基于预测控制的变风量空调系统控制性能实验研究

基于变风量空调送风系统运行机理建立了预测控制模型,设计出变风量空调前馈反馈综合控制系统.实验研究表明,该控制系统对变风量空调送风系统的调节及时、准确,系统更加稳定、可靠.     

基于PID神经网络的多变量解耦技术在变风量空调中的应用

本文分析了空调控制系统、变风量空调系统特点及目前存在的控制问题,提出了空调控制系统引入智能控制方案的可行性与必要性,针对变风量空调系统的特点和要求,提出变风量空调系统的控制方案。控制回路由冷水流量一送风温度控制、风机转速一静压点静压控制、送风量一室内温度控制、新风量一二氧化碳浓度控制四个控制回路组成,建立了一种新的多层神经网络,实现了神经网络和PID控制规律的本质结合,在变风量空调控制系统中表现出很强的学习和自适应解耦能力,MATLAB仿真试验说明了系统设计的有效性。     

基于VAV变风量智能建筑空调系统控制

为了解决传统VAV空调系统的非线性、延时性、波动性以及模型准确性等问题,在传统PID控制系统的基础上,引入模糊PID控制机理,建立了模糊增益控制器.结合自适应调节系统,通过模糊调整方法,以变风量空调系统终端阀门的开度为最终控制对象,通过MATLAB编程建立模型,对PID控制器参数进行在线调整.结果表明,引入模糊PID控制方法的VAV空调系统与传统PID控制方法相比,前者动态响应速度快,校正时间短、超调量小,具有广阔的应用前景.     

基于预测优化控制的变风量空调系统控制策略的研究

基于变风量空调送风系统的运行特点,建立了风量预测优化控制模型,设计了变风量空调前馈-反馈综合控制系统。实验结果表明:基于预测优化控制的空调系统运行稳定,各个空调小室的温度都能够稳定于设定温度所要求的精度范围内;各个控制环节的耦合度很小,能够实现独立控制调节,系统运行灵活、稳定。     

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.     

变风量空调系统送风管道静态压力的预测控制与仿真

变风量空调系统的能耗在智能建筑能耗中占很大部分,将预测控制器应用于该系统来降低能耗,建立基于送风管道静压的广义预测控制模型,并进行仿真研究。结果表明,送风管道静压的预测控制模型输出曲线能够很好地跟踪静压变化曲线,预测控制策略比传统PID控制要好,为变风量空调系统的应用提供了一种新的智能控制方法。     

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。     

基于预测控制的变风量空调送风系统控制特性研究

基于通风网络原理建立了变风量空调送风系统的预测控制模型,并对变风量空调送风系统进行预测控制.仿真模拟表明,该预测控制模型对变风量空调送风系统的调节及时、准确,能使该系统更加节能、可靠.     

基于神经网络的变风量空调解耦控制

目的 分析变风量空调运行时各变量之间的耦合关系,针对变风量空调参数多变、强耦合的特点,提出一种变风量空调系统改进型误差反播神经网络解耦控制方法,对变风量空调温湿度控制系统进行解耦.方法 把整个系统的解耦目标分解为N个子目标,每个子目标仅仅对一个回路通道进行解耦,其结构与指标函数简单,易于实现;并将模糊神经网络控制器与解耦控制器有机结合.结果 解耦成功后,控制响应速度快、超调量几乎为零,达到期望温度后温度曲线保持不变,而此过程中湿度值基本没有变化,整个控制过程调节响应快,稳态误差小,解耦效果明显,有很强的控制精度和鲁棒性.结论 BP神经网络解耦控制算法具有很强的自学习功能和自适应解耦能力,能取得良好的解耦控制效果.     

水源热泵空调系统参数自整定模糊控制

目的研究一种水源热泵空调系统的智能控制方法,改善系统的控制效果．方法采用参数模糊自整定的控制策略,先对模糊控制器进行设计,再确定参数的原则,再将模糊控制和PID控制相结合,实现PID参数在线自动调整．结果参数自整定PID控制比普通PID控制超调量小5％-10％,调节时间缩短近50％．结论参数自整定模糊PID具有良好的动、静态性能,有效地提高了系统的控制效果,满足了系统的节能技术要求．     

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.     

改进型模糊自整定比例积分微分温度控制系统

针对传统比例积分微分(PID)控制系统在温度控制中存在超调量大、处理时间长,以及温度的非线性、时变性和滞后性等问题,提出一种改进型的模糊自整定比例积分微分控制系统控制电炉温度.首先利用传统的PID控制器算法,计算出当前系统的误差及误差变化,再根据模糊推理和变论域的在线参数调整原理,修正比例参数、微分参数、积分参数,最后将这些参数传输到PID调节器输出控制电炉温度.通过对电炉在500℃与1 000℃时的控制仿真实验,结果表明改进型的模糊自整定PID控制算法对电炉温度控制的稳定性、鲁棒性更好,减少了温度波动对温度控制系统的影响.     

空压机用无刷直流电机的模糊控制及仿真

为了快速适应电动汽车在不同路况时的功率需求,必须对驱动空压机高速旋转的无刷直流电机（BLDCM）的转速进行实时控制.在BLDCM的双闭环调速控制系统中,外环转速采用模糊控制器取代常规PID控制器,以克服BLDCM的非线性影响,它与内环电流的PI控制相结合,提高了BLDCM控制系统的动态响应速度.仿真结果表明：BLDCM调速控制系统采用模糊控制器比采用常规的PID控制器具有较好的控制性能,可满足电动汽车的工作需求.     

模糊PID控制算法在地源热泵空调控制中的应用

针对目前地源热泵空调系统控制的不足、系统误差不稳定和动态特性不理想等问题,提出了一种模糊比例、积分、微分(PID)控制算法.该算法将系统温差和温差变化率作为输入信号,通过模糊推理,实现了对PID控制参数进行在线自调整,从而对室内温度进行合理的控制,提高了对采暖末端温度的控制精度,降低了能耗,取得了良好的现场控制效果,并可用Matlab/Simulink进行仿真.     

改进的加热过程模糊自调整PID算法及仿真分析

为解决工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变的非线性受控对象难于控制的问题,提出一种改进的控制算法。该算法采用1个单输入3输出的模糊控制器结构代替3个单输入单输出模糊控制器结构,通过Mam—dani模糊推理运算自调整PID（Proportional Integral Derivative）参数,并结合Smith预估补偿控制作用,优化系统动态响应指标,改善了控制器性能。将其应用于注塑机加热过程的温度控制中,并与常规PID控制器和Smith预估PID控制器比较。仿真结果表明,该控制器各项性能均好于其他两种控制器,调节时间为420s,超调量和稳态误差均为0,具有抗干扰性强和鲁棒性好等优点,为进一步改善注塑机加热过程的实际控制性能提供了理论依据。     

The Application and Simulation of Fuzzy Adaptive PID in Household Heating Metering System

After heat is metered in each house unit,the heating system is regulated by variable flow.The temperature of the return w ater is controlled to regulate the flow to realize the temperature regulation.According to the characteristics of the temperature control w ith big inertia,pure time-delay and degeneration,a fuzzy adaptive PID controller is designed w ith the advantages of the fuzzy control and PID algorithm,and the simulation model is established according to the characteristics of heating metering system.Simulation results show that the fuzzy adaptive PID controller proposed has small overshoot,short oscillation cycle,high precision and strong anti-jamming capability in comparison w ith conventional PID controller,w hich could meet the requirement of the dynamic and steady-state performance of the heating process.