本文關(guān)鍵詞：面向室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度預(yù)測與控制模型優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：如今人們對室內(nèi)環(huán)境質(zhì)量的要求要越來越高,人們最能直接感受到的是室內(nèi)熱濕環(huán)境,現(xiàn)今調(diào)節(jié)室內(nèi)熱濕環(huán)境的主要手段是空調(diào)控制系統(tǒng)。傳統(tǒng)的空調(diào)控制系統(tǒng)主要通過單一的溫度指標(biāo)來控制室內(nèi)的熱濕環(huán)境,不是真正基于人的熱舒適度,并且其能耗也非常巨大。所以建立起室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度控制系統(tǒng)是現(xiàn)在迫在眉睫的問題。然而,選取一個室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是室內(nèi)熱舒適度控制實(shí)現(xiàn)的必要前提條件,利用這一評價(jià)標(biāo)準(zhǔn),綜合考慮室內(nèi)的環(huán)境因素,使得室內(nèi)環(huán)境朝著人們希望的狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整和改變。綜上,本文的研究成果如下:(1)本文選取PMV熱舒適模型作為評價(jià)室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。因?yàn)镻MV值的計(jì)算過程非常復(fù)雜,時(shí)滯性非常明顯。為了解決這些問題,選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對PMV熱舒適度進(jìn)行預(yù)測建模。最后通過實(shí)驗(yàn)仿真,驗(yàn)證了面型室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度PMV預(yù)測模型的可行性,也能將此模型應(yīng)用在空調(diào)的實(shí)時(shí)控制之中。(2)由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有預(yù)測精度低、收斂速度慢、易于陷入局部最優(yōu)的缺陷。針對這些缺陷,本文決定選用PSO算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行優(yōu)化。并且在PSO算法的速度更新、慣性權(quán)值、加速系數(shù)三個方面做出改進(jìn),提出了改進(jìn)的PSO算法—IPSO算法。并且利用IPSO算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,建立起IPSO優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PMV實(shí)時(shí)預(yù)測模型。通過模型實(shí)驗(yàn)仿真,并對比BP預(yù)測模型與PSO優(yōu)化的BP預(yù)測模型,得出本文建立的預(yù)測模型收斂更快,預(yù)測更加準(zhǔn)確。(3)由于傳統(tǒng)的空調(diào)控制系統(tǒng)本身就是非線性、大滯后的復(fù)雜系統(tǒng),所以本文將利用模糊控制算法建立起室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度PMV模糊控制模型。通過實(shí)驗(yàn)仿真,得出該系統(tǒng)對舒適度的控制達(dá)到預(yù)期效果,并對比傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng),實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證出本文的熱舒適度控制系統(tǒng)的控制效果更好。
【關(guān)鍵詞】：熱舒適度 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PSO算法 PMV指標(biāo) 模糊控制
【學(xué)位授予單位】：沈陽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TB657.2;TP273
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 論文主要工作及結(jié)構(gòu)安排15-19
• 第2章 室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度評價(jià)及預(yù)測19-39
• 2.1 室內(nèi)熱濕環(huán)境影響因素19-21
• 2.2 室內(nèi)熱濕環(huán)境評價(jià)21-24
• 2.2.1 室內(nèi)熱濕環(huán)境的評價(jià)方法21-22
• 2.2.2 PMV熱舒適模型22-24
• 2.3 室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度PMV預(yù)測模型24-37
• 2.3.1 PMV預(yù)測模型介紹24
• 2.3.2 常見幾種預(yù)測模型的分析比較24-26
• 2.3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱舒適度預(yù)測模型建立26-37
• 2.4 本章小結(jié)37-39
• 第3章 基于改進(jìn)PSO優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PMV實(shí)時(shí)預(yù)測模型39-57
• 3.1 粒子群優(yōu)化算法39-44
• 3.1.1 粒子群算法簡介39-40
• 3.1.2 基本PSO算法基本原理與相關(guān)控制參數(shù)40-44
• 3.2 IPSO算法44-47
• 3.2.1 PSO算法的缺點(diǎn)與相關(guān)改進(jìn)分析44
• 3.2.2 本文對PSO算法的改進(jìn)44-46
• 3.2.3 IPSO的算法實(shí)現(xiàn)46-47
• 3.3 IPSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)47-50
• 3.3.1 可行性分析47-48
• 3.3.2 IPSO優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PMV實(shí)時(shí)預(yù)測算法48-50
• 3.4 IPSO優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PMV實(shí)時(shí)預(yù)測建模50-55
• 3.4.1 模型仿真50-51
• 3.4.2 仿真結(jié)果分析51-55
• 3.5 本章小結(jié)55-57
• 第4章 室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度控制實(shí)現(xiàn)與分析57-71
• 4.1 室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度控制策略分析57-60
• 4.1.1 傳統(tǒng)控制策略57-58
• 4.1.2 PMV指標(biāo)控制58-59
• 4.1.3 控制策略的比較與確定59-60
• 4.2 室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度控制變量分析60-64
• 4.2.1 環(huán)境變量對PMV指標(biāo)影響60-62
• 4.2.2 控制變量的確定62-64
• 4.3 室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度控制方式選擇64-66
• 4.3.1 控制方式分析64-66
• 4.3.2 控制方式的確定66
• 4.4 室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度控制算法選擇66-70
• 4.4.1 控制算法分析66-69
• 4.4.2 控制算法的確定69-70
• 4.5 本章小結(jié)70-71
• 第5章 室內(nèi)熱濕環(huán)境PMV模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與仿真71-83
• 5.1 模糊控制器的設(shè)計(jì)71-73
• 5.1.1 模糊控制器的設(shè)計(jì)步驟71-72
• 5.1.2 模糊控制器的設(shè)計(jì)要點(diǎn)72-73
• 5.2 模糊控制器的仿真實(shí)現(xiàn)73-75
• 5.3 室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度模糊控制系統(tǒng)75-81
• 5.3.1 被控對象傳遞函數(shù)的確定75-77
• 5.3.2 模糊控制系統(tǒng)的建立77
• 5.3.3 系統(tǒng)仿真與結(jié)果分析77-81
• 5.4 本章小結(jié)81-83
• 第6章 總結(jié)與展望83-85
• 6.1 論文總結(jié)83
• 6.2 展望83-85
• 參考文獻(xiàn)85-89
• 在學(xué)期間研究成果89-91
• 致謝91-92

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本文編號：383590