多智能体分布式智能控制在VAV空调系统中的应用

智能控制vav空调系统试验平台的研制——针对vav空调系统的应用现状，设计了基于美国某公司webctrl楼宇自动化平台的智能控制vav空调系统试验平台，并简要介绍了该平台的功能特点、结构、控制系统软硬件组成和控制策略。该试验平台可以通过软硬件灵活组态，完成v...

针对vav空调系统的应用现状,设计了基于美国某公司webctrl楼宇自动化平台的智能控制vav空调系统试验平台,并简要介绍了该平台的功能特点、结构、控制系统软硬件组成和控制策略。该试验平台可以通过软硬件灵活组态,完成vav空调系统的特性、变风量条件下室内空气气流组织、vav空调系统控制策略和vav空调系统经济运行模式的研究。

模糊预测控制在vav空调系统中的应用——应用模糊控制的逻辑推理性能．借助于神经网络的学习能力．提出一种基于神经网络的模糊预测控制模型。并利用该模型对vav(变风量)空调系统的提前开机时间进行预测控制，可获得较高的预测精度和较好的控制效果。

应用模糊控制的逻辑推理性能,借助于神经网络的学习能力,提出一种基于神经网络的模糊预测控制模型。并利用该模型对vav(变风量)空调系统的提前开机时间进行预测控制,可获得较高的预测精度和较好的控制效果。

分析了空调控制系统、变风量空调系统特点及目前存在的控制问题,提出了空调控制系统引入智能控制方案的可行性与必要性,针对变风量空调系统的特点和要求,提出变风量空调系统的控制方案。

空调能耗占整个建筑物能耗的大部分,其能耗大小是评价智能建筑设计好坏的重要指标。基于目前国内外智能建筑节能技术的发展概况,分析了模糊控制、神经网络、专家系统等智能控制技术在智能建筑空调系统中的应用以及各自的优缺点。研究表明,智能控制技术能够解决空调系统中传统控制技术难以解决的问题,是智能建筑节能领域的一个重要发展方向。

本文分析了空调系统的组成与控制环节，针对空调系统全年节能运行工况分区，提出了基于自动化和产生式规则的多工况控制型和系统控制结构。

阐述用多模态智能控制方法控制通用型组合式空调机组的机理、优点及实效

ww w. zh ul on g. co m 1 vav空调系统中的自动控制 摘要：通过工程实例介绍了vav变风量空调系统中水泵和风机的变频控制原 理，以及现场直接数字控制ddc系统的控制过程，分析了vav变风量集中空调系 统的节能效果。 关键词：变风量变频控制ddc控制器节能 随着国民经济的快速发展，人民的生活品质正在逐步提高，对室内空气环境 的要求也越来越高。为了满足人们的需要，建筑物空调系统正在快速的普及和发 展。与此同时，建筑物的能耗也越来越大。据统计空调系统的能耗占建筑物总能 耗的50～70％。因此，在满足人们需要的同时，必须利用现代先进的自动控制 系统大力开发节能型空调系统。 集中空调是将所有空气处理设备都集中设置在一个空调房间里，空气处理所 需的冷、热源由集中设置的冷冻站或锅炉房集中供给。vav变风量集中空调系统， 是相对于传

：变风量变频控制ddc控制器节能 随着国民经济的快速发展，人民的生活品质正在逐步提高， 对室内空气环境的要求也越来越高。为了满足人们的需要， 建筑物空调系统正在快速的普及和发展。与此同时，建筑物 的能耗也越来越大。据统计空调系统的能耗占建筑物总能耗 的50～70％。因此，在满足人们需要的同时，必须利用现代 先进的自动控制系统大力开发节能型空调系统。 集中空调是将所有空气处理设备都集中设置在一个空调房 间里，空气处理所需的冷、热源由集中设置的冷冻站或锅炉 房集中供给。vav变风量集中空调系统，是相对于传统的定 风量集中空调系统较先进的一种空调方式。它的基本原理是 通过改变送入被控房间的风量（送风温度不变）来消除室内 的冷、热负荷，保证房间的温度达到设定值并保持恒定。例 如，夏季当室内温度高于设定值时就提高送风量，反之减小 送风量；冬季当室内温度高于设定值时就减小送风

vav空调系统在 中小建筑中的应用 上海江森自控有限公司　钱　锋☆　郑中磊 vavairconditioningsysteminmiddleandsmallbuildings byqianfeng★andzhengzhonglei ★shanghaijohnsoncontrolsco.,ltd1,china 1　工程概况 上海市科技大楼的第6层采用vav空调系统,该层 单独出租,包括接待前台、大小会议室、档案资料室、各类办 公室及敞开式办公大空间。 建筑面积510m2,空调面积410m2,建筑层高3.3m, 空调冷负荷60kw,冷负荷指标110w/m2。 该工程于2001年1月进行方案论证、设计,3月开始 安装施工,4月

通风空调系统作为地铁中的重要设备系统之一,担负着对地下空间的空气温度、湿度、空气流速和空气品质进行控制的任务,而其能耗约为地下线能耗的30%以上,仅次于车辆牵引用电能耗,节能潜力相对较大。介绍了通风空调系统的运行模式和能耗测量方法,在分析能耗数据及能耗的基础上,提出了空调系统智能控制模块在环境综合监控系统(bas)中的实现方案。

利用神经网络智能控制设计的具有自适应、自学习功能的单神经元控制器,克服了传统的pid调节器的参数在过程复杂且参数慢时变的空调系统应用中不容易实时在线调整的缺点,对提高空调系统的控制效果和鲁棒性有积极的意义。

目的研究变风量空调系统温度-风量pid控制器的整定方法,利用改进粒子群算法的特点设计一种稳定、高效的自适应控制器.方法以pso-cf(带收缩因子的pso)pid控制方法的整定结果作为参考,在pso-cf算法中用一个差分向量扰乱粒子的认知能力,再根据粒子群的演化规则自动完成最优控制.结果采用dpso-cf(扰乱认知能力的带收缩因子的粒子群)pid自适应控制器时,系统的调节时间约为pso-cf粒子群pid控制方法的30%,超调量减少了约75%.当系统加入扰动时,相比带收缩因子的pso,扰乱认知能力的带收缩因子的粒子群pid自适应控制器的调节时间少,超调量小,系统控制品质得到了较大的改善.结论改进的算法不仅具有良好的鲁棒性,而且还有良好的收敛性.采用上述自适应控制器后,整个系统体现了良好的动态性能及较强的鲁棒性.

分析变风量空调系统多区域运行时的耦合关系,针对变风量空调参数多变、强耦合的特点,提出了一种改进的误差反向传播算法的神经网络分散解耦控制方法,对送风量-室内温度进行解耦;然后采用基于bp神经网络的pid控制方法对解耦后的2个近似独立的单输入单输出系统进行控制。仿真结果表明,神经网络分散解耦算法具有很强的自学习功能和自适应解耦能力,控制系统响应快,稳态误差小,有效提高变风量空调系统的控制精度及性能指标。

基于改进的pso算法的pid控制在vav空调系统末端的应用——目的研究变风量空调系统温度一风量pid控制器的整定方法，利用改进粒子群算法的特点设计一种稳定、高效的自适应控制器

随着智能化控制系统在现代楼宇中的不断普及与发展，中央空调系统的智能化控制作为楼宇智能化控制中不可或缺的组成部分，也在不断地发展来适应市场的需求。

vav空调系统的几个控制策略——文主要探讨vav系统的几个主要控制策略，分别讨论其控制原理及作用，凸现了vav空调系统的一些优势。同时，在一个vav空调控制系统中是否具有这些控制策略，也是评估其先进性的一种参考。

vav空调系统全面数字化控制理论——文章介绍了vav空调系统全面数字化控制理论，并结合工程实例具体说明。

变风量空调系统正常、有效的运行是由其空调系统的正确设计、施工和可靠、先进的控制所决定。本文主要探讨vav系统的几个主要控制策略,分别讨论其控制原理及作用,凸现了vav空调系统的一些优势。同时,在一个vav空调控制系统中是否具有这些控制策略,也是评估其先进性的一种参考。

vav空调系统设计应用现状的调查——vav空调系统在国外有着多年设计运行实践经验。随着近年来自控和信息产业的飞速发展，进一步推动了其市场的深化和成熟，并引起了我国空调研究机构、设计部门和设备生产厂家的极大兴趣。

本文对变风量空调系统在实际应用过程中出现的一些问题进行了研究,从设计、安装和操作维护等方面分析了导致这些问题的原因,同时,对变风量空调系统的设计和应用提出一些建议。