更新日期: 2024-04-27

PID自整定调节器在VAV空调系统解耦控制中的应用

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PID自整定调节器在VAV空调系统解耦控制中的应用 3

PID自整定调节器在VAV空调系统解耦控制中的应用——通过采用PID自整定调节器以及前馈补偿解耦网络,对变风量(VAV)空调系统中“两个空气处理机 组成的耦合系统”和“风系统和水系统耦合系统”进行解耦控制.通过MATLAB仿真研究和在实际系统中的 实验研究验证了调...

PID自整定调节器在VAV空调系统解耦控制中的应用

PID自整定调节器在VAV空调系统解耦控制中的应用

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通过采用pid自整定调节器以及前馈补偿解耦网络,对变风量(vav)空调系统中"两个空气处理机组成的耦合系统"和"风系统和水系统耦合系统"进行解耦控制.通过matlab仿真研究和在实际系统中的实验研究验证了调节器和解耦网络的可行性和有效性,仿真结果和实验结果令人满意,为变风量空调系统的解耦控制提供了有效的方法,为变风量空调系统的整体稳定运行奠定了基础.

VAV空调系统末端解耦控制研究

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vav空调系统末端解耦控制研究——通过对vav变风量空调系统的两个末端拧制回路之间的耦合进行分析,运用最小二乘法建立被控对象“送风量~室内温度”控制回路的数学模型。针对被控对象的特性,采用前馈补偿解耥方法设计解耦络,并设计单神经元自适应pid控制器。...

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基于神经网络的VAV空调系统多区域解耦控制

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基于神经网络的VAV空调系统多区域解耦控制 4.7

分析变风量空调系统多区域运行时的耦合关系,针对变风量空调参数多变、强耦合的特点,提出了一种改进的误差反向传播算法的神经网络分散解耦控制方法,对送风量-室内温度进行解耦;然后采用基于bp神经网络的pid控制方法对解耦后的2个近似独立的单输入单输出系统进行控制。仿真结果表明,神经网络分散解耦算法具有很强的自学习功能和自适应解耦能力,控制系统响应快,稳态误差小,有效提高变风量空调系统的控制精度及性能指标。

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模糊PID自整定控制在空调系统中的应用研究

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模糊PID自整定控制在空调系统中的应用研究 4.3

在空调系统的过程控制中,由于控制对象的时滞、时变、非线性的特征比较明显,导致被控对象不容易控制。在这种系统中采用常规pid控制往往效果欠佳,而参数自整定控制却能较好地适应这些特征,因此引起了空调领域的普遍关注。以实际工程为背景,介绍了模糊pid自整定控制的相关内容及其在空调控制系统中的应用,通过实验验证了此控制方案的优越性和可行性。

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基于PSO的改进的PID控制器在VAV空调系统温度控制中的应用 4.6

以变风量空调系统的温度控制作为研究对象,在现有的研究基础上,提出了粒子群优化算法改进的bp神经网络pid控制方法。应用bp神经网络进行pid参数在线整定,粒子群优化算法提高bp神经网络的学习速率和收敛性,结合三者各自的优势以提高变风量空调系统的控制性能。

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基于改进的PSO算法的PID控制在VAV空调系统末端的应用

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基于改进的PSO算法的PID控制在VAV空调系统末端的应用 4.5

目的研究变风量空调系统温度-风量pid控制器的整定方法,利用改进粒子群算法的特点设计一种稳定、高效的自适应控制器.方法以pso-cf(带收缩因子的pso)pid控制方法的整定结果作为参考,在pso-cf算法中用一个差分向量扰乱粒子的认知能力,再根据粒子群的演化规则自动完成最优控制.结果采用dpso-cf(扰乱认知能力的带收缩因子的粒子群)pid自适应控制器时,系统的调节时间约为pso-cf粒子群pid控制方法的30%,超调量减少了约75%.当系统加入扰动时,相比带收缩因子的pso,扰乱认知能力的带收缩因子的粒子群pid自适应控制器的调节时间少,超调量小,系统控制品质得到了较大的改善.结论改进的算法不仅具有良好的鲁棒性,而且还有良好的收敛性.采用上述自适应控制器后,整个系统体现了良好的动态性能及较强的鲁棒性.

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基于改进的PSO算法的PID控制在VAV空调系统末端的应用

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基于改进的PSO算法的PID控制在VAV空调系统末端的应用 3

基于改进的pso算法的pid控制在vav空调系统末端的应用——目的研究变风量空调系统温度一风量pid控制器的整定方法,利用改进粒子群算法的特点设计一种稳定、高效的自适应控制器

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模糊预测控制在VAV空调系统中的应用

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模糊预测控制在VAV空调系统中的应用 3

模糊预测控制在vav空调系统中的应用——应用模糊控制的逻辑推理性能.借助于神经网络的学习能力.提出一种基于神经网络的模糊预测控制模型。并利用该模型对vav(变风量)空调系统的提前开机时间进行预测控制,可获得较高的预测精度和较好的控制效果。

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模糊预测控制在VAV空调系统中的应用

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模糊预测控制在VAV空调系统中的应用 4.7

应用模糊控制的逻辑推理性能,借助于神经网络的学习能力,提出一种基于神经网络的模糊预测控制模型。并利用该模型对vav(变风量)空调系统的提前开机时间进行预测控制,可获得较高的预测精度和较好的控制效果。

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vav空调系统全面数字化控制理论——文章介绍了vav空调系统全面数字化控制理论,并结合工程实例具体说明。

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李昊哲

职位:总监理工程师代表

擅长专业:土建 安装 装饰 市政 园林

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