Predictive capacity tracking controller for multi-evaporator air-conditioning system using linear parameter-varying model

doi:10.1016/j.applthermaleng.2026.131877

Predictive capacity tracking controller for multi-evaporator air-conditioning system using linear parameter-varying model

2026-08-01

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DOI：10.1016/j.applthermaleng.2026.131877

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本研究提出了一种面向控制的建模和最优预测控制框架，用于多蒸发器空调（MEAC）系统。首先构建了一个包含四个室内单元的MEAC系统的非线性热力学动态模型。为使预测适用于优化和控制，该非线性模型在多个工作点处线性化，以建立由关键执行器和运行条件调度的线性参数变化（LPV）表示，并为不同的温度条件和活动室内单元数量分别准备了LPV集合。压缩机频率、冷凝器风扇速度和EEV脉冲宽度的阶跃变化动态测试表明，LPV模型在模拟时间减少至非线性模型的1.5-5.6%的同时，以不超过10%的偏差重现了测量趋势。基于降阶LPV模型，开发了一种以制冷量为目标的模型预测控制策略，以替代传统的固定低压跟踪。利用稳态实验传感器数据，卡尔曼滤波状态观测器以1.30 kW的RMSE和9.0%的MAPE估计制冷量。闭环仿真表明，制冷量参考跟踪的调节时间低于300 s，同时满足排汽温度约束，与固定低压控制相比，在低负荷运行时性能系数最高提高10.8%。结果表明，在实用的传感和计算约束下，基于LPV的模型预测控制对于效率导向的MEAC运行是可行的。

Keyword:

Multi-evaporator air-conditioner

Dynamic modeling

Linear parameter varying (LPV) model

Model predictive control (MPC)

Predictive capacity tracking controller for multi-evaporator air-conditioning system using linear parameter-varying model

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