变风量空调系统送风管道静态压力的预测控制与仿真

变风量空调系统的分布式预测控制——基于预测控制策略的多输入多输出(mimo)控制器可以解决单通道变风量系统的控制问题，但在输入输出变量较多时。计算就变得非常复杂o在分析系统工作机理和系统动力学行为的基础上，建立了内部模型，在此基础上采用分布式预测控...

基于变风量空调系统运行机理的预测控制模型，建立起变风量空调前馈-反馈综合控制系统。通过夏季工况的实验研究证明，该控制系统提高了多区域变风量空调系统风量分配能力以及控制系统的稳定性，各空调区域风量可基本实现按需分配。

变风量空调系统的模型预测控制及仿真研究——采用基于模型预测控制策略的多输入多输出(mimo)控制器对单通道变风量空调系统的控制问题进行了研究。在分析系统工作机理和系统动力学行为的基础上，建立了内部模型的结构，采用实验确定了模型的参数。通过设定参考轨...

采用基于模型预测控制策略的多输入多输出(mimo)控制器对单通道变风量空调系统的控制问题进行了研究。在分析系统工作机理和系统动力学行为的基础上,建立了内部模型的结构,采用实验确定了模型的参数。通过设定参考轨迹、输入输出约束、控制步长、预测步长及加权矩阵,解决了系统的凸二次型优化问题。通过仿真研究和对实际系统的控制,验证了系统的控制效果。

基于变风量空调送风系统运行机理建立了预测控制模型,设计出变风量空调前馈反馈综合控制系统.实验研究表明,该控制系统对变风量空调送风系统的调节及时、准确,系统更加稳定、可靠.

针对变风量中央空调系统具有多变量、大滞后和非线性的系统特性及常规控制算法系统响应慢、控制精度不高等问题,提出了模糊神经网络预测控制策略.该方法将模糊神经网络控制与预测控制技术相结合,建立了模糊神经网络与预测控制结合的复合控制器模型,通过优化变风量控制方式,有效地实现了中央空调系统的预测控制.结果表明,该控制方法能使系统具有良好的动态性能和稳态性能,控制精度高,节能效果显著,具有广泛的应用前景.

在实验和系统动力学行为分析的基础上,建立了变风量空调实验系统的内部模型,并分解为7个子系统.各个子系统分别采用模型预测控制(mpc)进行局部优化控制.在保证各个子系统之间网络连通和信息共享的基础上,将各个mpc的局部目标组合成系统级目标,从而把大规模的变风量空调控制系统在线优化问题转化为各子系统小规模的分布式优化问题.通过仿真和实验研究,验证了系统控制的效果.

以南宁市某办公大楼的变风量空调设计为例,说明变风量空调系统送风量、送风管阻力、送风管管径及送风管静压的计算。

变风量空调系统的送风管管径及送风管静压的计算——文章以南宁的某办公大楼变风量空调设计为例，说明变风量空调系统的送风量、送风管阻力、送风管管径及送风管静压的计算。

变风量系统(variableairvolume)是利用改变送入室内的风量来实现对室内温度调节的全空气空调系统,它的送风状态保持不变。采用数学软件matlab中的simulink对单风道变风量空调系统进行仿真模拟,介绍了建立房间模型并使用simulink创建室内环境、控制风阀、pid调节器模块的过程,得到室内温度变化曲线。

在变风量空调系统中二次泵压差控制可以有效地减少空调能耗,为克服二次泵模型的不确定性,提高二次泵变频调速控制的响应速度和精度,采用基于线性矩阵不等式的鲁棒预测控制策略。算法分为离线和在线两个部分,离线时首先用传统算法得出目标函数上界,以此为已知量重新优化得到一系列较大的渐近稳定的不变椭圆集。在线时,每个采样周期用三个相邻的椭圆集优化来对状态变量进行精确定位,并给出控制量。给出在线优化的理论证明。通过和传统算法的仿真比较,表明该算法的有效性。二次泵压差控制的实验表明该算法可得到较大的可行域,系统响应快,控制效果好。

为了达到节能目的以及对变风量空调系统进行很好的控制,分析了神经网络预测控制的实现方法以及系统结构。根据变风量空调系统提出了相应的优化性能指标,并进行了系统仿真。仿真结果证明了该方法的可行性。

总风量控制法自提出后,由于末端动作频繁、通信量大、控制复杂而一直处于研究完善阶段。在分别对表冷器的pid控制系统和空调室的神经网络预测控制系统得出满意的动、静态性能的基础上,应用总风量控制法,对多区域变风量空调系统联动控制。在matlab环境下仿真表明系统达到了良好的控制效果。

在多区域变风量(variableairvolume,vav)空调系统的新风控制中,现行的控制方案不可避免地遇到了困难.使用预测的方法来实施前馈控制,对可能出现的扰动提前作出补偿将有可能改善目前多区域vav空调系统的新风控制问题.arima模型可以较准确地预测非稳态随机过程的时间序列.以季节性arima模型为预测模型,在利用co2浓度检测室内人数的基础上,对一大楼中各区域的新风要求进行了预测.结果表明,季节性的arima模型可以很好地满足空调系统新风预测的要求

介绍了变风量空调系统的基本原理。结合变风量空调系统的特点,在基于被控房间数学模型的基础上,将模糊控制和常规pid控制相结合,提出了一种模糊pid控制方法并将其应用于变风量空调室温控制中。

变风量空调系统动态仿真研究——变风量(vav)空调系统具有节能、空气品质高的特点，应用前景广阔。建立vav空调系统动态模型并进行仿真，对研究vav空调系统的动态特性具有重要意义。引入容性环节与阻性环节相结合的方法，对vav空调系统的关键部件进行更为合理的...

针对变风量空调(vav)系统提出了基于湿度控制的送风温度优化及容错控制方法.该方法可以满足ashrae标准62-2001对室内空气品质和湿度的新要求,并提出了主成分分析、联合角度分析和故障补偿法则,该法则可以分别用于空调系统故障的检测、诊断和重构,从而实现对变风量空调系统的容错,保证系统优化目标的实现.在变风量空调系统的仿真器上进行了基于湿度控制的送风温度优化以及多种故障下的检测和诊断试验.

结合工程设计及调试经验,对变风量空调系统的控制进行了研究,为同时保持室内空气的温度、相对湿度和节约能源,提出了将变风量与定送风状态同时控制的观点和措施

变风量空调系统的末端及控制——文章对变风量(vav)空调系统末端装置的工作原理与功能作了简要介绍。对具有代表性的vav空调系统末端装置的结构作了说明。分析了vav空调系统末端装置的控制功能及特点。

针对变风量(vav)空调系统下位机设定点变动时,整个系统完全达到稳态时间过长,且各子系统易出现超调的问题,提出采用一种迭代学习控制(ilc)的设定值序列优化方法。以空调系统中变频风机—管道静压控制回路为实例,说明该方法的可行性。采用递推最小二乘法(rls)建立该回路的动态模型,并给出了一种新的迭代学习期望轨迹,应用迭代学习pd控制律对其动态过程进行仿真分析,并将此算法用于空调实验平台验证其控制效果。结果表明,ilc可以改善空调子系统的动态特性,为vav空调系统的全局稳态优化奠定了基础。

讨论了变风量空调系统(vav)的概念、发展及其优点,变风量系统的几种控制方法,新风量的控制,末端装置的选择和变风量系统适用范围等问题,其中重点讨论了新风量的控制方法。

本文提出了变风量空调系统的风量控制方式,分析了空调系统在变频调速时的节能机理,并对其中的定静压控制进行了试验分析,得出了该控制方式的能耗曲线