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文檔簡介
1、變風(fēng)量(VAV)空調(diào)系統(tǒng)是為滿足節(jié)能的要求而產(chǎn)生的,但目前在變風(fēng)量空調(diào)控制方面還存在很多問題,這主要是因?yàn)樽冿L(fēng)量空調(diào)控制回路多,各回路之間耦合較強(qiáng),且室外氣象參數(shù)和空調(diào)區(qū)域內(nèi)擾的變化都會(huì)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行造成影響。此外,VAV系統(tǒng)空氣調(diào)節(jié)過程及各執(zhí)行器的運(yùn)行特性具有非線性也給控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)增加了難度。 針對(duì)變風(fēng)量空調(diào)這種存在大滯后特性的MIMO非線性系統(tǒng),本論文綜合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最優(yōu)控制和預(yù)測(cè)控制的優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測(cè)優(yōu)化
2、控制算法。該算法采用基于Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)及Eular-Lagrange(EL)和預(yù)測(cè)滾動(dòng)優(yōu)化思想訓(xùn)練多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然后將其作為優(yōu)化反饋控制器來求解時(shí)變MIMO非線性系統(tǒng)的優(yōu)化反饋解,可以在計(jì)算量和占用存儲(chǔ)區(qū)容量適中的情況下解決非線性系統(tǒng)的優(yōu)化控制問題,同時(shí)引入多步預(yù)測(cè)優(yōu)化性能指標(biāo)來克服各種不確定性和復(fù)雜變化的影響;此外,在控制過程中還利用另一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)系統(tǒng)時(shí)變參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),以充分發(fā)揮預(yù)測(cè)控制
3、的優(yōu)勢(shì)。 在進(jìn)行試驗(yàn)研究前,對(duì)上述算法進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真研究,結(jié)果表明,所提出的控制方案對(duì)于含有大滯后特性的MIMO非線性系統(tǒng)可以取得良好的控制效果。在仿真研究成功的基礎(chǔ)上,在北京建工學(xué)院建筑智能化實(shí)驗(yàn)研究中心樓宇自控實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究。首先利用研華網(wǎng)絡(luò)控制器AMAM6500進(jìn)行了樓宇自控實(shí)驗(yàn)室空調(diào)區(qū)域參數(shù)采集工作,包括溫度、濕度、太陽輻射強(qiáng)度等,利用多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了空調(diào)區(qū)域溫度和相對(duì)濕度的預(yù)測(cè)模型,并研究了改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)
4、測(cè)模型泛化能力的方法?;谝呀⒌念A(yù)測(cè)模型,將上述控制算法用于變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的實(shí)際控制研究,綜合考慮舒適性指標(biāo)和能耗指標(biāo)作為預(yù)測(cè)優(yōu)化控制的目標(biāo)函數(shù),以達(dá)到既滿足舒適性要求、又節(jié)省能耗的目的。 研究結(jié)果表明: 1)由于預(yù)測(cè)控制的滾動(dòng)優(yōu)化和反饋校正始終建立在實(shí)際控制過程的基礎(chǔ)上,能夠有效克服控制系統(tǒng)中模型不精確、非線性、時(shí)變等不確定性的影響。因此,在存在干擾的情況下,本論文提出的控制方案能夠使被控參數(shù)保持穩(wěn)定,控制性能良好,
5、而且避免了執(zhí)行機(jī)構(gòu)頻繁動(dòng)作。而同樣情況下,PID算法會(huì)使被控參數(shù)長時(shí)間波動(dòng),這種波動(dòng)不僅使控制性能變差,而且會(huì)造成執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作頻繁,降低其使用壽命。 2)由于本論文提出的控制方案綜合考慮舒適性指標(biāo)和能耗指標(biāo)作為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化預(yù)測(cè)控制,研究表明,與PID控制方法相比,采用本論文提出的控制方案能夠使變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)節(jié)約能耗21.5%~28.6%。 3)所研究的智能控制算法實(shí)時(shí)性好,占用存儲(chǔ)空間少,易于工程實(shí)現(xiàn)。在研華網(wǎng)絡(luò)控制
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