随着智能家居的兴起,高品质的室内空气调节系统也越来越受到人们的重视。人们已不仅仅满足于常规的冷暖调节功能,而是更加关注室内的热舒适度,从而对空调系统的设计和控制提出了更高的要求。空调系统表现出动态时变、非线性、大时延、干扰随机、控制环节耦合严重的特性,传统PI/PID调节方式和针对多变量线性定常系统的现代控制方式,甚至某些智能控制方法均有其不足之处,主要表现在:难于建立精确的数学模型;无法彻底消除不确定性干扰的影响;解耦困难,如解耦失败则控制效果变差。本文通过分析室内空气环境的影响因素,建立起空气调节系统的参数模型并采用最小二乘递推算法进行在线辨识,提出了一种前馈解耦式广义预测控制算法。该算法将前馈自适应解耦补偿器与广义预测控制器合并成一个闭环结构,有效地消除回路间的耦合;并且利用广义预测控制对模型要求低的特点,采取多步预测、滚动优化的方式,扩大了反映调节过程未来变化趋势的信息量,因而能克服各种不确定性干扰和复杂变化的影响。传统空调的调节效果仅仅是制冷供暖、通风保湿,难以真正达到人体舒适的程度。随着人体热舒适和室内空气品质的深入研究,在空调控制领域产生了舒适控制的理念。本文将舒适控制理念引入控制策略中,在采用上述预测算法进行调节运算的同时,实时计算热舒适指标PMV值,并基于最小二乘法构造PMV指标自校正外环,形成基于前馈解耦式广义预测控制和PMV指标自校正优化的双闭环结构。该算法将人体热舒适度作为最终控制目标,真正达到“以人为本”的调节效果,仿真结果显示出这种控制方法的良好性能。