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相似文献
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1.
变风量空调末端双闭环系统的模型辨识和仿真   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究变风量空调末端部分控制系统的节能优化问题时,对于末端系统的优化控制应以系统中被控的风阀和房间模型为基础.采用西安建筑科技大学变风量空调实验平台,对末端风阀被控对象采用闭环间接法送行辨识.利用LabView软件对外环温度控制器进行在线仿真设计,创造闭环辨识性条件,建立被控室温房间对象模型.最后,在Sumlink工具箱中用辨识模型进行末端双闭环控制系统的仿真.仿真结果表明,辨识出的模型精确度较高.用于末端节能优化控制研究中可提升控制性能,并为变风量空调节能优化控制提供了参考依据.  相似文献   

2.
介绍了变风量空调末端VAV BOX的基本结构和控制原理,运用最小二乘法,对变风量空调末端控制系统的两个未知模型(风阀模型和房间模型)分别采用了开环辨识和闭环辨识两种方法进行系统辨识,并用Matlab进行了模型的仿真验证。建立的模型可以根据不同房间的具体情况实现单独控制,以达到节能舒适的目的。  相似文献   

3.
变风量空调末端(VAVBOX)是变风量系统的关键部位,其运行的状况将直接影响空调系统的整个运行效果。本文主要论述了对压力有关型变风量末端控制回路进行了系统辨识,风阀模型采用开环辨识的方法,房间模型辨识中采用了闭环辨识。为研究变风量空调末端(VAVBOX)在室内温度方面的精确控制与抗扰问题打下了坚实基础。  相似文献   

4.
变风量空调具有非线性、大延时、时变等特点,被控对象的精确数学模型难以建立,对于此类系统常规PID控制难以取得理想控制效果。为了提高变风量空调控制的稳定性、保证室内舒适,将广义预测自校正控制应用于变风量空调末端控制。考虑到系统具有时变性,采用变遗忘因子最小二乘法在线辨识系统参数,实现在线自校正功能;采用隐式求解方法,减小了广义预测算法的计算量;结合串级控制结构,以变风量空调末端风阀开度为中间被调量,设计了串级广义预测自校正控制。建立变风量空调房间和末端装置的数学模型,在此基础上进行仿真研究。仿真结果表明,广义预测自校正控制具有较强的跟踪性能、抗干扰能力及鲁棒性,能够满足变风量空调末端的控制要求。  相似文献   

5.
变风量空调系统房间温度控制中,由于控制对象存在非线性、大滞后、模型参数不确定性等问题,导致温度调节困难。采用一种新型二阶离散最速控制函数设计自抗扰控制器,结合串级控制,以变风量空调末端装置风阀开度为中间被调量,将自抗扰引入到串级控制的温度环,设计了串级自抗扰控制器。建立了空调房间和末端装置的仿真模型,并进行仿真控制器和实验控制器的参数整定。仿真和实验结果表明,与经典串级PID温度控制器相比,该控制器响应快、超调小、控制精度高,能有效地克服房间对象中的不确定性和热扰动,保证室内的舒适性。  相似文献   

6.
通过解析变风量空调末端设备的控制特性,为变风量空调系统的自控设计和决定其控制策略提供了理论依据。本文首先通过分析VAV风阀的工作流量特性对控制和节能的影响,指出了优化风阀阀权度的重要性。通过分析送风温度控制对控制能力的影响,指出了变送风温度控制的必要性。通过分析异程风道对VAV风阀的工作流量特性的影响,指出了异程同阻设计的重要性。通过分析风机动力形变风量末端装置的特性,指出了其优缺点。同时,还介绍了数值控制技术在改善VAV风阀的工作流量特性上的应用。  相似文献   

7.
介绍定风量阀、变风量阀在空调系统中的应用,并说明在工程中适当运用定风量阀,变风量阀可优化系统设计,有利于空调系统送、回风的平衡,减少系统调试工作量.  相似文献   

8.
本文分析了变风量空调系统的国内外研究发展现状,研究了变风量空调系统的末端装置的工作原理、控制形式等内容.以某办公楼工程为背景设计变风量空调系统总体方案,阐述了变风量空调系统的概念,工作原理,并配以图表对变风量空调的几种末端控制方式及特点进行了论述,空调系统采用了总风量的控制方法,在控制性能上具有快速、稳定的特点.  相似文献   

9.
变风量空调系统是多变量,大滞后、非线性和不确定性的系统,普通的模糊神经网络控制已难以满足其多变量动态控制的要求,为改善变风量空调系统控制性能,本文提出了一种小波模糊神经网络预测控制方法,实现变风量空调的温湿度有效控制.通过小波神经网络预测器在线建立被控对象的数学模型,并用模糊RBF神经网络控制器对所得到的信息在线修正,优化控制器参数,从而改善系统的控制效果.仿真结果表明,小波模糊神经网络预测控制具有很强的鲁棒性和自适应能力,控制精度高,控制效果好,安全可靠等优点,具有广泛的应用价值.  相似文献   

10.
通过对VAV变风量空调系统的两个末端控制回路之间的耦合进行分析,运用最小二乘法建立被控对象"送风量—室内温度"控制回路的数学模型。针对被控对象的特性,采用前馈补偿解耦方法设计解耦网络,并设计单神经元自适应PID控制器。最后,通过MATLAB仿真,证明了所设计的解耦网络和控制器是行之有效的。  相似文献   

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