基于系统辨识的太阳能—相变蓄热新风供暖系统控制策略研究

论文摘要

随着不可再生资源的日益减少,低碳节能、用绿色能源代替传统能源已经成为全世界要共同面对的问题；而随着科技的进步与人类文明的发展,人们对自身生活环境的要求也越来越高。如何协调处理能量损耗的降低与生存质量的提高之间的关系成了当今各国专家学者研究的重点,而太阳能-相变蓄热新风供暖系统就是在室温控制领域解决这两者矛盾的一种有效的新方式。太阳能-相变蓄热新风供暖系统综合考虑建筑节能、新能源利用、能源储备、室内通风需求等问题,提出利用太阳能技术、相变蓄热技术与现代的控制理论相结合的方式,解决室内的供暖和通风换气问题。系统能够实时监测现场各种条件的变化；根据现场的不同实际情况,把太阳能用于室内供暖与能量储备；根据用户需求实现加热室温、储存热量、释放热量之间的自动转换；并在每种转换模式中实现自动控制,使室内的空气质量、温度条件,达到最宜居的状态,创造最理想的生活环境。纵观国内外本领域的相关研究成果,从太阳能-相变蓄热新风供暖系统的系统特性出发、对它的能量转化、运行机制、系统模型、智能控制策略等一系列问题进行成体系的研究,是一个目前研究基础相对薄弱,但很有研究价值的新领域。本文的主要研究内容和成果包括：1.从热力学的角度分析了系统的导热流程和工作原理；并从功能结构的角度对系统进行分析,把系统分为导热系统与测控系统两大部分。随后分析了导热系统的整体设计；测控系统中硬件平台主要测控参数的确定、测控设备的选用、测控网络结构的设计；以及软件平台中数据采集、数据处理、数据监视和控制输出等几大功能的设计。2.对太阳能集热器、蓄热槽、风机盘管进行物理特性研究,并根据其物理特性进行数学模型的推导；得出了系统各部分热传递的特性,同时对控制策略的模拟对象进行了研究。其中,用来加热新风的风机盘管是控制系统的主要控制对象,所以在它的数学模型基础上进行了仿真研究,并用实验数据对数学模型进行了验证。3.分析太阳能集热部分的控制需求,针对不同的室外光照条件提出了两种控制模式。对蓄放热、新风加热部分的控制需求进行分析,并针对不同的导热量提出了既能满足新风供暖需求,又能最大限度节能的五种控制模式。随后分析讨论了模式转换的条件,并设计了系统整体的控制模式转化策略。4.对非线性系统的辨识方法进行了分析；经过辨识方法的比较,选择用人工神经网络中的BP网络作为本系统的辨识方法。通过对BP网络的网络结构、数学算法及训练过程等问题的研究,确定了本系统的系统辨识策略。然后在系统辨识阶段比较并确定了神经网络辨识结构、BP网络的各层结构、网络训练算法和改进算法,得出了系统各个控制模式下的BP网络辨识模型。最后通过仿真验证了模型的有效性。5.对几种基于模型的控制理论进行了分析和对比,选择用模型预测控制作为本系统的控制算法。随后分析了基于线性模型的预测控制理论与基于非线性模型的预测控制理论,并研究了模型预测控制的数学描述以及算法特点。继而针对本系统的特点,进行神经网络预测模型与模型预测控制器的设计。最后对系统的各种控制模式进行了恒温测试与随动测试的仿真,并对仿真结果进行了分析,验证了控制策略的可行性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 太阳能技术与相变蓄热技术的应用研究
• 1.2.1 国外研究状况
• 1.2.2 国内研究状况
• 1.3 系统辨识理论研究
• 1.3.1 系统辨识的分类
• 1.3.2 系统辨识的步骤
• 1.3.3 系统辨识理论的应用研究
• 1.4 智能控制理论研究
• 1.4.1 智能控制理论发展
• 1.4.2 智能控制的主要类型
• 1.4.3 控制理论在室温控制中的应用研究
• 1.5 本文主要研究工作
• 1.6 论文主要章节与内容安排
• 第二章 太阳能-相变蓄热新风供暖系统实验平台
• 2.1 太阳能-相变蓄热新风供暖系统的工作原理
• 2.1.1 系统的工作原理
• 2.1.2 系统的组成部分
• 2.2 太阳能-相变蓄热新风供暖系统实验平台的设计
• 2.2.1 导热系统
• 2.2.2 硬件平台
• 2.2.3 软件平台
• 2.3 本章小结
• 第三章 导热系统的物理特性与数学模型研究
• 3.1 太阳能集热器的物理特性与数学模型
• 3.1.1 太阳能集热器的主要参数推导
• 3.1.2 太阳能集热器的数学模型
• 3.2 蓄热槽的物理特性与数学模型
• 3.2.1 蓄热槽的主要参数推导
• 3.2.2 蓄热槽的数学模型
• 3.3 风机盘管的物理特性与数学模型
• 3.3.1 风机盘管的换热方程
• 3.3.2 风机盘管的数学模型
• 3.3.3 热媒水流量与变频器电压的关系
• 3.3.4 风机盘管的数学模型仿真验证
• 3.4 本章小结
• 第四章 测控系统的控制模式设计与模式转换策略研究
• 4.1 集热部分的控制模式设计
• 4.1.1 太阳能集热部分的控制需求分析
• 4.1.2 太阳能集热部分的控制模式设计
• 4.2 蓄放热、新风加热部分的控制模式设计
• 4.2.1 蓄放热、新风加热部分的控制需求分析
• 4.2.2 蓄放热、新风加热部分的控制模式设计
• 4.3 太阳能-相变蓄热新风供暖系统的控制模式转换
• 4.3.1 太阳能集热部分的控制模式转换
• 4.3.2 蓄放热、新风加热部分的控制模式转换
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于BP神经网络的太阳能-相变蓄热新风供暖系统辨识研究
• 5.1 非线性系统辨识方法
• 5.2 BP神经网络研究
• 5.2.1 BP网络结构
• 5.2.2 BP算法的数学描述
• 5.2.3 BP网络中的神经元
• 5.2.4 BP网络的训练过程
• 5.3 基于BP神经网络的新风供暖系统辨识
• 5.3.1 辨识结构选择
• 5.3.2 辨识模型网络结构选择
• 5.3.3 网络训练算法
• 5.4 系统辨识结果仿真
• 5.4.1 太阳能加热新风控制模式系统辨识仿真
• 5.4.2 太阳能边蓄热边加热新风控制模式系统辨识仿真
• 5.4.3 蓄热槽加热新风控制模式系统辨识仿真
• 5.5 本章小结
• 第六章 太阳能-相变蓄热新风供暖系统神经网络模型预测控制研究
• 6.1 基于模型的控制理论研究
• 6.2 模型预测控制理论研究
• 6.2.1 基于线性模型的预测控制理论
• 6.2.2 基于非线性模型的预测控制理论
• 6.3 新风供暖系统神经网络模型预测控制器设计
• 6.3.1 神经网络预测模型设计
• 6.3.2 神经网络模型预测控制器设计
• 6.4 太阳能-相变蓄热新风供暖系统神经网络模型预测控制仿真
• 6.4.1 太阳能加热新风模式神经网络模型预测控制仿真
• 6.4.2 太阳能边蓄热边加热新风模式神经网络模型预测控制仿真
• 6.4.3 蓄热槽加热新风模式神经网络模型预测控制仿真
• 6.5 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 总结
• 7.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历