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.     

变风量空调系统末端的模糊神经网络控制研究

针对目前传统PID控制对模型依赖性强,难以在线调整,对具有非线性和不确定性的变风量(VAV)空调系统的控制动态性能差的特点,提出将模糊神经网络应用于该系统.建立了模糊神经网络控制器,基于变风量空调系统末端装置的数学模型进行了仿真研究.结果表明,该控制策略比传统PID控制更适合于VAV系统,控制系统具有更好的鲁棒性和自适应能力,可以取得更优的动态性能.     

基于神经网络的变风量空调解耦控制

目的 分析变风量空调运行时各变量之间的耦合关系,针对变风量空调参数多变、强耦合的特点,提出一种变风量空调系统改进型误差反播神经网络解耦控制方法,对变风量空调温湿度控制系统进行解耦.方法 把整个系统的解耦目标分解为N个子目标,每个子目标仅仅对一个回路通道进行解耦,其结构与指标函数简单,易于实现;并将模糊神经网络控制器与解耦控制器有机结合.结果 解耦成功后,控制响应速度快、超调量几乎为零,达到期望温度后温度曲线保持不变,而此过程中湿度值基本没有变化,整个控制过程调节响应快,稳态误差小,解耦效果明显,有很强的控制精度和鲁棒性.结论 BP神经网络解耦控制算法具有很强的自学习功能和自适应解耦能力,能取得良好的解耦控制效果.     

基于预测控制的变风量空调系统控制性能实验研究

基于变风量空调送风系统运行机理建立了预测控制模型,设计出变风量空调前馈反馈综合控制系统.实验研究表明,该控制系统对变风量空调送风系统的调节及时、准确,系统更加稳定、可靠.     

基于预测优化控制的变风量空调系统控制策略的研究

基于变风量空调送风系统的运行特点,建立了风量预测优化控制模型,设计了变风量空调前馈-反馈综合控制系统。实验结果表明:基于预测优化控制的空调系统运行稳定,各个空调小室的温度都能够稳定于设定温度所要求的精度范围内;各个控制环节的耦合度很小,能够实现独立控制调节,系统运行灵活、稳定。     

基于预测控制的变风量空调送风系统控制特性研究

基于通风网络原理建立了变风量空调送风系统的预测控制模型,并对变风量空调送风系统进行预测控制.仿真模拟表明,该预测控制模型对变风量空调送风系统的调节及时、准确,能使该系统更加节能、可靠.     

智能楼宇变风量空调系统的节能控制

论述了在充分利用智能楼宇设备资源及其智能化特点的基础上,对智能楼宇变风量空调系统进行节能控制,使其达到最佳的运行效果和节能效果的一些方法和思路,在预冷阶段,采用神经元网络算法得出空调系统的最佳预冷期;在调节控制阶段,通过前馈方式提前调节控制量,进行对风量的变频调节,在提前停机控制中,结合估算和现场采样的方法,确定理想的提前停机时间,通过物理仿真实验系统的验证,此方法具有很好的控制效果和节能效果。     

变风量空调系统送风管道静态压力的预测控制与仿真

变风量空调系统的能耗在智能建筑能耗中占很大部分,将预测控制器应用于该系统来降低能耗,建立基于送风管道静压的广义预测控制模型,并进行仿真研究。结果表明,送风管道静压的预测控制模型输出曲线能够很好地跟踪静压变化曲线,预测控制策略比传统PID控制要好,为变风量空调系统的应用提供了一种新的智能控制方法。     

基于模糊免疫算法的变风量空调系统PID控制

由于变风量空调系统具有惯性大、时间滞后等特点,单独采用常规PID控制往往效果欠佳。本文借鉴生物免疫反馈机理和模糊控制理论,设计了模糊免疫PID控制器,将模糊免疫算法应用于室内温度控制环节,并运用模糊免疫PID控制技术对温室进行仿真试验。试验结果表明,控制环节的精度、鲁棒性、超调量及调整时间都得到较大改善。     

基于RBF和模糊预测的AGV轨迹跟踪控制

针对AGV系统存在初始位姿误差,而且给定轨迹又不连续时,应用传统的轨迹跟踪控制方法,就会使其初始速度产生较大跳变的问题,基于径向基函数(RBF)神经网络的非线性动态系统在线建模,将模糊控制技术与预测控制技术相结合,提出基于反演(Backstepping)方法的速度控制器和基于RBF的模糊预测转矩控制器,实施AGV路径跟随和轨迹跟踪控制.仿真和实验结果表明,设计的速度控制器和转矩控制器使AGV系统不仅有较好的动态性能,而且具有较强的鲁棒性.     

一种空调水系统的动态控制方法

从能源利用的角度出发,分析了供回水干管温差控制法、压差控制法的不足之处．为了提高用户的空调品质及节能效果,提出了一种新的VWV系统控制方法,根据公式的推导与理论经验的总结,认为该控制法有着较大的节能空间,从而为空调系统的节能运行提供了一种可行的途径．     

基于预测控制的湿式空气滤清器控制系统的设计

对空分装置DCS控制系统中的现场控制站-湿式空气滤清器控制系统的工作原理和控制方案进行了深入研究,采用广义预测控制算法对控制系统进行设备改造与技术更新,实验结果表明达到了一定的控制效果。     

一种基于神经网络的自适应预测控制方法

强非线性系统预测控制问题当前仍有许多难点需要解决,而神经网络由于具有非线性逼近能力、自学习、容错性等特点,使它在自动控制理论中得到了广泛的应用.针对非线性系统,提出了一种基于神经网络的自适应预测控制方案,该方案结构简单,易于实现.对于一些难于用传统方法控制的复杂非线性对象提供了一种有效的方法.对非线性定常及时变对象,利用仿真表明了该控制策略的有效性.最后讨论了神经网络控制器发展方向与亟待解决的问题.     

变风量汽车空调的建模与仿真

介绍了变风量空调系统的原理和汽车空调负荷的特点,对变风量空调系统在汽车空调中的应用进行了研究.根据汽车空调负荷的特点,建立了变风量（VAV）空调系统汽车车厢的数学模型,利用仿真软件Matlab对车厢的温度控制系统进行了仿真,得到了系统的响应.     

A Novel Tuning Method for Predictive Control of VAV Air Conditioning System Based on Machine Learning and Improved PSO

The variable air volume (VAV) air conditioning system is with strong coupling and large time delay, for which model predictive control (MPC) is normally used to pursue performance improvement. Aiming at the difficulty of the parameter selection of VAV MPC controller which is difficult to make the system have a desired response, a novel tuning method based on machine learning and improved particle swarm optimization (PSO) is proposed. In this method, the relationship between MPC controller parameters and time domain performance indices is established via machine learning. Then the PSO is used to optimize MPC controller parameters to get better performance in terms of time domain indices. In addition, the PSO algorithm is further modified under the principle of population attenuation and event triggering to tune parameters of MPC and reduce the computation time of tuning method. Finally, the effectiveness of the proposed method is validated via a hardware-in-the-loop VAV system.     

一种VAV末端控制器的设计与实现

提出变风量空调技术有良好的应用价值。介绍了一实际工程中运用的单风道再加热械量空调系统结构和压力无关型末端装置的控制原理。具体分析了此系统的ＶＡＶ顺的功能、控制方式、硬件电路和软件流程。该控制顺效果稳定可靠,可以借鉴。     

预测输出的控制系统设计

目的　研究预测输出的控制系统设计技术 .方法　利用系统当前输出信息预测未来输出的控制策略 ,针对系统模型研究了一种设计方法 .结果　对于该校正方法应用于控制对象进行参数整定 ,并进行了系统仿真 .结论　该设计方法简单实用     

工业酚水稀释的RBF神经网络预测控制

针对酚水稀释过程中酚水流量不便测量的工程情况,提出了一种基于RBF（径向基）神经网络的预测控制方法.在酚水罐每个液位变化周期内使用计算机定时测量液位高度,并将这些高度值作为目标输出,在每个循环结束时训练RBF网络,利用RBF网络的逼近能力来实时预测酚水流量,从而控制清水的配比,实现酚水质量浓度的稳定.该方法可避免测量误差带来的干扰,提高控制精度.     

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。