智能控制在建筑空调控制系统及电梯群控系统中的应用研究

智能控制在建筑空调控制系统及电梯群控系统中的应用研究

论文摘要

在坚持科学发展观、倡导绿色环保、建设节约型社会的时代背景下,建筑节能成为一项迫在眉睫的重大课题,已受到国家的高度重视。空调系统是为人们提供舒适性服务的重要设施,空调耗能约占大厦总耗能的40%左右。因此,在满足空调系统舒适性的前提下,研究空调系统的最优节能控制,对于建设节约型社会具有十分重要的意义。电梯系统是高层建筑垂直运输的重要交通工具。研究电梯群控调度的优化方法,对于提高电梯的运输能力,缩短人们的候梯时间及降低电能消耗,同样具有重要的实用意义。目前,空调系统模型研究不够成熟,空调系统解耦控制还处于探索阶段,仅靠传统的PID控制难以实现空调系统的控制目标;电梯群控系统的研究亦不够成熟,目的层电梯系统的研究在国内还处于初步阶段。北京从2005年开始在重点机关大楼进行节能改造试点工作,笔者作为某节能试点单位的技术负责人有幸全程参与了这项工作。笔者结合本单位办公楼空调控制系统与电梯群控系统存在的问题,对智能控制技术在空调控制系统与电梯群控系统中的应用进行了研究。在温度单参量控制下,对空调系统中的各个环节,包括控制对象(受控房间)、温度传感器、调节器及执行器的特性进行了分析,得出了空调系统在温度单参量控制下的数学模型。在此基础上,引入了其它控制参量,如湿度、送风温度及风管静压力,对空调系统在多参量控制下的数学模型进行了分析,并应用阶跃响应分析法对数学模型中的时间常数及比例系数进行了求解,得到了研究对象的近似数学模型。在比较现有各种常用解耦方法优缺点的基础上,借助于统计学相关性的概念,提出了相关性解耦控制器的设计原理;再进一步结合模糊控制与自适应控制的优点,创新地提出了基于相关性原理的模糊自整定解耦控制器的思想;针对研究的空调控制系统设计了模糊自整定解耦控制器,并进行了计算机仿真研究。介绍了利用波形分析求解控制过程性能指标的方法;应用该方法,通过计算机仿真研究了性能指标与PID参数之间的定性关系及定量关系;在此基础上,提出了基于性能指标法进行模糊PID自整定控制的思想,并给出了参数整定规则;将该方法应用到空调控制系统中,并对系统进行了仿真研究。分析了遗传算法对传统优化算法的优势及基本遗传算法的局限性,指出解空间设置的盲目性是遗传算法在实际应用中难以收敛的主要原因,进而在遗传算法中引入了模糊规则以自适应调节解空间,增强了遗传算法的启发性搜索能力,从而提高了遗传算法的寻优速度与局部搜索能力,并对该模糊自适应遗传算法与基本遗传算法在空调温控系统中的应用进行了仿真对比分析。介绍了基于BP网络整定PID参数的算法流程,并通过仿真证明了控制效果对权值矩阵初始值的严重依赖性及权值矩阵初始值的优化点分布与取值区间的相关性。鉴此,将上述模糊自适应遗传算法引入到基于BP网络整定的PID控制之中,并对其在空调温控系统中的应用进行了仿真。仿真结果验证了该方法的有效性。专家系统模拟人类专家的决策过程,以解决需要专家知识参与解决的复杂问题。论文对专家系统在空调系统中的应用进行了初步研究,给出了部分专家知识,包括:系统安全运行的专家知识、整体最优运行的专家知识、节能运行管理的专家知识及其它专家知识,并介绍了专家系统在办公楼空调系统节能改造中的应用效果。以笔者研究的办公楼电梯群控系统为基础,分析了电梯的交通特性和交通模式;在乘客等待时间计算算法的基础上,又引入了电梯运行时间及最长等待时间两个指标,给出了多目标优化电梯群控调度算法;并应用VISUAL BASIC编程软件进行了计算机仿真,得到了一定数量的电梯运行数据,可供同行研究学者参考。针对电梯群控系统在上高峰交通模式中负荷最大的难点,对目的层电梯群控系统上高峰交通模式及调度方案进行了研究,给出了优化调度算法,并对目的层群控系统与传统群控系统的各种控制指标进行了比较。综上所述,将智能控制技术与传统的空调控制技术及电梯群控技术相结合,可以较好地解决空调系统存在的控制问题,极大地提高电梯系统的运输能力,在保证环境舒适度、提高系统可靠性的情况下,有效降低系统的能耗。

论文目录

  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 1 绪论
  • 1.1 论文选题的意义与课题背景
  • 1.1.1 问题的提出及研究意义
  • 1.1.2 论文的工程背景
  • 1.2 国内外研究现状和存在问题
  • 1.2.1 空调控制的国内外研究现状和存在问题
  • 1.2.2 电梯群控的国内外研究现状和存在问题
  • 1.3 本文研究的主要内容
  • 2 空调系统的数学模型
  • 2.1 空调系统在温度单参量控制下的数学模型
  • 2.1.1 被控对象(空调房间)的特性
  • 2.1.2 感温元件的特性
  • 2.1.3 调节器的特性
  • 2.1.4 执行器的特性
  • 2.1.5 空调温控系统数学模型
  • 2.2 空调系统在多参量控制下的数学模型
  • 2.2.1 空调系统的自动控制
  • 2.2.2 多参量控制下空调系统的数学模型
  • 2.2.3 研究系统在多参量控制下的传递函数矩阵
  • 2.3 本章小结
  • 3 模糊相关性自适应解耦控制在空调系统中的应用
  • 3.1 解耦控制概述
  • 3.1.1 空调系统解耦控制的必要性
  • 3.1.2 解耦控制方法简介
  • 3.2 模糊相关性自适应解耦控制的思想
  • 3.2.1 相关系数及相关系数解耦控制器
  • 3.2.2 模糊相关性自适应解耦控制器的原理
  • 3.3 模糊相关性自适应解耦控制在建筑空调系统中的应用
  • 3.3.1 建筑空调系统的数学模型
  • 3.3.2 模糊相关性自适应解耦控制在建筑空调系统中的应用
  • 3.4 本章小结
  • 4 智能PID控制在空调系统中的应用
  • 4.1 波形分析法求解控制过程性能指标
  • 4.1.1 波形分析法的原理
  • 4.1.2 波形分析法求解控制性能指标流程图
  • 4.2 性能指标与PID参数之间的关系研究
  • 4.2.1 性能指标与PID参数之间的定性关系
  • 4.2.2 性能指标与PID参数之间的定量关系
  • 4.3 控制性能指标与PID参数模糊整定规则
  • 4.3.1 参数模糊化处理及隶属度函数的确定
  • 4.3.2 控制性能指标与PID参数的模糊整定规则
  • 4.4 性能指标法模糊PID控制在空调系统中的应用
  • 4.4.1 性能指标法模糊PID自整定控制
  • 4.4.2 性能指标法模糊PID空调控制系统仿真研究
  • 4.5 基于遗传算法整定PID控制在空调系统中的应用
  • 4.5.1 基本遗传算法
  • 4.5.2 自适应遗传算法
  • 4.5.3 PID自整定空调控制系统的仿真
  • 4.6 基于BP网络的PID自整定控制在空调系统中的应用
  • 4.6.1 基于BP网络的PID自整定控制
  • 4.6.2 遗传算法在BP整定PID控制中的应用仿真
  • 4.7 几种方法的比较
  • 4.7.1 “参数突变”的仿真
  • 4.7.2 仿真结果与分析
  • 4.8 本章小结
  • 5 专家系统在空调控制系统中的应用
  • 5.1 专家系统简介
  • 5.1.1 专家系统的类型
  • 5.1.2 专家系统的特点
  • 5.1.3 专家系统的基本组成
  • 5.2 专家系统在空调控制系统中的应用
  • 5.2.1 空调系统对专家知识的要求
  • 5.2.2 专家知识的获取
  • 5.2.3 专家系统在空调系统节能改造中的应用
  • 5.3 本章小结
  • 6 确定性目的层电梯群控模糊调度与仿真
  • 6.1 电梯交通特性概述
  • 6.1.1 电梯交通统计特性
  • 6.1.2 电梯交通动态特性
  • 6.2 办公楼电梯交通客流分析
  • 6.2.1 电梯交通模式分类
  • 6.2.2 电梯交通特征
  • 6.2.3 电梯交通模式的模糊辨识
  • 6.3 办公楼电梯群控模糊调度
  • 6.3.1 楼层响应输入变量
  • 6.3.2 输入变量的计算
  • 6.3.3 满意度计算
  • 6.3.4 总满意度函数计算
  • 6.3.5 电梯群控模糊调度仿真
  • 6.4 目的层电梯群控模糊调度上高峰交通研究与仿真
  • 6.4.1 目的层电梯系统的引出
  • 6.4.2 目的层电梯群控模糊调度上高峰交通模式配梯算法研究
  • 6.4.3 计算机仿真及仿真结果
  • 6.4.4 仿真结论
  • 6.5 本章小结
  • 7 总结与展望
  • 7.1 论文总结
  • 7.2 未来的展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录
  • B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录
  • 相关论文文献

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