暖通空調(diào)優(yōu)化控制技術研究

【摘要】：隨著暖通空調(diào)日益普及,暖通空調(diào)系統(tǒng)的能量消耗一般占整個建筑耗電量的50%以上,但目前實際情況:絕大多數(shù)空調(diào)處在低效下運行,能源浪費嚴重。造成這種現(xiàn)象的主要原因是由于空調(diào)系統(tǒng)一般都按最大負荷計算,同時對暖通空調(diào)非線性、時變性、大滯后、大慣性系統(tǒng)采用定工作點和定控制器參數(shù)設計。 根據(jù)暖通空調(diào)非線性、時變性等特點,本文采用基于RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的暖通空調(diào)建模方法,使建立的暖通空調(diào)動態(tài)模型能適應工況環(huán)境的變化和干擾的作用,為暖通空調(diào)的高級控制算法、系統(tǒng)優(yōu)化提供了準確的模型;結合PMV指標,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對房間的最佳溫度進行最佳設定,設定的最佳溫度為暖通空調(diào)廣義預測控制系統(tǒng)提供溫度期望軌跡;為了暖通空調(diào)能調(diào)節(jié)出滿意的房間環(huán)境和節(jié)省能量的消耗,結合暖通空調(diào)強非線性、時變性、大滯后、大慣性等特點,設計了基于RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的暖通空調(diào)廣義預測控制器,利用RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡通過不斷的反饋修正為在線優(yōu)化控制器提供準確的房間溫度預測輸出,為了減少廣義預測控制的計算量,廣義預測控制的在線優(yōu)化采用RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)完成,它利用模型預測網(wǎng)絡所提供的預測信息和所設定的目標函數(shù),不斷的進行在線修正,以得到最佳暖通空調(diào)冷凍水調(diào)節(jié)閥的電壓。 通過試驗和仿真驗證,基于RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的建模算法可以對暖通空調(diào)準確建模;選用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡對房間溫度的最佳設定滿足人體舒適度的要求;同時設計的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡廣義預測控制系統(tǒng)能在工況環(huán)境變化、干擾作用等情況下,使被控房間的溫度快速準確跟蹤BP神經(jīng)網(wǎng)絡所設定的最佳房間溫度,從而在調(diào)節(jié)出舒適房間溫度的同時,減少暖通空調(diào)能量的消耗。 【關鍵詞】：暖通空調(diào) BP神經(jīng)網(wǎng)絡 RBF模糊神經(jīng)網(wǎng) 預測控制
【學位授予單位】：沈陽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2005
【分類號】：TU831
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 課題的目的和意義10-11
• 1.2 暖通空調(diào)控制技術發(fā)展現(xiàn)狀11-13
• 1.3 課題的主要任務和研究方法13-15
• 2 暖通空調(diào)系統(tǒng)15-21
• 2.1 暖通空調(diào)整體工藝15
• 2.2 暖通空調(diào)供水系統(tǒng)15-17
• 2.3 暖通空調(diào)空氣處理單元17-20
• 2.4 小結20-21
• 3 暖通空調(diào)建模與優(yōu)化控制預備知識21-33
• 3.1 RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡21-25
• 3.1.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡21-22
• 3.1.2 RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結構22-24
• 3.1.3 RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡建立24-25
• 3.2 廣義預測控制基本原理25-31
• 3.2.1 廣義預測控制模型預測輸出26-29
• 3.2.2 廣義預測控制優(yōu)化策略29-30
• 3.2.3 廣義預測反饋校正30
• 3.2.4 廣義預測參數(shù)選擇及影響30-31
• 3.3 小結31-33
• 4 暖通空調(diào)系統(tǒng)建模研究33-49
• 4.1 暖通空調(diào)模型描述33-34
• 4.2 暖通空調(diào)建模算法34-38
• 4.3 暖通空調(diào)建模算法實驗驗證38-47
• 4.3.1 暖通空調(diào)建模數(shù)據(jù)采集與參數(shù)確定38-39
• 4.3.2 暖通空調(diào)建模結果39-40
• 4.3.3 工況變化下建模實驗對比驗證40-47
• 4.4 小結47-49
• 5 暖通空調(diào)廣義預測控制49-67
• 5.1 房間最佳溫度設定49-56
• 5.1.1 室內(nèi)熱舒適度影響因素49-51
• 5.1.2 PMV指標51-52
• 5.1.3 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡設定房間溫度52-53
• 5.1.4 仿真結果53-56
• 5.2 暖通空調(diào)控制系統(tǒng)設計56-61
• 5.2.1 暖通空調(diào)控制器在線滾動優(yōu)化57-59
• 5.2.2 暖通空調(diào)預測模型59-60
• 5.2.3 暖通空調(diào)廣義預測控制反饋校正60-61
• 5.3 暖通空調(diào)廣義預測控制仿真61-66
• 5.3.1 暖通空調(diào)模型和參數(shù)選取61-63
• 5.3.2 暖通空調(diào)廣義預測控制仿真結果63-66
• 5.4 小結66-67
• 6 結論67-68
• 參考文獻68-72
• 致謝72

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讓中國的暖通空調(diào)信息進入Internet    何濤;路賓;

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前言    

灰色拓撲預測在暖通空調(diào)負荷預測中的應用    胡文斌;楊昌智;羅濱濱;

BSCE新工廠暖通空調(diào)節(jié)能與自控改造設計    梁曉東;

暖通空調(diào)中的溫熱環(huán)境研究    楊昌智;吳健丹;

2002年全國暖通空調(diào)計算機應用研討會    丁力行;

非線性時間序列動態(tài)建模與預測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法    吳今培;胡旭川;陳世權;

2002年全國暖通空調(diào)計算機應用研討會    丁力行;

中國成為全球第二大暖通空調(diào)市場    經(jīng)時

暖通空調(diào)節(jié)能細節(jié)設計是關鍵    潘美如

加大對高增長的中國暖通空調(diào)市場投入    記者 劉瓊

建筑設計讓暖通空調(diào)更低碳    叢健

暖通空調(diào)應用也是樓盤賣點    本報實習記者 王瑞芳

從缺失到重視：“通風”走進空調(diào)業(yè)    本報記者 聞笙

暖通空調(diào)市場:繁榮背后亟待規(guī)范    何吉

感受莫斯科國際暖通空調(diào)展    王攀峰

亞洲暖通空調(diào)第一展成功落幕    實習記者 柏丹

“低碳經(jīng)濟”背景下暖通空調(diào)產(chǎn)業(yè)的嬗變    袁清

地熱換熱器的傳熱問題研究及其工程應用    刁乃仁

成都平原城市化土壤重（類）金屬演變及其環(huán)境效應研究    王昌全

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡電容法刨花含水率測試儀的研究與開發(fā)    何毅

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超聲—電沉積鎳基TiN納米復合鍍層的研究    夏法鋒

基于改進粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡的電信業(yè)務預測模型研究    李勇平

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