變風(fēng)量空調(diào)末端室溫滯后Elman網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制方法

變風(fēng)量(vav)空調(diào)系統(tǒng)具有節(jié)能、空氣品質(zhì)高的特點,應(yīng)用前景廣闊,本文介紹了變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的基本原理。結(jié)合變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的特點,在基于被控房間數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于變風(fēng)量空調(diào)室溫控制中。研究vav空調(diào)的控制技術(shù)以提高其系統(tǒng)性能。

該文根據(jù)江森變風(fēng)量空調(diào)運行工藝的許可,對變風(fēng)量空調(diào)末端系統(tǒng)(vavbox)控制回路的內(nèi)環(huán)采用開環(huán)辨識的方法,對外環(huán)采用閉環(huán)辨識的方法進(jìn)行了研究.利用小波理論對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并在最后給出了模型的驗證,結(jié)果說明所建立的模型是相當(dāng)理想的.

變風(fēng)量空調(diào)末端裝置控制分類——房間溫度控制是通過變風(fēng)量末端裝置對風(fēng)量的控制來實現(xiàn)的。這是變風(fēng)量系統(tǒng)的基本控制環(huán)節(jié)。末端裝置的控制可分為三類：隨壓力變化的(又稱壓力相關(guān)型);限制風(fēng)量的;不隨壓力變化的(又稱壓力無關(guān)型)。　　

最新【精品】范文參考文獻(xiàn)專業(yè)論文 江森ddc在變風(fēng)量空調(diào)末端控制中的應(yīng)用 江森ddc在變風(fēng)量空調(diào)末端控制中的應(yīng)用 摘要：介紹通過江森系列ddc的合理配置、使用，實現(xiàn)江森ddc 在變風(fēng)量空調(diào)末端系統(tǒng)控制中的應(yīng)用。 關(guān)鍵詞：江森ddc；變風(fēng)量空調(diào)末端；vav;ads系統(tǒng)。 中圖分類號：tb657.2文獻(xiàn)標(biāo)識碼：a文章編號： 變風(fēng)量系統(tǒng)是通過改變送風(fēng)量而不是送風(fēng)溫度來調(diào)節(jié)和控制某 一空調(diào)區(qū)域溫度的一種空調(diào)系統(tǒng)。與工業(yè)發(fā)達(dá)國家相比，在變風(fēng)量空 調(diào)的領(lǐng)域，我國已經(jīng)落后許多年，隨著空調(diào)事業(yè)的發(fā)展，近年來，變 風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的應(yīng)用項目越來越多，相信在不久的將來，vav末端機(jī) 組將在我國空調(diào)領(lǐng)域中得到廣泛的應(yīng)用。 變風(fēng)量系統(tǒng)改變的是進(jìn)入房間的一次風(fēng)量。有的變風(fēng)量箱（vav box）則是保持送風(fēng)量不變而通過變風(fēng)量閥改變一次風(fēng)量與回風(fēng)的混 合比例。區(qū)域溫度的控制由變風(fēng)量箱

在空調(diào)控制過程中,廣泛存在慣性滯后對象,用常規(guī)的控制方法很難取得良好的控制效果。文章結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和預(yù)測控制的優(yōu)點,提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制方法,并對某一空調(diào)系統(tǒng)滯后模型進(jìn)行了仿真。從仿真結(jié)果看,此種方案在對不同對象的適應(yīng)性、響應(yīng)速度、抗干擾及穩(wěn)定性等方面均有明顯的改善,更符合實際工業(yè)過程控制的特點。

哲學(xué)大師康德垂危之時，回顧起一己之人生，仍在不懈地追問：我們能夠知道什么？我們應(yīng)該做什么？我們應(yīng)該信仰什么？對于許多人而言，這是些根本就不存在的問題。但是，對于那些不懈追求真理的人，這是些既痛苦又快樂的問題：痛苦表現(xiàn)在要獲得真理必須付出艱苦的努力，而快樂則是克服困難的享受。至少尼采也是這樣認(rèn)為的，我個人覺得我們倆的觀點沒有錯。

針對變風(fēng)量中央空調(diào)系統(tǒng)具有多變量、大滯后和非線性的系統(tǒng)特性及常規(guī)控制算法系統(tǒng)響應(yīng)慢、控制精度不高等問題,提出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制策略.該方法將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與預(yù)測控制技術(shù)相結(jié)合,建立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與預(yù)測控制結(jié)合的復(fù)合控制器模型,通過優(yōu)化變風(fēng)量控制方式,有效地實現(xiàn)了中央空調(diào)系統(tǒng)的預(yù)測控制.結(jié)果表明,該控制方法能使系統(tǒng)具有良好的動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能,控制精度高,節(jié)能效果顯著,具有廣泛的應(yīng)用前景.

為了達(dá)到節(jié)能目的以及對變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行很好的控制,分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制的實現(xiàn)方法以及系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。根據(jù)變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)提出了相應(yīng)的優(yōu)化性能指標(biāo),并進(jìn)行了系統(tǒng)仿真。仿真結(jié)果證明了該方法的可行性。

總風(fēng)量控制法自提出后,由于末端動作頻繁、通信量大、控制復(fù)雜而一直處于研究完善階段。在分別對表冷器的pid控制系統(tǒng)和空調(diào)室的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制系統(tǒng)得出滿意的動、靜態(tài)性能的基礎(chǔ)上,應(yīng)用總風(fēng)量控制法,對多區(qū)域變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)聯(lián)動控制。在matlab環(huán)境下仿真表明系統(tǒng)達(dá)到了良好的控制效果。

變風(fēng)量空調(diào)末端再熱器特性及優(yōu)化控制研究——本文通過一種新風(fēng)優(yōu)化控制策略：基于預(yù)測的多區(qū)域vav空調(diào)系統(tǒng)末端再熱控制策略，以解決多區(qū)域新風(fēng)的分配問題。該控制策略在預(yù)測負(fù)荷、找出使系統(tǒng)節(jié)能最大的最優(yōu)新風(fēng)比的基礎(chǔ)上，研究再熱器性能，得到各區(qū)再熱器電壓...

本文通過一種新風(fēng)優(yōu)化控制策略:基于預(yù)測的多區(qū)域vav空調(diào)系統(tǒng)末端再熱控制策略,以解決多區(qū)域新風(fēng)的分配問題。該控制策略在預(yù)測負(fù)荷、找出使系統(tǒng)節(jié)能最大的最優(yōu)新風(fēng)比的基礎(chǔ)上,研究再熱器性能,得到各區(qū)再熱器電壓和優(yōu)化的預(yù)熱時間。該策略在不影響室內(nèi)空氣品質(zhì)和舒適性的前提下,以實現(xiàn)能耗最小為目的,來分配區(qū)域的新風(fēng)量。仿真分析的結(jié)果顯示,優(yōu)化預(yù)熱時間的末端再熱控制具有較好的適應(yīng)區(qū)域新風(fēng)量變化的能力,并具有一定的節(jié)能潛力。

基于變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)運行機(jī)理的預(yù)測控制模型，建立起變風(fēng)量空調(diào)前饋-反饋綜合控制系統(tǒng)。通過夏季工況的實驗研究證明，該控制系統(tǒng)提高了多區(qū)域變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)風(fēng)量分配能力以及控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性，各空調(diào)區(qū)域風(fēng)量可基本實現(xiàn)按需分配。

變風(fēng)量空調(diào)具有非線性和大時滯等特點,通過建立靜壓點壓力與流量變化的關(guān)系確立模型,結(jié)合預(yù)測控制優(yōu)化參數(shù)的控制策略,系統(tǒng)在流量變化的沖擊下達(dá)到壓力恒定和控制的快速響應(yīng),從而改善空調(diào)系統(tǒng)的性能和達(dá)到節(jié)能的目的。系統(tǒng)利用相關(guān)的參數(shù)進(jìn)行了仿真研究,結(jié)果表明該控制策略有助于解決靜壓點壓力在流量變化較大時能相對保持恒定。

變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的分布式預(yù)測控制——基于預(yù)測控制策略的多輸入多輸出(mimo)控制器可以解決單通道變風(fēng)量系統(tǒng)的控制問題，但在輸入輸出變量較多時。計算就變得非常復(fù)雜o在分析系統(tǒng)工作機(jī)理和系統(tǒng)動力學(xué)行為的基礎(chǔ)上，建立了內(nèi)部模型，在此基礎(chǔ)上采用分布式預(yù)測控...

本文針對真實建筑中變風(fēng)量空調(diào)末端裝置故障進(jìn)行了研究,開發(fā)了一個在線檢測與診斷變風(fēng)量空調(diào)末端裝置故障的工具。該故障診斷工具采用一個基于混合方法的故障檢測與診斷策略。累積和控制圖被用于累加房間溫度測量值及其設(shè)定值之間的偏差,如果計算的累積和大于控制圖上限值,或者小于控制圖下限值,就意味著在變風(fēng)量空調(diào)末端裝置中存在故障或者異常?；谝?guī)則的故障分類器被用于分離和診斷故障源。故障診斷工具已經(jīng)在香港某大型辦公建筑進(jìn)行了在線應(yīng)用和驗證,驗證結(jié)果表明該故障診斷工具可以準(zhǔn)確有效地檢測和診斷變風(fēng)量空調(diào)末端裝置故障。

變風(fēng)量空調(diào)控制系統(tǒng)具有非線性和動態(tài)特性。目前,在vav空調(diào)控制領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是靜態(tài)前饋bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而在多層前向bp網(wǎng)絡(luò)中引入特殊關(guān)聯(lián)層,形成有"記憶"能力的elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以映射系統(tǒng)的非線性和動態(tài)特性。其在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法中,采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率梯度下降反向傳播算法,顯著提高了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速率,有效抑制了網(wǎng)絡(luò)陷入局部最小點。文中分別采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型,對vav空調(diào)系統(tǒng)的少量參數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真預(yù)測,經(jīng)比較分析,證明后者具有收斂速度快、預(yù)測精度高的特點。

基于通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)原理建立了變風(fēng)量空調(diào)送風(fēng)系統(tǒng)的預(yù)測控制模型,并對變風(fēng)量空調(diào)送風(fēng)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測控制.仿真模擬表明,該預(yù)測控制模型對變風(fēng)量空調(diào)送風(fēng)系統(tǒng)的調(diào)節(jié)及時、準(zhǔn)確,能使該系統(tǒng)更加節(jié)能、可靠.

變風(fēng)量中央空調(diào)末端裝置是變風(fēng)量系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備,用于調(diào)節(jié)送風(fēng)量,補(bǔ)償變化的室內(nèi)負(fù)荷,保持室溫的恒定。由于變風(fēng)量空調(diào)末端系統(tǒng)具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜、控制對象特殊等特性,為了深入了解其工程特性,本論文基于西安建筑科技大學(xué)變風(fēng)量中央空調(diào)實驗室平臺,對變風(fēng)量中央空調(diào)系統(tǒng)的末端裝置做了深入的研究。在大量工程實驗數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,根據(jù)已建立的變風(fēng)量中央空調(diào)系統(tǒng)末端裝置的數(shù)學(xué)模型,計算出更具針對性的末端控制算法。在仿真試驗中應(yīng)用pid算法和模糊控制思想設(shè)計出兩種末端控制器,并比較得出模糊控制算法的優(yōu)越性。

基于變風(fēng)量空調(diào)送風(fēng)系統(tǒng)運行機(jī)理建立了預(yù)測控制模型,設(shè)計出變風(fēng)量空調(diào)前饋反饋綜合控制系統(tǒng).實驗研究表明,該控制系統(tǒng)對變風(fēng)量空調(diào)送風(fēng)系統(tǒng)的調(diào)節(jié)及時、準(zhǔn)確,系統(tǒng)更加穩(wěn)定、可靠.

總風(fēng)量控制法自提出后,由于末端動作頻繁、通信量大、控制復(fù)雜而一直處于研究完善階段。本文在空調(diào)室的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制系統(tǒng)得出滿意的動、靜態(tài)性能的基礎(chǔ)上,將模糊控制與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,建立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的風(fēng)量進(jìn)行預(yù)測,使它們有效地發(fā)揮各自的優(yōu)勢并彌補(bǔ)各自的不足,提高了預(yù)測的精度。預(yù)測結(jié)果表明這種改進(jìn)的控制方式在空調(diào)系統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測方面是有效的、可行的。

在實驗和系統(tǒng)動力學(xué)行為分析的基礎(chǔ)上,建立了變風(fēng)量空調(diào)實驗系統(tǒng)的內(nèi)部模型,并分解為7個子系統(tǒng).各個子系統(tǒng)分別采用模型預(yù)測控制(mpc)進(jìn)行局部優(yōu)化控制.在保證各個子系統(tǒng)之間網(wǎng)絡(luò)連通和信息共享的基礎(chǔ)上,將各個mpc的局部目標(biāo)組合成系統(tǒng)級目標(biāo),從而把大規(guī)模的變風(fēng)量空調(diào)控制系統(tǒng)在線優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為各子系統(tǒng)小規(guī)模的分布式優(yōu)化問題.通過仿真和實驗研究,驗證了系統(tǒng)控制的效果.

在變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)中二次泵壓差控制可以有效地減少空調(diào)能耗,為克服二次泵模型的不確定性,提高二次泵變頻調(diào)速控制的響應(yīng)速度和精度,采用基于線性矩陣不等式的魯棒預(yù)測控制策略。算法分為離線和在線兩個部分,離線時首先用傳統(tǒng)算法得出目標(biāo)函數(shù)上界,以此為已知量重新優(yōu)化得到一系列較大的漸近穩(wěn)定的不變橢圓集。在線時,每個采樣周期用三個相鄰的橢圓集優(yōu)化來對狀態(tài)變量進(jìn)行精確定位,并給出控制量。給出在線優(yōu)化的理論證明。通過和傳統(tǒng)算法的仿真比較,表明該算法的有效性。二次泵壓差控制的實驗表明該算法可得到較大的可行域,系統(tǒng)響應(yīng)快,控制效果好。