本文關(guān)鍵詞：變風(fēng)量中央空調(diào)的多模式控制研究

  更多相關(guān)文章： 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng) 多模式控制策略 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 果蠅優(yōu)化算法 最小二乘支持向量機

【摘要】：能源作為支撐人類文明進步和現(xiàn)代社會發(fā)展的基礎(chǔ),成為時下最備受關(guān)注的話題。我國既是能源大國又是能耗大國,其中,建筑能耗占總能耗的比例最多,空調(diào)系統(tǒng)能耗又是建筑能耗最主要的一部分。而變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)因其能夠有效降低運行能耗和控制靈活成為空調(diào)領(lǐng)域研究的核心對象。因此,對變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)控制效果問題的研究具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。本論文首先對變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)進行了簡要的介紹,并結(jié)合工程實例對實際工程中變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的控制方式進行了詳細(xì)的分析及選擇,然后針對空調(diào)系統(tǒng)的大干擾、時變等特性提出了基于溫差的多模式控制策略,并對其中的大溫差控制策略進行研究,最后對小溫差控制策略進行了研究。本文主要完成的研究工作分為以下幾點:(1)結(jié)合工程實例設(shè)計了空調(diào)系統(tǒng)整體方案、末端裝置控制方案、風(fēng)量控制方案、送風(fēng)溫度控制方案以及新風(fēng)控制方案,并在設(shè)計過程中詳細(xì)分析了控制方法的優(yōu)越性及實際工程所面臨的問題。(2)建立了送風(fēng)溫度設(shè)定值補償量的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,對變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的送風(fēng)溫度工作點進行優(yōu)化,并提出將果蠅優(yōu)化算法用于整定PID控制器參數(shù),以提高PID控制器的控制效果。仿真研究結(jié)果表明:Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立較準(zhǔn)確的預(yù)測模型;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的FOA-PID的控制策略有更高的控制精度,更快的響應(yīng)速度和更小的超調(diào)量,提高了系統(tǒng)的動態(tài)性能指標(biāo)和穩(wěn)態(tài)精度。(3)建立了末端裝置中風(fēng)閥的最小二乘支持向量機預(yù)測模型,使系統(tǒng)適應(yīng)非線性過程的動態(tài)變化,并提出采用果蠅優(yōu)化算法進行滾動優(yōu)化,以求得VAV空調(diào)系統(tǒng)的控制律。仿真研究結(jié)果表明:最小二乘支持向量機可以快速準(zhǔn)確地建立溫度預(yù)測模型,并具有更好的泛化能力;FOA滾動優(yōu)化的LSSVM預(yù)測控制策略可以克服被控對象的非線性、時變等不確定性因素,有效地減小了空調(diào)控制系統(tǒng)的超調(diào)和振蕩,加快了系統(tǒng)響應(yīng)速度,魯棒性強,跟蹤能力好。
【關(guān)鍵詞】：變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng) 多模式控制策略 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 果蠅優(yōu)化算法 最小二乘支持向量機
【學(xué)位授予單位】：沈陽建筑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TB657.2
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 課題研究概述13-14
• 1.1.1 課題研究的背景13-14
• 1.1.2 課題研究的目的及意義14
• 1.2 課題研究的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢14-17
• 1.2.1 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的發(fā)展14-15
• 1.2.2 空調(diào)系統(tǒng)的控制研究現(xiàn)狀與發(fā)展15-17
• 1.3 課題研究的方向及貢獻17-18
• 1.3.1 課題研究的方向17
• 1.3.2 課題研究的貢獻17-18
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排18
• 1.5 本章小結(jié)18-19
• 第二章 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)簡介19-25
• 2.1 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)概述19-21
• 2.1.1 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的概念19
• 2.1.2 變風(fēng)量空調(diào)的特點19-20
• 2.1.3 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的分類20-21
• 2.2 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的組成及工作過程21-22
• 2.2.1 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的組成21-22
• 2.2.2 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的工作過程22
• 2.3 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的優(yōu)點及存在的問題22-23
• 2.3.1 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的優(yōu)點22-23
• 2.3.2 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)存在的問題23
• 2.4 本章小結(jié)23-25
• 第三章 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)控制設(shè)計及工程實例25-37
• 3.1 工程概況25-26
• 3.2 空調(diào)系統(tǒng)整體設(shè)計方案26-27
• 3.3 末端裝置控制設(shè)計方案27-29
• 3.4 空調(diào)系統(tǒng)機組控制設(shè)計方案29-35
• 3.4.1 風(fēng)量控制設(shè)計方案29-32
• 3.4.2 送風(fēng)溫度控制32-34
• 3.4.3 新風(fēng)控制設(shè)計方案34-35
• 3.5 本章小結(jié)35-37
• 第四章 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)大溫差控制策略37-55
• 4.1 多模式控制策略概述37-38
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述38-44
• 4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點38-39
• 4.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類39
• 4.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型39-42
• 4.2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則42-44
• 4.3 果蠅優(yōu)化算法44-45
• 4.3.1 果蠅優(yōu)化算法概述44
• 4.3.2 果蠅優(yōu)化算法具體步驟44-45
• 4.4 基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的FOA-PID大溫差控制器設(shè)計45-51
• 4.4.1 控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)45-46
• 4.4.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型的建立46-49
• 4.4.3 基于果蠅算法的PID參數(shù)優(yōu)化49-51
• 4.5 實驗仿真及結(jié)果分析51-54
• 4.5.1 系統(tǒng)仿真概述51-52
• 4.5.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真52-53
• 4.5.3 基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FOA-PID控制策略仿真53-54
• 4.6 本章小結(jié)54-55
• 第五章 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)小溫差控制策略55-69
• 5.1 預(yù)測控制55-57
• 5.1.1 預(yù)測控制分類55
• 5.1.2 預(yù)測控制特點55-56
• 5.1.3 預(yù)測控制基本原理56-57
• 5.2 最小二乘支持向量機57-61
• 5.2.1 統(tǒng)計學(xué)理論基礎(chǔ)57-58
• 5.2.2 支持向量機58-60
• 5.2.3 最小二乘支持向量機60-61
• 5.3 FOA滾動優(yōu)化的LSSVM小溫差預(yù)測控制器設(shè)計61-65
• 5.3.1 LSSVM預(yù)測模型建立61-63
• 5.3.2 FOA滾動優(yōu)化63-64
• 5.3.3 反饋校正64
• 5.3.4 算法實現(xiàn)步驟64-65
• 5.4 實驗仿真及結(jié)果分析65-68
• 5.4.1 LSSVM預(yù)測模型仿真65-66
• 5.4.2 FOA滾動優(yōu)化的LSSVM預(yù)測控制策略仿真66-68
• 5.5 本章小結(jié)68-69
• 第六章 結(jié)論69-71
• 6.1 總結(jié)69-70
• 6.2 展望70-71
• 參考文獻71-75
• 作者簡介75
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文75-77
• 致謝77-78

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