变风量空调系统末端的模糊神经网络控制研究

针对目前传统PID控制对模型依赖性强,难以在线调整,对具有非线性和不确定性的变风量(VAV)空调系统的控制动态性能差的特点,提出将模糊神经网络应用于该系统.建立了模糊神经网络控制器,基于变风量空调系统末端装置的数学模型进行了仿真研究.结果表明,该控制策略比传统PID控制更适合于VAV系统,控制系统具有更好的鲁棒性和自适应能力,可以取得更优的动态性能.     

基于自适应模糊PID控制的中央空调冷冻水系统仿真研究

定风量空调系统的调节是通过调节冷冻水流量实现的,建立了各个部件的数学模型,通过调节水泵转速来调节冷冻水流量。由于空调系统参数的时变性,常规PID控制存在局限性,本文建立自适应模糊PID控制器,并与常规PID控制器进行比较,表明自适应模糊PID控制调节效果更好,简单易行。     

基于模糊逻辑的空调系统广义预测控制参数整定

针对多输入多输出(multiple-input-multiple-output, MIMO)变风量空调系统(variable air volume, VAV),本文提出了一种基于模糊逻辑和事件触发的广义预测控制(generalized predictive control, GPC)参数整定方法。针对多变量VAV空调系统,基于输出斜率等新型模糊目标参数及高斯双边形隶属度函数建立模糊预测模型,提高了隶属函数拟合度以更贴切地反映系统当前时刻状态。利用麻雀智能算法(sparrow search algorithm, SSA)构建隶属度函数,对GPC控制器中的柔化因子和加权系数进行在线分段整定,有效提升了系统性能。此外,在参数整定过程中,引入事件触发机制(event-triggered mechanism, ETM),在保证控制性能的同时,避免了不必要的控制器采样与更新,降低了系统在线计算量并减少了能源消耗。最后通过VAV空调系统仿真实验验证,证明了本文提出方法的可行性和有效性。     

电液力伺服系统控制策略的半实物仿真

通过在半实物仿真环境中进行模型辨识试验,获得电液力伺服系统的辨识模型.为了改善电液力伺服系统的控制性能,设计了一种复合模糊PID控制器.这种控制器结合了经典PID控制器和带有自调整修正因子的模糊控制器的优点,并加入了前馈校正.为了避免由于两种控制方式相互切换时造成的不良扰动,采用了模糊切换的方法 .通过在电液伺服试验台上对所设计的复合模糊PID控制器进行半实物仿真实验,并对比PID控制器和传统模糊控制器的实验控制曲线,验证了复合模糊PID控制器的可行性和控制性能.同时在负载刚度和质量变化时进行了半实物仿真实验,实验结果表明,复合模糊PID控制器不仅改善了稳定性和速度,并具有良好的实时性.     

基于模糊自整定PID的直升机飞行控制律设计

在经典PID控制律基础上,引入模糊控制的概念设计模糊自整定PID控制律改进无人直升机姿态回路控制器,实现了PID控制器的参数在线自整定,并改善了控制器性能.通过Matlab对闭环系统进行算法仿真,表明模糊自整定PID控制器能够发挥优于传统PID控制器的控制性能.最后对所设计的控制器进行半物理仿真验证,通过对比典型输入指令下经典PID和模糊自整定PID两种控制器的控制效果,验证了模糊自整定PID对系统性能的优化.     

基于粒子群整定的PID算法在VAV空调中的应用

VAV空调系统是一个非线性、强耦合的大时滞系统,常规PID控制难以取得良好的控制效果,本文设计了一种将粒子群整定的PID控制算法应用于VAV空调的控制方法。仿真结果表明,新的控制方法与常规控制方法相比,控制效果良好。     

基于模糊PID的电液位置伺服控制器设计研究

介绍了电液位置伺服控制系统的组成与工作原理,并建立了系统的数学模型。将模糊控制与PID控制结合在一起,设计了模糊PID控制器,即通过模糊控制器输出对PID参数进行在线调整。利用MATLAB软件进行仿真,比较常规PID控制与模糊PID控制仿真结果,发现模糊PID控制器提高了系统的动态性能和稳态特性。     

变风量空调系统温度模糊PID控制

将模糊PID控制应用于变风量空调系统中,任务是将送风温度和空调房间内的温度（回风温度）控制在各自的设定目标值附近。分别设计了变风量空调系统的送风温度模糊PID控制系统和室内温度（视为回风温度）模糊PID控制系统,通过调节冷冻水阀门的开度来控制送风温度,通过调节变频风机的转速来控制室内温度。应用所设计的模糊PID控制器对送风温度和空调房间的温度（即回风温度）进行了实时在线控制,控制结果表明模糊PID控制器设计合理,控制效果良好。     

基于Smith预估的模糊PID串级中央空调水系统控制

为了避免部分负荷下空调运行所造成的能量损失,需对空调水系统进行变流量控制.针对一次泵水系统,采用一种带Smith预估的模糊PID复合串级控制系统,对最不利支路上压差和冷水机组回水温度进行串级优化控制.主控制器采用模糊PID参数自调整控制器.为消除纯延迟,副回路中加入Smith预估控制器.Matlab仿真结果表明,新的串级控制系统相比常规PID控制,响应速度快,具有良好的静态性能.     

多传感器信息融合在焊接质量控制中的应用

利用BP神经网络,将电弧传感器和超声波传感器所获观测信息以及焊接电流、焊接速度、焊缝坡口等焊接参数信息进行有效融合,得到焊缝熔深预测模型.为了对焊缝熔深进行精确控制,结合传统PID控制器与模糊控制器的优点,设计了参数自调整模糊PID控制器,仿真结果表明:建立的焊缝熔深预测模型能够实时、快速、准确地测量得到焊缝熔深信息,在系统性能各方面参数自调整模糊PID控制器相比于传统PID控制器有着显著优势.     

基于嵌入式的客房变风量空调系统智能控制器设计

介绍一种基于嵌入式处理器S3C2440A的变风量（VAV）空调系统智能控制器的设计方法。VAV 空调系统室温实时控制采用模糊PID 控制算法,利用嵌入式技术搭建Web服务器,实现空调系统的远程监 控。软件设计上,运行Linux操作系统,移植图形用户界面开发环境Qtopia和Qt/E,采用多进程和多线程编 写程序。经过测试表明,整个控制系统性能良好。     

变风量空调系统的模糊神经网络预测控制

针对变风量中央空调系统具有多变量、大滞后和非线性的系统特性及常规控制算法系统响应慢、控制精度不高等问题,提出了模糊神经网络预测控制策略.该方法将模糊神经网络控制与预测控制技术相结合,建立了模糊神经网络与预测控制结合的复合控制器模型,通过优化变风量控制方式,有效地实现了中央空调系统的预测控制.结果表明,该控制方法能使系统具有良好的动态性能和稳态性能,控制精度高,节能效果显著,具有广泛的应用前景.     

PID自整定调节器在VAV 空调系统解耦控制中的应用

通过采用PID自整定调节器以及前馈补偿解耦网络,对变风量(VAV)空调系统中"两个空气处理机组成的耦合系统"和"风系统和水系统耦合系统"进行解耦控制.通过MATLAB仿真研究和在实际系统中的实验研究验证了调节器和解耦网络的可行性和有效性,仿真结果和实验结果令人满意,为变风量空调系统的解耦控制提供了有效的方法,为变风量空调系统的整体稳定运行奠定了基础.     

模糊PID自整定技术在地铁空调控制中的应用

上海地铁车厢内的温差变化较大,导致地铁的空调器件经常损坏.采用模糊比例、积分和微分(PID)自整定控制的方法来降低车厢内温度的波动性,使用Matlab进行仿真,并与传统的PID控制方法进行了比较,取得了满意的结果.     

变风量空调系统的协调控制策略研究

阐述了变风量空调系统的基本原理和建筑物自动化系统应用体系结构的特点,从协调控制的角度,对目前变风量空调系统的系统控制方法进行了探讨,基于变风量方式下空调房间的动态数学模型及各控制环节的动态特性,运用MATLAB（SIMULINK）软件对风机总风量控制方法进行了仿真研究,结果表明该控制策略具有调节及时、效果显著等特点,是一种简单、实用、节能的系统协调控制方法。     

一种VAV末端控制器的设计与实现

提出变风量空调技术有良好的应用价值。介绍了一实际工程中运用的单风道再加热械量空调系统结构和压力无关型末端装置的控制原理。具体分析了此系统的ＶＡＶ顺的功能、控制方式、硬件电路和软件流程。该控制顺效果稳定可靠,可以借鉴。     

基于模糊免疫算法的变风量空调系统PID控制

由于变风量空调系统具有惯性大、时间滞后等特点,单独采用常规PID控制往往效果欠佳。本文借鉴生物免疫反馈机理和模糊控制理论,设计了模糊免疫PID控制器,将模糊免疫算法应用于室内温度控制环节,并运用模糊免疫PID控制技术对温室进行仿真试验。试验结果表明,控制环节的精度、鲁棒性、超调量及调整时间都得到较大改善。     

基于改进的粒子群PID控制在变风量系统中的应用

目的研究变风量空调系统温度-风量PID控制器的整定方法,利用粒子群算法的特点设计一种较为高效、稳定的自适应控制器.方法以常规PID控制方法的整定结果作为参考,选择PID参数的取值区间,选取种群数量、维数、最大寻优速度、收缩因子等粒子群内部参量,根据粒子群的演化规则自动完成最优控制.结果采用引入收缩因子的粒子群PID自适应控制器时,系统的调节时间约为常规控制方法的50%,超调量减少了约75%.且动态过程快速而平稳;而当系统突加阶跃扰动时,粒子群PID自适应控制器的调节时间及超调量均约为常规控制方法的50%,系统控制品质得到了较大的改善.结论仿真结果表明,采用上述自适应控制器后,空调房间的温度调节过程加快,室内外干扰因素对房间温度的影响明显降低,整个系统体现了良好的动态性能及较强的鲁棒性.