基于VAV变风量智能建筑空调系统控制

为了解决传统VAV空调系统的非线性、延时性、波动性以及模型准确性等问题,在传统PID控制系统的基础上,引入模糊PID控制机理,建立了模糊增益控制器.结合自适应调节系统,通过模糊调整方法,以变风量空调系统终端阀门的开度为最终控制对象,通过MATLAB编程建立模型,对PID控制器参数进行在线调整.结果表明,引入模糊PID控制方法的VAV空调系统与传统PID控制方法相比,前者动态响应速度快,校正时间短、超调量小,具有广阔的应用前景.     

基于RBF预测的模糊神经变风量空调控制

目的为提高变风量空调系统的动态控制性能,提出基于预测的模糊神经网络控制方法.方法通过模糊神经控制器对输入输出量进行控制,预测器进行控制参数预测,比较实际控制量与预测量来进行实时控制和调整参数,从而达到预期的控制效果.结果仿真试验表明,该方法控制动态响应快,超调小、控制精度高,具有良好的动态性能和稳态性能.结论所提出的控制方法能有效地提高了变风量空调系统的动态性能,并由仿真结果验证了其有效性.     

基于蚁群算法的变风量空调控制的仿真

针对VAV空调系统中PID参数优化困难的问题,在变风量(VAV)空调系统房间数学模型的基础上,提出了基于蚁群算法PID控制策略,并将常规PID控制策略和基于蚁群算法的PID控制策略在MATLAB/Simulink仿真环境中进行数字仿真对比.结果表明,基于蚁群算法PID控制策略可使系统动态特性得到较大改善.     

变风量空调系统的模糊神经网络预测控制

针对变风量中央空调系统具有多变量、大滞后和非线性的系统特性及常规控制算法系统响应慢、控制精度不高等问题,提出了模糊神经网络预测控制策略.该方法将模糊神经网络控制与预测控制技术相结合,建立了模糊神经网络与预测控制结合的复合控制器模型,通过优化变风量控制方式,有效地实现了中央空调系统的预测控制.结果表明,该控制方法能使系统具有良好的动态性能和稳态性能,控制精度高,节能效果显著,具有广泛的应用前景.     

基于嵌入式的客房变风量空调系统智能控制器设计

介绍一种基于嵌入式处理器S3C2440A的变风量（VAV）空调系统智能控制器的设计方法。VAV 空调系统室温实时控制采用模糊PID 控制算法,利用嵌入式技术搭建Web服务器,实现空调系统的远程监 控。软件设计上,运行Linux操作系统,移植图形用户界面开发环境Qtopia和Qt/E,采用多进程和多线程编 写程序。经过测试表明,整个控制系统性能良好。     

PID自整定调节器在VAV 空调系统解耦控制中的应用

通过采用PID自整定调节器以及前馈补偿解耦网络,对变风量(VAV)空调系统中"两个空气处理机组成的耦合系统"和"风系统和水系统耦合系统"进行解耦控制.通过MATLAB仿真研究和在实际系统中的实验研究验证了调节器和解耦网络的可行性和有效性,仿真结果和实验结果令人满意,为变风量空调系统的解耦控制提供了有效的方法,为变风量空调系统的整体稳定运行奠定了基础.     

基于BP神经网络的改进增量式PID暖通控制器设计

为了克服传统PID控制在暖通空调系统应用中超调量大、控制精度低的缺陷,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器设计方法.利用BP神经网络具有很强的学习能力、任意逼近非线性能力、自适应性和鲁棒性等特点,将BP神经网络与PID控制结合,实现了PID的3个控制参数的在线自整定.仿真结果表明,该方法可以显著改善系统的动态性能和控制精度,实现了PID控制参数的在线动态调整,避免了由于系统模型和结构参数变化导致的控制效果不稳定.     

变风量空调系统温度模糊PID控制

将模糊PID控制应用于变风量空调系统中,任务是将送风温度和空调房间内的温度（回风温度）控制在各自的设定目标值附近。分别设计了变风量空调系统的送风温度模糊PID控制系统和室内温度（视为回风温度）模糊PID控制系统,通过调节冷冻水阀门的开度来控制送风温度,通过调节变频风机的转速来控制室内温度。应用所设计的模糊PID控制器对送风温度和空调房间的温度（即回风温度）进行了实时在线控制,控制结果表明模糊PID控制器设计合理,控制效果良好。     

基于METASYS硬软件平台的变风量空调实验系统

变风量(variableairvolume,VAV)空调系统以其巨大的节能潜力逐渐成为国内外空调系统的主流。其设计方案和性能研究受到国内外的广泛重视。本文介绍西安建大采用JohnsonControls自控公司的META SYS硬软件实现的变风量空调实验系统。该实验平台设计合理、功能完备,为变风量空调系统的设计及其解耦与优化控制的研究提供了有力的保证。     

基于PID神经网络的多变量解耦技术在变风量空调中的应用

本文分析了空调控制系统、变风量空调系统特点及目前存在的控制问题,提出了空调控制系统引入智能控制方案的可行性与必要性,针对变风量空调系统的特点和要求,提出变风量空调系统的控制方案。控制回路由冷水流量一送风温度控制、风机转速一静压点静压控制、送风量一室内温度控制、新风量一二氧化碳浓度控制四个控制回路组成,建立了一种新的多层神经网络,实现了神经网络和PID控制规律的本质结合,在变风量空调控制系统中表现出很强的学习和自适应解耦能力,MATLAB仿真试验说明了系统设计的有效性。     

基于蚁群算法的变风量空调室温控制研究

在变风量空调系统中,采用总风量控制方式改变空调区域送风量以满足人们的舒适性要求.针对常规PID控制参数优化困难的问题,提出了采用蚁群算法对风机变频调速和室内温度控制环节中的PID控制优化,并将常规PID控制和基于蚁群算法的PID控制在MATLAB仿真环境中进行仿真对比.通过对比结果表明,基于蚁群算法的PID控制策略能使系统的动态稳定性得到较大的改善.     

变风量空调系统的协调控制策略研究

阐述了变风量空调系统的基本原理和建筑物自动化系统应用体系结构的特点,从协调控制的角度,对目前变风量空调系统的系统控制方法进行了探讨,基于变风量方式下空调房间的动态数学模型及各控制环节的动态特性,运用MATLAB（SIMULINK）软件对风机总风量控制方法进行了仿真研究,结果表明该控制策略具有调节及时、效果显著等特点,是一种简单、实用、节能的系统协调控制方法。     

舒适性指标PMV在暖通空调控制中的应用

在分析了影响人体舒适性感觉诸因素的基础上,讨论了PMV(预测平均投票值--Predicted Mean Vote)指标的作用和运算方法.利用人工神经网络建立了PMV指标的预测模型,并将PMV指标用作空调系统的优化性能指标,研究了空调系统优化控制方案.优化指标取舒适性指标和耗能量之和,在模型不确定和环境、负荷参数不断变化的情况下既达到了节能的要求,又可以使空调区域内的温、湿度保持在舒适性范围内.研究表明将PMV指标用于空调系统的优化控制,具有良好的适用性.     

一种基于模糊神经网络的PID控制器

利用神经网络自学习自适应能力和快速计算能力,提出一种基于模糊神经网络的PID智能控制器．该系统将模糊技术、神经网络与PID控制结合起来,实现了PID控制的自适应和智能化．通过仿真实验表明,该控制方案与传统PID控制系统相比,无论是超调量还是稳定时间,效果都要好得多．     

神经网络模糊PID控制器在直接矩控制中的应用

介绍了一种模糊自整定PID参数控制器的设计方法,并提出利用神经网络训练PID参数的基值。对常规PID控制和神经网络模糊PID控制系统作了对比研究,仿真实验结果表明新方法既保证了系统的稳态精度,又保证了系统的快速响应和坚韧性。将该方法用于直接转矩控制系统中,取得了远远优于常规PID调节器的控制效果。     

基于模糊RBF神经网络的永磁同步电机位置控制

针对比例-积分-微分(PID)控制器参数固定而引起永磁同步电机位置伺服系统控制效果不佳问题,设计了基于平滑切换的模糊PI控制和径向基函数(RBF)神经网络PID控制的位置控制器。暂态时,采用模糊PI控制;稳态时,采用RBF神经网络PID控制,两者中间采用模糊PI-RBF神经网络PID复合控制。该位置控制器既结合了模糊PI控制和RBF神经网络PID控制的优点又克服了各自的缺点。仿真结果表明,当永磁同步电机受到外部扰动时,采用模糊RBF神经网络控制器的永磁同步电机位置系统具有良好的动态性能,能够实现快速响应,做到精确定位,而且当负载变化时具有很强的抗干扰性。