Alerton的变风量空调系统末端控制程序的研究

本文简要介绍了国内外变风量空调系统的发展,以及变风量末端控制和变风量空调机组控制两种变风量系统控制方法。依托采用lonworks总线控制技术的楼宇自控系统平台对变风量空调系统控制程序进行了开发,并成功地应用到北京某大厦建筑智能化系统工程中的楼宇自控系统编程与调试,达到了预期的控制效果。这为变风量空调系统控制的相关研究和工程实践提供了参考和依据。

变风量空调系统的末端及控制——文章对变风量(vav)空调系统末端装置的工作原理与功能作了简要介绍。对具有代表性的vav空调系统末端装置的结构作了说明。分析了vav空调系统末端装置的控制功能及特点。

变风量的研究在美国等国家已经很成熟了,但在中国是暖通空调专业人员研究的新课题。本文简单介绍变风量系统及其优点;变风量空调末端的特点和应用场合;变风量系统温度和风量的控制及其优缺点。

针对变风量空调系统非线性、时变性和难以建立精确模型的特点,提出一种具有自适应能力的变论域模糊控制,以提高控制系统的控制速度和精度,使系统具有更好的动态性能和准确性。在推导vav末端装置模型的基础上,进行了仿真实验。仿真结果表明,与传统pid控制和常规模糊控制比较,变论域模糊控制提高了系统的动静态特性和系统的稳态精度,从而使模糊控制器的性能得到了较大的改善,具有良好的控制效果。

目前,变风量空调系统的末端装置主要分为压力有关型和压力无关型。采用matlab的simulink对变风量空调系统的末端装置进行仿真,并进行理论分析。与压力有关型比较,压力无关型仅仅多了一个流量检测装置,但从仿真结果分析可以看出,压力无关型系统的控制品质得到大大提高。

随着社会经济水平的快速提升,以及人们生活条件的不断改善,人们对生活质量的要求越来越高,对于空调系统的灵活性和节能型要求也不断提升.本文主要从变风量空调系统以及变风量空调系统特点角度出发,详细阐述了变风量空调系统末端的功能,论述了变风量空调系统末端的控制,并从两方面进行了详细的阐述,从而为变风量空调系统末端与控制的研究提供参考.

本文在概括介绍变风量空调系统的特点、分类,及目前我国应用较多的几种变风量空调系统的控制方法之后,提出一种新的控制法——末端调节控制法(trav),并给出了该法的一个应用实例。

简要介绍了变风量空调系统的末端装置的型式、工作原理和特点,并根据其特点分析了几种型式的优缺点。

从建筑节能的角度对变风量系统的特点进行了阐述,分析了目前变风量空调系统的控制策略,并以西门子专用控制器为基础介绍了变风量空调末端控制策略。

结合工程设计及调试经验,对变风量空调系统的控制进行了研究,为同时保持室内空气的温度、相对湿度和节约能源,提出了将变风量与定送风状态同时控制的观点和措施

变风量空调系统末端的模糊神经网络控制研究——针对目前传统pid控制对模型依赖性强，难以在线调整，有非线性和不确定性的变风量(vav)空调系统的控制动态性能差的特点，提出将模糊神经网络应用于该系统．建立了模糊神经网络控制器．基于变风量空调系统末端装置的...

针对变风量(vav)空调系统下位机设定点变动时,整个系统完全达到稳态时间过长,且各子系统易出现超调的问题,提出采用一种迭代学习控制(ilc)的设定值序列优化方法。以空调系统中变频风机—管道静压控制回路为实例,说明该方法的可行性。采用递推最小二乘法(rls)建立该回路的动态模型,并给出了一种新的迭代学习期望轨迹,应用迭代学习pd控制律对其动态过程进行仿真分析,并将此算法用于空调实验平台验证其控制效果。结果表明,ilc可以改善空调子系统的动态特性,为vav空调系统的全局稳态优化奠定了基础。

针对目前传统pid控制对模型依赖性强,难以在线调整,对具有非线性和不确定性的变风量(vav)空调系统的控制动态性能差的特点,提出将模糊神经网络应用于该系统.建立了模糊神经网络控制器,基于变风量空调系统末端装置的数学模型进行了仿真研究.结果表明,该控制策略比传统pid控制更适合于vav系统,控制系统具有更好的鲁棒性和自适应能力,可以取得更优的动态性能.

针对传统pid控制对模型依赖性强,难以在线调整,对具有非线性和不确定性的变风量(vav)空调系统的控制动态性能差的特点,提出将模糊神经网络应用于该系统。建立了模糊神经网络控制器,推导了变风量空调房间和末端装置数学模型,在此基础上进行仿真研究。结果表明,该控制策略比传统pid控制更适合于vav系统,取得更优的动态性能,控制系统具有更好的鲁棒性和自适应能力。

介绍了变风量空调系统在大型建筑中的良好节能性,并对比国内外的应用差距。指出变风量末端装置对变风量系统在国内应用的影响及能耗问题,介绍了vav末端的结构和控制。鉴于国外对该系统的大量应用,相信发展变风量末端,提高变风量空调系统的应用水平将对我国大型建筑的节能具有重要意义

针对目前传统pid控制对模型依赖性强,参数难以在线调整,对不确定性强的变风量(vav)空调系统的控制快速性和准确性差的特点,提出一种变论域模糊pid控制,以提高系统的控制速度和精度,使系统具有良好的动、静态性能。在推导的变风量空调房间和末端装置数学模型的基础上进行了仿真研究。结果表明,控制系统具有很好的鲁棒性和自适应能力,可以明显提高系统的响应速率,控制器的动态结构更适用于变风量空调系统。

变风量空调系统末端的变论域模糊pid控制——本文针对vav空调系统具有非线性、不确定性等特点，而传统pid控制难以在线调整控制参数，自适应能力差，对该系统的控制快速性和准确性差的特点，提出将具有自适应能力的变论域模糊pid控制器应用于该系统。

介绍了变风量空调系统实验平台,其监控软件用labview软件开发。阐述了迭代学习控制(ilc)模型,并通过实验对比了常规pid和pd-ilc的控制效果,结果表明,采用ilc后系统的跟踪性能明显优于一般的pid控制。

介绍了变风量空调系统的基本原理。结合变风量空调系统的特点,在基于被控房间数学模型的基础上,将模糊控制和常规pid控制相结合,提出了一种模糊pid控制方法并将其应用于变风量空调室温控制中。

讨论了变风量空调系统(vav)的概念、发展及其优点,变风量系统的几种控制方法,新风量的控制,末端装置的选择和变风量系统适用范围等问题,其中重点讨论了新风量的控制方法。

本文提出了变风量空调系统的风量控制方式,分析了空调系统在变频调速时的节能机理,并对其中的定静压控制进行了试验分析,得出了该控制方式的能耗曲线

介绍了单风道变风量末端、风机串联型末端以及风机并联型末端的主要设备构成及其在空调系统内外区的应用。讨论了变风量末端的选型计算方法,并给出了实际应用中存在的问题及解决方法。