面向多蒸发器制冷系统的高效能控制器设计

　　1 引言

　　模型预测控制最早是用于工业领域的一种控制策略。它采用一个确定的物理系统模型来导出一套控制器动作，可以缩小约束条件造成的成本函数。控制器计算各采样时间预测时域上的成本，对不同的控制时域选择不同的控制动作，减少用户定义的成本函数。采用了第一个控制动作后，在接下来的取样时间中重复这一过程，使各采样时间的预测时域逐渐减少，因此模型预测控制也被称为滚动时域控制。模型预测控制的一个最大优点是其自身对约束的计算能力。这些约束可谓是调节器固有的，如阀门打开时的开度不可能超过100%，而关闭时的开度也不会低于0%。传统的控制技术如 PID 回路，可以改变其饱和防止超过调节器的约束，而模型预测控制的优点就是可以预见并规划这些约束，长期优化系统性能。模型预测控制同样可以允许用户自定义附加约束，来保证系统在安全范围内运行，例如把蒸发器过热保持在最小的理想值。

　　为此，本文利用模型预测控制的强大分析能力，对蒸汽压缩式制冷系统的工作过程进行精确控制，通过设计相应的控制器，使得制冷循环过程的控制更加精确高效。对于多蒸发器的制冷循环系统，提出了基于分布式的制冷精确控制结构，通过在每个蒸发器上部署一个多输入多输出控制器来控制其制冷能力，同时使用单输入单输出控制器来调节压缩机和排气阀的系统压力。利用模型预测的控制策略，提高控制器对制冷能力和蒸发器过热的控制能力。

　　2 多蒸发器的蒸汽压缩式制冷循环模型分析

　　多蒸发器系统可以在不同的温度提供不同的制冷量，然后将这些制冷量输送到同一完整系统(如别墅或办公大楼等) 中的不同区域。这些系统同样可以用于存储易腐食品的制冷系统中，例如超市冷藏柜或冷藏卡车等。由于蒸发器温度必须低于进行冷却的液体温度，因而压力是影响系统运行的一个重要因素，必须对其进行控制。但是，从整体系统性能的角度来看，蒸发器制冷能力是最高的。如果蒸发器没有从二次载冷剂中去掉足够的热量，那么不论蒸发器温度如何，系统都不能满足其自身的性能需求。系统控制的最后一个重要因素就是过热，蒸发器出口的制冷剂温度高于蒸发器压力的饱和温度时，就会产生过热。过热可以确保蒸发器能够彻底蒸发制冷剂，如果失去过热，那么制冷剂流就会流入压缩机中对其造成损害。但是，过热太多则会影响蒸发器有效运行，因为一旦制冷剂液体被完全蒸发，系统制冷量就会大幅减少，若要增加过热，可以增加蒸发器转速，关闭膨胀阀，或者打开排气阀，从而降低蒸发器压力的饱和温度。增加阀门的水流量同样可以增加制冷剂中的热传递，进而使得过热增加。控制各个蒸发器中的制冷，压力和过热来对系统进行控制，可以使得系统能够最大效率的传输所需的制冷。在传统的单一蒸发器系统中，过热的调节是通过机械膨胀阀来实现的。