模糊自适应PI控制在空调系统中的研究

应用模糊信息处理,对人体热舒适感(pmv值)进行了调查分析,提出了中部地区暖通空调系统设计室内计算温度的最优范围为:17.0～19.2℃;为了实现智能建筑暖通空调系统的优化控制,建立以人的经验、模糊控制和自适应控制为基础的新型控制系统,将传统专家系统知识库中的模糊规则转换到flc中,采用控制规则在线连续调整的方法设计制冷空调系统的模糊控制器,以期达到良好的控制效果。仿真结果表明:所设计的制冷模糊控制器具有过渡时间短、超调幅度小、波动次数少的特点。

中央空调耗能占建筑能耗的一半,为实现建筑节能,针对中央空调系统的非线性、大滞后和时变性,采用模糊模型参考学习控制算法应用于冷却水系统中。仿真结果证明了该算法具有稳定性、快速性以及较强的抗干扰性,能够实现中央空调系统节能运行。

自适应模糊控制在vav末端装置中的应用——通过增加在线模糊调整量化增益和比例增益，在简单模糊控制理论的基础上架构成自适应模糊控制理论，并把其运用于vav空调末端装置的控制。通过matlab分别建立简单模糊控制系统和自适应模糊控制系统的仿真模型并加以仿真。...

将自适应模糊控制技术引入到集中空调pid控制系统中,以提高系统的控制精度、稳定性和其他性能。引入温湿度参考模型,构造了模糊自适应机构,实现了在线修改模糊控制系统规则库。采用三角型隶属度函数、最小值推理法和加权平均法简化了模糊推理过程。给出了自适应模糊控制技术的控制规则集、知识库修正方法和控制策略,并进行了系统仿真研究和性能分析。

提出了一种自适应模糊控制器并将其应用于变频空调系统中。实践结果表明,自适应模糊控制器具有较快的响应速度和较小的稳态误差,同时对于被控对象的参数变化具有一定的自适应性。

中央空调系统的控制过程非常复杂,将传统的pid控制和模糊控制相结合,提出了一种自适应模糊pid控制的设计方法,并将其应用于中央空调系统的实际控制中.通过仿真模型的实验表明,自适应模糊pid控制弥补了模糊控制和pid控制的缺点,具有控制灵活,精度高,调节迅速,超调量小的优点,鲁棒性和稳定性好,具有一定的可行性.

本文针对温度对象的非线性、时变性和大滞后性等特点,将模糊控制技术与传统pid控制相结合,提出了一种分段的模糊自适应pid控制器的设计方法,并将其应用于中央空调系统的温度控制。mtalab仿真结果表明,这种方法响应快、精度高,提高了系统的动、静态特性。

针对中央空调变风量温度控制系统非线性、大滞后和时变性等特点,借鉴生物免疫反馈调节原理和模糊逻辑控制理论,设计了一种模糊免疫自适应pid控制器,建立了仿真模型,并对其进行了仿真。仿真结果表明,该控制器能有效改善系统的动稳态特性和鲁棒性。

本文提出了变风量空调系统中室温控制方案。针对控制对象的大惯性、大时延特点,采用了串级控制策略;针对对象的非线性和不确定性,主控器采用了一种新的模糊自整定pid参数的方式,经仿真验证,该主控器具有良好的动、静态性能,特别是在鲁棒性方面大大优于常规pid控制器。

由于hvac系统具有大时滞、强扰动、被控对象参数未知或是时变的特点,对其实施常规pid控制往往效果欠佳。本文介绍了一种基于广义预测控制思想的自适应pid控制器,能够较好的适应这些特征。并利用matlab对控制系统进行了仿真,与常规的pid控制进行比较,发现其能够处理大范围变化的运行工况,并且能够达到好的控制效果。

基于gpc的pid自适应控制器在空调系统中的仿真研究——由于hvac系统具有大时滞、强扰动、被控对象参数未知或是时变的特点，对其实施常规pid控制往往效果欠佳。本文介绍了一种基于广义预测控制思想的自适应p1d控制器，能够较好的适应这些特征。并利用matlab对控制...

针对中央空调区域内的温度难于控制问题,探讨了采用自适应模糊控制方法对中央空调系统进行控制相关问题。文中粗略地讨论了,控制系统的结构、控制原理、模糊自适应的控制规则和自适应模糊控制库修改等问题。

针对变风量空调系统非线性、时变和负荷经常变化等情况,常规pid控制方法难以有效地对其进行控制的问题,提出了基于模型参考的模糊自适应控制方案。并在matlab环境下进行了改变设定值的系统仿真实验。仿真结果证明,系统满足控制要求,模型参考模糊自适应控制方案是可行的。

针对变风量(vav)空调控制系统采用单纯的比例-积分-微分(pid)控制该系统很难达到其节能和舒适的作用。采用将模糊控制与pid控制两种控制方法相结合用于该空调控制系统中,并通过仿真工具对两种控制方法分别进行动态仿真,其结果表明模糊自适应整定pid控制比单纯的pid控制具有更快的动态响应、更小的超调,具有较强的鲁棒性,其节能和舒适效果明显。

针对温度控制的大惯性、大滞后、非线性特点,提出采用基于小波神经网络辨识器的模糊神经自适应控制的中央空调房间温度控制器的设计方案。由于小波神经网络的非线性映射能力比一般神经网络要强,所以基于小波神经网络的辨识器可以获得很高的辨识精度。而且,模糊神经自适应控制器随着系统动态特性的改变可以在线改变其控制规则,从而进行客观准确的控制。与普通模糊控制方法相比较,仿真试验说明了系统设计的有效性。

在空调系统的过程控制中,由于控制对象的时滞、时变、非线性的特征比较明显,导致被控对象不容易控制。在这种系统中采用常规pid控制往往效果欠佳,而参数自整定控制却能较好地适应这些特征,因此引起了空调领域的普遍关注。以实际工程为背景,介绍了模糊pid自整定控制的相关内容及其在空调控制系统中的应用,通过实验验证了此控制方案的优越性和可行性。

基于模糊自适应控制的变风量空调系统——针对变风量空捌系统非线性、时变和负荷经常变化等情况，常规pid控制方法难以有效地对其进行控制的问题，提出了基于模型参考的模糊自适应控制方案。并存mafiab环境下进行了改变设定值的系统仿真实验。

在工业控制领域中，常规pid的应用极为广泛，但是常规pid控制在控制精度，响应速度等方面略显不足。对常规pid和模糊自适应pid控制进行比较，运用matlab中的simulink工具箱进行建模仿真，并在plc中对模糊自适应pid控制进行编程实现，体现出模糊自适应pid控制在工业控制领域中的优势。

针对汽车空调系统受行驶速度以及环境温度的影响,车厢内温度变化具有非线性、时变等问题,使得传统的温度调节器难以满足控制要求。因此,在传统pid控制理论的基础上,提出了面向汽车空调系统的模糊pid控制方法。该方法将检测到的温度值变换到相应的论域并转换成合适的语言值,通过建立隶属度函数,在模糊规则下进行模糊推理,从而得到精确的控制量。最后,在汽车空调系统模型上进行了设计仿真和验证,表明了该控制方法具有较好的应用效果。

自适应解耦补偿控制在变风量空调系统中的应用——文章针对变风量(vav)空调系统正常运行的必要条件——稳定性问题进行研究，把变风量空调系统基于分解协调的策略合理地分解为机组部分和末端部分。应用了单神经元自适应pid控制器的概念，并结合神经元自适应解耦控...

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。