淺談C8051單片機在變風量空調控制系統中的應用

摘 要：本文采用美國Scenix生產的SX系列單片機作為變風量空調主控制器，詳細介紹了室內濕度、CO₂濃度檢測電路，及風閥與水閥執行電路。并對變風量空調系統進行建模，通過Matalab仿真，從仿真曲線得知，本系統既滿足室內空氣質量良好又節約能源的目的，又能創造更加舒適健康的室內環境。

關鍵詞：C8051MCU、節能、CO₂濃度

Abstract：This text intruduced the United States Scenix produced of a SX series single-chip in VAV host controller, particular introduce the detection circuit of indoor humidity and the concentration of the carbon dioxide ;and the circuit of the implementation of the wind valve and water valve;give an modeling of VAV systems, from the curve of simulation that the system not only meet the indoor air quality and good energy savings, but also make a more comfortable and healthy indoor environment.

Keywords：C8051MCU、the density of CO₂

1、前言：

　　變風量（Variable Air Volume, 簡稱VAV）空調系統是通過變風量箱去調節送入房間的風量和新回風混合比，并相應調節空調機組的風量或新回風混合比來控制某一空調區域溫度的一種空調系統。變風量空調系統可以根據空調載荷的變化及室內要求參數的改變，自動調節空調送風量（達到最小送風量時調節送風溫度），以滿足室內人員的舒適要求或者其它的工藝要求。同時根據實際送風量自動調節送風機的轉速，最大限度的減少風機動力、節約能量。與定風量空調系統相比，變風量空調系統具有節能性、舒適性、環保性、靈活性等優點。

2、硬件電路設計

　　2.1、風閥與水閥執行電路的設計

　　本控制器將溫度、濕度、CO₂傳感器檢測到的模擬信號經放大器、A/D轉換送入單片機，與設定值進行比較，由單片機發出控制信號給D/A轉換器，經過放大驅動后控制空調的送風閥門和水閥如圖1。

　　2.2、溫度、CO₂濃度信號檢測電路：

　　溫度傳感器選用DALLAS公司的DS18B20數字溫度傳感器，DS18B20是單總線數字溫度傳感器，可把溫度信號直接轉換成串行數字信號供微機處理，在一條總線上可掛接多個DS18B20芯片，是只有一個總線命令者和一個或多個從者組成的計算機應用系統。 DS18B20性能特點：采用單總線專用技術。既可通過串行口線，也可通過其它I/O口線與微機接口，無須經過其它變換電路，直接輸出被測溫度數字量（9-12位二進制數，含1位符號位，可由編程決定具體位數）;測溫范圍為-55℃～+125℃，測量分辨率為0.5℃，最高可達0.0625℃，內含64位經過激光修正的只讀存儲器ROM;適配各種單片機或系統機。 用戶可分別設定溫度的上、下限;供電方式有兩種：①外加電源電壓為3.0～5.5V ②寄生電源。

　　本系統采用紅外式的CO₂濃度傳感器。這種傳感器具有對CO₂高敏感性，結構緊湊，對濕度低依賴性，測量范圍為0～2000ppm，輸出0～4vDC，供給電壓5vDC。多應用于屋內、公共場所空氣質量檢測控制如圖2。

3、仿真與實驗

　　3.1系統模型建立

　　

　　上述被控對象的模型包括空調房間模型方程、冷凍水管路模型方程和送風系統模型方程，模型中各參數的意義如下： h_W—液態水焓值，T₀—室外溫度，h_fg—水蒸氣焓值，T₂—送風溫度，V_he—熱交換器容積，T₃—室內溫度，V₃—房間體積，f—送風風速，W₀—室外空氣含濕量，gpm—冷凍水流量，W₂—送風空氣含濕量，M₀—房間濕負荷，W₃—室內空氣含濕量，Q₀—房間顯熱負荷，C_p—空氣比熱，ρ—空氣密度。

　　3.2、系統在Matlab環境下進行控制系統仿真

　　為了便于在Matlab/Simulink環境下進行預測控制效果仿真研究，網絡模型須采用能夠被Simulink調用的語言編寫。有兩個途徑可以實現：一種是利用Matlab提供的S功能，編寫S程序供Simulink仿真程序調用。另一種方法是直接用Simulink模塊搭建網絡模型。為了便于在仿真過程中實時調整和修改，本文采用Simulink模塊構造可視化的神經網絡模型，圖3為加空調房間溫度Simulink神經模型。模型中模塊u,y為系統輸入，經延遲變換輸入為;模塊yhat為模型系統輸出，即空調房間的溫度。

　　對于該區域房間從旱晨8時到傍晚20時對HVAC系統進行控制，在此過程中假設負荷隨外在環境不斷變化，仿真結果如圖4所示，圖中橫坐標軸為時間，縱坐標軸取室內空氣溫度（℃）和室內空氣相對濕度（%）。

　　由圖4可知，房間的溫度在人們日常的工作時段內基本維持在24℃一27℃之間，相對濕度也保持在45%一60%之間，可以做到隨外部環境參數的變化實時調整，既滿足了舒適性的要求，又滿足了節省能耗的目的。能夠克服干擾和不確定性的影響，具有較好的魯棒性。利用人工神經網絡技術，建立的表征人體熱舒適感的PMV指標的預測模型具有很高的準確度，可以對PMV指標進行實時預測，在此基礎上可以進一步實現基于PMV指標的空調系統實時控制，從而創造更加舒適健康的室內環境。

4、結束語

　　變風量空調系統的控制方法很多，各種新風量的確定和控制方法都有自身的優缺點，變風量空調系統也是一種先進的空調方式，在變風量空調系統中新風量是一個很重要的技術參數，它對系統的節能效果如何以及室內空氣質量好壞都有非常大的影響。本系統充分考慮到室內空氣質量和節能問題，與傳統的固定新風量的控制方法比較，在保證室內空氣品質不變的前提下，這種控制方法有潛在的節能效果。

參考文獻

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