LonWorks技术在建筑供热过程控制中的应用研究


 
    摘 要 文章给出了利用LonWorks技术开发热网现场总线控制系统的方案。对LonWorks网络上的智能节点,即建筑供热热力站控制装置进行了规划,设计了模入模出、开入开出、显示I/O接口电路,并通过节点的程序设计实现了建筑供热过程的预测控制。

    关键词 现场总线 LonWorks 过程控制 神经元芯片 预测控制

    近年来,现场总线技术发展迅猛,取代传统的集中式控制系统已成为必然趋势。Echelon公司于1991年推出的LonWorks以其优秀的开放性、互操作性、功能的自主性、多种介质适应能力以及网络结构的简单性等特点适应了未来发展对测控网络的要求。在一些特定的应用领域中显示出了强大的优势,也使得采用LonWorks技术的产品广泛地用于航空/航天、楼宇自控、能源管理、工业过程控制、军事/防卫、测试设备、诊断监控等领域中。
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sp;   目前,我国的建筑供热事业发展迅猛,“三北”地区的集中供热普及率有了很大的提高。但是还应该看到,我国是一个能源短缺的国家,随着经济的持续发展,能源生产与消费的矛盾越来越大。建筑供暖不但能耗巨大,而且效率也很低,因而开展其节能研究、提高控制水平、改善供热质量刻不容缓。依据集中供热系统的结构布局和对热力站分散监控、对整个系统实施集中管理的要求,开发现场总线控制系统(FCS)是对集中供热进行监控的合理方案,采用LonWorks技术,实现建筑物集中供热FCS则是较好的选择。
    1 系统的网络结构及功能
    建筑集中供热FCS由热网控制中心及与其相连的所有热力站组成。
    在一个建筑集中供热网络中有多个热力站,每个热力站可以作为一个现场智能节点,若干个这样的节点可组成一个LonWorks控制网络,由LON总线上的节点担任过程的现场监控,用安装在控制室中的PC机调度管理各节点,从而实现数据检测、数据处理、系统监控和优化管理的功能。
    可见,现场总线控制系统的最大特点是将过去传统的、集中在中央控制系统上的控制功能分散到现场设备中,从而实现现场控制。
    2 现场智能节点的硬件设计
    2.1 控制装置硬件方案设计
    热力站控制装置是为了实现建筑集中供热网络的优质供热、节能及自动化管理而设计的。概括起来,热力站控制装置所实现的功能为:对热力站供热过程运行参数(一、二级网供、回水温度、压力、流量)进行监测;对室外温度进行检测;对热力站供热过程(一级网供水流量)进行控制;对热力站非正常工况(二级网回水压力、一级网回水温度、补水水箱低水位)进行报警;对热力站内的设备(循环水泵)工作状态进行监控;将热力站现场运行信息传递给热网控制中心,并接受控制中心上位机发来的信息。
    依据上述对现场控制装置的功能规划,可以将控制装置分三部分进行设计,即LON控制模块、数据采集模块及数据显示模块。控制装置的原理如图1所示。考虑到热力站控制装置需要灵活地对应用程序进行修改、储存且控制功能较为复杂,故选用Neuron芯片MC143150。
    2.2 LON控制模块设计
    LON控制模块主要包括Neuron芯片、收发器、电源及晶振几部分。LON控制模块设计主要包括Neuron芯片的存储器设计、通信端口设计及选择收发器。
    2.2.1 节点的存储器设计
    MC143150的内部存储区由EEPROM、ROM和静态RAM组成,其中EEPROM用于存储网络配置和寻址信息、Neuron芯片ID码;静态RAM用于存储应用和系统数据、LonTalk协议的网络缓冲区和应用缓冲区。Neuron芯片外接的32kB闪存和24kB RAM作为外部存储器,其中16kB闪存用于存储Neuron芯片的固件,另外16kB闪存用来存储各种配置及应用程序。24kB RAM则主要用于存储应用数据及网络数据包的缓存。
    2.2.2 通信端口配置及收发器的选择
    MC143150芯片有一个功能强大的通信接口,它提供的5个管脚通过配置可与多种介质接口连接,实现较宽范围的数据传输速率。在本控制装置中,MC143150芯片的通信端口设置为单端模式。
    考虑到集中供热网络的运行及环境特点,设计中选FTT-10变压器耦合的双绞线收发器,传输介质为双绞线。对本设计采用的总线连接方式,其传输距离可达2700m,传输速率最高可达1.55Mb/s,完全可以满足热网控制中心上位机的信息传递要求。
    2.3 数据采集电路设计
    根据前述的控制装置要实现的功能,数据采集电路规划为:模拟输入8路、模拟输出2路;数字输入8路、数字输出8路。Neuron3150芯片的IO_7~IO_10管脚及1路扩展I/O用来接收热力站温度、压力、流量值(8路),输出2路模拟量。IO_0、IO_1、IO_3~IO_6管脚和利用地址总线扩展出的2路I/O共同形成8路开入、8路开出的数字电路。
    2.3.1 模拟电路设计
    模拟电路设计包括模拟输入电路和模拟输出电路两部分。电路原理如图2所示。
    模拟输入电路的作用是检测热力站运行参数(温度、压力、流量)及室外温度。所选用的MAX186是美国MAXIM公司的产品,它内含8通道多路切换开关、高带宽跟踪/保持器,12b逐次逼近式A/D转换器、串行接口电路等,具有变换速率高、功耗低等特点。
    模拟输出电路为控制用户室内温度(通过调节一级网供水阀门开度)而设计。在本设计中,采用了美国MAXIM公司的MAX536芯片实现模拟输出功能。图2中的MAX536把4路12位电压输出的模拟转换器(DAC)和4个精密的输出放大器组合在紧凑的16引脚的封装内。每一路DAC有一个双缓冲的输入级,它由一个输入寄存器后接一个DAC寄存器组成。串行接口与SPI/QSPI或Microwire兼容,输入和DAC寄存器能由一条软件命令单独或同时更新。这样,Neuron芯片输出的DMC算法的控制量经MAX536转换为0~5V的电压信号,传递给现场的执行机构,从而控制了一级网供水阀门的开启度。
    2.3.2 数字电路设计
    数字电路设计包括数字输入电路设计和数字输出电路设计两部分。数字输入电路的作用是检测热力站内设备的运行状态。数字输入电路以Neuron芯片中的IO_0、IO_1、IO_3~IO_6管脚所扩展成的6总线为基础,通过片选信号作用形成8路输入,电路中光电隔离的输入端接各种传感器信号,以防止因传感器电压过大而烧毁元器件。74LS245为一种双向总线收发器,三态输出直接驱动总线。将74LS245芯片作为数字输入缓冲电路可以确保控制装置能准确无误地接受传感器的信号。
    数字输出仍以IO_0、IO_1、IO_3~IO_6管脚所扩展成的6总线为基础,通过片选信号作用形成8路输出。用74LS273作为输出锁存电路,利用该电路保持输入状态的特点,使LON控制模块的输出信号通过声光报警电路实现报警功能。
    2.4 显示电路设计
    在热力站中,测量仪表分散在站内各处,因而不方便工作人员掌握供热过程的运行状况。在本设计中,在控制装置的盘面上设置一个四位LED显示数码管,用于轮回显示站内的一些运行参数,为热力站的运行管理提供方便。
    本设计选用Motorola公司的7段显示控制器MC14489,用Neuron芯片驱动实现装置的显示功能。MC14489最多能够控制5个LED显示数码管,每个数码管包括7个码段和一个小数点。控制电路中不需要外部的限流电阻或驱动三极管。该芯片内有一个串行外围设备接口SPI,可以很容易地与Neuron芯片的Neurowire串行接口相连。
    3 节点功能的软件实现
    3.1 软件设计方案
    依据热力站控制装置要实现的监控功能,将编程软件要实现的任务归纳为:监测供热过程运行参数;监测设备运行状态;采集报警信号并与相关报警器件实现联动;传递信息至上位机。
    在应用程序中,分别对上述功能进行模块化设计,各功能模块采用定时器事件来驱动,各模块与上位机的信息交换可以通过网络变量来完成。在应用程序中,定义了各节点的逻辑地址,用网络变量值来代替Neuron芯片的逻辑地址,以使上位机使用网络变量对每个节点的逻辑地址进行查询。控制装置软件程序流程图如图3所示。
    3.2 数据采集程序
    3.2.1 模拟输入与模拟输出
    此模块的任务是实现对热力站供热过程运行参数的监测及对供热过程的运行实施控制。
    模拟信号采集时要考虑的主要问题是减小干扰,获得准确的数值。在本应用程序中,对所需要的模拟量进行采集时,采用如下处理方式:利用Neurowire总线方式采集数据,在多次采集到的数据中去掉一个最大值和一个最小值,然后取平均,将该平均值作为实际测量结果,用这样的方法消除干扰,提高测量数据的准确性。
    以一次侧供水温度的采样为例。首先启动采样温度定时器事件,利用片选信号启动Neurowire总线工作方式,通过对采样数据进行处理转化成实际温度值。其程序代码如下所示:
    IO_8 neurowire master select(IO_7)IO_DAC;//定义Neurowire总线方式
    IO_7 output bit IO_ADC_select=1;
    network output SNVT_temp temp1;//定义一次供水温度输出网络变量
    stimer sampletimer=1;//定义采样定时器
    when(timer_expires(sampletimer))//驱动定时器事件
    {
    static unsigned long raw_reading;
    unsigned long digital_out;
    unsigned channel;
    io_out(IO_ADC_select0);//选用Neurowire 总线方式
    channel=0b10001111;//选择采样通道
    io_out(IO_ADC&channel8);//测量实际温度
    io_in(IO_ADC&raw reading16);//转换成实际温度
    digital_out=raw_reading>>3;
    temp1=muldiv(digital_out2004095);//标度变换
    …
    }
    3.2.2 数字输入与数字输出
    实时查询数字信号及报警信号是确保安全性的一种手段,因此,信号一旦确定控制装置就要给出相应的响应,同时还要把报警信号传递到上位机管理程序中。然而,对报警信号实时反映的同时,还需要考虑数字信号及报警信号的确信度,应尽量避免信号的误报。防止误报的方法之一是对报警信号的持续时间设定一定的范围,当信号持续时间低于这个范围时,将该信号视为干扰信号。在本课题的应用程序中,对数字信号和报警信号连续采集50次,每次采集时间为20毫秒,从而确保了传感器输入报警信号的可靠性。
    3.3 DMC算法程序
    动态矩阵控制(DMC,Dynamic Matrix Control)是一种基于对象阶跃响应的预测控制算法,它的算法比较简单,计算量较小,适用于有纯时延、开环渐近稳定的非最小相位系统,已在工业过程控制中得到了成功的应用。本文根据供热过程的特点,提出对建筑供热系统施加动态矩阵控制。此模块的任务是依据从热力站供热过程采集的数据,用DMC算法实现对一级网供水阀门开启度的控制,即将先进的控制方法引入到建筑供热FCS中。
    按二次型性能指标求得的DMC算法的控制律为
    μ(k)=[Dr(z)y(k+P)-he(k)]  (1)
    在编写应用程序时,可将由现场实测的阶跃响应曲线及初值离线计算出的、存储在上位机应用程序库中。根据二级网回水温度的变化计算出控制律,控制一级网供水阀门的开启度,并能够通过网络变量对F(z)、Dr(z)进行调整。
    3.4 显示驱动程序
    显示模块实现对采集到的数据进行处理,将二进制数据转换成十制数据进行轮回显示。四位数码管的最高为显示数据的编号,即为1,2,3,…,8,后面三位显示相应的数据。
    四位七段数码管显示程序如下所示:
    stimer repeating ShowTimer=5//定义数码管显示定时器
    unsigned int ShowNumber=1;
    void DspDisplay unsigned long numberunsigned int dpDigit; //显示驱动程序
    {
    unsigned int dspCfgReg;
    struct bcd dspDataReg;
    io_out(IO_7SEG_SELECT0);
    dspCfgReg=0xc1;
    bin2bcd(number&dspDataReg);
    dspDataReg.dl=0x80+dpDigit+1;
    io_out(IO_7SEG&dspCfgReg8);
    io_out(IO_7SEG&dspDataReg24);
    io_out(IO_7SEG_SELECT1);
    }
    when(timer_expires(ShowTimer))
     //启动数码管显示定时器
    {
    unsigned long tempdata;
    if(ShowNumber=1)
    {
    tempdata=GETTEMP(temp1)+1000;
      //显示一级网供水温度
    DspDisplay(tempdata0)
     }
    elseif(ShowNumber=2)
    {
    tempdata=GETTEMP(temp2)+2000; //显示一级网回水温度
    DspDisplay(tempdata0)
     }
    ...
    if(ShowNumer>=8)ShowNumber=1;
    else ShowNumber++;
    }
    4 结语
    本文提出采用低成本、高性能的LonWorks技术开发建筑供热FCS,同时实现了先进的控制算法——预测控制对供热过程实施控制。在LonWorks环境下,借助控制装置的计算和通信能力,在现场即可进行许多复杂的计算,形成真正分散在现场的完整的控制系统,提高控制系统运行的可靠性。另外,还可借助LON总线通过热网控制中心实现异地自动控制,便于中心调度、操作人员更好、更深入地了解供热现场和设备的运行状态。因而,既提高了建筑供热系统的控制水平,节约了能源,同时又提高了供热质量,为集中供热网络化、数字化控制探索出一条新的途径。&
    参考文献
    1 张水勇.李自育.蒋平.采用LonWorks技术的车库控制系统设计与实现.《测控技术》 1999;18
    2 杨志仁.王雪梅.倪文波.基于LonWorks技术的列车通信网络.《测控技术》 2000;19
    3 Neuron Chip Data Book.Echelon.1995
    4 Neuron C Programmer's Guide.Echelon.1995
    5 舒迪前.《预测控制系统及其应用》机械工业出版社1996