共查询到19条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
2.
3.
通过对变风量空调控制系统空气处理过程的分析,提出了一种变风量空调房间温度的串级控制方法。针对温度控制过程中出现的大滞后现象,采用Smith预估控制消除其对控制过程的影响,提高控制效果。并对该方案进行了仿真验证,结果证明本方案在VAV空调系统中的应用效果较好,有利于改善和提高系统的性能。 相似文献
4.
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
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... 相似文献
6.
针对被控对象大惯性、不确定特点,提出一种变风量空调系统室温智能控制方案,建立了变风量空调系统的数学模型,采用了串级控制策略,主控制器采用一种新的可变论域自适应模糊PID控制.用串级控制反馈控制改善性能,抑制一、二次扰动,减小了各种扰动对室温的影响.采用可变论域自适应模糊PID控制.进行仿真.结果证明,变风量空调系统具有良好的动态性和稳定性.当空调房间模型结构参数发生变化时,控制系统鲁棒性好. 相似文献
7.
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
8.
变风量系统空调房间建模与特性参数估算 总被引:16,自引:1,他引:16
讨论了变风量空调系统的基本原理 ,根据定风量方式下空调房间的数学模型和特性参数的估算公式 ,结合变风量系统的特点 ,推导出变风量方式下空调房间的数学模型以及两种送风方式下特性参数的关系 ,对研究变风量系统的协调控制问题具有重要的理论意义和明显的实用价值。 相似文献
9.
研究了空调系统的仿真及一定温度要求下的最小能耗优化控制。介绍了大型空调系统仿真软件HVACSIM+;以某大厦一层中央空调系统的空气处理系统以及空调房间为仿真对象,进行HVACSIM+系统仿真;建立了表冷器的能耗与冷冻水流速之间的函数关系,将此作为目标函数,在MATLAB环境下,应用改进的变量轮换法优化控制器参数,经HVACSIM+再次仿真运行,计算冷源向空调系统提供的能耗。仿真结果表明,优化参数下的仿真系统运行稳定,与优化前相比,经表冷器消耗的能量大大减少。 相似文献
10.
通风空调系统作为地铁中的重要设备系统之一,担负着对地下空间的空气温度、湿度、空气流速和空气品质进行控制的任务,而其能耗约为地下线能耗的30%以上,仅次于车辆牵引用电能耗,节能潜力相对较大。介绍了通风空调系统的运行模式和能耗测量方法,在分析能耗数据及能耗的基础上,提出了空调系统智能控制模块在环境综合监控系统(BAS)中的实现方案。 相似文献
11.
12.
针对变风量(VAV)空调控制系统采用单纯的比例-积分-微分(PID)控制该系统很难达到其节能和舒适的作用.采用将模糊控制与PID控制两种控制方法相结合用于该空调控制系统中,并通过仿真工具对两种控制方法分别进行动态仿真,其结果表明模糊自适应整定PID控制比单纯的PID控制具有更快的动态响应、更小的超调,具有较强的鲁棒性,其节能和舒适效果明显. 相似文献
13.
介绍了一种以MSP430149单片机为核心的新型矿用局部通风机风量风压测量装置的工作原理及其软、硬件设计。该装置具有风量风压数值实时显示、停风报警等功能,并可以将风量风压信号转换成频率信号传送给上位机,适用于各种井下局部轴流通风机,填补了目前国内市场上的空白。测试结果表明,该装置操作简便,测量精度及可靠性高。 相似文献
14.
汽车空调控制系统已被广泛应用在日常生活之中.传统的汽车空调控制模型采用理论计算法,根据热力学原理建立车厢内空气的热负荷平衡方程,并未考虑该模型的实用性和可操作性.本文通过变更建模对象,以整车厢为考虑对象,建立新的热负荷平衡方程,解决原方法公式繁琐、采集数据较多、部分数据难定义的缺点.针对我国汽车空调控制对空气质量的要求,增加循环模块的热值部分,保证汽车乘坐的舒适性. 相似文献
15.
16.
现阶段,我国各行业都朝着绿色产业的方向发展,中央空调处理系统也应本着节能、降耗的原则进行优化改进。就中央空调空气处理系统及其运行机理进行阐述,并进一步探究中央空调空气处理系统的优化策略,希望能为相关领域的发展带来新的启示。 相似文献
17.
An Efficient Expert System for Air Compressor Troubleshooting 总被引:1,自引:0,他引:1
In this paper, an expert system for automobile air compressor troubleshooting (ACTS) is presented. This system can assist users to conduct an efficient and effective diagnosis on air compressor failures. Unlike most diagnosis expert systems, ACTS uses a new control strategy to enhance the efficiency of the diagnostic process. This control strategy attempts to spend the least amount of time to detect the compressor fault accurately by investigating only portions of the knowledge base. ACTS first constructs a diagnostic tree based on the functions or connectivity of the air compressor's devices. A fuzzy multiple-attribute decision-making method is used to determine the priority of the nodes (devices) in the diagnostic tree. The prioritized result creates a 'meta knowledge base' to control the diagnostic process. In addition, each node possesses its own knowledge base for hypothesizing the possible faults for the node. ACTS, written in MS Visual BASIC, has been successfully developed and implemented in MS-Windows environment on a PC. To validate the system performance, ACTS is compared to EXACT, an expert system for automobile air compressor troubleshooting, using 50 sample cases. The evaluation results indicate that ACTS performs better than EXACT by reducing the number of queries and the diagnosis time by 20.7% and 24.9%, respectively. 相似文献
18.
空气污染是影响公共卫生的重要因素,空气质量预测是空气污染预警的关键,是近年来环境学、统计学、计算机科学等领域中的热点研究课题.本文综述了空气质量预测方法的研究现状与进展,尤其对近年来新发展起来的深度学习方法在空气质量预测方面的应用进行了系统分析与总结.首先,介绍了空气质量预测方法的演变历程和空气污染数据集.然后,阐述了传统空气质量预测方法.随后,从时间信息、时空信息、注意力机制等角度出发,重点分析和比较了现有面向深度学习的空气质量预测方法的进展.最后,对空气质量预测方法的未来发展趋势进行了总结与展望. 相似文献
19.
本文根据声电匹配原理及聚焦声透镜技术,使1.15MHz空气超声传感器灵敏度提高了8倍,横向分辨力达到了0.5mm。设计了单片机信号采集、处理、控制软硬件系统,首次实现扫描式、固定式超声传感焊缝二次自动跟踪,跟踪精度达到了0.5mm。 相似文献