BP神经网络的中央空调温湿度自适应控制系统

神经网络自适应控制技术在空调系统中的应用——采用神经网络自适应控制方法，来解决中央空调系统大惯性、大时滞问题，提高控制效果．

中央空调的温湿度检测系统是空调系统的最基本最重要的控制系统,它的发展必将影响到中央空调性能的发展。文中主要分析并设计了温湿度数据采集电路,单总线接口电路以及液晶显示电路,采用max232与现场pc机通信。整个系统的控制器选用单片机at89s52,温度传感器选用ds2438,湿度传感器选用hih-4000。在软件设计部分,采用c51编写程序来实现系统各个功能模块的设计。整个系统具有实时性,快速性,稳定性、精确性等优点。

采用三菱fx2n—48mr型plc替代以往的专用控制器,作为中央空调控制系统核心,具有良好的灵活性和可靠性;并利用三菱plc的pid功能指令对室内温、湿度进行调节,提高控制精度,具有良好的应用前景。

为解决电力系统密闭配电柜内恒温恒湿的问题,针对配电柜温湿度控制系统,设计一种以dsp为处理器,基于模糊神经网络的pid控制器,用于温湿度控制系统。分析了配电柜温湿度控制器的组成,综合模糊控制和神经网络的优点,将神经网络、模糊控制和pid相融合,通过matlab软件对系统进行仿真,结果表明,该系统比普通温湿度控制系统具有更好的动态特性。

大区域空调温湿度系统是难于控制的,极易引起控制系统的振荡,系统很难平稳地过渡到温度设定值,导致极大的能源浪费。文章研究了ann在大区域中央空凋温湿度监控系统中的应用,从工程实现角度对相关技术问题作了较细致的探讨。

针对温度控制的大惯性、大滞后、非线性特点,提出采用基于小波神经网络辨识器的模糊神经自适应控制的中央空调房间温度控制器的设计方案。由于小波神经网络的非线性映射能力比一般神经网络要强,所以基于小波神经网络的辨识器可以获得很高的辨识精度。而且,模糊神经自适应控制器随着系统动态特性的改变可以在线改变其控制规则,从而进行客观准确的控制。与普通模糊控制方法相比较,仿真试验说明了系统设计的有效性。

现代纺织生产已经广泛应用到空调的自动控制系统中,其对空气的温度、湿度等空气参数已经有了更加严格的要求。这些参数是否能够稳定在棉纺或毛纺产品生产工艺的要求范围之内,不仅对产品质量,生产过程的顺利进行及工作环境的改善有重要意义,还能减少人工的干预及错误发生,方便生产工艺对温湿度要求的数据管理,减少能量的消耗,增强企业的技术和管理优势。

设计了smith预估的模糊自适应pid控制器。结合smith预估控制、模糊控制和传统pid控制的优点,利用模糊推理实现对pid参数的在线自动调整,最后将它应用到中央空调冷温水二次泵变流量的系统中。仿真试验表明,基于模糊自适应pid控制的冷温水变流量二次泵的自适应能力有所提高,响应速度和动态性能也有所改善。

研究了逆变点焊电源恒流自适应控制的模糊神经网络模型,设计了模糊神经网络结构。利用bp算法,采用先正弦函数输入后恒定输入的方法对网络进行了分段训练,并使用matlab语言,对系统进行了自适应控制和比例因子影响的仿真分析。结果表明,逆变点焊电源恒流自适应控制模糊神经网络,能够实现在线调整隶属函数参数,控制系统可快速感知外来干扰和过程变化,平均控制相对误差小于2.08%;比例因子的选取,对系统有很大影响,不同的比例因子在与训练好的网络结合进行控制时,系统控制效果不同。

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%。

介绍了工业用中央空调控制系统的设计.用自动控制实现空气处理设备各个环节的节能,说明空调系统的控制思想及控制对象,对温湿度自动控制系统的工艺流程及二线制传感变送器的信号传输进行分析.结合对纺织厂中央空调系统的技术改造实例,说明节能中央空调系统的温湿度控制整机设计过程.

探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经网络算法.以反映结构损伤位置和程度的固有频率作为神经网络输入的特征参数,利用有限元法对钢板结构裂纹损伤位置和程度进行数值模拟,获取训练样本数据,通过自适应神经网络对结构裂纹损伤识别问题进行了定性定量研究.结果表明,采用自适应神经网络技术对钢板等工程结构进行损伤特征识别分析是可行的.

本文用系统仿真的方法探讨了汽车空调蒸发器过热度的自适应控制,分析了自校正pid自适应控制在蒸发器过热度控制中应用的基本原理;对采用自适应控制的汽车空调系统进行了仿真计算,结果表明,制冷效果得到了明显提高,对环境参数变化引起的系统工况波和很好的调节作用。

本文根据空调控制系统应用软件设计实践，探讨了高大空间的温湿度控制方案，研究了空调控制系统故障检测与诊断的方法，提出了提高控制精度及可靠性和可维护性的措施。

针对一类具有广义不确定性的非线性网络控制系统(ncs),提出了一种鲁棒自适应控制与远程状态反馈控制相结合的控制方法.该方法首先引入鲁棒函数η1在线补偿系统的广义不确定项和非线性项,保证了闭环误差系统指数收敛且一致有界稳定;然后运用状态反馈控制解决时延条件下的网络控制问题,给出了网络控制系统的稳定性定理;最后仿真结果验证了此方法的有效性.

文章设计并实现了一种基于实时操作系统的中央空调智能控制器。该控制器将源码公开的μc/os-ii操作系统移植到嵌入式微处理器atmega103中,在此软硬件平台上实现了多任务实时调度,采用智能控制算法如模糊控制、pid控制等,较好地实现了温湿度的自动控制和火盗警的自动监控。

一种中央空调温湿度的实时智能控制器的设计与实现——文章设计并实现了一种基于实时操作系统的中央空调智能控制器。该控制器将源码操作系统移植到嵌入式微处理器atmega103中．在此软硬件平台上实现了多任务实时调度，采用智能控制算法如模糊控制、pid控制等，...

针对洁净集中空调定风量系统,考虑系统节能,给出了温湿度控制方法。在plcs7-300(cpu315-2dp)上实现模糊自适应pid算法,并在某实际工程项目中进行了调试,效果良好。

提出在中央空调温湿度控制系统中，基于常规模糊pid控制器，引入积分分离pid控制思想．当系统调节开始时由于系统误差较大，系统的积分系数为零，系统的控制主要由模糊pd控制来实现；当系统误差较小时加入积分控制环节，系统切换为模糊pid控制，从而改善和提高系统的控制性能．

空调温湿度自控系统是一个多输入多输出、典型强耦合的非线性时变系统,具有鲜明的纯滞后、大惯性特点。针对此特点,结合在制药行业空调控制的具体应用、预估模型和传统pid,提出了一种新型空调控制模式-分时二次优化控制方法。此方法运用前面机理建模方法得出的系统模型,使用现场实验数据确定系统模型参数,通过二次优化得到不同的控制参数,根据现场不同环境及控制要求切换成不同的二次优化控制。实验结果证明此方法具有很好的控制性能且编程简单,灵活性高,适应力强。

论证了神经网络温度控制系统结构及其控制原理,并阐述了该系统在中央空调中的应用。仿真结果证明了其应用的可行性。

通过对卷烟厂原有空调系统的分析,提出了改造方案。通过对集散系统的详细分析,指明了今后系统改造发展方向。