地下工程内部工况非常复杂，温湿度控制本身又有大惯性、相互耦合的特点，采用传统的 PID 调节，滞后现象经常发生，温湿度控制的实时性很难保证，控制精度和工程内的舒适性也效果不佳。尽管除湿机控制程序中，考虑了温湿度控制允许的误差，可以把温度和湿度控制在某个区域范围之内，但如果除湿机的参数设置不当，或者调试工作不完善就可能出现控制的超调，输出频繁或者不连续的改变，浪费能量。
1 系统的改进思路
由于工程内温湿度控制干扰因素特别多，如房间的泄漏、房间开门的次数、人数量的变化及设备发热量的不同等，都是不确定的因素，难以建立工程内余热、余湿的精确数学模型，而且由于温湿度的耦合性，即使建立了复杂的数学模型，也很难简化求解。在神经网络控制、模糊控制、专家控制、学习与自适应控制等众多智能控制技术中，只有模糊控制不需要精确的被控对象的数学模型，它根据经验规则进行模糊推理提供适当的输出，其具有控制精度高，过渡过程平缓，舒适性高等特点，是温湿度控制系统中经常采用的一种智能控制技术。本文在控制技术上采用模糊控制来取代 PID 控制，以提高系统的智能化程度和控制精度；目前地下工程内使用的调温除湿机大多使用西门子S7-200系列PLC，这个系列的 PLC 内部逻辑功能较简单。而新一代的西门子 S7-300系列 PLC，逻辑功能更强，内部嵌入了许多功能化模块来实现一些特定的算法，在程序编制上更是采用结构化编程的方法，一些特别的功能块子程序可以在程序中互相调用，使得程序的编制更加简单，因此在硬件选择上用西门子S7-300 系列 PLC 取代 S7-200 系列 PLC。
2 调温除湿机的控制过程分析
全自动调温除湿机有 3 种工作模式，即“除湿升温”、“除湿调温”、“除湿降温”。采用“除湿升温”模式时，冷却水泵和冷却塔不工作，冷却水流量调节阀全关，所有冷凝热全部用来加热除湿机的出风，风量一定时，升温的程度由冷凝器放热的大小决定。有些情况下，如将除湿机系统的冷凝热全部用来加热空气，工程内空调房间的温度将会超出要求范围，此时，可以采用“除湿调温”模式，自动给出信号开启水泵，连锁开冷却塔风机，并根据房间的设定温度调节水冷冷凝器的水流量，将部分冷凝热由冷却水带走。工程内温度较高时，可采用“除湿降温”模式时，关闭进入风冷冷凝器的电磁阀，并调节冷却水流量调节阀，直到达到设定的出风温度。
由此可见，调温除湿机3种模式处理空气的第一步都是利用其蒸发器来冷冻除湿，所谓的“升温”、“调温”和“降温”，只是在第二步再加热时，加热空气所用的风冷冷凝热量大小不同。调温除湿机温度调节的上限值是除湿升温工况的出风温度，下限值是除湿降温工况的出风温度。如图 1，在焓湿图上，进风状态参数点1经蒸发器处理到露点L，然后进行第二步处理，“除湿升温”模式工作时，出风温度处理到点 2'；“除湿降温”模式工作时，出风温度处理到点 2；“除湿调温”模式工作时，出风温度处理到温度介于点 2 和点2' 之的某点2''。当除湿机的风机风量一定时，出风温度状态点 2'' 与设备的风冷冷凝器释放的热量大小有关，假设压缩机的功率和制冷效率一定时，冷凝热的总量恒定，它可以在风冷冷凝器和水冷冷凝器之间任意分配，则“除湿调温”模式的出风温度可由经过水冷冷凝器的冷却水流量阀来调控，阀门开度越大，水冷冷凝器带走的热量越多，除湿机的出风温度就越低。
3 模糊控制器的设计
本系统侧重于调温除湿机的“调温”，因为只要除湿机开，功率一定，“除湿”总是以单位时间多少除湿量发生的。改善调温除湿机的性能重点在于对温度的把握上，以温度为主要控制对象，通过温度控制来影响湿度。本设计采用二维模糊控制器，如图 2 所示。其中输入变量为温度偏差 e和偏差变化率 ec，输出变量为控制温度的变量，冷冻水流量阀的开度 u。湿度的模糊逻辑用同样的方法设计，下面仅讨论温度。
3.1 模糊化
3.1.1 输入 / 输出变量的选取及量化
温度偏差 e 的实际论域为[-12℃，12℃（]超出范围的越限值取上限或者下限值）。温度偏差变化率 ec 的实际论域取[-3℃/min，+ 3 ℃/min（]越限值处理同上）。实际偏差和偏差变化率值分别通过各自的比例因子转换到模糊控制器的基本论域内。这里 E 和EC 的论域都取[-6，-5，…，0，…，+ 5 ，+ 6 ] 的离散区间。
则：ke = emax/ 6 = 2 ke = ecmax/ 6 = 0.5
为了计算方便，控制器输出控制量u的论域也取为：
U ∈｛-6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6｝
而输出量为电压信号，实际论域为[-10V，10V]，则：ku= umax/ 6 = 1.67。
3.1.2 输入 / 输出变量的模糊化
为了简化计算，同时按照人一贯的思维，将事物的程度分为大、中、小3个等级，又分正、负两个方向。这样就定义出7 个模糊子集。即：PB（正大）、P M （正中）、P S （正小）、Z E（零）、N B （负小）、N M （负中）及 N B （负大）。前面的定义的模糊变量 E、EC、U 的模糊集合均为：{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}。
输出量 U 模糊子集的意义：NB 表示水流量调节阀负向大开；NM 表示水流量调节阀负向中开；NS 表示水流量调节阀负向小开；ZE 表示水流量调节阀保持当前状态；PS 表示水流量调节阀正向小开；PM表示水流量调节阀正向中开；PB表示水流量调节阀正向大开。采用三角分布隶属度函数，按照模糊空间细分的标准，对论域在[-6，+6]的模糊变量进行赋值。可得到各模糊变量的赋值表如表1所示。由于论域与三角形隶属函数完全相同，则偏差 E、偏差变化率 EC 及输出 U 的赋值表完全相同。
3.2 模糊控制规则库
模糊控制规则库的选择取决于整个控制系统的对象特性，根据专家知识和操作人员经验，抽象成一系列不精确的条件语句以形成模糊控制规则库，如当温度误差为正，目前系统本身有减小误差的趋势时，为了尽快消除误差且又不超调，应减少控制量。写成对应的语句：if E=PS and EC=NM then U=ZE文献[2-5]给出了有关中央空调温度控制系统的模糊控制规则库，本文选择的控制规则库如表2所示。
3.3 模糊推理
本文采用如“if E=X and EC=Y then U=Z”的模糊条件语句所组成的推理规则。把控制规则编号，每条控制规则可以求出一个模糊蕴含关系，
即：Rij：if E=Ti and EC=Tcj then U-Uij
Rij =Ti× Tcj→Uij= Ti× Tcj→Uij
4 9 条规则可以得到 4 9 个模糊关系矩阵 Ri j（i = 1 ，2 ，…，7 ；j = 1 ，2 ，…，7 ）。这些规则没有先后之分，取“also”连接，则总的模糊关系求并运算：
3.4 模糊判决并计算输出量
由表2已知的输入模糊变量和求得的模糊关系矩阵，输入量温度偏差及变化率被量化为13 个等级，任取某个语言值，如 E 取 -5，m=2，EC 取- 4 ，n = 3 。语言值属于[ - 6 ，- 5 ，… ，0 ，1 ，… ，6 ] ，有：
用最大- 最小合成法，可以求出 Umn，然后采用加权平均法做清晰化计算得出判断结果：
其中 i,j = 1，2，…，13。这样 uij就构成了模糊控制状态表，如表3所示。模糊控制表由matlab软件编程实现。
4 模糊控制算法在S7-300PLC上实现
求出模糊控制表后，可以在PLC上编制程序来实现模糊控制算法[6]。这样模糊控制器的功能实现就可以分为在线和离线两部分，离线部分控制查询表已经求出，在线部分的结构见图 3。
S7-300 的编程系统 Step7-v5.3 提供了丰富的指令和功能模块[7 ]。我们比较模糊控制器的结构与S7-300 结构化编程思想，可以设计出模糊算法的结构见图4。STEP7的程序总是从组织块OB1开始的，采用循环执行的方式实现对整个程序的总体控制、子程序块的调用和数据的采集与传递。FB10被用来实现模糊控制功能。它又由FC10-FC13 四个子程序块组成。其中FC10完成温度偏差e和偏差变化率 ec 的计算；FC11 进行模糊化处理，即完成精确量 e，ec 到模糊量 E，EC 的转换；FC12 完成控制量表的查询功能；FC12完成模糊控制量U到精确量 u 的转化，并输出 u。FB10 依次调用四个子模块完成模糊控制各部分的功能，并实现他们之间的数据传递。FB10 模糊控制器编制完成后，保存在 STEP7标准库中。这样构成的FB10就具有很强的灵活性和通用性，如同 S7-300 可编程控制器的内置特殊功能的模块一样，可以在其他实现模糊功能的程序中方便调用，只需修改参数即可。实现模糊算法的流程图如图 5 所示。
5 结论
将模糊控制技术与PLC控制系统相结合，既显示了 PLC 的可靠、灵活及适应性强的特点，也大大提高了除湿机控制系统的智能化程度。用西门子S7-300系列PLC代替原来调温除湿机的控制器西门子 S7-200 系列 PLC，利用 300 系列 PLC 的结构化编程的功能与模糊控制的原理相结合，设计出了结构紧凑的模糊控制器，采用离线查表法直接在 S7-300 系列 PLC 的编程语言中实现模糊控制功能，改进了调温除湿机温湿度的控制方式。
