Author(s): Clemente, Frederico Miguel Benito
Date: 2016
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.21/7084
Origin: Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa
Subject(s): Aquecimento; Heating; Ventilação e ar condicionado (AVAC); Ventilation and aiir conditioning (HVAC); Controlo; Control; Controlador PID; PID controller; Lógica Fuzzy; Fuzzy logic; Unidade de tratamento de ar (UTA); Air handling unit (AHU)
Trabalho final de mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica
A presente dissertação debruça-se sobre a eficiência energética dos sistemas de AVAC, estudand oa introdução de técnicas de controlo avançadas naqueles equipamentos, mais concretamente, nas unidades de tratamento de ar. Para tal, foi projectado um sistema constituído por uma unidade de tratamento de ar, um controlador e um espaço hipotético. Este espaço tem o objectivo de simular os ganhos e perdas térmicos de um local definido através de determinados parâmetros. Os ensaios foram realizados num modelo simplificado de uma unidade de tratamento de ar, integrando apenas uma bateria de arrefecimento e funcionando com um caudal de 100% de ar novo, com recurso ao software Simulink do MATLAB. Numa primeira fase, o estudo consiste na comparação entre dois tipos de controladores, o PID e o Fuzzy, dividido por quatro grupos de simulação. Os grupos de análise consistem: Numa simulação com um caudal de ar de 300 l/s, dado um degrau unitário e uma temperatura exterior de 28 o C; Numa simulação com um regime de caudal variável (de 375 l/s, 225 l/s e 75 l/s) e nas mesmas condições de temperatura e degrau unitário da anterior; Numa simulação, com um setpoint fixo, uma temperatura exterior variável e um caudal de ar constante, estratificado nos caudais de 75 l/s, 150 l/s, 225 l/s, 300 l/s, 375 l/s e 450 l/s; Numa simulação com caudal de ar variável, controlado pelo sistema de controlo, temperatura exterior variável e setpoint constante. Posteriormente, concebe-se três versões diferentes do controlador Fuzzy, integradas num sistema SIMO, para efectuar o estudo comparativo, submetendo-as às mesmas condições de simulação (temperatura exterior variável e setpoint constante). Nas simulações de um degrau unitário com caudais de ar constante e variável, verificou-se que a resposta do controlador Fuzzy, atinge a estacionariedade mais cedo que o controlador PID. No entanto, no regime transiente, verifica-se uma maior oscilação em torno do valor final. Na simulação com caudal de ar variável, constata-se, que o sistema regulado pelo controlador Fuzzy, tem um menor consumo energético, contudo permite uma maior oscilação da temperatura no interior do espaço. Na simulação a temperatura exterior variável e caudal de ar constante, não são evidentes as vantagens da utilização de um sistema em detrimento do outro, pois observa-se por um lado, grandes períodos de saturação no sinal de saída do controlador PID. Mas por outro, ambas as acções de controlo, Fuzzy e PID, demonstram, um aumento da amplitude e da oscilação em torno do valor final, em função do incremento do caudal de ar. A simulação a caudal de ar e temperatura exterior variáveis, evidenciou as vantagens do controlador Fuzzy face ao controlo clássico, nomeadamente por demonstrar uma acção de controlo mais estável, e um consumo energético menor. Por último, na simulação comparativa entre versões, constata-se as vantagens da versão 3 comparativamente às restantes, principalmente pela estabilidade apresentada na regulação da temperatura na zona e pelo menor consumo energético global da unidade.
Abstract: This dissertation focuses the energy efficiency of HVAC systems, because this is an important part of energy consumption in buildings, by studying the introduction of advanced control techniques in those devices, more specifically, in the air handling units. Of such, a system was designed consisting of an air handling unit, a controller and a hypothetical space. This space aims to simulate the thermal gains and losses of a location defined by certain parameters. The assays were performed on a simplified model integrating only one cooling battery and operating at a flow rate of 100% fresh air, using the software Simulink MATLAB Initially, the study is the comparison between two types of controllers, PID and Fuzzy, divided by four simulation groups. The analysis groups consist of: In a simulation with a 300 l/s air flow, given a unit step and an outdoor temperature of 28 C; In a simulation with a variable flow system (375 l/s, 225 l/s and 75 l/s) and under the same conditions of temperature and unit step, of the previous simulation; In a simulation, with a fixed setpoint, an external temperature variable and constant air flow, stratified in 75 l/s, 150 l/s, 225 l/s, 300 l/s, 375 l/s and 450 l/s; In a simulation with variable air flow, controlled by the control system, outside temperature variable and constant setpoint. Later, conceived three different versions of the fuzzy controller, integrated in a SIMO system, to carry out a comparative study, subjecting them, to the same simulation conditions (outside temperature variable and constant setpoint). In simulations of a unit step with constant and variable air flow rates, it was found that the response of the Fuzzy controller achieves the stationarity earlier than the PID controller. However, in the transiente regime, there is a greater oscillation around the target value. In the simulation with variable air flow, it is noted that the system controlled by the Fuzzy controller has a lower energy consumption, however allows a greater temperature oscillation within the space. In the simulation, outside temperature variable and constant flow of air, are not evident the advan-tages of using one system over another, as observed by the extended periods of saturation in the PID controller output. But otherwise, both control actions, Fuzzy and PID demonstrate an increase of the amplitude and oscillation around the final value, due the increase of airflow. The simulation, air flow and outdoor temperature variables, showed the advantages of the Fuzzy controller over the classic controller, demonstrating a more stable control action, and lower energy consumption. Finally, the comparative simulation between versions, notes the advantages of version 3 compared to the other, especially in the stability presented, on the regulation of temperature in the zone, and the lower overall power consumption of the unit.
