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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

    • 相关论文文献

    本文来源: https://www.lw50.cn/article/2f42fbf9050cee5b79ace4b2.html