VAV空調(diào)系統(tǒng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

針對(duì)暖通空調(diào)領(lǐng)域中高大空間恒溫空調(diào)系統(tǒng)大滯后、慢時(shí)變、非線性的特點(diǎn)以及不確定干擾因素多的實(shí)際情況,將具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制器應(yīng)用于空調(diào)系統(tǒng)中,并利用非線性辯識(shí)算法對(duì)控制過程進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出,最后在空調(diào)房間數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上通過matlab環(huán)境下的計(jì)算機(jī)仿真和對(duì)某電視臺(tái)大型演播室進(jìn)行溫度控制實(shí)驗(yàn)相結(jié)合,發(fā)現(xiàn)在高大空間恒溫空調(diào)系統(tǒng)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制響應(yīng)快、超調(diào)小,驗(yàn)證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制器的實(shí)用性和有效性.

針對(duì)空調(diào)房間這樣一個(gè)多干擾、大慣性、高度非線性系統(tǒng)控制性能優(yōu)化較困難,傳統(tǒng)的控制策略不但在控制精度、靈敏度以及系統(tǒng)穩(wěn)定性上存在缺餡,而且能耗大。為了提高空調(diào)制冷和供暖效果,提出一種新的基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pid控制方案,通過bp算法修正bp網(wǎng)絡(luò)自身權(quán)系數(shù),實(shí)現(xiàn)了pid控制器參數(shù)的在線調(diào)整。仿真結(jié)果顯示bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制系統(tǒng)比單純的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或pid控制系統(tǒng)建模時(shí)間短,系統(tǒng)更穩(wěn)定,超調(diào)量更小,更適合應(yīng)用于復(fù)雜的空調(diào)系統(tǒng)控制中。

針對(duì)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程收斂速度慢及易陷入局部極小值的缺陷,研究了levenberg-marquart算法(即lm算法).為解決lm算法中學(xué)習(xí)速率的選擇和逆矩陣的求解這兩個(gè)嚴(yán)重影響訓(xùn)練時(shí)間和收斂精度的問題,采用lu分解法對(duì)lm算法進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化,并通過matlab語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn),將得到的lmbp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制器應(yīng)用于暖通空調(diào)冷凍水循環(huán)的控制回路中,將其控制效果與pid控制算法、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制算法進(jìn)行仿真對(duì)比研究.研究結(jié)果表明,采用lmbp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制器在減少超調(diào)量、加快收斂速度、減少穩(wěn)態(tài)誤差等方面的性能都得到了明顯的改善.

針對(duì)中央空調(diào)系統(tǒng)被控對(duì)象具有大滯后,慢時(shí)變,非線性特點(diǎn)及不確定干擾因素多的實(shí)際情況,將具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制器應(yīng)用于高精度空調(diào)系統(tǒng)中,通過matlab環(huán)境下的計(jì)算機(jī)仿真.證明了其在高精度空調(diào)控制中的實(shí)用性和有效性。

以變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的溫度控制作為研究對(duì)象,在現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上,提出了粒子群優(yōu)化算法改進(jìn)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制方法。應(yīng)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行pid參數(shù)在線整定,粒子群優(yōu)化算法提高bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率和收斂性,結(jié)合三者各自的優(yōu)勢(shì)以提高變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的控制性能。

rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用較多的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它能以任意精度逼近任意非線性函數(shù),具有良好的逼近性能,并且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,是一種性能優(yōu)良的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此,將rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于家用空調(diào)匹配仿真研究時(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。提出采用rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算制冷量和壓力來優(yōu)化研發(fā)過程,仿真結(jié)果表明,rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于家用空調(diào)匹配仿真,能夠精確仿真空調(diào)制冷量和低壓力等參數(shù),并預(yù)測(cè)制冷量和壓力,能有效地減少家用空調(diào)匹配時(shí)間,提高研究效率。

針對(duì)溫度控制的大慣性、大滯后、非線性特點(diǎn),提出采用基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器的模糊神經(jīng)自適應(yīng)控制的中央空調(diào)房間溫度控制器的設(shè)計(jì)方案。由于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力比一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要強(qiáng),所以基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)器可以獲得很高的辨識(shí)精度。而且,模糊神經(jīng)自適應(yīng)控制器隨著系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的改變可以在線改變其控制規(guī)則,從而進(jìn)行客觀準(zhǔn)確的控制。與普通模糊控制方法相比較,仿真試驗(yàn)說明了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的有效性。

目的研究變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)溫度-風(fēng)量pid控制器的整定方法,利用改進(jìn)粒子群算法的特點(diǎn)設(shè)計(jì)一種穩(wěn)定、高效的自適應(yīng)控制器.方法以pso-cf(帶收縮因子的pso)pid控制方法的整定結(jié)果作為參考,在pso-cf算法中用一個(gè)差分向量擾亂粒子的認(rèn)知能力,再根據(jù)粒子群的演化規(guī)則自動(dòng)完成最優(yōu)控制.結(jié)果采用dpso-cf(擾亂認(rèn)知能力的帶收縮因子的粒子群)pid自適應(yīng)控制器時(shí),系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時(shí)間約為pso-cf粒子群pid控制方法的30%,超調(diào)量減少了約75%.當(dāng)系統(tǒng)加入擾動(dòng)時(shí),相比帶收縮因子的pso,擾亂認(rèn)知能力的帶收縮因子的粒子群pid自適應(yīng)控制器的調(diào)節(jié)時(shí)間少,超調(diào)量小,系統(tǒng)控制品質(zhì)得到了較大的改善.結(jié)論改進(jìn)的算法不僅具有良好的魯棒性,而且還有良好的收斂性.采用上述自適應(yīng)控制器后,整個(gè)系統(tǒng)體現(xiàn)了良好的動(dòng)態(tài)性能及較強(qiáng)的魯棒性.

基于改進(jìn)的pso算法的pid控制在vav空調(diào)系統(tǒng)末端的應(yīng)用——目的研究變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)溫度一風(fēng)量pid控制器的整定方法，利用改進(jìn)粒子群算法的特點(diǎn)設(shè)計(jì)一種穩(wěn)定、高效的自適應(yīng)控制器

簡(jiǎn)要介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及特點(diǎn),并且詳細(xì)論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中央空調(diào)水系統(tǒng)、風(fēng)系統(tǒng)、制冷系統(tǒng)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、系統(tǒng)的仿真設(shè)計(jì)和建筑運(yùn)行能耗評(píng)價(jià)等方面的應(yīng)用概況,指出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在空調(diào)領(lǐng)域今后的發(fā)展方向.

多區(qū)域vav空調(diào)系統(tǒng)及其局部ddc控制器的動(dòng)態(tài)模擬——本文以多區(qū)域vav空調(diào)系統(tǒng)的控制分析為目的，建立了能夠反映系統(tǒng)能量和室內(nèi)熱舒適性及空氣質(zhì)量的動(dòng)態(tài)仿真程序。它可以模擬建筑物和vav空河系統(tǒng)及其局部控制器的實(shí)際工作狀況。通過對(duì)實(shí)際系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)獲取所需參數(shù)...

為了消除變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)各回路之間存在的耦合,以便對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行有效控制,建立了變風(fēng)量空調(diào)機(jī)組部分變頻器風(fēng)機(jī)靜壓回路和新風(fēng)閥co2氣體體積含量回路的動(dòng)態(tài)模型,提出用pid(比例積分微分)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦控制方法消除這2個(gè)回路之間的耦合.實(shí)際運(yùn)行結(jié)果表明,pid神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦控制技術(shù)可以有效地對(duì)變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)中2個(gè)回路進(jìn)行解耦控制.

本文以多區(qū)域ｖａｖ空調(diào)系統(tǒng)的控制分析為目的，建立了能夠反映系統(tǒng)能量和室內(nèi)熱舒適性及空氣質(zhì)量的動(dòng)態(tài)仿真程序，它可以模擬建筑物和ｖａｖ空調(diào)系統(tǒng)及其局部控制器的實(shí)際工作狀況。通過對(duì)實(shí)際系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)獲取所需參數(shù)，同時(shí)調(diào)整局部控制器的參數(shù)，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定控制。為實(shí)際的上位機(jī)或ｂｍｓ中央控制系統(tǒng)的優(yōu)化控制方案的設(shè)計(jì)和應(yīng)用提供便利的試驗(yàn)條件。

變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制——首先闡述了變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)及其人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的策略，并從建立模型、樣本訓(xùn)練和控制實(shí)現(xiàn)方面闡述了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)中的應(yīng)用，對(duì)其不足和改進(jìn)也做了簡(jiǎn)單說明

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制設(shè)計(jì)的具有自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)功能的單神經(jīng)元控制器,克服了傳統(tǒng)的pid調(diào)節(jié)器的參數(shù)在過程復(fù)雜且參數(shù)慢時(shí)變的空調(diào)系統(tǒng)應(yīng)用中不容易實(shí)時(shí)在線調(diào)整的缺點(diǎn),對(duì)提高空調(diào)系統(tǒng)的控制效果和魯棒性有積極的意義。

vav空調(diào)系統(tǒng)的末端控制方法研究與實(shí)現(xiàn)——以建筑的節(jié)能為出發(fā)點(diǎn)，通過實(shí)際的bacnet體系下空調(diào)系統(tǒng)及其末端與控制設(shè)備組成變風(fēng)量系統(tǒng)，針對(duì)系統(tǒng)末段進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究，其最終研究結(jié)果說明了該系統(tǒng)的可行性與優(yōu)點(diǎn)．它對(duì)于bacnet體系下總線控制與變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)末端研...

以建筑的節(jié)能為出發(fā)點(diǎn),通過實(shí)際的bacnet體系下空調(diào)系統(tǒng)及其末端與控制設(shè)備組成變風(fēng)量系統(tǒng),針對(duì)系統(tǒng)末段進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,其最終研究結(jié)果說明了該系統(tǒng)的可行性與優(yōu)點(diǎn).它對(duì)于bacnet體系下總線控制與變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)末端研究有著實(shí)際的參考意義.

空調(diào)系統(tǒng)的故障診斷十分復(fù)雜。針對(duì)傳統(tǒng)故障診斷的不足,提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信息融合相結(jié)合的故障綜合診斷方法,對(duì)來自多個(gè)時(shí)刻的故障信息進(jìn)行融合,得到更為準(zhǔn)確的故障綜合診斷結(jié)果。通過在集中空調(diào)教學(xué)模型上的仿真試驗(yàn),證明了該故障診斷方法的可靠性。

建立了神經(jīng)元pid控制算法模塊,對(duì)變頻空調(diào)系統(tǒng)模型進(jìn)行了仿真。結(jié)果表明,神經(jīng)元pid控制較常規(guī)pid控制具有更好的魯棒性,更適合用于變頻空調(diào)系統(tǒng)的控制中。

vav空調(diào)系統(tǒng)的幾個(gè)控制策略——文主要探討vav系統(tǒng)的幾個(gè)主要控制策略，分別討論其控制原理及作用，凸現(xiàn)了vav空調(diào)系統(tǒng)的一些優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，在一個(gè)vav空調(diào)控制系統(tǒng)中是否具有這些控制策略，也是評(píng)估其先進(jìn)性的一種參考。

變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)正常、有效的運(yùn)行是由其空調(diào)系統(tǒng)的正確設(shè)計(jì)、施工和可靠、先進(jìn)的控制所決定。本文主要探討vav系統(tǒng)的幾個(gè)主要控制策略,分別討論其控制原理及作用,凸現(xiàn)了vav空調(diào)系統(tǒng)的一些優(yōu)勢(shì)。同時(shí),在一個(gè)vav空調(diào)控制系統(tǒng)中是否具有這些控制策略,也是評(píng)估其先進(jìn)性的一種參考。

本文簡(jiǎn)要闡述了ｖａｖ空調(diào)系統(tǒng)的特點(diǎn)，并指出了ｐｉｄ控制的缺點(diǎn)，回顧了智能控制方法在ｖａｖ空調(diào)系統(tǒng)控制中的應(yīng)用，對(duì)該系統(tǒng)智能控制方法的研究應(yīng)用方向做了一些探討。