BP神经网络的空调热水一体机除霜控制器模型的研究

针对传统建模方法的局限性,采用人工神经网络对冬季结霜工况下空调热水一体机的动态运行特性进行了模拟研究,利用bp算法对网络的各层连接权值进行学习和调整,建立了机组运行特性预测模型;采用期望偏差百分率(eepk)进行误差分析,其计算结果表明网络的预测效果与训练效果吻合较好,证明该方法切实可行,为更好的分析空调热水一体机的性能提供一种思路,同时也为机组的除霜控制和在线故障诊断提供了参考。

本文首先简要介绍了一种空调热水一体机的基本原理和构成,对其在单独制热水模式下的运行性能进行了实验研究。实验结果表明:环境温度和被加热水温是影响热泵制热水效率的重要参数。而后提出了一套适合于空调热水一体机制热水的优化运行方案,并通过经济性分析论证了该优化方案的可行性。

本文提出一种新型的家用空调热水一体机,从理论上对这种新型系统做了节能性分析并对研发的试验样机性能进行了实验研究。研究结果表明,这种新型家用空调热水一体机可以在各种模式下长时间稳定运行,不但减少了用于加热生活热水的一次能源,而且大大提高热泵空调的综合能量利用系数。

介绍空调热水一体机控制系统的设计方案和工作原理,简述利用atmega8组成的控制系统的硬件结构。重点介绍一种仿plc查询循环方式的软件设计方法、基于codevisionavr的主控程序流程图及部分程序代码。

介绍了空调热水一体机控制系统的设计方案和工作原理,简述了利用atmega8组成的控制系统的硬件结构。重点介绍了一种仿plc查询循环方式的软件设计方法、基于codevisionavr的主控程序流程图及部分程序代码。

简要介绍空调热水一体机的构成和工作原理,对其在制冷兼制热水模式下的运行工况进行分析,并与常规空调、电热水器相比较,结果表明该空调热水一体机节能效果显著,值得在新建或者改造厨房建筑中推广应用。

利用改进的基于bp神经网络模型的有限时间残差模型,分析不同速度和不同工况下的冷却功率与效率之间的关系,以获得一定的功耗。一方面,预测的绝对百分比误差模型,总体效应；另一方面,证明改进后的模型比经典bp神经网络更有效,预测精度提高了16.89%。

对空调热水一体机制冷兼制热水模式主要采用的2种运行方式进行分析,综合这2种运行方式各自的优缺点,通过理论分析,以综合能效比为切入点,提出一种基于水箱温度为控制变量的运行方式,并通过实验分析确定该运行方式下控制变量的最佳值,同时进行实验验证。

通过研究太阳能空调热水一体机随太阳辐射强度和环境温度等因素对其制热水工况下能源利用率的影响效果,并加以试验验证和推理,得出太阳能空调热水一体机供暖的同时制热水的控制策略,使其机组供暖兼制热水模式下的整机能源利用率得到最大的提升。

基于目前空调热水一体机在制冷兼制热水模式时,随着水箱温度的不断升高,机组制冷能效比下降和制冷量减少的问题,提出采用以水箱温度为切换点,控制水冷到风冷的切换。以前一日的切换温度和环境温度变化量为输入,当日的切换温度为输出设计模糊判定控制系统,并对其控制效果进行matlab仿真。结果表明,以前一日的切换温度和环境温度变化量为依据能够对当日的切换温度作出合适的判定。

针对矿井空调被控对象时滞、时变、非线性的特点,基于神经网络方法,设计了一种基于bp算法的神经模糊控制器,通过采用matlab提供的神经网络工具箱和simulink软件包对其进行了仿真。结果表明,该控制器比经典pid控制及单纯模糊控制具有较好的鲁棒性,动态性能好,控制迅速,适于我国煤矿企业广泛使用的矿井空调控制系统。

从节能的经济利益出发,提出一种集制冷、制热和生产卫生热水于一身的热泵型空调热水一体装置,并对在制冷兼制热水模式下的动态运行特性进行模拟仿真研究,确定出机组运行时的最佳控制参数值。

以kld40型铁路客车单元式空调机组为研究对象,在一定工况范围内建立了空调机组制冷量、电流等性能参数的神经网络模型。经检验,模型的计算结果与试验数据相吻合。此模型可作为任意工况下空调机组性能试验结果评价的参考依据,对空调机组的设计选型也有一定的参考价值。

第47卷第6期厦门大学学报(自然科学版)vol.47no.6 2008年11月journalofxiamenuniversity(naturalscience)nov.2008 基于bp神经网络的工程估价模型及其应用 叶青,王全凤 (华侨大学土木工程学院,福建泉州362021) 收稿日期:20080414 基金项目:福建省自然科学基金(2008j0196)资助 email:yeqing@hqu.edu.cn 摘要:基于bp神经网络的工程估价模型具有高度的容错性和较强的泛化能力,通过对数据并行处理的方式能快速准 确地估算出工程造价.本文根据bp神经网络原理,选取福建泉州地区的21组工程实例来建立模型,其中19组为训练样 本,2组为检测样本,确定了13个主要造价

文章论述了基于主成分分析法的bp模型结构,用新的方法来改进科研绩效评价系统统计的合理性和正确性。

分析了传统的工程伪装评价方法的不足，较全面地考虑了影响工程伪装效能的因素，建立了客观的评价模型，设计了两级神经网络，初步提出了评价模型中各因素的指标级，构建了基于bp神经网络的工程伪装效能评估系统，该系统可以实现对工程伪装效能的客观评估。

空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系,且这种关系具有动态性,因而传统方法的预测精度不高。而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。针对这个特点,建立了基于elman型神经网络的空调负荷预测模型,并进行了实例预测。文中还比较了elman网络和bp网络结构的建模效果,仿真实验证明了elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点,说明elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。

比较分析了现行的造价估测模型的特点及其存在的问题,突出bp神经网络模型进行造价估测的理论优势,引入工程分类思想,以学校类建筑为例,建立了bp神经网络估测模型并进行了造价估测。

造价估测方法的研究和bp神经网络模型的应用——比较分析了现行的造价估测模型的特点及其存在的问题,突出bp神经网络模型进行造价估测的理论优势,引入工程分类思想,以学校类建筑为例,建立了bp神经网络估测模型并进行了造价估测。　　

本文提出了在空调负荷计算中引入神经网络模型的思想,介绍了神经网络的概念、原理及其在空调冷负荷计算中的应用方法。

基于神经网络的空调负荷实时预测模型——文章针对暖通空调系统优化和预测控制，研究了利用神经网络进行空调负荷预测的方法。

中国科大研制成功家用空调热水器一体机,并于日前通过专家鉴定。由中国科大热科学和能源工程系李杰教授带领的课题组,经过长时间的研究,研制成功这项