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建筑设备节能控制策略

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 22:18:34
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建筑设备节能控制策略【摘要】:由于变风量空调控制系统具有非线性、大滞后、时变性的特点,该文提出了一种基于改进型Elman神经网络预测和改进型T-S模糊神经网络控制的结构,其预测输出

【摘要】:由于变风量空调控制系统具有非线性、大滞后、时变性的特点,该文提出了一种基于改进型Elman神经网络预测和改进型T-S模糊神经网络控制的结构,其预测输出与实际输出的差值作为T-S模糊神经网络控制器的输入,使空调控制系统具有较高的控制精度和良好的动态特性。由于变风量空调运行时各变量之间的耦合关系,又结合了解耦的控制方法,达到了抑制温度和湿度耦合的控制效果。仿真结果表明:与传统PID控制相比,该控制系统具有较强的鲁棒性,学习能力强,控制精度高,控制效果好,有较强的解耦控制能力。 【作者单位】: 大连交通大学信息与控制工程学院;沈阳建筑大学信息与控制工程学院;
【关键词】变风量空调 改进型Elman神经网络 T-S模糊递归神经网络 预测控制 解耦控制
【基金】:国家自然科学基金(51078241)
【分类号】:TP273
【正文快照】: 变风量空调(Variable air volume,VAV)系统是一种全空气系统,它是通过使送风温度固定,并且自动根据室内参数要求的变化或空调的负荷变化情况进行调节送风量的,因此获得了显著的节能效果。由于变风量空调系统灵活性高[1],节能性强,因此它已成为现代智能建筑领域炙手可热的研究

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