变风量空调末端室温滞后Elman网络预测控制方法

变风量(vav)空调系统具有节能、空气品质高的特点,应用前景广阔,本文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,将小波神经网络应用于变风量空调室温控制中。研究vav空调的控制技术以提高其系统性能。

该文根据江森变风量空调运行工艺的许可,对变风量空调末端系统(vavbox)控制回路的内环采用开环辨识的方法,对外环采用闭环辨识的方法进行了研究.利用小波理论对实验数据进行处理,并在最后给出了模型的验证,结果说明所建立的模型是相当理想的.

变风量空调末端装置控制分类——房间温度控制是通过变风量末端装置对风量的控制来实现的。这是变风量系统的基本控制环节。末端装置的控制可分为三类：随压力变化的(又称压力相关型);限制风量的;不随压力变化的(又称压力无关型)。　　

最新【精品】范文参考文献专业论文 江森ddc在变风量空调末端控制中的应用 江森ddc在变风量空调末端控制中的应用 摘要：介绍通过江森系列ddc的合理配置、使用，实现江森ddc 在变风量空调末端系统控制中的应用。 关键词：江森ddc；变风量空调末端；vav;ads系统。 中图分类号：tb657.2文献标识码：a文章编号： 变风量系统是通过改变送风量而不是送风温度来调节和控制某 一空调区域温度的一种空调系统。与工业发达国家相比，在变风量空 调的领域，我国已经落后许多年，随着空调事业的发展，近年来，变 风量空调系统的应用项目越来越多，相信在不久的将来，vav末端机 组将在我国空调领域中得到广泛的应用。 变风量系统改变的是进入房间的一次风量。有的变风量箱（vav box）则是保持送风量不变而通过变风量阀改变一次风量与回风的混 合比例。区域温度的控制由变风量箱

在空调控制过程中,广泛存在惯性滞后对象,用常规的控制方法很难取得良好的控制效果。文章结合神经网络和预测控制的优点,提出了神经网络预测控制方法,并对某一空调系统滞后模型进行了仿真。从仿真结果看,此种方案在对不同对象的适应性、响应速度、抗干扰及稳定性等方面均有明显的改善,更符合实际工业过程控制的特点。

哲学大师康德垂危之时，回顾起一己之人生，仍在不懈地追问：我们能够知道什么？我们应该做什么？我们应该信仰什么？对于许多人而言，这是些根本就不存在的问题。但是，对于那些不懈追求真理的人，这是些既痛苦又快乐的问题：痛苦表现在要获得真理必须付出艰苦的努力，而快乐则是克服困难的享受。至少尼采也是这样认为的，我个人觉得我们俩的观点没有错。

针对变风量中央空调系统具有多变量、大滞后和非线性的系统特性及常规控制算法系统响应慢、控制精度不高等问题,提出了模糊神经网络预测控制策略.该方法将模糊神经网络控制与预测控制技术相结合,建立了模糊神经网络与预测控制结合的复合控制器模型,通过优化变风量控制方式,有效地实现了中央空调系统的预测控制.结果表明,该控制方法能使系统具有良好的动态性能和稳态性能,控制精度高,节能效果显著,具有广泛的应用前景.

为了达到节能目的以及对变风量空调系统进行很好的控制,分析了神经网络预测控制的实现方法以及系统结构。根据变风量空调系统提出了相应的优化性能指标,并进行了系统仿真。仿真结果证明了该方法的可行性。

总风量控制法自提出后,由于末端动作频繁、通信量大、控制复杂而一直处于研究完善阶段。在分别对表冷器的pid控制系统和空调室的神经网络预测控制系统得出满意的动、静态性能的基础上,应用总风量控制法,对多区域变风量空调系统联动控制。在matlab环境下仿真表明系统达到了良好的控制效果。

变风量空调末端再热器特性及优化控制研究——本文通过一种新风优化控制策略：基于预测的多区域vav空调系统末端再热控制策略，以解决多区域新风的分配问题。该控制策略在预测负荷、找出使系统节能最大的最优新风比的基础上，研究再热器性能，得到各区再热器电压...

本文通过一种新风优化控制策略:基于预测的多区域vav空调系统末端再热控制策略,以解决多区域新风的分配问题。该控制策略在预测负荷、找出使系统节能最大的最优新风比的基础上,研究再热器性能,得到各区再热器电压和优化的预热时间。该策略在不影响室内空气品质和舒适性的前提下,以实现能耗最小为目的,来分配区域的新风量。仿真分析的结果显示,优化预热时间的末端再热控制具有较好的适应区域新风量变化的能力,并具有一定的节能潜力。

基于变风量空调系统运行机理的预测控制模型，建立起变风量空调前馈-反馈综合控制系统。通过夏季工况的实验研究证明，该控制系统提高了多区域变风量空调系统风量分配能力以及控制系统的稳定性，各空调区域风量可基本实现按需分配。

变风量空调具有非线性和大时滞等特点,通过建立静压点压力与流量变化的关系确立模型,结合预测控制优化参数的控制策略,系统在流量变化的冲击下达到压力恒定和控制的快速响应,从而改善空调系统的性能和达到节能的目的。系统利用相关的参数进行了仿真研究,结果表明该控制策略有助于解决静压点压力在流量变化较大时能相对保持恒定。

变风量空调系统的分布式预测控制——基于预测控制策略的多输入多输出(mimo)控制器可以解决单通道变风量系统的控制问题，但在输入输出变量较多时。计算就变得非常复杂o在分析系统工作机理和系统动力学行为的基础上，建立了内部模型，在此基础上采用分布式预测控...

本文针对真实建筑中变风量空调末端装置故障进行了研究,开发了一个在线检测与诊断变风量空调末端装置故障的工具。该故障诊断工具采用一个基于混合方法的故障检测与诊断策略。累积和控制图被用于累加房间温度测量值及其设定值之间的偏差,如果计算的累积和大于控制图上限值,或者小于控制图下限值,就意味着在变风量空调末端装置中存在故障或者异常。基于规则的故障分类器被用于分离和诊断故障源。故障诊断工具已经在香港某大型办公建筑进行了在线应用和验证,验证结果表明该故障诊断工具可以准确有效地检测和诊断变风量空调末端装置故障。

变风量空调控制系统具有非线性和动态特性。目前,在vav空调控制领域应用最广泛的神经网络是静态前馈bp神经网络,而在多层前向bp网络中引入特殊关联层,形成有"记忆"能力的elman神经网络,可以映射系统的非线性和动态特性。其在网络训练算法中,采用自适应学习速率梯度下降反向传播算法,显著提高了网络的训练速率,有效抑制了网络陷入局部最小点。文中分别采用bp神经网络与elman神经网络建立模型,对vav空调系统的少量参数的数据进行仿真预测,经比较分析,证明后者具有收敛速度快、预测精度高的特点。

基于通风网络原理建立了变风量空调送风系统的预测控制模型,并对变风量空调送风系统进行预测控制.仿真模拟表明,该预测控制模型对变风量空调送风系统的调节及时、准确,能使该系统更加节能、可靠.

在实验和系统动力学行为分析的基础上,建立了变风量空调实验系统的内部模型,并分解为7个子系统.各个子系统分别采用模型预测控制(mpc)进行局部优化控制.在保证各个子系统之间网络连通和信息共享的基础上,将各个mpc的局部目标组合成系统级目标,从而把大规模的变风量空调控制系统在线优化问题转化为各子系统小规模的分布式优化问题.通过仿真和实验研究,验证了系统控制的效果.

总风量控制法自提出后,由于其末端动作频繁、通信量大、控制复杂而一直处于研究完善阶段。在空调室的神经网络预测控制系统得出满意的动、静态性能的基础上,将模糊控制与bp神经网络结合,建立了模糊神经网络,对变风量空调系统的风量进行预测,使它们有效地发挥各自的优势并弥补各自的不足,提高了预测的精度。预测结果表明这种改进的控制方式在空调系统的负荷预测方面是有效的、可行的。

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。

介绍了变风量空调系统的四种控制方法的控制原理、特点及其优缺点。定静压控制简单,但节能效果差;变静压控制方法与定静压控制方法相比,节能效果明显,但增加了阀开度控制,使控制更加复杂,风阀开度信号的反馈对风机转速的调节有一个滞后的过程。直接数字控制法通过末端装置的风阀全开时的开度—压差—流量特性,风管的流量—阻力特性,风机的转速—扬程—流量特性,满足最小静压控制的送风机转速。风机总风量控制法的基本原理是根据风机相似律,在空调系统阻力系数不发生变化时,总风量和风机转速是一个正比关系,并使用误差理论中的均方差,来消除相对风量的不一致。

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...