变频器在空调自控系统中的应用

论述了变频器对空调系统中风机和泵类机械装置的节能控制原理和方法给出了变频器在空调自动控制系统的应用方式以有变频器容量的选定方法。     

纺织厂空调均匀回风问题的探讨

针对纺织厂空调的均匀回风问题,在交际的空调设计与运行测试基础上,从整个回风系统各条支回风道的回风及一条支回风道上各个回风口的回风两方面进行分析与探讨,提出了回风系统均匀回风的设计方法。     

纺织空调变频调速计算机控制技术研究

开发空调系统的变频调速计算机自动控制系统,讨论了其控制方法,该系统能够保持室内的湿度恒定和降低空调能量,并可以实现预测控制,对于改善产品质量具有重要意义,使用证明,系统稳定性高,可以满足实际应用的要求。     

对高原地区纺织厂空调温湿度指标的探讨

对高原地区纺织厂空调温湿度指标进行了探索，从中总结出适用于高原地区纺织厂空调温湿度指标的修正原则。     

一种具有自适应性的神经网络控制器

根据智能控制仪器的特点,被控对象的实际情况以及系统控制品质的要求,提出了一种具有自适应能力的神经网络控制器,经理论分析和实验证明,该控制器具有较强的克服动态干扰和消除静态余差的能力,是一种行之有效的实现仪器智能化的方法。     

智能数字控制器在空调系统节能中的应用

空调的用量愈大,消耗电力愈多,直接造成城市供电不足和限电问题,文章介绍智能数字控制器及其在空调系统中的应用,保证提供舒适环境的前提下,让空调系统有效率的运转,达到节能的目的。     

空调系统的微机控制

本文讨论了利用微机对恒温恒湿系统进行控制的工作原理与结构组成。本系统适合于化纤厂、超级商场的空调自控系统,它是空调自控系统节能的理想配套仪器,经过长期使用证明,其性能稳定,控制精度较高。     

新型一拖二空调控制器

利用ＭＣＳ－５１单片机，开发了一种新型一拖二空调控制器，介绍了该控制器的硬件和软件设计。     

一种基于神经网络识别差动态特性的自适应模糊控制器

在神经网络与模糊控制相结合的基础上,设计了一种基于神经网络识别误差动态特性的自适应模糊控制器,该控制器基于误差知识的控制,从系统误差的动态过程观点描述了误差特性,采用了神经网络实现误差知识的自适应获取。仿真结果表明,其控制性能明显优于普通的模糊控制器。     

基于BP算法的神经网络内模控制器

文章针对一类非线性系统,采用加入阻尼项的权值调整BP算法,设计了基于BP算法的神经网络内模控制器,并进行了仿真,结果显示该控制器对阶跃信号和扰动均无稳态误差,对非线性环节有较好的控制效果。     

一种新型动态神经网络在多变量系统中的应用研究

提出了一种新型神经网络控制器，其控制机理与PID控制类似，但解决了在多变量控制中缺乏解耦能力的缺陷，从而解决了常规PID控制存在的快速性与超调量的矛盾，给出了网络结构和学习规则，并对系统稳定性及收敛条件做出了分析。通过仿真实验表明该神经网络系统具有较强的适应性和鲁棒性。     

神经网络BP算法在有源消声中的应用

为了克服传统自适应有源消声算法在应用中稳定性方面的不足,尝试将神经网络反向传播（ＢＰ）算法应用于有源消声技术。文中建立了基于ＢＰ算法的自适应有源消声（ＡＡＮＣ—ＢＰ）模型并给出该算法的递推公式。利用ＴＭＳ３２０Ｃ２５开发板实现了该算法功能。在半消声室中进行了单频和１００Ｈｚ带宽的消声实验,仅利用单个次级源结构便获得较好的消声效果。实验证明,基于ＢＰ算法的消声系统具有良好的稳定性。     

基于蚁群优化算法的模糊神经网络控制器及仿真研究

提出了一种基于蚁群优化算法的模糊神经网络控制系统,并介绍了模糊神经网络控制器的结构及其参数的蚁群优化算法.仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.     

“倒三角”系统的神经滑模控制

针对高阶非线性、强耦合倒三角平衡系统,设计一种神经滑模控制器（NNSMC）对其进行平衡控制。所设计的控制律由系统进入滑动模态的等效控制量及神经网络学习算法计算得出的系统补偿控制量构成。其中,等效控制部分保证系统滑动模态可达,补偿控制量用于对系统的干扰和不确定性的补偿。该方法既保留了滑模控制所具有的较强的鲁棒性,又使控制系统滑动模态的品质得到保证和改善,同时削弱了系统的抖振。计算机仿真结果表明了该方法的有效性和可行性。     

非线性神经网络自适应控制及其在导弹中的应用

研究了用神经网络控制未知动态特性的非线性系统。基于神经网络学习系统的反向动态特性，调整控制网络的参数，使控制系统具有自适应的特性。网络学习采用误差反向传播算法，仅需要对象的输入输出值。对含有非线性环节的系统，该方法取得较好的效果。     

神经网络的同伦算法与电力系统状态估计

将同伦算法引入到神经网络的学习训练中,提高了神经网络的学习效率。该方法具由稳定性强,收敛性好的优点。用这种神经网络进行了电力系统的状态估计,算例表明了该方法的有效性。     

神经网络BP算法在噪声主动控制中的应用

在噪声主动控制系统中采用神经网络控制方法，给出了神经网络BP算法的一种变异算法。仿真实验表明，基于神经网络的噪声主动控制系统具有非常好的降噪效果和稳定性。     

基于神经网络的三容水箱液位控制系统辨识

针对三容水箱液位控制系统的滞后、非线性特性,难以用传统的机理方法进行辨识,提出了用BP网络辨识该系统的方法。采用并联型辩识结构,训练网络采用Levenberg-Marquardt算法和BFGS拟牛顿算法,仿真结果表明,这两种算法用于BP网络辨识该系统效果较好。