基于柔性迭代学习控制的空调系统节能策略研究

论文摘要

本文将基于柔性迭代学习控制F-ILC的方法应用于空调系统的调节。根据空调系统的重复性和周期性工作特点,利用其运行的历史数据,采取先进的前馈控制方法F-ILC。迭代学习控制ILC利用以往的偏差信号经过数学计算构成控制输入信号,充分利用了以往的控制经验,而且学习控制系统只需输入、输出信号即可重复运行,不依赖于动态系统的精确数学模型,但由于空调系统每日的负荷都会因气象条件和人流随机性等因素而具有一定的不确定性,因此开发出具有柔性特点的迭代学习控制ILC控制器,并在此基础上引入反馈PID控制,提高了控制系统的精度。空调系统是楼宇中耗能最大的系统。对变风量空调系统进行具有学习能力的F-ILC控制,可以在很大程度上提高能量效率,具有重大意义。迭代学习控制可以使重复运动的被控对象实现给定期望轨迹的完全跟踪,因此也适用于空调系统。以空调系统的温度为研究对象,运用柔性迭代学习控制对变风量空调的运行过程进行控制,充分体现了迭代学习控制原理在空调控制上的优越性。结果表明,与传统控制方法相比,用柔性迭代学习控制对空调系统进行控制能有效提高精度和缩短稳定时间,更加智能化,从而可以较大的提高能量效率,达到节能的目的。通过MATLAB进行数字仿真,得到了空调系统的期望温度曲线和F-ILC控制后的仿真曲线,及能量损耗曲线,说明了在这个系统中如何运用柔性ILC来控制,用仿真结果说明了柔性迭代学习控制和PID反馈控制的过程,减少了空调系统的能量损耗,以达到在实际中的节能效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• §1-1 课题研究的背景、意义
• §1-2 本课题在国内外的研究概况、水平和发展趋势
• §1-3 本课题的主要研究内容
• 第二章 迭代学习控制的原理与发展应用
• §2-1 迭代学习控制简介
• 2-1-1 ILC的基本特点
• 2-1-2 ILC的发展应用
• §2-2 迭代学习控制的基本原理
• 2-2-1 迭代学习控制概述
• 2-2-2 迭代学习过程
• §2-3 线性系统的迭代学习控制
• 2.3.1 D 型学习律
• 2.3.2 P 型学习律
• §2-4 小结
• 第三章 空调系统的控制
• §3-1 空调系统
• 3-1-1 空调系统原理
• 3-1-2 定频与变频
• 3-1-3 变风量空调系统
• 3-1-4 影响空调负荷的因素
• §3-2 空调系统的控制的不足及措施
• 3-2-1 常用控制方法
• 3-2-2 常用控制方法不足之处
• 3-2-3 改进措施
• §3-３小结
• 第四章 柔性 ILC应用于空调系统的节能策略
• §4-1 柔性迭代学习控制策略F-ILC
• 4-1-1 F-ILC的涵义
• 4-1-2 F-ILC的应用策略
• §4-2 空调能耗曲线的模拟
• 4-2-1 大气温度的影响
• 4-2-2 人员的影响
• 4-2-3 不同外界环境下的曲线
• §4-3 能量控制的仿真结果
• 4-3-1 PID控制的结果
• 4-3-2 F-ILC控制的结果
• §4-4 随机扰动的反馈补偿
• §4-5 相关实验系统设计
• §4-6 小结
• 第五章 结论与展望
• §5-1 结论
• §5-2 工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间所取得的相关科研成果