多层感知神经网络对空调噪声控制

随着经济的发展,中央空调系统在我国建筑行业中被普遍采用,极大改善了室内微气候的舒适性,但同时也带来了噪声,给人们的生活和工作造成影响。结合参与工程的实践,分析和总结了空调系统噪声控制方法的相关内容,以解决工程中遇到的新问题与挑战。

在现代高层建筑中，不管是办公还是居住都会用到中央空调，中央空调不仅能调节适宜的温度，同时还能调节适宜的湿度和清新度，但是空调系统在运行的过程中会产生较大的噪声，会给人们的生活和工作带来一定的影响。笔者在此总结出了空调系统噪声控制方法的相关内容，以解决空调系统运行中的噪声问题，并提出相关的解决方法。

在当今社会的发展当中，高层建筑的数量越来越多，很多的高层建筑部属于是高级住宅的范畴，在高层建筑当中，空调系统是非常重要的一个调解建筑内部温度的系统设备，但是在其能够给建筑环境带来很多益处的同时，也会造成很大的噪音，所以一定要对噪音进行有效的控制，本文主要分析了高层建筑中央空调噪声控制方法，以供相关人员参考和借鉴。

噪声是影响家用空调器质量的一个重要因素,提出了一种用bp神经网络识别空调器噪声源的方法.利用声学分析仪对空调器的噪声信号做频谱分析,提取噪声信号的频谱特征构造模式特征量,设计一个三层bp神经网络经学习训练后进行空调器的噪声源识别,为空调器的噪声故障诊断及其减振降噪提供指导.

本文基于对家用中央空调的噪声源分析,通过研究家用中央空调的噪声特性,从结构、控制系统和安装形式3方面对比了传统家用空调与家用中央空调的区别,从而找出家用中央空调在噪声方面的不同之处,基于以上研究结果,结合与gb/t7725—2004《房间空气调节器》的对比分析,提出了加强中央空调噪声品质的控制建议。

从设计、施工、设备材料、运行管理等方面对空调系统噪声的产生原因进行了分析,并提出控制措施。

介绍了神经网络的发展及其基本原理，以及常用的b-p网络及训练算法，并介绍了神经网络的各种应用，着重其在制冷空调方面的应用；还论述了神经网络在控制方面应用的相关理论及在制冷空调系统控制上的尝试。

介绍了神经网络的发展及其基本原理，以及常用的ｂ－ｐ网络及训练算法，并介绍了神经网络的各种应用，着重其在制冷空调方面的应用，还讨论了神经网络在控制方面应用的相关理论及在制冷空调系统控制上的尝试。

结合多年民用建筑空调系统的安装、调试、保修及监理经历,对空调系统的噪声问题进行了分析,并对噪声污染提出了相应的控制措施。

从空调负荷预测的目的出发,详细介绍了一种基于神经网络的混沌优化方法,对误差函数及搜索方法作了适当的改进,建立了一个混沌神经网络模型。并用此改进的模型对一实例进行了空调负荷预测,结果表明该方法简便、足够准确可靠。

人工神经网络是一个大量简单的处理单元广泛连接组成的复合网络,用来模拟大脑神经系统的结构和功能。近年来成为高科技研究领域中一门令人瞩目的新兴学科。目前,神经网络在智能控制、语音识别和合成、图形文字识别、数据压缩、知识工程、最优化问题求解、智能计算机等领域进行的实践和取得的初步成果,预示着人工智能的应用不久将会有重大突破。本文主要介绍神经网络的发展及其基本原理,以及几种常用的神经网络及它们的训练算法,并介绍神经网络的各种应用,着重其在制冷空调方面的应用。神经网络在控制领域的应用已越来越引起人们的注意,本文还将论述神经网络在控制方面应用的相关理论及在制冷空调系统控制上的尝试。

本文简要介绍了人工神经网络的基本原理，叙述了常用的ｂｐ网络和训练算法，综述了神经网络在制冷空调中应用的研究和开发现状。最后展望了近期神经网络在空调制冷领域应用的研究和开发走向

针对空调系统中的不同故障,分析了空调箱的故障特性,并讨论了不同故障对空调系统能耗及热舒适性的影响.仿真试验结果表明,送风温度的测量故障会导致系统能耗的增加.根据故障特性,提出了一种基于神经网络的数据处理方法,用以检测和诊断空调箱中的传感器故障.该方法首先选取历史数据对神经网络进行训练,实现对系统运行状态的识别和预测.然后,通过比较测量值与预测值,计算出相对误差,实现对故障的诊断.最后,利用基于trnsys的仿真器,对神经网络的故障诊断策略进行了验证.结果表明,神经网络可以有效诊断空调系统中的温度、流量和压力传感器故障.

介绍了模糊神经网络方法的基本概念和结构,就将模糊神经网络引入空调系统故障诊断系统作了较为系统的阐述。

介绍了神经网络的基本原理,编制了通用神经网络程序,并用此程序对一实际工程空调负荷进行了预测,预测结果与计算值相吻合,说明神经网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法

演播厅空调施工及噪声控制

在综合大量文献的基础上,对空调器的发展与演变过程进行详细的分析。特别针对空调器噪声问题的研究现状进行了分析。并分析了开展空调器噪声研究的意义。

涂装车间喷房的温湿度直接影响油漆性能和喷涂质量。为了进一步提高喷房温湿度的控制精度、同时降低空调能耗，提出利用神经网络算法来控制空调温湿度，此算法能够对非线性系统进行逼近，消除耦合效应等特点。首先通过研究神经网络控制系统结构，建立了神经网络控制算法，并使用神经元芯片设计专用控制板。最后在空调系统中进行试验研究，试验结果表明：神经网络控制算法在喷房空调中应用效果较好，改善了系统性能和控制品质。

基于人工神经网络的自学习功能和能够表达复杂关系的特点,针对桑塔纳2000空调、冷却系统的控制关系建立了相关神经网络仿真模型并进行了仿真和故障诊断的研究。事实证明,神经网络技术是复杂车辆控制系统的控制关系分析和故障诊断的一种便捷、有效的方法。

基于神经网络的空调负荷实时预测模型——文章针对暖通空调系统优化和预测控制，研究了利用神经网络进行空调负荷预测的方法。

空调系统负荷是一个典型的具有动态性、不确定性等随机特性的非线性模型。传统方式难于实现准确、快速地预测空调系统动态负荷。人工神经网络ann具有高度的非线性运算能力和较强的容错能力,其中使用最为广泛的是误差反向传播ebp算法。研究结果表明,用ebp神经网络预测空调负荷和计算结果能较好地吻和。

基于小波变换的思想建立了递归bp网络模型来预测空调负荷,改进了网络权值、阈值的修改算法,引入了折扣系数法以提高近期预测精度,结合一实例进行了空调逐时冷负荷预测,结果表明该方法预测精度高,适用于空调负荷预测。