本文關(guān)鍵詞：基于模糊自適應(yīng)的室內(nèi)熱舒適度建模與控制，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)代社會(huì),人們有大量的時(shí)間在室內(nèi)度過(guò),因此,人們對(duì)于室內(nèi)環(huán)境的品質(zhì)和舒適性提出了越來(lái)越高的要求,傳統(tǒng)的溫濕度控制已無(wú)法滿(mǎn)足人們的要求,人們希望能夠直接以自身的熱舒適感覺(jué)為出發(fā)點(diǎn),對(duì)空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)與控制。因此,研究基于室內(nèi)熱舒適度的空氣調(diào)節(jié)方案具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。然而,人們對(duì)于舒適的定義存在差異;同時(shí),室內(nèi)空氣對(duì)象是一個(gè)典型的非線(xiàn)性,純滯后,具有動(dòng)態(tài)時(shí)變性的系統(tǒng),傳統(tǒng)的控制方法往往很難達(dá)到較好的控制效果。因此,這些都是以熱舒適度為控制目標(biāo)的HVAC系統(tǒng)急需要解決的問(wèn)題。針對(duì)這一問(wèn)題,本文圍繞室內(nèi)熱舒適度指標(biāo)PMV的建模與相應(yīng)控制器的設(shè)計(jì),系統(tǒng)地開(kāi)展了研究工作,希望為基于熱舒適度的室內(nèi)空氣調(diào)節(jié)帶來(lái)可行的方案。本文首先介紹了基于模糊自適應(yīng)的室內(nèi)熱舒適度指標(biāo)PMV建模與控制的研究目的與意義,并針對(duì)熱舒適度預(yù)測(cè)模型和空氣調(diào)節(jié)兩個(gè)方面,分別對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和相應(yīng)研究方法進(jìn)行了綜述。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)熱舒適度指標(biāo)PMV建模和基于PMV指標(biāo)的空氣調(diào)節(jié)控制器設(shè)計(jì)兩方面進(jìn)行了詳細(xì)的研究。針對(duì)熱舒適度指標(biāo)PMV建模部分,提出了一種基于先驗(yàn)知識(shí)的熱舒適度指標(biāo)PMV模糊自適應(yīng)建模方法。綜合考慮影響PMV指標(biāo)的全部六個(gè)因素,對(duì)于以往文獻(xiàn)鑒于難以檢測(cè)得到而回避的兩個(gè)人體因素,提出了具有可行性的檢測(cè)方法;采用基于先驗(yàn)知識(shí)方法對(duì)輸入空間劃分,并采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,在基于先驗(yàn)知識(shí)構(gòu)建Ⅰ型T-S模糊模型的基礎(chǔ)上,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)該模型進(jìn)行學(xué)習(xí),使得所建立的模型既具備較好的物理意義,便于理解,又能夠根據(jù)當(dāng)前環(huán)境實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),自主調(diào)整模型相關(guān)參數(shù),保證模型的精確性。最后通過(guò)仿真對(duì)所提出的建模方法進(jìn)行驗(yàn)證。在已給出的PMV預(yù)測(cè)模型基礎(chǔ)上,針對(duì)其在模糊規(guī)則數(shù)上仍然較多這樣一個(gè)問(wèn)題,提出了基于先驗(yàn)知識(shí)的PMV預(yù)測(cè)模型的改進(jìn)方案,采用遞階結(jié)構(gòu)改進(jìn)之前提出的單層結(jié)構(gòu)的模糊自適應(yīng)模型,在改進(jìn)的過(guò)程中,利用靈敏度分析的方法對(duì)影響PMV的六個(gè)變量重新進(jìn)行選擇和分配,充分考慮了熱舒適度領(lǐng)域的先驗(yàn)知識(shí)在輸入變量初始模糊劃分上的應(yīng)用,并且將統(tǒng)計(jì)和關(guān)聯(lián)分析的方法應(yīng)用到遞階結(jié)構(gòu)各個(gè)子系統(tǒng)的模糊規(guī)則提取中。最后,通過(guò)仿真,并與原模型進(jìn)行對(duì)比,對(duì)所提改進(jìn)方法進(jìn)行驗(yàn)證。針對(duì)基于PMV指標(biāo)的空氣調(diào)節(jié)控制器設(shè)計(jì)問(wèn)題,提出了一種帶約束的廣義預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì)方法,以熱舒適度指標(biāo)PMV作為被控對(duì)象�？刂破髟O(shè)計(jì)中利用已建立的遞階模糊自適應(yīng)熱舒適度模型,并將模型分為軟測(cè)量部分和預(yù)測(cè)模型部分。針對(duì)預(yù)測(cè)模型部分采用融合的多模型方法,將系統(tǒng)復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系轉(zhuǎn)化為多個(gè)線(xiàn)性模型的凸組合,并成為適合GPC格式的參數(shù)時(shí)變模型,在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了帶約束的GPC控制器。在仿真過(guò)程中,從貼近實(shí)際工況考慮,假設(shè)了擾動(dòng)的變化的情況,最終驗(yàn)證了本設(shè)計(jì)方案的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)空氣調(diào)節(jié) PMV 自適應(yīng)模糊神經(jīng)系統(tǒng) 遞階結(jié)構(gòu) 先驗(yàn)知識(shí) 靈敏度分析 軟測(cè)量 模型轉(zhuǎn)化 帶約束的廣義預(yù)測(cè)控制
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP273
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究的背景和意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 熱舒適度指標(biāo)模型研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 室內(nèi)空氣調(diào)節(jié)研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容與文章結(jié)構(gòu)15-18
• 第二章 基于先驗(yàn)知識(shí)的PMV模糊自適應(yīng)建模18-32
• 2.1 引言18-19
• 2.2 室內(nèi)熱舒適度指標(biāo)PMV概述19-20
• 2.3 PMV預(yù)測(cè)模型20-26
• 2.3.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理20-21
• 2.3.2 輸入變量的選擇及其可行性研究21-23
• 2.3.3 基于先驗(yàn)知識(shí)的初始T-S模糊模型建立23-26
• 2.3.4 建�；静襟E26
• 2.4 仿真實(shí)例26-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于遞階結(jié)構(gòu)的PMV模糊自適應(yīng)建模32-43
• 3.1 引言32
• 3.2 T-S遞階模糊結(jié)構(gòu)特點(diǎn)概述32-34
• 3.3 基于遞階結(jié)構(gòu)的PMV模型改進(jìn)34-39
• 3.3.1 基于靈敏度分析的輸入變量選擇34-36
• 3.3.2 遞階結(jié)構(gòu)下的模糊規(guī)則提取36-38
• 3.3.3 遞階結(jié)構(gòu)的后件辨識(shí)38
• 3.3.4 建模基本步驟38-39
• 3.4 仿真實(shí)例39-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第四章 室內(nèi)熱舒適度的預(yù)測(cè)控制43-60
• 4.1 引言43-44
• 4.2 基于PMV的室內(nèi)舒適度控制44-53
• 4.2.1 預(yù)測(cè)控制概述44-45
• 4.2.2 帶約束的廣義預(yù)測(cè)控制基本原理45-49
• 4.2.3 PMV模糊自適應(yīng)預(yù)測(cè)模型的轉(zhuǎn)化49-50
• 4.2.4 熱舒適度指標(biāo)PMV廣義預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì)50-53
• 4.3 仿真實(shí)例53-59
• 4.4 本章小結(jié)59-60
• 第五章 總結(jié)與展望60-62
• 5.1 本文的研究?jī)?nèi)容60-61
• 5.2 未來(lái)工作展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-68
• 致謝68-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文70-72

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 張玲;王玲;吳桐;;基于改進(jìn)的粒子群算法優(yōu)化反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱舒適度預(yù)測(cè)模型[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2014年03期

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  本文關(guān)鍵詞：基于模糊自適應(yīng)的室內(nèi)熱舒適度建模與控制，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：509865