ISSN: 1693-6 930                                                    ¢    73     DEVELOPMENT OF FUZZY LOGIC CONTROL   FOR VEHICLE AIR CONDITIONING SYSTEM      Henry  Nasution  Dep a rtme nt of Mechani cal  Engi nee ring,  Bung Hatta University  Gadja h  Mada  Street, Gunu ng Pangilu n, Padang 2 514 3  Phone: +6 2 7 51 705 465 7, Fax: +62 751  70513 41  email: hen ryn a sutio n @ya h oo.com      A b st r a ct   A vehicl e air conditioni ng  system  is expe ri m entally inve stigated.  Measu r em e nts we re  taken  du ring t he e x pe rim en t al peri od at  a  tim e in terval   of one m i nute  for a  set  poi nt tem perature   of 22, 23 an d  24 o C with in ternal h eat lo ads of 0, 1  a nd 2 kW. Th e cabi n tem peratu r e an d the   spe ed of the com pre ssor  were va rie d a nd t he perfo rm ance of the system , energy con s um ption  and en erg y   savin g wa re a nalyze d. The  m ain objecti ve of the e x p erim ental wo rk is to e v alu a te   the en erg y  savin g o btaine d when  the f uzzy logi c  co ntrol  (FL C ) al gorithm , thro ugh  an i nvert er,   contin uou sl y  regul ates the  com presso r   spe ed. It  de m onstrate s  b e tter control  of the com p ressor  operation in t erm s of ene rgy  con s um ption as  co m pa r ed to the  co ntrol b y  usi n g a therm ost at  im posing On/ O f f  cycl es o n t he com pre s s or at  t he nom inal f r equ en c y  of  50 H z .  The ex perim en t al  set-u p co nsi s ts of original  com pone nts from   the air conditionin g system  of a com pact passe nger  vehi cle. The  exp erim ental  result s indi cate t hat the prop osed techniqu e ca n save e nergy a nd  im prove in do or com f ort significa ntly fo r ve hicle ai r conditio ning  system s co m pared to the  con v e n tional (On/Off) control  techni que.     Key words :  F u z zy lo gic  co nt rol,  ene rg y sa ving, vehi cl e air co nditio ning      Abs t rak  Telah dila ku kan penelitia n  suatu si ste m   pendingin ken daraan. Pengu ku ran di laku ka n  selam a pen el itian deng an i nterval waktu  satu m enit denga n tem peratur diteta pkan se be sar  2 2,  23 and 24 o C dan beba n  pendin g in internal 0, 1  dan 2 kW. Pada penel itian ini dian alisa   tem peratur kabin  a nd ke cepatan kom p resor ya ng  d i vari asi k a n,  u njuk ke rja si stem ,  kon s u m s i   energi d an  peng hem atan  ene rgi. Tuj uan  utam a penelitian  ini  adala h u ntuk m eng eval uasi   peng hem atan  energi de n gan m engg u nakan al gorit m a kendali l ogika fuzzy  (FL C ), m elal u i  inve rter,  se cara te ru s m enerus a k an  diatur  kece patan  kom p reso r. Pen e litian m enunj ukkan   operasi  kom pre so r dala m  pem akaia n ene rgi a k an lebih  ba ik m enggu n aka n FL C j i ka   diban ding kan  dengan  ke ndali On/Off  yang di ke san berda sarkan  sikl us kom presor pa da   freku en s i n o m inal 50 Hz.  Peralata n e k spe r im en dib angu n de nga n kom ponen  asli  suatu  si stem  pendi ngin  ke ndaraan  pe n um pang. Hasil penelitia n  m enunjukka n  bah wa te kni k   yan g diu s ul kan   untuk si stem  pen dingin  kenda raa n d a pat m enghe m at pem akaian e nergi d an m em perb aiki   ken y am ana n dalam  ruan ga n kabi n diba n ding k an d eng an tekni k  ken dali  kon v e nsi onal (O n/Off).        Kata kunci :  Kendali logi ka fuzzy, pen g hem atan ene rgi, pendi ngin  kend ara a n       1. INTRO DUCTIO N   In gene ral, th e vehicle  air  con d itioning  (VAC ) sy stem  pre s ent s so me pe culia rities  with   respe c t to its comm erci al and indu strial  counte r pa rts. On one han d, its operation  is  cha r a c teri ze d  by significa n t  thermal loa d variation s , whi c h de pen d on seve ral  factors such  as:  openi ng of  a  door,  ch angi ng of  sun  loa d thro ugh t he  wind shi eld  a nd  side  gla s s wind ows, a n d   numbe r of p assen gers o n boa rd. On  the other h and, the refri geratio n syst em must p r o v ide  comfo r t unde r highly tran si ent con d ition s  and, at the  same time, b e  com pact a n d  efficient. Th is   requi re s a proper d esi gn a nd sel ectio n of air con ditio ning (A C) sy stem [1].  In tropical  co untrie s , the peak lo ad which is  b e twe e n  12.00 no on  to 3.00 pm drives the   AC syst em to ope rate at  maximum capa city . However, at oth e r time s wh en the  syste m  De velo pm ent of Fuzzy Lo g i c Co ntrol for  Vehi cle Air  Conditionin g  System  (Henry Nasution)  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
           ¢                       ISSN: 16 93-6 930     74 experie nces  partial lo ad  condition s (l o w  sen s ible  he at  load),  espe cially at nig h t or  whe n  it ra ins,  it still op erat es  at maxim u m capa city. This  lea d s  to an  un co mfortable  col d  conditio n  f o r   passe nge rs.  The overco ol ing is d ue to  the absen ce  of any provi s ion to mo du late the syst em  cap acity to match the  drastic  red uctio n in t he imp o se d co oling  load. On th e other  hand , AC  system s are often over-de s ign ed:  first to ensure  a fast re spo nse so that the ca bin tempe r at ure   drop s q u ickly  whe n  the  system i s  switched o n ,  and se con d  to  ov ercome  th e  irregul ar and rare   con d ition s  of extremely high humidity and high  atm osp heri c  tem peratu r e. Thu s , unde r normal   con d ition s , a lot of the energy is unn ece s sarily  wa ste d and re sult s in a higher  consumption of  fuel. The r efo r e, attention  h a s  bee n d r a w n towa rds  de signi ng ene rg y-saving   AC system s with out  sacrifici ng thermal comfort.   Becau s e  VAC is a  com p e t itive and technolo g y  ori e n t ed indu stry, t he literature   provide s   only a  limited  num ber of  studies con c e r ning th e  experime n tal p e rforman c e  of t hese  system s.  Davis  et al.  [2] pre s ente d  a compute r  pro g ra m for perfo rma n ce  analyses of  sep a rate V A C   comp one nts  as  well a s  th at for pe rform ance sim ula ti on of the inte grated A C   system. Kyle et al.  [3] carried  o u t a pe rform ance si mulati on of a  VA C system  on t he ba si s of t he pe rforman c e  analysi s  p r o g ram  written  for the resi dential h eat  pump m odel.  Jun g  et al.  [4] studied  the  thermo dynam ic p erfo r man c e  of su pple m entary  or  retrofit refri g e r ant mixtures for  R12  VAC  system s p r o duced befo r e 1995. L ee  and Yo [5]  con duct ed  perfo rman ce  analyse s  of  the   comp one nts  of a VAC sy stem an d d evel oped  an  in teg r ated  mod e l t o  sim u late th e entire  syste m.  Ratts an d Brown [6] exp e rime ntally analyze d  t he effect of refri gera n t cha r g e  level on the   perfo rman ce  of a VAC system.  Al-Rab ghi and Ni ya z [7] retrofitted an R12 VA C system to  use  R13 4a an d compa r ed the  coeffici ent of perfo rman ce  (COP) for the  two refrig era nts. Jab ard o et  al. [8] develo ped a  ste ady  state  com p u t er si mulation  model f o r  a  VAC sy ste m  with va ria b le   cap a city com p re ssor  and  investigate d  its valid ity on an expe rim ental unit. Joudi et al. [9]  develop ed a  comp uter m o del sim ulatin g the pe rf orm ance of an id eal VAC  syst em wo rking  with  several  refrig erant s. Kayn akli  and  Horu z [10]  analy z ed the  expe ri mental p erfo r mance of  a V A C  system u s in g  R134 a in order to dete r m i ne the  optim um ope rating  conditio ns.  Ho so z and  Direk  [11] integrate d VAC and  air-to - ai r hea t pump sy ste m  using  R13 4a with varyi ng com pressor  spe ed to evaluate the ef fect of the operatin g c o n d itions o n  the cap a city, COP, com p resso r   discha rge te mperature  an d the rate of  exergy  de stroyed by each  comp onent   of the system  for   both ope ratin g mode s. Ho so z and E r tu nc [12]  predi cted vari ou s perfo rman ce  para m eters o f   VAC sy stem  usin g a n a r tificial  neu ral  ne twork m odel.  Ra zi et  al. [13 ]  pre s ent s a  n euro - p r edi ctive  controlle r fo r tempe r atu r e  co ntrol  of  VAC sy stem  and  a  nu m e rical m odel  for  autom otive   refrig eratio n cycle, whi c h in clud es tra nsi ent  operating  con d ition s  e m ployed in si mulation s.  In this  wo rk, an in novat ive VAC  system   ha s b een  pro po s e d to ove r co me the  sho r tco m ing s  of the existi ng sy stem u s ing  mult iple-ci r cuit AC  system  (M CA CS). In  su ch  a  system mo re  than one unit  can be u s ed , each unit sh are s  the eva porato r  surfa c e area an d this  is kno w n a s  f ace -to-fa ce  e v aporato r   co ntrol.  The  ma in advanta g e s  of the  MCA C S con c ept  are  of its  simple  i n stallatio n  an d mainte nan ce toget h e r  wit h  the  potentia l to con s erve   energy. Shou ld   one  com p ressor fail to  fu nction, th e o t her  circuit  can  still suppl y som e   cool ed ai r to  th e  passe nge rs  u ntil repai r wo rk  can  be p e r forme d. Ho wever, this  re search i s  focu sed  on e nergy  saving  usi n g  fuzzy logi c  controlle r. Th e main i dea   of desi gnin g  the co ntroll er is to m aximize  energy saving and  therma l comfo r t for  an ai r c onditi oning  syste m  appli c ation t h rou gh va ria b le  speed drive  control. The result  of the fuzzy logi c controller  (F LC) will be compared with  the   On/Off c ontrol.      2. COEFFICI ENT OF PER FORM A NCE   The  Coeffici e n t of Perfo r mance  (COP) of a   ref r ige r ation  ma chi ne i s  the  rati o of the  energy remo ved at th e  evaporator  (refrig e ratin g   effect) to  th e en ergy supplie d to t h e   comp re ssor.  The COP follows the follo wing g ene ral  formula [8]:    com e W Q h h h h = − − = ) ( ) (   COP 1 2 4 1   ………… …… ………… …… ………… …… ……….(1)    and for the Carnot refrige r ation cycl e [7]:  TELKOM NIKA   Vol. 6, No. 2,  Agustus 2 008 :  73 - 82   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOMNI KA   ISSN:  1693-6930  ■   75   De velo pm ent of Fuzzy Lo g i c Co ntrol for  Vehi cle Air  Conditionin g  System  (Henry Nasution)  1 2 1 4 1 1 2 4 1 1 carnot ) )( ( ) (     COP T T T s s T T s s T − = − − − =  ……………………………… ……………...(2)    whe r e  h 1 ,  h 2  (kJ/ kg ) a r e th e  enthal py at t he  comp re ssor inl et an d o utlet re spe c ti vely,  h 4  (k J/k g ) i s   the enthal py  at the evap o r ator inlet,  Q e  (kJ/kg ) i s  t he refrige r ati ng effe ct,  W com  (k J/ kg ) i s   t he  comp re s s ion  wor k ,   T 1  ( o C) is th e  evaporating  temperature,   T 2  ( o C) i s  the co nden sing   temperature,   s 1  (kJ/kg.K) i s  the  entro py a t  the  comp re ssor inl e t an d  s 4  (kJ/kg.K) i s  the  entro py at  the evaporato r  inlet.      3. FUZZY LO GIC CO NT ROLLER  The majo r co mpone nts of fuzzy logi c controlle r (FL C ) a r e sh own  in Figure 1. They are   the input a n d  output variable s , fuzzification,  infe re nce m e chani sm, fuzzy rule ba se  an d  deffuzification . FLC involve s  re ceivin g in put sign al an d conve r ting t he sig nal into  fuzzy vari abl e   (fuzzifier). Th e fuzzy control rul e s  relat e  the  input fuzz y var i ables  to  an output fuzz y var i able  whi c h is  call ed fuzzy associative mem o ry (FAM),  a nd defu zzifyi ng to obtain  cri s p value s   to   operate the system (defu z zifier) [8].      Figure 1. Fuzzy cont rol sy stem    A linguistic variable in the antecedent of a fu zzy  control rule forms a fuzzy input space  with respect to a certain universe of discourse,  while  that in the consequent of the rule forms a  fuzzy output space. The FLC will  have  two  inputs and one output. The two inputs are the  temperature error ( e ) and temperature rate-of-change-of-error ( Δ e ), and the output is the  motor  speed change ( Δ Z ). Table 1 shows the input and output  variables, linguistics and labels in the  FLC.    Table 1.  Inpu t and output fuzzy variable       The membership functions for fuzzy se ts can have many different shapes, depending  on definition. Popular fuzzy membership  functi ons used in many applications include triangular,  trapezoidal, bell-shaped and sigmoidal membership  function.  The  membership function used in  this study is the triangular type. This type  is simple and gives good controller performance as  well as easy to handle [8].  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
           ¢                       ISSN: 16 93-6 930     76 The universe of discourse of  e  is –2 o C to +2 o o C, the universe of discourse of  Δ e  is –2 C  to + 2 o C, and the universe of discourse of  Δ Z  is 0 to 5 V dc . The membership functions were  chosen to have moderate overlap with a –2, -1, -0 .5, 0, 0.5, 1 and 2 distribution  for  input  fuzzy  subsets and a 0, 1.25, 2, 2.5,  3, 3.75 and 5 distribution for  output fuzzy subsets. In the  adjustment process, the shapes of the  membership functions were not changed.  A  f u zzy  logic rule is called a f u zzy  associat ion.  A  f u zzy  associat iv e memory  (FA M ) is  formed  by partitioning the universe of discourse of  each condition variable according to the level  of fuzzy resolution chosen for these antecedents, t hereby a grid of FAM  el ements. The entry at  each grid element in the FAM  corresponds  to  fuzzy  action [8]. The FAM table must be written in  order to write the fuzzy rules for the motor  speed. The FAM table for the  motor  speed  has  two  inputs (temperature error and temperature ra te-of-change-of-error) and one output (the motor  speed change). As the input and the output have thr ee  fuzzy  variables, the FAM will be three by  three, containing nine rules. A FAM of a fuzzy  logic controller for the motor speed is shown in  the FAM diagram in Table 2. The rules base from Table 2 are as follows:    1.  If   e  is H an d  Δ e  is NE  The n   Δ Z  is SL  2.  If   e  is N an d  Δ e  is NE  The n   Δ Z  is SL  3.  If   e  is C an d  Δ e  is NE  The n   Δ Z  is SL  4.  If   e  is H an d  Δ e  is NO  Th e n   Δ Z  is SL  5.  If   e  is N an d  Δ e  is NO  Th e n   Δ Z  is SL  6.  If   e  is C an d  Δ e  is NO  Th e n   Δ Z  is SL  7.  If   e  is H an d  Δ e  is PO  The n   Δ Z  is FT  8.  If   e  is N an d  Δ e  is PO  The n   Δ Z  is NM  9.  If   e  is C an d  Δ e  is PO  The n   Δ Z  is SL    Table 2.  FAM      The output d e ci sion of a fuzzy logic co ntrolle r is a fuzzy value and is rep r e s e n ted by a   membe r ship  function, to  pre c ise o r  crisp  qua nt ity. A defuzzification strateg y  is aimed  at  prod uci ng a  non-fu zzy co ntrol a c tion that best  rep r esents th e possibility di stributio n of an   infer r ed fuzzy c ontrol ac tion. As  to defuz z i fy th e  fuz z y  c o ntr o l output  into c r is p  values ,  the   centroid defu zzifi cation m e thod is u s e d . For practi cal pu rpo s e s , the centroi d  method gi ves  stable  ste ady  state  re sult,  yiel d  sup e ri or  re sults an d le ss comp utational  co mplexity and  the  method shoul d work in any  situation [8].      4. PRINCIPL E OF MULTI CIR CUIT  The conventi onal VAC  sy stem con s ist s  of tw o  evap orato r s provi ding conditio ned  ai r  to  the two rows  of the respe c tive passe ng ers’  co mp art m ent, two sta ge con den se rs (conn ecte d  in   seri es)  a nd one com pre ssor. The prin ciple of  the  multi-ci rcuit a ppro a ch i s  to  split the  wh ole   system  into t w o  small  uni ts, ea ch  unit  is  driv en  by  se parate a   comp re ssor f or exa m ple   one   comp re ssor  cap acity has  0.50 of the total syst em capa city and the other com pre ssor for the  remin der sy stem  capa city.  Figure 2  sho w s the  sche matic di ag ra m of the  ne wly prop osed  VAC  system. T he  singl e evap orator i s  divid e d  eq ually in to  se parate fa ce-to-fa ce  sect ions,  so th e h a lf  se ction of on e evapo rator i s  conne cted t ogethe r with  t he half sectio n of the other. Therefo r e, the   prop osed VA C  system  is  calle d a  multi - ci rcuit AC  sy stem  with fa ce-to-fa ce  eva porato r   co ntrol.  The two  stag e con den se r i s  also divide d into two se parate  co nde nse r s  wh ere  each unit ha s its   TELKOM NIKA   Vol. 6, No. 2,  Agustus 2 008 :  73 - 82   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOMNI KA   ISSN:  1693-6930  ■   77   De velo pm ent of Fuzzy Lo g i c Co ntrol for  Vehi cle Air  Conditionin g  System  (Henry Nasution)  own  conde nser. To  ma ke  the sy stem  resp ond  auto m atically to t he  coolin g lo ad vari ation,  an   orga nizer or controlle r  sh ould  g overn how many compresso r  wi ll  be  o n  serv ice (on e  o r   t w o   comp re ssors work  togeth e r).        Figure 2. Sch e matic dia g ra m of the multi circuit VAC      5. EXPERIMENTAL SETUP  The experimental set-up shown in Figure 3  is  mainly  made up of original components  from a bus AC system, arranged in such a way to  emulate that of an actual bus. In order to  simulate  the  cooling load imposed on the passengers’ compartment, an electric heater was  immersed in the main air duct upstream to  the  ev aporators. The evaporator inlet air temperature  was attained through the use of the electric heater  controller to obtain the sensible  cooling  load  while  the latent load was achieved  by mixing streams of external ai r with that of cooled air from  the evaporator.  The air d uct s were in sul ated usi ng pol yurethan e foam with a thickne ss of 5  cm. The   refrig era nt  lines of  the system we re   made  from  cop per tu bi ng an d insu lated u s ing  an   elastom e ri c material. Te mperature, pressure, and  mass flow ra te were me a s ured at loca tion s  indicated in  F igure  3. Th e refrige r ant a n d  air temp e r a t ures at vari o u s  points of t he  system  were  detecte d by therm o couple s . The the r m o co uple s  for  the refri geran t temperatu r e s  were i n sert ed   insid e the co pper tub es.  The inte rio r   surface tem p e r atures of the  si mul ated  pa sseng er  ca bi n were  me asured  by  attachin g five thermo co upl es to th e inte rior  ca bin  sid es a s   sho w n   in Figu re 3.  Nine p r e ssu re s at  variou s poi nts of the refri gera nt circuit  were mea s ured  by pre s sure ga uge s.  The ref r ige r ant  mass flow rate wa s mea s u r ed u s ing a  re frigerant flow  meter for  R-1 34a.   The control  system of th e com pre sso r  sp eed  con s ists of a the r moco uple in  the bus  cabi n, an  On/ O ff and  Fu zzy logic subro u tine in stalle d on  a  com p u t er, an  invert er a nd  an  ele c tri c   motor. The t herm o couple  monitors the temperat ure of the cabi n and emit s electri c al  sig nal s  prop ortio nal to the state o f  the conditio ned spa c e. T his si gnal i s  filtered befo r e  it reache s th e   controlle r, thus minimi zing  noise, which may cau s e  error in the cont rol syste m . The output sig nal   is sup plied to  the controlle r and co mput er, whi c h s e n ds out a cont rol sig nal that is a function of  the e rro r  be tween  the v a lue  of the  monito red  tempe r ature  and th e  req u ired   set p o i nt  temperature.   The  co ntrol  si gnal  output i s  su pplie d to t he inve rter,  which  mod ulat es th e el ect r i c al  freque ncy  su pplied  to the   motor  su ch  that it is  line a rly  prop ortio n a l   to  the co ntrol  si gnal. 50 Hz  electri c ity is  supplie d to the inverte r , which  su pp lie s variable - fre q uen cy elect r i c ity to the motor.  The rotatio na l  speed of th e motor is di rectly pr opo rtional to the frequ en cy of the electri c ity  sup p lied to  the moto r. Th e inverte r   co nverts th e  co nstant volta g e  and  fre que ncy of a  thre e- pha se po we r sup ply into a dire ct voltage  and then  co nverts thi s  direct voltage in to a new thre e- Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
           ¢                       ISSN: 16 93-6 930     78 pha se  po wer  sup p ly with   v a riabl e voltag e an d  freque ncy. Th e thre e-ph ase a s yn chrono us mot o r  has a n  infinite spe ed varia t ion adju s tme n t.        Figure 3. Sch e matic dia g ra m of the experimental ri g    The expe rime nts we re  con ducte d at two  different con ditions:  1.  The co mpressor  system  wi th On/Off con t roller.  2.  The varia b le  spe ed comp ressor  system  with FLC.  The expe rime ntal setting s were:  o 1.  Cabi n tempe r ature set poin t s : 22, 23, and 24 C.  2.  Internal he at load s : 0, 1 and 2 kW.    TELKOM NIKA   Vol. 6, No. 2,  Agustus 2 008 :  73 - 82   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOMNI KA   ISSN:  1693-6930  ■   79   De velo pm ent of Fuzzy Lo g i c Co ntrol for  Vehi cle Air  Conditionin g  System  (Henry Nasution)  6. RESULTS  AND DISCUSSIONS    0 5 10 15 20 25 30 35 0 5 10 15 20 25 3 0 35 40 45 50 55 F r e que nc y  ( H z ) C a bi n Te m pe r a t ur e  ( o C) 0 1 2 3 4 5 6 7 En e r g y  ( k Wh ) En e r g y T e m p er at u r e   Figure 4. Steady-state  cab in  temperature and en ergy  con s um ption  at various fre quen cie s     21 22 23 24 25 26 0 1 02 03 04 0 5 0 6 Ti m e  (m i n ute ) T em p er at u r e ( C ) 0 S etpoi nt 0 k W 1 k W 2 k W   a. FLC   (T   =   22 C)   O 22 23 24 25 26 27 28 0 1 02 03 04 05 06 Ti m e  ( m i nute ) T em p er at u r e ( C ) 0 Re f . T e m p . 0 k W 1 k W 2 k W   b. FLC   (T   =   23 C)   O 23 24 25 26 27 0 1 02 03 04 05 0 6 T i m e  (m i nut e ) T em p er at u r e ( C ) 0 Re f . T e m p . 0 k W 1 k W 2 k W   c.  FLC   (T   =   24 C)   O   Figure 5. Te mperature  re spo nses for F LC  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
           ¢                       ISSN: 16 93-6 930     80 Figure 4  sho w s the  effect  of motor fre q uen cie s  o n  th e ste ady  stat e value s   of t he  cabi n   temperature   and th e en ergy  con s u m ption d uri n g  the te st  perio d of  o ne h our. En ergy   con s um ption  wa s cal c ulate d  from   the   st art  of  th e  m otor usi ng  th e motor po we r multiplied by the  time of ope ra tion. The  re sult indicates t hat  the e nerg y  con s um ptio n is  depe nde nt on the  mot or   freque ncy. Whe n  the freque ncy increases the  e nergy con s u m ption incre ase s. It can be  observed that  the cabin te mper ature a c hieved is lo wer as th e freq uen cy is incre a se d.  Figure 5 shows the temperature responses at  various internal heat loads.  Initially  the  motor  was  set  to  run at the maximum speed (50 Hz). With the maximum compressor motor  speed, the cabin temperature decreases as  t he time increases. Referring to the set point  temperature, the controller will minimize  the  error between the set point and the cabin  temperature.  The  figures show that the internal heat load affects the room temperature and the  speed of the motor. Increasing the internal heat  loads  results in a longer time to reach the  temperature setting, also the motor speed drops from the maximum compressor motor speed  as  the room temperature reaches the set point. The  results  indicated  that, the higher the internal  heat loads the higher is the energy consumpti on. Figure 6 shows the energy  consumption  at  various internal heat loads.         Figure 6. The  energy con s umption for F L C       Figure 7 sho w s th e ene rg y saving for  FLC in  com p arison  with th e On/Off co ntrolle r for  different internal heat load s. If the internal heat  load s is high, the  energy con s umption is al so  high. Furth e rmore, the hig her the en erg y  c onsumptio n, the smalle r is the energy saving.    51 . 3 9 54. 1 60. 62 52 . 5 2 42. 3 64. 35 52 . 9 5 39 . 1 4 56. 91 0 20 40 60 80 100 T  =  22 C T  =  23 C T  =  24 C Te m pe r a t ur e  S e t t i n g S avi n g  ( % ) 0 k W 1 k W 2 k W     Figure 7. Energy saving: O n /Off – FLC   TELKOM NIKA   Vol. 6, No. 2,  Agustus 2 008 :  73 - 82   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOMNI KA   ISSN:  1693-6930  ■   81   De velo pm ent of Fuzzy Lo g i c Co ntrol for  Vehi cle Air  Conditionin g  System  (Henry Nasution)  7. CONCL U S I ON  A series of experiments for a variabl e  speed  VAC  system has been conducted at  various  frequencies from 5 to 50 Hz. The impac t of variable speed on the performance of the  system, the cabin temperature and energy  consumption  have been analyzed experimentally.  The results indicate that the cabin temper ature,  the COP and energy consumption is dependent  on the frequency of the motor. The temperature of  the cabin decreases as the  frequency  of  the  motor  increases, and vice versa. The inverter a llows for more than one temperature setting. For  this system, the steady state  temperature varies from 18.95 o C to 28.54 o C.  When the frequency  increases, the cabin temperature decreases wh ile the energy consumption increases.  When  the  energy consumption increases, t he COP decreases with the increase of the compressor’s motor  frequency. A higher energy saving is achieved w hen  the motor runs at a lower frequency. The  high energy saving at a lower frequency is mo stly  due  to the lesser compressor energy  consumption.  The  FLC  was developed to control the motor speed in order to maintain the cabin  temperature  at or close to the set point tem perature. When the cabin  was thermally loaded, the  controller acted such that the  temperature  reduc tion in the cabin is faster until the set point  temperature was achieved again. The energy  consumption  would  change with the change in  motor  speed.  When the motor speed increases, t he cabin temperature decreases and the COP  decreases  with the increase in energy cons umption. Furthermore, the higher the energy  consumption the smaller is the energy saving.  The research  has  sho w e d  that fuzzy log i c  control  gives a hi ghe r saving and  provides  a   better  co ntrol  than  the  On/ Off cont rolle r. The  sy st em’ s  p e rfo r ma nce in te rm s  of  COP i s  fo und  to  follow simil ar  trend s for all the intern al he at loads.      REFERE NC ES  [1].   M. K. Man s our,  "Desi gn and De v e lopment of Bu s Air  Conditioni ng Sy stem  Resp onding  to a  Variatio n in Co oling  Load ", PhD p r og re ss re port, Faculty of  Mech ani cal   Enginee ring,  Universiti Te knologi Mal a ysia, 2006.  [2].   G. L. Davis ,   F. Chianes e ,  and T.  C. S c ott,  “Comp uter  Simulation of Au to motiv e  Air   Conditio ning Compone nts, Sy stem, and Vehicle”  in SAE  Congress Paper 720077,   1972.  [3].  D. M. Kyle, V. C. Mei, an d  F. C. Chen,  “An  Automob ile Air Co ndi tioning  Desi gn Model ”   in SAE Congress P aper 931137, 1993.  [4].  D.  Jung,  B. Park, and H.   Lee,  “ E v a lu ation of Supplementary / R e trof it Ref r igerants for  Automobile Air-Conditio ners Cha rge d  w i th   CF C1 2”  Int.  J .  Refrig., vol. 22, pp. 558-568,  Novemb er 1 9 99.  [5].  G. H. Lee  a nd J. Y. Yoo ,   “Perform a nce Analy s is and Simulation o f  Au tomobile Air   Conditio ning Sy stem”  Int. J. Refrig., vol. 23, pp. 243-25 4, May 2000.  [6].   E. B. Ratts  and  J .  S. Brown,  “An  Exp erimental  Analy sis of th e Effec t  o f   Refrigeran t  Charg e Lev el on an Au to motiv e Refrigeratio n Sy s t em”  Int. J. T herm. Sci., vol. 39, pp.  592-604, May  2000.  [7].  O. M. Al-Rab ghi and A. A. Niyaz,  “R etr o fitting  R- 12  Car Air  Co nditioning w i th  R-1 34a   Refrigeran t”  Int. J. Energy Res., vol. 24, pp. 467-4 74,  April 2000.  [8].  J. M. S.  Ja bard o ,  W. G .  Mamani,  a nd M.  R. Ia nella,  “Mod e ling and E x perimental  Ev aluation of an  Au to motiv e Air  Conditio n ing Sy stem  w i th a Vari able Ca paci t y   Compre ssor ”  Int. J. Refri g ., vol. 25, pp . 1157-1 172,  De cemb er 2 0 02.  [9].  K. A. Joudi,  A. S. Mohammed, a n d  M. K. Aljanabi,  “E xper imental and  Compu t er   Performan c e  Stud y  of an Au tomo tiv e  Air Con ditioning Sy stem  w i th  Altern ativ e   Refrigeran ts ”  Energy Con v . Man., vol.  44, pp. 2959 -2976, Novem ber 20 03.  [10].  M. Hosoz  and M. Direk ,   “Performanc e Ev aluation of an  Inte g r ated  Au tom o tiv e  Air  Conditio ning  and Hea t  Pump  Sy stem”  Energy Conv. Man., vol. 47, pp. 545 -559, M a rch   2006.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
           ¢                       ISSN: 16 93-6 930     82 [11].  M. Ho so z an d H. M. Ertu nc,  “Artificial  Neural Netw ork Anal y s is of an  Automobile Air   Conditio ning Sy stem”  Energy Conv. Man., vol.  47, pp. 1574-15 87, July 200 6 .   [12].  M. Raz i , M. Farrokhi, M.  H.  Saci di, an d  A. R. F. Kh orasa n i,  “Ne ur o-Predic t iv e Con t rol  for   Aut o m o tiv e Air  Con d itio ning  Sy stem ”  Proc . of IEEE Int.  Conferenc e  Engineering  of   Intelligent System, pp. 1-6,  2006.  [13].  C. Aprea, R.  Mast rullo, a nd  C. Re nno,   “Fu z z y  Control of th e  Compresso r  Speed in  a  Refrigeration Plant”  Int. J. Refri g ., vol. 27, pp. 639-648, Septem ber 20 04.  TELKOM NIKA   Vol. 6, No. 2,  Agustus 2 008 :  73 - 82   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.