模糊神经网络的冷冻水泵变频调速

中央空调冷冻水泵变频调速节能改造

通过分析冷冻水管路特性随空调负荷变化的特点,得出了计算空调冷冻水泵变频调速运行总能耗的一般关系式。研究表明,在中央空调系统中,由于冷冻水管路特性曲线随空调负荷而变化,在确定水泵变频调速运行的能耗时已不能直接应用泵的相似定律;变频冷冻水泵的能耗并不与转速或流量的三次方成正比,而是与空调负荷、空调用户的流量分配及空调用户的位置等有关。

基于模糊神经网络的深基坑变形预测——针对深基坑变形控制系统中的不确定性、模糊性因素多的问题，将模糊控制理论与神经网络技术相结合，采用非线性神经元构成的神经网络结构，把对应的网络输入、输出表达为输入、输出停息的模糊数隶属度，建立了一种基于模糊神...

为了有效解决网络系统可能出现的故障,结合模糊神经网络提出了一种新的故障检测算法fdd-fnn(failuredetectionalgorithmbasedonfuzzyneuralnetwork).该算法根据特征信息熵建立了故障检测评价方法和最小偏差的优化模型,设计了模糊神经网络中输入层、模糊化层、模糊规则层和解模糊层,并且给出了具体的算法流程.通过建立网络仿真平台,深入分析了影响fdd-fnn算法的关键因素,同时对比研究了fdd-fnn算法与其他算法的性能情况,结果表明fdd-fnn算法具有较好的适应性.

针对深基坑变形控制系统中的不确定性、模糊性因素多的问题,将模糊控制理论与神经网络技术相结合,采用非线性神经元构成的神经网络结构,把对应的网络输入、输出表达为输入、输出信息的模糊数隶属度,建立了一种基于模糊神经网络的深基坑施工变形预测模型.结果表明,利用模糊度隶属函数对基坑施工进行动态控制具有较好的实用效果.

对一次冷冻水变频节能效果定性分析,指出实际的节能效果取决于控制方式,而且对系统控制设备的选取也有一定的要求。如果控制不当或者设备选型有误,一次冷冻水变频可能达不到设计效果。

变频器在工业企业中的应用,一是根据要求调速;二是节能。通过对变频器在冷冻水泵电机中节能应用的研究,结合其在工厂中的实际应用,就其产生的节能效果、运行操作的改善、电机及水泵使用寿命及效益提高等进行了探讨。

利用前文的分析结果,对采用定压差控制的某空调系统进行了模拟计算,并将计算结果与相似定律所得结果进行了比较,表明直接按相似定律所确定的泵的扬程和能耗均偏低;同时对冷冻水管路系统中的雷诺数re、沿程阻力系数和管路阻抗等随空调负荷的变化关系,以及空调负荷分布、压差设定值等对冷冻水泵变频运行参数及能耗的影响等方面进行了分析,提出了冷冻水泵变频的最有利及最不利工况,并根据模拟与分析结果对空调冷冻水泵变频调速系统的设计等提出了建议

控制模式对冷冻水泵变频节能的影响——文章分析比较了定扬程控制、定末端压差控制、最小阻力控制和温差控制四种变频控制方法的节能效果与可行性。研究表明，温差控制方法节能效果最佳。工程实际中应根据空调水系统的规模、负荷的组成和水系统的阻力平衡等具体情...

分析比较了定扬程控制、定末端压差控制、最小阻力控制和温差控制四种变频控制方法的节能效果与可行性。研究表明,温差控制方法节能效果最佳。工程实际中应根据空调水系统的规模、负荷的组成和水系统的阻力平衡等具体情况加以分析判断。

本文对变频调速供水的节能性进行了分析。但在实际应用由于选择与使用存在着较大的盲目性节能效果不理想,所以针对影响其调速范围、节能效果的一些主要因素进行了分析和探讨。

针对温室空调冷冻水系统回水温度快速准确调节问题,提出基于模糊径向基神经网络的变流量回水温度智能预测方法.首先,按照模糊控制理论对冷冻水系统旁通阀门的水量开度、泵组转速等输入量进行模糊化处理;然后利用径向基神经网络进行温度预测,当期望温度与预测温度残差小于门限值时,停止迭代并输出温度,完成冷冻水系统的非线性预测建模.

锅炉给水泵变频调速

本文从影响水泵调速范围的三个因素入手阐述了采用变频调速的供水泵其调速范围的确定方法,并推导了不同抽水装置、不同选泵参数和不同水泵性能时的调速范围参考值。一般情况下损失扬程占总扬程比重较大的泵站可以有较大的调速范围,另外选用高比转速的供水泵、选泵参数靠近水泵高效区右端点在同等条件下都可以获得较大的调速区间,但最大调速范围不宜超过额定转速的40~50%。

介绍了供热系统的五种定压方式及其优缺点、重点阐述了补水泵变频调速定压在热水供热系统的应用。

变频调速技术用于水泵控制系统,具有调速性能好、节能效果显著、运行工艺安全可靠等优点,针对其节能技术进行了分析。

介绍了高压变频系统在国华盘电取、补水系统的应用,提出了控制变频系统稳定输出的方法,展示了高压变频改造的节能空间。

一概述 1．恒压供水的目的 日常生活用水量经常随季节、昼夜变化，造成用水和供水的不平衡。这种不平衡集中表现在水压上，保持供水的一定压力可以保持供、用水的平衡。以往采用水箱、水塔或气罐加压的方法，容易造成水的二次污染，使水质变差、水压不稳，火灾发生时不能起动消防压力。

基于补偿模糊神经网络的制冷系统故障诊断研究——选择反映制冷系统故障状态的热力参数集组成特征向量，并对其进行模糊化处理，利用补偿模糊神经网络建立故障状态与热力参数特征向量之间的映射关系。将神经网络和补偿模糊逻辑相结合，采用动态、全局优化的运算，...

本文提出一种基于模糊神经网络和建筑结构系统辨识方法。利用模糊神经网络强大的非线性映射能力与学习能力以实测的结构动力响应数据建立起结构的动力特性模型。不但可以克服以往传统与智能辨识方法中存在的种种弊病，而且还将土一结构相互作用以及结构自身非线性对结构动力特性的影响考虑在内，使得结构系统辨识更具客观性。具有物理意义明确，可扩展性强，能够用于实时在线控制与健康诊断等优点。

提出了一种基于神经模糊推理系统的商品住宅价格评估模型,分析了影响商品住宅价格的因素,给出了商品住宅价格评估指标体系,探讨了模型建立的原理及算法步骤。计算实例说明了该模型用于商品住宅价格准确评估的有效性和可行性,为房地产价格评估提供了科学的方法。

为了克服传统bp神经网络预测精度差,易陷入局部极值的缺陷,提出了模糊神经网络系统。利用模糊粗糙集通过历史负荷数据信息的模糊化替代负荷变化的离散化,快速寻找出样本数据间的连续属性的信息,将其与传统bp神经网络结合组成模糊神经网络对热负荷进行预测。实验结果表明:该模糊神经网络预测结果的相对误差很小不超过2%,在短期负荷预测方面具有的优越性。