基于单神经元自适应PID控制在VAV机组部分的应用研究

论文摘要

变风量(VAV)空调系统具有多变量、强耦合、非线性、时变等特点。其控制系统的多个回路同时工作时,各个回路之间具有强烈的耦合作用,相互影响,相互干扰。因此它的设计、运行和管理都比定风量(CAV)系统难度大。这也是限制变风量空调系统广泛应用的一个重要原因。本文针对变风量空调系统存在耦合,难以稳定运行的情况,把空调系统分解为机组部分和末端部分来考虑,对机组部分提出了基于单神经元自适应PID控制方案。本文首先简单介绍变风量空调系统的基本组成及其控制回路;其次介绍了线性回归和最小二乘法原理,用最小二乘法建立机组部分的二输入二输出的动态模型,并对数学模型进行验证;然后应用单神经元自适应PID控制器的概念,结合神经元自适应控制的策略,对变风量空调系统机组部分进行控制;最后应用Matlab软件对控制策略进行仿真,仿真结果令人比较满意,证明了这种控制策略的可行性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 变风量空调系统概述
• 1.1.1 变风量空调系统的概念
• 1.1.2 变风量空调系统的分类
• 1.1.3 变风量空调系统的基本原理
• 1.1.4 变风量空调系统的特点和使用场合
• 1.2 国内外变风量空调系统的发展状况
• 1.3 国内外变风量空调系统的研究热点
• 1.4 现有控制工作方式的弊端和本文所做的工作
• 第二章 变风量空调自动控制系统
• 2.1 变风量空调自动控制系统的功能
• 2.2 变风量空调系统常用的控制方法
• 2.3 变风量空调机组侧控制回路
• 2.3.1 送风温度控制回路
• 2.3.2 送风管道静压控制回路
• 2.3.3 新风量控制回路
• 2.4 变风量空调系统末端控制回路
• 2.4.1 压力无关型末端
• 2.4.2 压力有关型末端
• 2.5 变风量空调系统控制回路分解的意义
• 第三章 变风量空调系统机组侧的建模
• 3.1 基于多元线形回归的静态模型
• 3.1.1 多元线性回归原理
• 3.1.2 变风量空调系统机组侧静态模型
• 3.1.3 机组侧的静态模型验证
• 3.2 基于最小二乘法的动态模型
• 3.2.1 最小二乘法的原理
• 3.2.2 变风量空调系统机组侧的动态模型
• 第四章 变风量空调系统机组侧的控制仿真
• 4.1 神经网络简介
• 4.1.1 神经网络的基本特征
• 4.1.2 神经元模型
• 4.1.3 神经网络的学习
• 4.2 典型神经网络简介
• 4.2.1 BP网络
• 4.2.2 自适应线性神经网络
• 4.3 神经网络在控制系统中的应用
• 4.4 单神经元自适应 PID控制器设计
• 4.5 单神经元自适应 PID控制器初始权值的确定
• 4.6 变风量空调系统机组侧控制仿真
• 第五章 结论
• 致谢
• 参考文献
• 附录 攻读学位期间发表论文目录