基于自適應能力的模糊PID變風量空調系統末端控制研究
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4.3
針對變風量空調系統非線性、時變性和難以建立精確模型的特點,采用一種具有自適應能力的模糊PID控制,以提高控制系統的控制速度和精度,使系統具有更好的動態性能和準確性。結果表明, 控制系統具有很好的魯棒性和自適應能力, 可以明顯提高系統的響應速率, 控制器的動態結構更適用于變風量空調系統。
變風量空調系統的模糊免疫自適應PID控制的研究
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針對中央空調變風量溫度控制系統非線性、大滯后和時變性等特點,借鑒生物免疫反饋調節原理和模糊邏輯控制理論,設計了一種模糊免疫自適應pid控制器,建立了仿真模型,并對其進行了仿真。仿真結果表明,該控制器能有效改善系統的動穩態特性和魯棒性。
變風量空調系統模糊自適應整定PID控制的仿真
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針對變風量(vav)空調控制系統采用單純的比例-積分-微分(pid)控制該系統很難達到其節能和舒適的作用。采用將模糊控制與pid控制兩種控制方法相結合用于該空調控制系統中,并通過仿真工具對兩種控制方法分別進行動態仿真,其結果表明模糊自適應整定pid控制比單純的pid控制具有更快的動態響應、更小的超調,具有較強的魯棒性,其節能和舒適效果明顯。
變風量空調系統末端變論域模糊控制
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4.6
針對變風量空調系統非線性、時變性和難以建立精確模型的特點,提出一種具有自適應能力的變論域模糊控制,以提高控制系統的控制速度和精度,使系統具有更好的動態性能和準確性。在推導vav末端裝置模型的基礎上,進行了仿真實驗。仿真結果表明,與傳統pid控制和常規模糊控制比較,變論域模糊控制提高了系統的動靜態特性和系統的穩態精度,從而使模糊控制器的性能得到了較大的改善,具有良好的控制效果。
變風量空調系統末端的變論域模糊PID控制
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4.6
針對目前傳統pid控制對模型依賴性強,參數難以在線調整,對不確定性強的變風量(vav)空調系統的控制快速性和準確性差的特點,提出一種變論域模糊pid控制,以提高系統的控制速度和精度,使系統具有良好的動、靜態性能。在推導的變風量空調房間和末端裝置數學模型的基礎上進行了仿真研究。結果表明,控制系統具有很好的魯棒性和自適應能力,可以明顯提高系統的響應速率,控制器的動態結構更適用于變風量空調系統。
基于模糊自適應控制的變風量空調系統
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4.4
針對變風量空調系統非線性、時變和負荷經常變化等情況,常規pid控制方法難以有效地對其進行控制的問題,提出了基于模型參考的模糊自適應控制方案。并在matlab環境下進行了改變設定值的系統仿真實驗。仿真結果證明,系統滿足控制要求,模型參考模糊自適應控制方案是可行的。
變風量空調的自適應模糊PID復合控制
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4.8
研究空調系統控制的優化問題,針對變風量空調系統是一個時變、非線性、純滯后的復雜系統,要求達到舒適節能的環境。傳統模糊控制和pid控制方法難以獲得較好的控制性能。為解決控制系統中超調量大、振蕩和控制精度不高等問題,提出了史密斯預估的自適應模糊-pid復合控制策略。在傳統的模糊控制中加入自適應環節,通過模糊自適應校正解決了因模糊規則粗糙而造成控制精度不高,適應能力弱的問題。針對大滯后系統,采用史密斯預估補償,減小了控制系統的超調和振蕩。同時,用模糊與pid相并聯的復合控制方式,提高了系統的動態性能指標和穩態精度。仿真結果證明,改進的控制策略響應快、控制精度高、魯棒性強,為變風量空調系統的智能控制設計提供了參考依據。
基于模糊自適應控制的變風量空調系統
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基于模糊自適應控制的變風量空調系統——針對變風量空捌系統非線性、時變和負荷經常變化等情況,常規pid控制方法難以有效地對其進行控制的問題,提出了基于模型參考的模糊自適應控制方案。并存mafiab環境下進行了改變設定值的系統仿真實驗。
變風量空調系統末端計算與選型
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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。
變風量空調系統中的室溫模糊自適應控制
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4.3
本文提出了變風量空調系統中室溫控制方案。針對控制對象的大慣性、大時延特點,采用了串級控制策略;針對對象的非線性和不確定性,主控器采用了一種新的模糊自整定pid參數的方式,經仿真驗證,該主控器具有良好的動、靜態性能,特別是在魯棒性方面大大優于常規pid控制器。
變風量空調系統模糊PID控制的仿真
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4.5
針對目前變風量(vav)空調系統參數整定困難,將模糊控制和常規pid控制相結合,提出一種基于模糊控制規則的模糊pid控制方法及模糊pid控制器的設計思路,并將其應用于vav空調室溫控制中.通過與常規pid控制器的室溫控制仿真曲線比較表明:當條件變化時,模糊pid室溫控制實現了參數在線自整定,取得了較好的控制效果;模糊pid控制動態響應快,控制精度高,超調量小,具有較強的魯棒性;所需送風量更接近實際負荷的需要,達到了既舒適又節能的效果.
變風量空調系統末端的模糊神經網絡控制研究
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變風量空調系統末端的模糊神經網絡控制研究——針對目前傳統pid控制對模型依賴性強,難以在線調整,有非線性和不確定性的變風量(vav)空調系統的控制動態性能差的特點,提出將模糊神經網絡應用于該系統.建立了模糊神經網絡控制器.基于變風量空調系統末端裝置的...
變風量空調系統末端的模糊神經網絡控制研究
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4.7
針對目前傳統pid控制對模型依賴性強,難以在線調整,對具有非線性和不確定性的變風量(vav)空調系統的控制動態性能差的特點,提出將模糊神經網絡應用于該系統.建立了模糊神經網絡控制器,基于變風量空調系統末端裝置的數學模型進行了仿真研究.結果表明,該控制策略比傳統pid控制更適合于vav系統,控制系統具有更好的魯棒性和自適應能力,可以取得更優的動態性能.
模糊神經網絡用于變風量空調系統末端的控制
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4.3
針對傳統pid控制對模型依賴性強,難以在線調整,對具有非線性和不確定性的變風量(vav)空調系統的控制動態性能差的特點,提出將模糊神經網絡應用于該系統。建立了模糊神經網絡控制器,推導了變風量空調房間和末端裝置數學模型,在此基礎上進行仿真研究。結果表明,該控制策略比傳統pid控制更適合于vav系統,取得更優的動態性能,控制系統具有更好的魯棒性和自適應能力。
基于Alerton的變風量空調系統末端控制程序的研究
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4.4
本文以北京工業大學智能建筑實驗室為平臺,以變風量空調系統中的壓力無關型末端風口為研究對象,利用alerton軟件編寫房間所需風量及風閥開度的控制程序。該程序具有形象化、直觀性等特點,對實際工程建設具有一定的參考作用。
淺談變風量空調系統末端與控制
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4.7
變風量的研究在美國等國家已經很成熟了,但在中國是暖通空調專業人員研究的新課題。本文簡單介紹變風量系統及其優點;變風量空調末端的特點和應用場合;變風量系統溫度和風量的控制及其優缺點。
變風量空調系統末端與控制問題的相關分析
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4.6
隨著社會經濟水平的快速提升,以及人們生活條件的不斷改善,人們對生活質量的要求越來越高,對于空調系統的靈活性和節能型要求也不斷提升.本文主要從變風量空調系統以及變風量空調系統特點角度出發,詳細闡述了變風量空調系統末端的功能,論述了變風量空調系統末端的控制,并從兩方面進行了詳細的闡述,從而為變風量空調系統末端與控制的研究提供參考.
變風量空調系統的末端及控制
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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。
變風量空調系統的模糊控制
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4.7
常規pid控制器不能在線整定參數,當對象存在結構非線性、參數時變性或模型不確定時,其參數更加難以整定,且最佳參數容易漂移,以變風量空調房間為研究對象,采用模糊控制與pid控制相結合,構成模型自整定pid控制器,利用模糊控制器在線調整pid控制器的參數進行大量的仿真研究,然后在仿真實驗的基礎上將其應用于實際控制。
淺談變風量空調系統末端控制方法
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4.6
從建筑節能的角度對變風量系統的特點進行了闡述,分析了目前變風量空調系統的控制策略,并以西門子專用控制器為基礎介紹了變風量空調末端控制策略。
變風量空調系統的模糊PID控制策略仿真研究
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4.4
針對變風量空調控制系統的時滯性、高度非線性、難于精確建立數學模型的特點和常規控制方法很難對其進行有效控制的問題,文章采用將模糊控制理論和經典的pid控制相結合的控制方案,對vav空調系統的末端風閥開度進行控制,并在設定的溫度條件和一定的擾動工況下利用matlab的simulink模塊對pid控制、模糊控制、模糊pid控制3種控制策略進行了仿真實驗。仿真結果證明,模糊pid控制具有響應時間快,控制精度高,很強的抗干擾能力。因此,模糊pid控制策略在vav空調系統中的應用是可行的。
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職位:建筑師
擅長專業:土建 安裝 裝飾 市政 園林