變風量(vav)空調系統具有節能、空氣品質高的特點,應用前景廣闊,本文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,將小波神經網絡應用于變風量空調室溫控制中。研究vav空調的控制技術以提高其系統性能。

該文根據江森變風量空調運行工藝的許可,對變風量空調末端系統(vavbox)控制回路的內環采用開環辨識的方法,對外環采用閉環辨識的方法進行了研究.利用小波理論對實驗數據進行處理,并在最后給出了模型的驗證,結果說明所建立的模型是相當理想的.

變風量空調末端裝置控制分類——房間溫度控制是通過變風量末端裝置對風量的控制來實現的。這是變風量系統的基本控制環節。末端裝置的控制可分為三類：隨壓力變化的(又稱壓力相關型);限制風量的;不隨壓力變化的(又稱壓力無關型)?！　?/p>

最新【精品】范文參考文獻專業論文 江森ddc在變風量空調末端控制中的應用 江森ddc在變風量空調末端控制中的應用 摘要：介紹通過江森系列ddc的合理配置、使用，實現江森ddc 在變風量空調末端系統控制中的應用。 關鍵詞：江森ddc；變風量空調末端；vav;ads系統。 中圖分類號：tb657.2文獻標識碼：a文章編號： 變風量系統是通過改變送風量而不是送風溫度來調節和控制某 一空調區域溫度的一種空調系統。與工業發達國家相比，在變風量空 調的領域，我國已經落后許多年，隨著空調事業的發展，近年來，變 風量空調系統的應用項目越來越多，相信在不久的將來，vav末端機 組將在我國空調領域中得到廣泛的應用。 變風量系統改變的是進入房間的一次風量。有的變風量箱（vav box）則是保持送風量不變而通過變風量閥改變一次風量與回風的混 合比例。區域溫度的控制由變風量箱

在空調控制過程中,廣泛存在慣性滯后對象,用常規的控制方法很難取得良好的控制效果。文章結合神經網絡和預測控制的優點,提出了神經網絡預測控制方法,并對某一空調系統滯后模型進行了仿真。從仿真結果看,此種方案在對不同對象的適應性、響應速度、抗干擾及穩定性等方面均有明顯的改善,更符合實際工業過程控制的特點。

哲學大師康德垂危之時，回顧起一己之人生，仍在不懈地追問：我們能夠知道什么？我們應該做什么？我們應該信仰什么？對于許多人而言，這是些根本就不存在的問題。但是，對于那些不懈追求真理的人，這是些既痛苦又快樂的問題：痛苦表現在要獲得真理必須付出艱苦的努力，而快樂則是克服困難的享受。至少尼采也是這樣認為的，我個人覺得我們倆的觀點沒有錯。

針對變風量中央空調系統具有多變量、大滯后和非線性的系統特性及常規控制算法系統響應慢、控制精度不高等問題,提出了模糊神經網絡預測控制策略.該方法將模糊神經網絡控制與預測控制技術相結合,建立了模糊神經網絡與預測控制結合的復合控制器模型,通過優化變風量控制方式,有效地實現了中央空調系統的預測控制.結果表明,該控制方法能使系統具有良好的動態性能和穩態性能,控制精度高,節能效果顯著,具有廣泛的應用前景.

為了達到節能目的以及對變風量空調系統進行很好的控制,分析了神經網絡預測控制的實現方法以及系統結構。根據變風量空調系統提出了相應的優化性能指標,并進行了系統仿真。仿真結果證明了該方法的可行性。

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。在分別對表冷器的pid控制系統和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,應用總風量控制法,對多區域變風量空調系統聯動控制。在matlab環境下仿真表明系統達到了良好的控制效果。

變風量空調末端再熱器特性及優化控制研究——本文通過一種新風優化控制策略：基于預測的多區域vav空調系統末端再熱控制策略，以解決多區域新風的分配問題。該控制策略在預測負荷、找出使系統節能最大的最優新風比的基礎上，研究再熱器性能，得到各區再熱器電壓...

本文通過一種新風優化控制策略:基于預測的多區域vav空調系統末端再熱控制策略,以解決多區域新風的分配問題。該控制策略在預測負荷、找出使系統節能最大的最優新風比的基礎上,研究再熱器性能,得到各區再熱器電壓和優化的預熱時間。該策略在不影響室內空氣品質和舒適性的前提下,以實現能耗最小為目的,來分配區域的新風量。仿真分析的結果顯示,優化預熱時間的末端再熱控制具有較好的適應區域新風量變化的能力,并具有一定的節能潛力。

基于變風量空調系統運行機理的預測控制模型，建立起變風量空調前饋-反饋綜合控制系統。通過夏季工況的實驗研究證明，該控制系統提高了多區域變風量空調系統風量分配能力以及控制系統的穩定性，各空調區域風量可基本實現按需分配。

變風量空調具有非線性和大時滯等特點,通過建立靜壓點壓力與流量變化的關系確立模型,結合預測控制優化參數的控制策略,系統在流量變化的沖擊下達到壓力恒定和控制的快速響應,從而改善空調系統的性能和達到節能的目的。系統利用相關的參數進行了仿真研究,結果表明該控制策略有助于解決靜壓點壓力在流量變化較大時能相對保持恒定。

變風量空調系統的分布式預測控制——基于預測控制策略的多輸入多輸出(mimo)控制器可以解決單通道變風量系統的控制問題，但在輸入輸出變量較多時。計算就變得非常復雜o在分析系統工作機理和系統動力學行為的基礎上，建立了內部模型，在此基礎上采用分布式預測控...

本文針對真實建筑中變風量空調末端裝置故障進行了研究,開發了一個在線檢測與診斷變風量空調末端裝置故障的工具。該故障診斷工具采用一個基于混合方法的故障檢測與診斷策略。累積和控制圖被用于累加房間溫度測量值及其設定值之間的偏差,如果計算的累積和大于控制圖上限值,或者小于控制圖下限值,就意味著在變風量空調末端裝置中存在故障或者異常?；谝巹t的故障分類器被用于分離和診斷故障源。故障診斷工具已經在香港某大型辦公建筑進行了在線應用和驗證,驗證結果表明該故障診斷工具可以準確有效地檢測和診斷變風量空調末端裝置故障。

變風量空調控制系統具有非線性和動態特性。目前,在vav空調控制領域應用最廣泛的神經網絡是靜態前饋bp神經網絡,而在多層前向bp網絡中引入特殊關聯層,形成有"記憶"能力的elman神經網絡,可以映射系統的非線性和動態特性。其在網絡訓練算法中,采用自適應學習速率梯度下降反向傳播算法,顯著提高了網絡的訓練速率,有效抑制了網絡陷入局部最小點。文中分別采用bp神經網絡與elman神經網絡建立模型,對vav空調系統的少量參數的數據進行仿真預測,經比較分析,證明后者具有收斂速度快、預測精度高的特點。

基于通風網絡原理建立了變風量空調送風系統的預測控制模型,并對變風量空調送風系統進行預測控制.仿真模擬表明,該預測控制模型對變風量空調送風系統的調節及時、準確,能使該系統更加節能、可靠.

變風量中央空調末端裝置是變風量系統的關鍵設備,用于調節送風量,補償變化的室內負荷,保持室溫的恒定。由于變風量空調末端系統具有結構復雜、控制對象特殊等特性,為了深入了解其工程特性,本論文基于西安建筑科技大學變風量中央空調實驗室平臺,對變風量中央空調系統的末端裝置做了深入的研究。在大量工程實驗數據的基礎上,根據已建立的變風量中央空調系統末端裝置的數學模型,計算出更具針對性的末端控制算法。在仿真試驗中應用pid算法和模糊控制思想設計出兩種末端控制器,并比較得出模糊控制算法的優越性。

基于變風量空調送風系統運行機理建立了預測控制模型,設計出變風量空調前饋反饋綜合控制系統.實驗研究表明,該控制系統對變風量空調送風系統的調節及時、準確,系統更加穩定、可靠.

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。

在實驗和系統動力學行為分析的基礎上,建立了變風量空調實驗系統的內部模型,并分解為7個子系統.各個子系統分別采用模型預測控制(mpc)進行局部優化控制.在保證各個子系統之間網絡連通和信息共享的基礎上,將各個mpc的局部目標組合成系統級目標,從而把大規模的變風量空調控制系統在線優化問題轉化為各子系統小規模的分布式優化問題.通過仿真和實驗研究,驗證了系統控制的效果.

在變風量空調系統中二次泵壓差控制可以有效地減少空調能耗,為克服二次泵模型的不確定性,提高二次泵變頻調速控制的響應速度和精度,采用基于線性矩陣不等式的魯棒預測控制策略。算法分為離線和在線兩個部分,離線時首先用傳統算法得出目標函數上界,以此為已知量重新優化得到一系列較大的漸近穩定的不變橢圓集。在線時,每個采樣周期用三個相鄰的橢圓集優化來對狀態變量進行精確定位,并給出控制量。給出在線優化的理論證明。通過和傳統算法的仿真比較,表明該算法的有效性。二次泵壓差控制的實驗表明該算法可得到較大的可行域,系統響應快,控制效果好。