在介绍《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》具体实施方式之前，先了解模糊控制：
模糊控制的原理如下：计算机经中断采样从输入端获得被控制量的偏差值和偏差值的变化率，它们均为精确量，经模糊化处理后得到模糊集，再由模糊集和模糊控制规则，应用模糊推理法则进行模糊决策，得到相应的模糊控制集，然后经解模糊化处理后，得到精确的控制量去控制被控制对象。
然后，计算机中断等待第二次数据采样，进行第二次控制......。这样循环下去，就实现了被控对象的模糊控制。
模糊控制的核心是模糊控制规则和模糊推理两部分。其中，模糊控制规则是将人（专家）的操作经验和思维过程，总结成一系列的条件语句，即控制规则，从而得到模糊关系。而模糊推理则是总结人（专家）的控制行为，得出的模糊计算法则。
第一实施例
参照图1所示的基本模糊控制流程示意图，模糊控制可以概括为以下四个步骤：
步骤11、根据数据采样得到模糊控制器的输入变量；
步骤12、将输入变量的精确值变为模糊量；
步骤13、根据输入模糊量及模糊控制规则，应用模糊推理计算出模糊控制量；
步骤14、由模糊控制量计算精确控制量。
从上述步骤可以看出，基于模糊逻辑的智能控制-模糊控制，区别于基于精确模型的传统控制理论。传统控制的过程为：比较-计算-控制-执行，而模糊控制的过程为：识别-推理-决策-执行。不难看出，模糊控制是建立在被控动态过程的特征模式识别，并基于知识、经验的推理和智能决策基础上的控制。
《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》提供的中央空调冷冻水的模糊控制方法也包括以下基本模糊控制步骤：
步骤一，计算机从模糊控制器的输入端获得输入变量：二元信号（x1，x2），其中，x1为冷冻水侧温差，x2为冷冻水侧温差变化率。
其中，x1、x2均为精确量。
步骤二、x1经模糊化处理得到模糊集
步骤三、x2经模糊化处理得到模糊集
步骤四、将模糊控制规则定义为：IFX1是
Y是输出精确控制量y的模糊量。
步骤五、根据输入模糊量及模糊控制规则，应用模糊推理计算出模糊控制集Y；规则用下面表一的形式表达。
其中，精确控制量y的模糊集为Yk，k＝1，2…Ny，即模糊控制集Y。
步骤六、由模糊控制集Y计算精确控制量（即模糊控制器的输出）y：
其中，公式（1）中
《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》中，精确输出量y为冷冻水泵的频率控制信号。
在本模糊控制方法中，所有隶属度函数都采用高斯型隶属度函数，即任一模糊集X的隶属函数为（2）式所示：
其中，cx为X的中心，σx为X的方差。
则，输入x1对应的Nx1个隶属度为：
输入x2对应的Nx2个隶属度为：
我们将规则写成一个表格形式，见表1：
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如果令总体规则数目为M，则显然有：M＝Nx1·Nx2（5）
为了说明上的方便，我们将规则的后件用整数1～Ny来表示，亦即有（6）式：r（i，j）∈{1，2…Ny}，i＝1，2…Nx1，j＝1，2…Nx2（6）
我们定义事件集合S如（7）式所示：S＝{[1，0]，[0，1]，[-1，0]，[0，-1]，[0，0]}（7）
再定义每个事件所对应的概率集合如（8）式所示：P（S）＝{P（A），A∈S}（8.1）
也就是说：P（S）＝{P（A），A＝[1，0]，[0，1]，[-1，0]，[0，-1]，[0，0]}（8.2）
《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》提供的中央空调冷冻水的模糊控制方法是在传统模糊控制方法的基础上，增加变规则机制，所以，除了包括上述各基该步骤外，还包括：计算机自动动态修正模糊规则库的步骤。
参照图2，示出了《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》冷冻水的模糊控制方法中动态修正模糊规则库实施例一的流程示意图，具体包括：
步骤101、根据初始模糊规则库和初始概率集合输出的控制信号，计算初始制冷效率COPlast。
步骤103、随机选择上述初始规则库中的某个规则，产生该规则对应概率的修改方向，修改规则库。
步骤105、按照修改后的新规则库运行一段时间t，计算现在制冷效率COPnow。
步骤107、比较现在制冷效率COPnow相对于初始制冷效率COPlast是否满足一定条件；若否，执行步骤109；若是，执行步骤111。
步骤109、根据预设修正策略修正概率P，获得新的规则，返回步骤105。
步骤111，保存满足条件的预期规则库和预期概率集合。
在整个冷冻水侧的控制过程中，不断执行上述各步骤，根据实时采集的数据不断变化规则库中的规则，使整个中央空调冷冻水泵达到最节能的工作状态。
《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》实施例中，步骤103修改规则的方法可以是：
步骤S1、依据等概率分布随机产生标号（i，j），i∈{1，2…Nx1}，j∈{1，2…Nx2}；
步骤S2、令
其中，Psum＝Pi，j（[1，0]） Pi，j（[0，1]） Pi，j（[-1，0]） Pi，j（[0，-1]） Pi，j（[0，0]）
易知∑A∈SP′（A）＝1
步骤S3、按照概率集合P′随机生成一个事件A∈S，并令A＝[m，n]。
步骤S4、将规则矩阵R中的第（i，j）个元素Ri，j做如下修改：
Ri，j＝r（i，j） sgn（r（i m，j n）-r（i，j））（9）
其中，sgn（）为符号函数，取值为±1、0。
在步骤107中，现在制冷效率COPnow相对于初始制冷效率COPlast需满足的条件为：现在制冷效率与初始制冷效率之差与初始制冷效率的比值小于0.5％、大于-0.5％。
即若，则P不变。（10）
在步骤109中，采取以下修正策略修正概率：
比较现在制冷效率COPnow相对于初始制冷效率COPlast是否增加？若是，提高上次变更方向的概率；若否，降低上次变更方向的概率，概率P的修改规则可以具体为：
若
若
另外，上述各步骤制冷效率（CoefficientofPerformance，COP）的计算为：令：系统一段时间内的制冷量为W，这段时冷冻水泵的能耗为J，这两个量可以通过实时计算获得。则系统在此段时间内的COP为：COP＝W/J。
《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》提供的冷冻水模糊控制方法相比2011年4月前技术中其他模糊控制方法，采用了完全智能模糊控制，通过运行数据不断调整控制规则，获得最佳控制效果。保证了在相同制冷量的情况下，所消耗的设备能耗最低。
第二实施例
该实施是在实施例一的基础上作了进一步改进，参照图3所示，示出了《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》冷冻水的模糊控制方法中动态修正模糊规则库实施例二的流程示意图。
考虑到控制系统有可能是首次使用，之前可能没有存储模糊规则库和概率集合，所以在步骤101之前，增加了步骤100、1001、1002。具体为：
步骤100、判断模糊控制系统是否首次使用？若是则执行步骤1001，若否，则执行步骤1002。
步骤1001，按照预定方法初始化规则库和概率集合，作为初始规则库和初始概率集。
该步骤中，初始化规则库的预定方法为：
令一个Nx1×Nx2的矩阵的第（i，j）个元素Ri，j为下式所示：
其中，round（x）表示对x四舍五入。
将此矩阵存储为R_init，即初始规则表。
该步骤中，初始化概率集合的预定方法可以为：对一个Nx1×Nx2的集合矩阵P_init，其任意一个元素P_initi，j满足：
P_init＝{Pi，j（[1，0]），Pi，j（[0，1]），Pi，j（[-1，0]），Pi，j（[0，-1]），Pi，j（[0，0]）}＝{0.2，0.2，0.2，0.2，0.2}
对所有标号（i，j），i∈{1，2…Nx1}，j∈{1，2…Nx2}，进行如下处理：
若i＝1，则Pi，j（[-1，0]）＝0
若i＝Nx1，则Pi，j（[1，0]）＝0
若j＝1，则Pi，j（[0，-1]）＝0
若j＝Nx2，则Pi，j（[0，1]）＝0
将此矩阵存储为P_init，即初始规则表。
令R＝R_init，P＝P_init，则规则库、概率集合的初始化完成。
步骤1002，从数据库中调出上次运行结束时存储的规则库和概率集作为所述初始规则库和初始概率集合。
步骤101、根据初始模糊规则库和初始概率集合输出的控制信号，计算初始制冷效率COPlast。
步骤103、随机选择上述初始规则库中的某个规则，产生该规则对应概率的修改方向，修改规则库。
步骤105、按照修改后的新规则库运行一段时间t，计算现在制冷效率COPnow。
步骤107、比较现在制冷效率COPnow相对于初始制冷效率COPlast是否满足一定条件；若是，执行步骤111；若否，执行步骤109。
步骤109、根据预设修正策略修正概率P，获得新的规则，返回步骤105。
步骤111、保存满足条件的预期规则库和预期概率集合。
可见，该方法在应用过程中不需要任何人工干预，采用该模糊控制方法的控制系统能够在运行一段时间后完全自适应系统特性，具有高度的跟随性和应变能力。
第三实施例
参照图4，示出了《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》冷冻水的模糊控制方法中动态修正模糊规则库实施例三的流程示意图。
步骤100、判断模糊控制系统是否首次使用？若是，执行步骤1001；若否，执行步骤1002。
步骤1001、按照预定方法初始化规则库和概率集合，作为初始规则库和初始概率集。
步骤1002、从数据库中调出上次运行结束时存储的规则库和概率集作为所述初始规则库和初始概率集合。
步骤101、根据初始模糊规则库和初始概率集合输出的控制信号，计算初始制冷效率COPlast。
步骤103、随机选择上述初始规则库中的某个规则，产生该规则对应概率的修改方向，修改规则库。
步骤105、按照修改后的新规则库运行一段时间t，计算现在制冷效率COPnow。
步骤107、比较现在制冷效率COPnow相对于初始制冷效率COPlast是否满足一定条件；若是，执行步骤110；若否，执行步骤109。
步骤109、根据预设修正策略修正概率P，获得新的规则，返回步骤105。
步骤110、判断规则库上次的存储时刻与现在规则库的时间间隔是否超过预设时间阈值T；若是，执行步骤111；若否，返回步骤103，继续执行规则库和概率集合的修正动作。
步骤111，将上次存储的规则库和概率集合替换为现在规则库和概率集合。即令R_init＝R，P_init＝P，并将R_init，P_init存入数据库。
该实施例中，增加判断规则库上次的存储时刻与现在规则库的时间间隔是否超过预设时间阈值T的步骤，是为了定时保存已经获得的有效规则库和概率集合，防止系统在运行过程中因故障或外界因素如突然停电等事故不幸中断而丢失数据。
综上，上述各实施例提供的模糊控制方法，是根据工况实时优化规则库，这样模糊控制的时候能够更快收敛，保证制冷前提下比传统的固定规则的模糊控制系统的能耗更低。可见，中央空调系统使用《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》实施例提供的模糊控制方法，能够有效地控制和克服中央空调的非线性、时变性等特点，实现中央空调系统运行最优化。
对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是该领域技术人员应该知悉，《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》并不受所描述的动作顺序的限制，因为，依据该发明。某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，该领域技术人员也应该知悉，说明书中描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是该发明所必须的。
对应上述中央空调冷冻水的模糊控制方法实施例，《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》实施例还提供了一种中央空调冷冻水的模糊控制装置。
参照图5，示出了《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》模糊控制装置的结构框图，包括：
输入模块51、模糊化处理模块52、模糊规则库54、模糊推理机55、解模糊化处理模块56、输出模块57，还包括：规则修正模块53。
模糊控制装置的工作原理如下：计算机经中断采样从输入模块51获得冷冻侧温差和温差的变化率，它们均为精确量；经模糊化处理模块52处理后得到模糊集；再由模糊集和模糊规则库54中的模糊规则，由模糊推理机55应用模糊推理法则进行模糊决策，得到相应的模糊控制集；然后由解模糊化处理模块56处理后得到精确的控制量，即冷冻水泵的控制频率；最后由输出模块57将上述精确的冷冻水泵的控制频率输出给中央空调系统的冷冻水泵控制装置。其中，规则修正模块53用于不断动态修正规则库。
参照图6，示出了《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》模糊控制装置中规则修正模块实施例一的结构示意图，具体包括：
初始制冷效率计算单元61，用于根据初始模糊规则库和初始概率集合输出的控制信号，计算初始制冷效率COPlast；
规则修改单元62，用于随机选择初始规则库中的某个规则，产生该规则对应概率的修改方向，修改规则库；
现在制冷效率计算单元63，用于按照新规则库运行一段时间，计算现在制冷效率COPnow；
比较单元64，用于比较现在制冷效率COPnow相对于初始制冷效率COPlast是否满足一定条件；
继续修正单元65，用于当现在制冷效率COPnow相对于初始制冷效率COPlast不满足上述条件时，根据预设修正策略修正概率，获得新的规则，重复上述现在制冷效率计算和概率修改步骤，直至获得预期规则库和预期概率集合；
保存单元66，用于当现在制冷效率COPnow相对于初始制冷效率COPlast满足一定条件时，保存预期规则库及预期概率集合。
参照图7，示出了《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》模糊控制装置中规则修正模块实施例二的结构示意图，具体包括：
判断单元600，用于判断模糊规则库是否首次使用；
初始化单元601，用于当模糊规则库是首次使用时，按照预定方法初始化规则库和概率集合，作为初始规则库和初始概率集；
规则库调用单元602，用于当模糊规则库非首次使用时，调用上次运行结束存储的规则库和概率集作为初始规则库和初始概率集合。
其中，规则修改单元62修改规则的方法为：
依据等概率分布随机产生标号（i，j），i∈{1，2…Nx1}，j∈{1，2…Nx2}；
令
其中，Psum＝Pi，j（[1，0]） Pi，j（[0，1]） Pi，j（[-1，0]） Pi，j（[0，-1]） Pi，j（[0，0]）
按照概率集合P′随机生成一个事件A∈S，并令A＝[m，n]。
将规则矩阵R中的第（i，j）个元素Ri，j做如下修改：
Ri，j＝r（i，j） sgn（r（i m，j n）-r（i，j））其中，sgn（）为符号函数。
比较单元64判断现在制冷效率与初始制冷效率比满足的条件为：现在制冷效率与初始制冷效率之差与初始制冷效率的比值小于0.5％、大于负0.5％。
继续修正单元65，根据预设修正策略修正概率，获得新的规则的方法为：
比较所述现在制冷效率相对于所述初始制冷效率是否增加，若是，提高上次变更方向的概率；若否，降低上次变更方向的概率步骤中，概率P的修改规则具体为：
若
若
初始化单元601初始化规则库的方法为：
令一个Nx1×Nx2的矩阵的第（i，j）个元素Ri，j为下式所示：
其中，round（x）表示对x四舍五入。
则将此矩阵存储为R_init，即初始规则表。
初始化单元601初始化概率集合的方法为：
初始化一个Nx1×Nx2的集合矩阵作为初始概率集合P_init，其任意一个元素P_initi，j满足：
P_init＝{Pi，j（[1，0]），Pi，j（[0，1]），Pi，j（[-1，0]），Pi，j（[0，-1]），Pi，j（[0，0]）}＝{0.2，0.2，0.2，0.2，0.2}
对所有的标号（i，j），i∈{1，2…Nx1}，j∈{1，2…Nx2}，进行如下处理：
若i＝1，则Pi，j（[-1，0]）＝0
若i＝Nx1，则Pi，j（[1，0]）＝0
若j＝1，则Pi，j（[0，-1]）＝0
若j＝Nx2，则Pi，j（[0，1]）＝0
则将此矩阵存储为P_init，即初始概率集合。
参照图8，示出了《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》冷冻水模糊控制装置中规则修正模块实施例三的结构示意图。作为优选实施例，在图7所示实施例二的基础上，还包括：
定时存储单元67，用于判断上次规则库的存储时刻与现在规则库的时间间隔是否超过预设时间阈值T；若是，则将上次存储的规则库和概率集合替换为现在规则库和概率集合；若否，则保留上次存储的规则库和概率集合。
另外，《中央空调冷冻水的模糊控制方法、装置及中央空调系统》还提供了一种中央空调系统，参照图9，示出了该发明中央空调系统实施例的结构框图，具体包括：冷冻水循环系统91、冷冻水的模糊控制装置92、制冷系统93、冷却水循环系统94和冷却塔95等部分组成，其中，所述冷冻水的模糊控制装置92具体包括：输入模块51、模糊化处理模块52、规则修正模块53、模糊规则库54、模糊推理机55、解模糊化处理模块56、输出模块57。规则修正模块53可以是上述图6至8任一实施例所述的规则修正模块。
