GPC的PID自适应控制器在空调系统中的仿真研究

单神经元pid自适应控制器在vav系统中的控制应用——本文全面介绍了变风量系统的构成以及当前变风量系统的控制现状．引入人工神经网络．设计了单神经元自适应pid控制器．为变风量系统的局部控制提供了一些新的途径深入研究人工神经网络的变风量系统控制及其锯耦...

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。

本文针对温度对象的非线性、时变性和大滞后性等特点,将模糊控制技术与传统pid控制相结合,提出了一种分段的模糊自适应pid控制器的设计方法,并将其应用于中央空调系统的温度控制。mtalab仿真结果表明,这种方法响应快、精度高,提高了系统的动、静态特性。

空调房间温度控制是一个复杂的控制系统,用传统的pid控制达不到较好的控制效果。以变风量空调系统作为控制对象,设计了模糊自适应pid控制器,并运用matlab/simulink对空调房间温度的控制进行了仿真,达到了比较理想的控制效果。仿真结果证明,模糊自适应pid控制器应用于空调系统具有较好的鲁棒性、快速性和准确性的优点的事实得到了证实,这种控制方式的控制效果优于常规pid控制且有利于节能。为空调系统自动控制的研究和应用提供了有意义的参考。

本文以磁悬浮球系统为研究对象,基于该系统的线性化模型,通过backstepping设计方法设计了一类自适应控制器,所设计的控制器具有结构简单易于实现,控制输入易于得到等优点,仿真实验验证了该控制器的有效性。

以空气焓差法试验台空调系统的温度控制系统为具体仿真对象建立了数学模型,该空调系统可以看作是一阶惯性加纯滞后的环节,而且对象的过程参数和时延时间是时变的,传统的pid控制无法获得理想的控制效果。提出了一种无需辨识环节的具有智能的模糊自适应pi的控制算法并将其应用在该空调系统中,该算法对模糊控制和pi控制进行有机结合,根据实际控制经验,通过模糊控制规则对控制回路中pi控制器的参数进行实时整定,并将该控制算法和经过良好整定的pi控制器在空调系统中的控制性能进行比较。仿真结果表明,模糊自适应pi控制提高了系统的鲁棒性、减小了超调量、提高了抗干扰能力、缩短了调整时间。

针对变风量(vav)空调控制系统采用单纯的比例-积分-微分(pid)控制该系统很难达到其节能和舒适的作用。采用将模糊控制与pid控制两种控制方法相结合用于该空调控制系统中,并通过仿真工具对两种控制方法分别进行动态仿真,其结果表明模糊自适应整定pid控制比单纯的pid控制具有更快的动态响应、更小的超调,具有较强的鲁棒性,其节能和舒适效果明显。

暖通空调领域中的被控对象(空调房间)大多具有大滞后、慢时变、非线性特点,且受各种不确定因素影响,经典控制方法难以实现精确控制。该文正是针对上述实际,将具有自学习、自适应功能的神经元控制算法引入高精度空调控制领域,并通过matlab仿真,考察了系统的控制效果。仿真结果表明此控制方法具有超调小、抗干扰能力强、控温精度高的优点,从而为空调系统的高精度控制提出了一个新的途径。

应用模糊信息处理,对人体热舒适感(pmv值)进行了调查分析,提出了中部地区暖通空调系统设计室内计算温度的最优范围为:17.0～19.2℃;为了实现智能建筑暖通空调系统的优化控制,建立以人的经验、模糊控制和自适应控制为基础的新型控制系统,将传统专家系统知识库中的模糊规则转换到flc中,采用控制规则在线连续调整的方法设计制冷空调系统的模糊控制器,以期达到良好的控制效果。仿真结果表明:所设计的制冷模糊控制器具有过渡时间短、超调幅度小、波动次数少的特点。

目的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.方法利用两个bp神经网络nnc和nni,分别做控制器和辨识器,神经网络辨识器通过采集相关的输出量,监控系统的工作状态,并通过实时调整神经网络控制器参数.结果实现中央空调智能控制,仿真结果验证有良好的动态性能和稳态性能.结论神经网络自适应控制器优于常规控制器.调节速度快,超调小,具有良好的控制性能.

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．

中央空调耗能占建筑能耗的一半,为实现建筑节能,针对中央空调系统的非线性、大滞后和时变性,采用模糊模型参考学习控制算法应用于冷却水系统中。仿真结果证明了该算法具有稳定性、快速性以及较强的抗干扰性,能够实现中央空调系统节能运行。

提出了一种自适应模糊控制器并将其应用于变频空调系统中。实践结果表明,自适应模糊控制器具有较快的响应速度和较小的稳态误差,同时对于被控对象的参数变化具有一定的自适应性。

针对中央空调变风量温度控制系统非线性、大滞后和时变性等特点,借鉴生物免疫反馈调节原理和模糊逻辑控制理论,设计了一种模糊免疫自适应pid控制器,建立了仿真模型,并对其进行了仿真。仿真结果表明,该控制器能有效改善系统的动稳态特性和鲁棒性。

中央空调系统的控制过程非常复杂,将传统的pid控制和模糊控制相结合,提出了一种自适应模糊pid控制的设计方法,并将其应用于中央空调系统的实际控制中.通过仿真模型的实验表明,自适应模糊pid控制弥补了模糊控制和pid控制的缺点,具有控制灵活,精度高,调节迅速,超调量小的优点,鲁棒性和稳定性好,具有一定的可行性.

针对变风量空调系统非线性、时变和负荷经常变化等情况,常规pid控制方法难以有效地对其进行控制的问题,提出了基于模型参考的模糊自适应控制方案。并在matlab环境下进行了改变设定值的系统仿真实验。仿真结果证明,系统满足控制要求,模型参考模糊自适应控制方案是可行的。

本文提出了变风量空调系统中室温控制方案。针对控制对象的大惯性、大时延特点,采用了串级控制策略;针对对象的非线性和不确定性,主控器采用了一种新的模糊自整定pid参数的方式,经仿真验证,该主控器具有良好的动、静态性能,特别是在鲁棒性方面大大优于常规pid控制器。

针对中央空调房间温度控制系统的非线性、大惯性和时变性的特点,基于常规小脑模型关联控制器(cmac)复合控制的基础上,提出了一种自适应cmac神经网络的控制器结构。该控制器以系统动态误差和给定信号量作为cmac的激励信号,并与自适应单神经元pd控制器相并联构成系统的复合控制,不但保证系统良好的控制性能,而且能有效降低能耗。仿真结果表明该方法的有效性。

中央空调系统的自适应控制及能源的合理利用——文章介绍了中央空调系统的自适应控制及能源的合理利用。

介绍了自适应控制在中央空调系统中的应用，给出了用单片机实现该控制的硬件结构和软件算法。

以变频空调系统为研究对象,将自适应控制与神经元pid控制相结合,建立了空调系统的神经元自适应psd控制模块,并建立了模型,进行了仿真研究。结果表明,与常规pid控制相比,该控制方法具有较强的自适应、自学习、自组织能力和较好的鲁棒性,控制算法简单,容易实现,适合变频空调系统的实时控制。

针对汽车空调系统受行驶速度以及环境温度的影响,车厢内温度变化具有非线性、时变等问题,使得传统的温度调节器难以满足控制要求。因此,在传统pid控制理论的基础上,提出了面向汽车空调系统的模糊pid控制方法。该方法将检测到的温度值变换到相应的论域并转换成合适的语言值,通过建立隶属度函数,在模糊规则下进行模糊推理,从而得到精确的控制量。最后,在汽车空调系统模型上进行了设计仿真和验证,表明了该控制方法具有较好的应用效果。