總風量控制法自提出后,由于末端動作頻繁、通信量大、控制復雜而一直處于研究完善階段。本文在空調室的神經網絡預測控制系統得出滿意的動、靜態性能的基礎上,將模糊控制與bp神經網絡結合,建立了模糊神經網絡對變風量空調系統的風量進行預測,使它們有效地發揮各自的優勢并彌補各自的不足,提高了預測的精度。預測結果表明這種改進的控制方式在空調系統的負荷預測方面是有效的、可行的。

總風量控制法自提出后,由于其末端動作頻繁、通信量大、控制復雜而一直處于研究完善階段。在空調室的神經網絡預測控制系統得出滿意的動、靜態性能的基礎上,將模糊控制與bp神經網絡結合,建立了模糊神經網絡,對變風量空調系統的風量進行預測,使它們有效地發揮各自的優勢并彌補各自的不足,提高了預測的精度。預測結果表明這種改進的控制方式在空調系統的負荷預測方面是有效的、可行的。

變風量空調系統VAV系統[優質ppt]

介紹了ashrae標準關于變風量空調系統中新風量確定的方法,常用的新風量測量方法和控制方法以及新風的利用,探討了測試中發現的新風量確定和新風品質等問題。

論變風量空調系統——文章通過對變風量系統的介紹與系統分析，知道了變風量系統的特點，并且與傳統空調系統的比較知道該系統在空調節能方面有比較明顯的優勢。配合變風量系統的自動控制系統，可以滿足一般民用空調溫濕度的要求。

變風量空調系統優化控制——針對目前變風量系統的控制弱點，提出了變風量系統的送風靜壓優化控制方法。指出這一控制方案及控制程序在vav空調系統的動態仿真平臺上進行測試，以評估它們的動態控制性能、節能及空氣品質特性。

【文章編號】:1672-4011(2006)02-0231-03 變風量空調系統(vav)施工實例分析 李正洪 (廣東省工業設備安裝公司,廣州510080) 　　【摘　要】:介紹了廣州某國領事館簽證大廳vav變風 量空調系統的施工及調試,根據使用效果總結了施工經驗, 并重點分析了變量空調系統施工質量控制難點。 　　【關鍵詞】:變風量空調系統;施工;調試;質量控制 　　【中圖分類號】:tu83113　　　【文獻標識碼】:b 引　言 　　隨著空調技術和自控技術的的發展,變風量系統已開始在 我國逐步發展。從工程實際的使用方面來看vav具備以下優 點:①無復雜的冷凍水及冷凝水管道穿過天花,不存在冷凝水污 染天花的危險;②系統靈活性好,易于改建、擴建,尤其適用于格 局多變的辦公樓層等,靈活的風管走向提高了辦公

介紹了變風量空調系統實驗平臺,其監控軟件用labview軟件開發。闡述了迭代學習控制(ilc)模型,并通過實驗對比了常規pid和pd-ilc的控制效果,結果表明,采用ilc后系統的跟蹤性能明顯優于一般的pid控制。

結合兩個實際工程,詳細介紹了單風道、并聯風機型、串聯風機型變風量空調系統末端形式的計算和選型。

以最常用的風量自動調節式節流變風量空調系統的自動控制為例,介紹了變風量空調控制中送風靜壓控制、送風流量控制的原理和應用。

結合工程設計及調試經驗,對變風量空調系統的控制進行了研究,為同時保持室內空氣的溫度、相對濕度和節約能源,提出了將變風量與定送風狀態同時控制的觀點和措施

本文回顧了變風量空調系統的產生和發展，總結和分析了變風量空調系統一些優點與不足，重點說明了變風量空調系統的vav末端裝置及變風量空調系統的系統控制和設計方面的問題。

本文提出了變風量系統的一種更為具體的定義，闡述了變風量系統的三大要素及變風量系統的控制方式。

變風量空調系統的末端及控制——文章對變風量(vav)空調系統末端裝置的工作原理與功能作了簡要介紹。對具有代表性的vav空調系統末端裝置的結構作了說明。分析了vav空調系統末端裝置的控制功能及特點。

變風量空調系統末端計算與選型——結合兩個實際工程,詳細介紹了單風道、并聯風機型、串聯風機型變風量空調系統末端形式的計算和選型。

談變風量空調系統——變風量技術在空調系統的節能上是一種非常有效的系統形式。但是，變風量系統最后能否如設計所愿地運行，則完全是由控制系統的硬件質量及軟件(控制算法)質量決定的。即便采用簡單的定靜壓控制，只要能穩定地運行，其對系統能耗的節省也是很...

淺談節能變風量空調系統——文章介紹了變風量空調系統的基本原理及分類，總結和分析了變風量空調系統的一些優點與不足，說明了變風量空調系統的vav末端裝置的類型，并且提出應該大力提倡應用節能潛力巨大的變風量空調系統的建議。

簡述了變風量末端裝置控制的功能和傳感器設置。詳細闡述了變風量空氣處理機組基本控制要求、控制原理圖及風量控制方法。介紹了新風的控制要求、控制原理圖及最小新風量的控制要求。

關于變風量空調系統的探討——文章闡述了變風量空調的基本原理，介紹了變風量空調系統的特點、分類和應用范圍，總結變風量技術在空調系統的節能上是一種非常有效的系統形式。變風量技術的廣泛使用將對我國建筑節能的推廣產生深遠的影響。

針對變風量(vav)空調系統下位機設定點變動時,整個系統完全達到穩態時間過長,且各子系統易出現超調的問題,提出采用一種迭代學習控制(ilc)的設定值序列優化方法。以空調系統中變頻風機—管道靜壓控制回路為實例,說明該方法的可行性。采用遞推最小二乘法(rls)建立該回路的動態模型,并給出了一種新的迭代學習期望軌跡,應用迭代學習pd控制律對其動態過程進行仿真分析,并將此算法用于空調實驗平臺驗證其控制效果。結果表明,ilc可以改善空調子系統的動態特性,為vav空調系統的全局穩態優化奠定了基礎。

介紹了變風量空調系統的基本原理。結合變風量空調系統的特點,在基于被控房間數學模型的基礎上,將模糊控制和常規pid控制相結合,提出了一種模糊pid控制方法并將其應用于變風量空調室溫控制中。

對變風量系統的工作原理、系統特點、適用場合均作了詳細地闡述。對系統設計中各主要方面諸如負荷計算、風量取值、風口選型以及系統在冬夏運行調節時的風機控制方式,系統運行模式作了一定的探討并提出了自己的見解。