引用本文:段培永,吕红丽,冯俊娥,刘聪聪,李慧.室内热舒适环境的模糊关系矩阵模型控制系统[J].控制理论与应用,2013,30(2):215~221.[点击复制]
DUAN Pei-yong,LV Hong-li,FENG Jun-e,LIU Cong-cong,LI Hui.Fuzzy relation matrix model control system for indoor thermal comfort[J].Control Theory and Technology,2013,30(2):215~221.[点击复制]
室内热舒适环境的模糊关系矩阵模型控制系统
Fuzzy relation matrix model control system for indoor thermal comfort
摘要点击 2701  全文点击 1697  投稿时间：2012-05-28  修订日期：2012-10-15
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DOI编号  10.7641/CTA.2013.20581
  2013,30(2):215-221
中文关键词  矩阵半张量积  模糊关系矩阵  多输入多输出(MIMO)系统  热舒适度控制
英文关键词  semi-tensor product  fuzzy relation matrix  multi-input multi-output (MIMO) system  thermal comfort control
基金项目  国家自然科学基金资助项目(61004005, 61074070, 60974137); 山东省自然科学基金资助项目(ZR2011FQ013, ZR2009GZ004); 山东省博士后创新基金资助项目(201202024); 山东省杰出青年基金资助项目(JQ201219); 山东省优秀中青年科学家科研奖励基金资助项目(BS2011SF009); 山东省科技攻关资助项目(2009GG10001029).
作者单位E-mail
段培永 山东建筑大学 信息与电气工程学院 lccsdjzu@126.com 
吕红丽* 山东建筑大学 信息与电气工程学院
山东大学 数学学院 		hllv@sdjzu.edu.cn 
冯俊娥 山东大学 数学学院  
刘聪聪 山东建筑大学 信息与电气工程学院
山东省邮电规划设计院有限公司 建筑设计院 		 
李慧 山东建筑大学 热能工程学院  
中文摘要
      针对复杂非线性系统中多个输出不能解耦的控制问题, 基于实际系统的采样数据, 利用矩阵半张量积运算建立模糊关系矩阵模型, 得出一种新型模糊控制器设计方法. 将传统模糊控制中的推理过程和模糊规则的建立转化成矩阵运算, 有效避免了建模和控制的复杂性. 将其应用于室内热环境舒适度控制系统中, 基于室内外的温度、湿度等多个变量的采样数据对, 给出具体的模糊关系矩阵的建立过程, 设计得出新型模糊控制器. 仿真和实验结果表明, 该方法能够实现室内热环境的舒适度控制, 并且不需要进行多变量之间的解耦.
英文摘要
      For nonlinear control systems with multiple outputs which cannot be decoupled, we make use of the sampling data of the real system to obtain a fuzzy relation matrix model via the semi-tensor product (STP) operation of matrices, and design a novel fuzzy controller based on this model. In this method, the traditional fuzzy logic-reasoning and fuzzy rulebuilding in the fuzzy control system are converted into matrix algebraic computations, effectively reducing the complexity in modeling and control. This method has been applied to design the controller for indoor thermal comfort control. On the basis of the indoor and outdoor temperature, humidity etc., we calculate the fuzzy relation matrix and build the fuzzy controller. Experiments and simulation results show that this fuzzy controller can realize the optimal control of the thermal comfort system, without the need of decoupling multiple outputs.