，AHU 430的运行数据被检验以确定是否存在所定义的转移条件。转移条件是当前状态的函数，并且还可涉及到具体的时间间隔、温度状况、送入的空气状况和/或回流的空气状况。
在典型实施例中，当控制器410在预先确定的时间段内保持于给定运行模式，没有充分地提供与由管理控制器404提供给控制器410的设定值(setpoint)相对应的输出时，就发生了转移条件。例如，当在合理的时间内该系统不能提供理想温度的空气输出时，在机械制冷模式中就发生了转移条件。
在状态501，用于热盘管440的阀442被控制为调节流向热盘管440的热水、蒸汽或者电流的流动，从而控制转移到空气中的能量大小。这样保持了送入空气的温度处于设定值(setpoint)。为了最小的室外空气的流量而布置风门460、462和464，且不存在机械制冷(也就是冷水阀446被关闭)。室外空气的最小流量是为了达到对送风管道490的良好通风而需要的最小量。例如，提供给管道490的空气的20％为室外空气。转向状态502的条件是由保持于“无制热模式”(No Heat Mode)中的制热控制信号定义的。当热盘管440的阀442在定义时间段内保持关闭(也就是在该时间段内不需要对送入的空气进行加热)时，就发生了这种模式。这种转移条件可从室外温度升高至来自送风管道490的空气不需要机械加热的温度点中产生。
在状态502，风门460、462和464被单独用来控制送气管道490中的送入空气的温度(也就是不存在机械加热或冷却)。在这种状态中，混合有来自回气管道492的回流空气的室外空气的量，被调节来加热或冷却经由送气管道490提供的空气。由于不存在加热或者机械制冷，所以不能达到设定值温度导致了向状态501或者状态503的转移。当在定义的时间段内室外空气的流动少于适当的通风所需要的流动时或者当室外空气入口风门464在给定时间段内保持于最小的打开位置时，就发生了向状态501的转移。一旦风门控制在一段时间内保持于最大量的室外空气位置(例如，由AHU提供的空气100％为室外空气)，有限状态机就使得从状态502转移到进行机械制冷的状态503。
在状态503，用于冷盘管444的冷水阀446被控制来调节冷水的流动和控制从空气中移除的能量大小。此时，极值搜索控制被用来调节风门460、462和464，以将最佳量的室外空气引进AHU 430。在典型实施例中，当在给定的时间段内没有发生机械制冷(也就是在无制冷(no-cooling)模式中制冷控制已经饱和)时，就发生了向状态502的转移。
进一步参照图3。在状态501中，通风所需要的对最少量的室外空气的加热被启动。在寒冷的天气，控制的初始状态是对最少量的室外空气进行加热的状态501。系统于状态501中开始，以将冷盘管444和热盘管440能够冻结的能量(potential)减到最小。通过调节来自热盘管440的热量，状态501控制送入空气的温度。风门460、462和464被控制为达到最小的通风量。在典型实施例中，在制热控制信号在固定时间段内已处于最小值(无热量位置)后，发生向状态502的转移。
在状态502中，该系统利用室外空气以向该系统提供“免费制冷(freecooling)”。状态502通过调节风门460、462和464控制送入空气的温度，以调整室外空气和回流空气的混合。在典型实施例中，在风门460、462和464在固定时间段内已处于最低的通风需求后或者在风门控制信号在固定时间段内处于最小值后，发生向状态501的转移。在典型实施例中，在风门460、462和464已经在固定时间段内被控制为提供100％的室外空气后，发生向状态503的转移。
在状态503，系统利用带有极值搜索控制策略的机械制冷来控制风门460、462和464。通过调节通过冷盘管444的冷水或者制冷剂的流量，状态503控制送入空气的温度。极值搜索控制策略被用来确定风门460、462和464的位置，以最小化所需的机械制冷的量。如果用于风门的最佳风门开度对应于风门的运行上的物理边界，就可能发生执行器饱和条件。控制器410已适于限制执行器饱和条件的负面影响。通风需求被设定为送气管道490中的室外空气的量的下限。在典型的实施例中，在用于制冷的控制信号已处于非制冷命令模式(no-cooling command mode)中固定时间段后，发生向状态502的转移。
参照图4A，根据典型的实施例，示出了补偿执行器饱和条件的ESC环600的方块图。响应于通过输入接口604接收的来自对象624的变化测量量621，具有极值搜索控制逻辑的控制器602持续地修正其输出。该控制理论中的对象是程序和一个或者更多的被机械地控制的输出的组合体。来自对象的测量量包括但是不局限于从传感器接收的、关于该系统的状态的或者发送至该系统中的其它设备的控制信号的信息。输入接口604将测量量621提供至性能梯度探测器(probe)612以检测性能梯度。然后，如果对象624中出现了执行器饱和条件，执行器饱和补偿器614就调整ESC环600进行补偿。操纵量更新器616根据性能梯度和由执行器饱和补偿器614提供的任何补偿产生更新的操纵量620。在典型的实施例中，操纵量更新器616包括积分器以驱动性能梯度至0。然后操纵量更新器616通过输出接口606向对象624提供更新的操纵量620。
参照图4B，根据典型的实施例，示出了带有多种测量量并被配置为限制执行器饱和的影响的极值搜索控制环的块状图。ESC环601包含ESC环600(图4A)的多种功能和结构，但是利用了多种测量量622来确定性能指标。控制器603通过输入接口604接收来自对象600的测量量622。性能指标由性能指标计算器610利用测量量622计算出。性能指标是利用测量量622对ESC环601的系统性能的数学表达。性能梯度探测器612接收来自性能指标计算器610的性能指标来检测性能梯度。然后如果对象624中出现执行器饱和条件，执行器饱和补偿器614就调整ESC环601。操纵量更新器616根据性能梯度和由执行器饱和补偿器614提供的任何补偿产生更新的操纵量620。在典型的实施例中，操纵量更新器616包括积分器以驱动性能梯度为0。然后操纵量更新器616通过输出接口606向对象624提供更新的操纵量620。
参照图5A，根据典型的实施例，示出了用于限制ESC环中的执行器饱和条件的影响的程序719的流程图。在该实施例中，在步骤720中极值搜索控制被提供给对象。在极值搜索控制期间，ESC控制器判别其中执行器已饱和的状态和其中执行器未饱和的状态(步骤722)。在典型的实施例中，步骤722可通过将由极值搜索控制策略指定的操纵量同与执行器位置的物理范围相对应的一系列控制信号进行比较来实现。例如，极值搜索控制器可包含存储关于执行器的物理限位的信息的存储器模块。在另一典型实施例中，控制器可被配置为接收来自提供关于执行器的位置的数据的位置传感器的输入数据，以检测执行器饱和条件。如果检测到执行器饱和条件，饱和条件被移除并且控制环被更新(步骤724)。通过将发送到执行器的参数减小到位于与执行器的运行的物理限位相对应的范围之内，饱和条件可被移除。作为选择，如果检测到执行器饱和条件，该控制系统可被关闭一段时间。关闭该控制系统然后再开启具有重新初始化ESC环的效果，从而防止积分器继续饱卷(wind up)。
图5B是用来防止和/或限制ESC环的执行器饱和条件的影响的程序700的流程图。程序700被示出包括接收来自对象的测量量(步骤701)。控制原理中的对象为程序和执行器的组合。在典型的实施例中，用于极值搜索系统的算法利用来自对象的单个输入测量量。该算法也可具有多个输入测量量。在用于HVAC系统的典型实施例中，测量量可包括来自温度传感器、湿度传感器、气流传感器、风门定位(positioning)传感器的输入或者能反映能量消耗。程序700还被示出包括探查性能梯度(步骤706)。在典型实施例中，探查性能梯度可能需要利用该闭环系统中的抖动信号和解调信号，以确定出性能梯度。程序700还包括利用积分器将性能梯度驱动为0(步骤708)。然后执行器饱和条件被检测出并且该条件被移除(步骤710)，改变被传送到对象的操纵量(步骤712)。
在图5C中，根据典型的实施例，示出了利用来自执行器的反馈的、用来限制ESC环的执行器饱和条件的影响的程序800的流程图。在该实施例中，不需要逻辑确定来检测执行器饱和条件的存在，因为反馈环自动修正该条件。程序800包括极值搜索控制器所特有的步骤，包括：接收来自对象的测量量(步骤702)，探查性能梯度(步骤706)，利用积分器将梯度驱动为0(步骤708)和更新输入对象的操纵量(步骤712)。步骤702、706、708和712可以与在图5B中概述的程序700的相同的方式被执行。程序800还包括计算执行器的输入和输出信号之间的差(步骤812)。执行器的输入和输出信号之间的差保持为0直到执行器饱和。程序800还被示出将产生自步骤812的差信号传递到放大器(步骤814)。被放大的来自步骤812的差信号然后被送回到步骤708并与步骤706的输出相结合，以形成进入步骤708的积分器的新的输入(步骤816)。这样防止了步骤708中的积分器发生饱卷(winding up)，并防止了极值系统变得不能适应于最佳运行条件中的变化。
在图6中，根据典型实施例，示出了被配置来限制执行器饱和条件的影响的滤波ESC环970。滤波极值搜索控制通过利用高通滤波器、解调信号、低通滤波器和抖动信号来确定性能梯度。积分器被用来将性能梯度驱动为0以优化闭环系统。在典型的实施例中，为了限制执行器饱和条件的影响，滤波ESC环970利用了反馈环。对象951可被算术地表达为线性的输入动态(input dynamics)950、非线性的性能图(performance map)952和线性的输出动态(output dynamics)954的组合。为了应用ESC，不需要知道用于对象951的实际的数学模型，并且其只是用作说明的。输入动态950产生被传送至非线性性能图952的功能信号‘x’。然后性能图952的输出被传送至输出动态954以提供输出信号‘z’。ESC环970寻求将性能图952的输出最小化的‘x’的值。只是作为说明性的示例，输出信号‘z’可用表达式表示为：
z＝f(x)＝(x-xopt)2+2
其中f(x)表示性能图，xopt表示f(x)被最小化时的值。ESC环中的性能图的实施表达式是以系统和应用为导向的(system and applicationspecific)。输出信号‘z’被传递通过线性输出动态954以产生由极值搜索控制器接收的信号‘z′’。
借助最初的探查该系统，通过在处理元件959处将抖动信号增加至ESC环970，产生出性能梯度信号。然后通过利用高通滤波器956、在处理元件957处与高通滤波器956的输出相结合(例如相乘)的解调信号958、和低通滤波器，返回信号‘z′’被用来检测性能梯度。性能梯度是“x”和‘xopt’之间的差的函数。性能梯度被提供作为积分器964的输入，以将该梯度驱动为0，从而优化ESC环970。
来自执行器模块968的反馈被增加到ESC环970来限制执行器饱和条件的影响。在处理元件971处计算出由ESC环970控制的执行器的输入和输出信号之间的差。执行器模块968代表执行器的输入和输出信号。在典型实施例中，处理元件971计算发送至执行器的信号和取自执行器的可表示执行器的物理输出的测量量之间的差。由处理元件971产生的差信号然后被增益972放大，并在处理元件962处被增加至积分器964的输入，因而限制了积分器964的输入并且防止了积分器饱卷(winding up)。在另一典型实施例中，处理元件971采用软件实现，并将输出至执行器的信号同与执行器的物理限位
(limits)相对应的一系列存储值进行比较。
在图7中，示出了典型实施例中的用来控制AHU的ESC环76。利用来自执行器850的反馈，ESC环76适于补偿执行器饱和条件。AHU包括温度调节器80、温度调节器系统控制器90、风门执行器850和风门852。温度调节器80可为用来改变空气温度的任何机械装置。这可包括，但是不局限于冷盘管、热盘管、蒸汽调节阀、冷水调节器或者空气压缩机。在典型实施例中，温度调节器80降低空气的温度。温度调节器系统控制器90通过调整冷盘管444
(图2)的冷水阀446的位置来保持送入空气的温度为设定值92。执行器850保持风门852提供0％和100％之间的室外空气。
根据典型实施例，由温度调节器系统控制器90、温度调节器80和温度传感器480构成的控制环控制AHU中的机械制冷的量。根据典型实施例，温度调节器系统控制器90接收来自管理控制器404(图2)的设定值空气温度92。温度调节器系统控制器90还接收来自温度传感器480的测量量，温度传感器480测量由AHU向建筑物提供的空气的温度。温度调节器系统控制器90比较设定值温度与所测量的温度，并调整由温度调节器80提供的机械制冷的量，以达到设定值送入空气的温度92。
为了控制用来调节进入AHU的室外空气的量的风门852，ESC环76被连接到温度调节器控制环。在典型的实施例中，为了最大程度地利用室外空气来制冷，ESC环76为执行器850确定最佳设置，从而将温度调节器80的能量消耗降为最低。通过结合在处理元件67处被增加至ESC环76的抖动信号62、高通滤波器86、利用解调信号60的解调器69和低通滤波器64，ESC环76的性能梯度被检测。积分器98用来将检测的梯度驱动为0。来自积分器98的控制参数被传送给执行器850以调节风门852，从而控制被AHU利用的空气的量。外面的空气和/或来自其它气源(例如回流空气)的空气与被温度调节器80处理的空气相结合，并被提供给由AHU服务的区域。温度传感器480测量由AHU提供的空气并将温度信息提供给温度调节器系统控制器90。
利用来自执行器850的输入和输出信号的反馈，ESC环76中的执行器饱和条件的影响是有限的。执行器850的输入和输出信号之间的差由处理元件68计算出。产生于处理元件68处的运算的差值信号保持为0，直到风门执行器850变为饱和。该差值信号然后被放大器66放大并于处理元件66处被反馈给积分器98的输入，从而限制了积分器98的输入并防止积分器98发生饱卷(winding up)。防止积分器饱卷(windup)同样防止了ESC环76变得不能适应于执行器850的最佳设置中的变化。应当理解的是ESC环76的功能可利用电子电路或者存储于数字处理电路中的软件来实现。
现在参照图8，根据典型实施例，示出了被配置来限制执行器饱和条件的影响的用于AHU的控制系统的框图。AHU控制器410接收来自管理控制器404的温度设定值。该温度设定值被用来驱动包括温度调节器系统控制器90、温度调节器系统952和温度传感器480的控制环。温度调节器系统控制器90将由温度传感器480测量的温度与由管理控制器404提供的设定温度进行比较。为了将由AHU提供的空气的温度驱动为设定值，温度调节器命令信号被从控制器90发送到温度调节器系统952以提供机械制热或制冷。
AHU控制410还包括ESC环860，以通过执行器850控制室外空气风门852的位置。为了最小化温度调节器系统952的能量消耗，ESC环860被耦接到温度调节器控制环。在典型的实施例中，ESC环860寻求能够通过利用室外空气将由温度调节器系统952消耗的能量最小化的风门开度(opening)的设置。性能梯度探测器(probe)862检测风门852的最佳设置和风门852当前的设置之间的差异。在典型实施例中，性能梯度探测器(probe)862利用高通滤波器、解调信号、低通滤波器和抖动信号来检测性能梯度。对梯度的积分产生执行器命令信号，以驱动执行器850达到其最佳设置。执行器850接收执行器命令信号并调节风门852，控制进入AHU的外部空气的流动。
通过计算发送于积分器98的执行器命令信号和执行器850的输出信号之间的差，AHU控制器410中的执行器饱和条件的影响是有限的。执行器850的输出被反馈至ESC环860并在元件68处与执行器命令信号相结合。元件68执行从执行器反馈信号中减去执行器命令信号的数学运算。由元件68产生的差信号然后被放大器66的增益放大，并于处理元件96处被增加至积分器98的输入。如果风门执行器850饱和，则该差信号为非零，限制积分器98的输入来防止积分器饱卷(windup)。
参照图9，根据典型的实施例，示出了图8中的控制器410的结构图。控制器410被示出包含处理电路418。处理电路418被示出包含处理器414和存储器416。处理电路418可被可传送地(communicably)与风扇控制输出456、冷水阀输出454、制热阀输出452、执行器命令458、温度输入450和通信端口412耦接。根据不同的典型实施例，处理电路418可能为一般用途的处理器、专用处理器、包含一个或更多处理元件的电路、一组分布式处理元件、一组被配置来进行处理的分布式计算机等等。处理器414可能为或者包括用来进行数据处理和/或信号处理的任何数目的元件。
存储器416(例如，存储单元、内存设备、存储设备等等)可能为一个或更多的用来存储数据和/或计算机代码的设备，数据和/或计算机代码是为了完成和/或促进在本文中描述的各种程序，包括利用极值搜索逻辑来控制AHU的程序。存储器416可包括易失性存储器和/或非易失性存储器。存储器416可包括数据库模块、目标代码模块、脚本模块和/或任何其它类型的用来支持在本文中描述的各种动作的信息结构。根据典型的实施例，过去、当前或者将来的任何分布式的和/或本地存储设备都可被本文的系统和方法所利用。根据典型的实施例，存储器416可传送地连接至处理器414(例如通过电路或其它连接)并包含用来执行本文描述的一个或更多的程序的计算机代码。存储器416可包括关于控制环的运行的各种数据(例如，之前的设定值、关于之前的用来将当前值调整为设定值的能量的性能曲线等等)。
在典型的实施例中，如图8所描述的控制器410的功能可利用存储于处理电路418的存储器416内的软件来实现。管理控制器404通过通信端口412向控制器410提供设定值。温度传感器418(图8)将温度输入450提供给控制器410，其将测量的温度与设定值温度进行比较。在典型的实施例中，温度调节器命令被发送给冷水阀输出454以冷却AHU内部的空气。通过执行器命令458极值搜索控制策略860可被用来控制用于风门852的执行器850。在典型的实施例中，来自执行器的反馈可通过利用从风门位置传感器接收的物理信号来实现。在另一典型实施例中，存储器416能够存储关于执行器850的物理限位(limits)的信息以检测执行器饱和条件。而在另一典型实施例中，执行器饱和条件的检测可能导致积分器98的输入受限制(图8)。
在图10中，根据典型实施例，示出了用来限制用于AHU的极值搜索控制环中的执行器饱和条件的影响的程序1000的流程图。在典型实施例中，程序1000可作为存储于AHU控制器410的存储器中的软件实现。在另一典型实施例中，程序1000可采用模拟电路实现。程序1000包括极值搜索控制策略特有的步骤，包括：接收来自温度调节器控制环的测量量(步骤1002)，探查性能梯度(步骤1006)，利用积分器将梯度驱动为0(步骤1008)和更新发送至风门执行器的操纵量(步骤1010)。程序1000还包括计算执行器的输入和输出信号之间的差(步骤1012)。执行器的输入和输出信号之间的差保持为0，直到执行器饱和。程序1000还被示出将产生自步骤812的差信号传递到放大器(步骤1014)。来自步骤1014的被放大的差信号然后被送回到步骤1008并与步骤1006的输出相结合，以形成步骤1008的新的输入。这样防止了步骤1008中的积分器发生饱卷(winding up)，并防止了极值系统变得不能适应于最佳运行条件中的变化。
参照图11A-B，为了将执行器饱和条件的影响最小化，示出了利用执行器反馈的可选择的极值搜索控制策略。反馈环被配置来计算执行器输入和输出之间的差、对该差进行放大，然后将该被放大的信号反馈回至积分器的输入。所属技术领域的技术人员应当理解此处列举的结构和功能可通过软件实现或者作为电子处理电路实现。例如，信号的积分可通过运行软件的微处理器或者通过利用运放(op-amp)的积分电路实现。
在图11A中，根据典型实施例，示出了被配置来限制执行器饱和条件的影响的开关ESC环922。开关ESC环利用触发电路向积分器提供信号，并且该积分器将该信号驱动为0以优化该系统。如果由ESC控制的执行器变为饱和，那么积分器的存在可导致饱卷(windup)条件的发生。在典型实施例中，开关ESC环922被配置有反馈环来限制执行器饱和条件的影响。ESC环922控制对象903，该对象由输入动态902、非线性性能图904和线性输出动态906采用数学式表达。输入动态902产生被传送给非线性性能图904的功能信号‘x’。性能图904的输出然后被传递给输出动态906以提供输出信号‘z’。输出信号‘z’被输出动态906修正以向极值搜索控制器产生返回信号‘z′’。ESC环922寻求将性能图904的输出最小化的‘x’的值，从而也最小化了输出信号‘z’。只是作为说明性的示例，输出信号‘z’可用表达式表示为：
z＝f(x)＝(x-xopt)2+2
其中f(x)代表性能图，xopt表示f(x)被最小化时的值。然后在微分器908处‘z’关于时间进行微商，并用作基于触发器的带有某种滞环的控制器910的输入。电路910的触发器被配置为使得超过与输出微商的负值相关的变化导致该触发器改变状态。在一实施例中，利用滞环输出来驱动触发器的时钟的J-K触发器可被采用。电路910的输出然后被积分器912积分并被提供给对象903的执行器。饱和模块914在数学上代表具有与由环922产生的操纵量相对应的输入和与该执行器的输出相对应的输出的对象的执行器。
通过利用反馈环，饱和模块914处的执行器饱和条件的影响是有限的。饱和模块914的输入和输出信号之间的差于处理元件916处被计算出。该差信号然后被增益918放大并且在处理元件920处与积分器912的输入相结合，来防止积分器912中的饱卷(wind-up)。
下面参照图11B，根据典型的实施例，示出了被配置来限制执行器饱和条件的影响的自驱动ESC2环924。自驱动ESCs借助最初的确定梯度信号来运行。通过将性能图的输入的关于时间的微分除以系统输出特性的输出的关于时间的微分，计算出自驱动ESC环中的梯度信号。为了优化该闭环系统，然后积分器被用来驱动梯度为0。在典型实施例中，自驱动ESC环924已被配置有反馈环来限制执行器饱和条件的影响。ESC环924包含对象931，在数学上表达为线性输入动态930、非线性性能图932和线性输出动态934的组合。与图9A类似，输入动态930接收来自极值搜索控制器的操纵量以产生用作性能图932的输入的信号‘x’。ESC环924寻求产生将性能图932的输出‘z’最小化的‘x’的值。性能图932的输出‘z’穿过输出动态934来产生被极值搜索控制器测量的返回信号‘z′’。在微分器936处取得信号‘z′’关于时间的微分，并被提供给除法器938。在微分器937处得到发送至对象931的操纵量的关于时间的微分，并且也被提供给除法器938。除法器938产生对应于dz′/dx的梯度信号，该梯度信号被提供积分器940作为输入以驱动该梯度为0。利用反馈环，执行器饱和条件的影响是有限的。与饱和模块914(图11A)类似，饱和模块924在数学上代表具有与由ESC环924产生的操纵量相对应的输入和与该执行器的输出相对应的输出的对象931的执行器。在处理元件944处，执行器的输入和输出信号之间的差被计算出。该差信号然后被增益946放大并在处理元件948处与积分器940的输入相结合，来防止积分器940中的饱卷(wi nd-up)。
在不同的典型的实施例中说明的系统的结构和布置以及方法都只是示例性的说明。尽管只有少数的实施例在本文中被详细描述，但是可进行许多修正。所有的这类修正都被确定为包含在当前公开的范围之内。根据选择的实施例，任何程序或方法步骤的次序或顺序可被改变或者重新排序。在典型实施例的设计、运行条件和布置上可做出其它替代、修正、改变和省略，而不脱离当前公开的范围。
本申请中说明的执行器饱和控制可被应用至许多不同的HVAC结构(setups)。例如，一个或多个风门可被用来控制穿过和/或AHU内部的气流。极值搜索控制策略可被用来控制该一个或多个风门以最小化AHU的能量消耗。再参照图2，通过结合排气风门460、再循环空气风门462和室外空气入口风门464，可调节用来减少AHU的能量消耗的空气的量。例如，如果θex，θre，和θout分别表示风门460、462和464完全打开位置的转折点(fraction)，则风门位置可用下式相互关联：
θre＝1-θex
θout＝1-θre＝θex
在该例子中，各风门开度(openings)之间的关系使得ESC可被用来优化任何风门的控制，因为一个风门的开度的优化导致所有的风门的开度的优化。
然而在另一典型实施例中，一个或更多的风门具有固定的位置而其它的风门的开度是可变的且相互关联的。在该实施例中，用于风门460、462和464的风门位置可表达如下：
θout＝1，θex＝来自ESC的操纵量，且θre＝1-θex
在该例子中，ESC被用来优化风门460的控制，以将AHU的能量消耗减为最小，而室外空气入口风门464仍保持为完全打开，且风门462根据风门460而变化。因此ESC能够被用来优化AHU中的任何具有固定位置的风门和相互关联的可变位置的风门的组合，其中ESC被用来控制这些可变位置的风门中的一个或多个。
ESC有时还可直接控制不止一个的风门。例如，多个ESC控制器可被用来控制多个独立的风门。可选择地，带有多个输入的单个ESC控制器可被用来调节多个独立的风门。由极值搜索控制策略控制的AHU中的风门可包括、但不局限于外部空气入口风门、再循环空气风门、排气风门或者它们的组合。
在当前公开的范围内的实施例包括程序产品，程序产品包括用来承载或者在其上存储可被机器执行的指令或者数据结构的机器可读介质。这样的机器可读介质可以为任何能够获得的可被一般用途或者特殊用途的计算机或者其它带有处理器的机器访问的介质。举例来说，这类机器可读的介质可包括RAM、ROM、EPROM、EEPROM、CD-ROM或者其它光盘存储器、磁盘存储器或者其它磁盘存储设备，或者任何能够用来以可被机器执行的指令或者数据结构的形式承载或者存储目标程序代码的、并可被一般用途或者特殊用途的计算机或者其它带有处理器的机器所访问的其它介质。当信息通过网络或者其它通信连接(硬连线的、无线的或者硬连线的或无线的结合)传送或者提供给机器，机器适当地将该连接视为机器可读介质。因而，任何这类的连接合适地被叫做机器可读介质。以上的结合也包含在机器可读介质的范围之内。可被机器执行的指令包括，例如，会使得一般用途计算机、特殊用途计算机或者特殊用途的处理机器来执行一定功能或者一组功能的指令和数据。
应当注意，尽管附图显示了方法步骤的具体顺序，但是步骤的顺序可不同于所描述的。而且两个或更多的步骤可并行执行或者可局部并行执行。这种变化取决于所选择的软件和硬件系统以及设计者的选择。所有的这类变形都是在本文公开的范围之内。同样地，软件实现可采用带有基于规则的逻辑和其它逻辑的标准编程技术来完成，以完成各种连接步骤、处理步骤、比较步骤和决定步骤。

Claims (15)

1.一种优化用于执行器的控制程序的方法，该方法包括：
利用极值搜索控制策略来操作所述控制程序；和
利用电子电路来补偿所述极值搜索控制策略的执行器饱和条件。
2.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
接收来自执行器的反馈信号；
将该反馈信号与发送至所述执行器的控制信号进行比较；
从所述反馈信号中减去所述控制信号以获得差信号；
放大所述差信号以扩大该差信号；和
将被放大的信号提供给所述极值搜索控制策略的输入，以覆盖之前确定的最佳控制参数。
3.如权利要求2所述的方法，进一步包括：
在所述极值搜索控制策略的输入处接收所述被放大的差信号；和
将所述被放大的差信号提供给被配置来减小性能梯度的积分器。
4.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
主动地判别执行器饱和条件和其中执行器未发生饱和的状态。
5.如权利要求4所述的方法，进一步包括：
当主动地判别到执行器饱和条件时，重置所述极值搜索控制策略。
6.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
从存储器找回执行器的物理边界；和
利用该物理边界检测所述执行器饱和条件。
7.一种用来控制执行器的控制器，该控制器包括：
被配置来利用极值搜索控制策略来操作对象、并补偿该极值搜索控制策略的执行器饱和条件的处理电路。
8.如权利要求7所述的控制器，进一步包括：
被配置来接收来自所述执行器的反馈信号的输入；和
被配置来向所述执行器发送控制信号的输出；
其中所述处理电路还被配置来从所述反馈信号中减去所述控制信号以获得差信号，并且其中所述处理电路还被配置来向用来提供所述极值搜索控制策略的所述处理电路的逻辑提供所述差信号，所述差信号覆盖之前确定的最佳控制参数。
9.如权利要求8所述的控制器，进一步包括：
在将所述差信号提供给用来提供所述极值搜索控制策略的所述处理电路的逻辑之前，放大所述差信号。
10.如权利要求8所述的控制器，进一步包括：
其中用来提供所述极值搜索控制策略的所述处理电路的逻辑包括被配置来减小性能梯度的积分器，并且其中该积分器被配置来接收所述差信号作为输入。
11.如权利要求8所述的控制器，其中所述处理电路还被配置来主动地判别执行器饱和条件和其中所述执行器未发生饱和的状态。
12.如权利要求11所述的控制器，其中所述处理电路还被配置来当判别出执行器饱和条件时，重置所述极值搜索控制策略。
13.如权利要求8所述的控制器，其中所述处理电路进一步包括：
存储执行器的物理边界信息的存储器；
其中所述处理电路被配置来从存储器中找回所述物理边界信息，并且利用找回的物理边界信息来检测所述执行器饱和条件。
14.如权利要求8所述的控制器，其中所述处理电路包括处理器和可传送地耦接至该处理器的存储设备，该存储设备存储利用所述极值搜索控制策略来操作所述对象的计算机代码和用来补偿所述极值搜索控制策略的执行器饱和条件的计算机代码。
15.一种被配置来用于具有温度调节器和由执行器控制的风门的空气调节单元的控制器，该控制器包括：
处理电路被配置用来：
向所述温度调节器提供第一控制信号，所述第一控制信号是基于设定值；
向所述执行器提供第二控制信号，所述第二控制信号由极值搜索控制环确定；和
调整所述极值搜索控制环以补偿执行器饱和条件。
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