2024-05-15
提出一种神经网络自适应噪声主动噪声控制(ANC)的方法。把后传播学习算法的多层感知神经网络用来对空调进行 ANC。对在三维空间传播的宽频带空调噪声 ,利用多层感知神经网络的 ANC获得了良好降噪效果。
本文主要就移动空调器噪声产生的机理进行分析研究,应用试验分析技术和解析分析技术,从而总结出目前移动空调器的噪声控制方法,并且在实践中被证明是有效的。
随着我国的经济飞速发展的环境下,中央空调管理系统在国内的建筑行业中被广泛的应用,从而改善了高层建筑在季节多变的情况的气候舒适性,但与此同时也对人们的生活带来了较大的影响,比如说噪音,就给人们的正常生活以及工作过程中带来了负面的影响,通过对目前的实际工程建设相结合进行分析和总结,揭示了中央空调系统在实际使用中的噪音控制方法以及如何解决在工程实践中所遇到的问题。
随着经济的发展,中央空调系统在我国建筑行业中被普遍采用,极大改善了室内微气候的舒适性,但同时也带来了噪声,给人们的生活和工作造成影响。结合参与工程的实践,分析和总结了空调系统噪声控制方法的相关内容,以解决工程中遇到的新问题与挑战。
在现代高层建筑中,不管是办公还是居住都会用到中央空调,中央空调不仅能调节适宜的温度,同时还能调节适宜的湿度和清新度,但是空调系统在运行的过程中会产生较大的噪声,会给人们的生活和工作带来一定的影响。笔者在此总结出了空调系统噪声控制方法的相关内容,以解决空调系统运行中的噪声问题,并提出相关的解决方法。
在当今社会的发展当中,高层建筑的数量越来越多,很多的高层建筑部属于是高级住宅的范畴,在高层建筑当中,空调系统是非常重要的一个调解建筑内部温度的系统设备,但是在其能够给建筑环境带来很多益处的同时,也会造成很大的噪音,所以一定要对噪音进行有效的控制,本文主要分析了高层建筑中央空调噪声控制方法,以供相关人员参考和借鉴。
噪声是影响家用空调器质量的一个重要因素,提出了一种用bp神经网络识别空调器噪声源的方法.利用声学分析仪对空调器的噪声信号做频谱分析,提取噪声信号的频谱特征构造模式特征量,设计一个三层bp神经网络经学习训练后进行空调器的噪声源识别,为空调器的噪声故障诊断及其减振降噪提供指导.
本文基于对家用中央空调的噪声源分析,通过研究家用中央空调的噪声特性,从结构、控制系统和安装形式3方面对比了传统家用空调与家用中央空调的区别,从而找出家用中央空调在噪声方面的不同之处,基于以上研究结果,结合与gb/t7725—2004《房间空气调节器》的对比分析,提出了加强中央空调噪声品质的控制建议。
从空调负荷预测的目的出发,详细介绍了一种基于神经网络的混沌优化方法,对误差函数及搜索方法作了适当的改进,建立了一个混沌神经网络模型。并用此改进的模型对一实例进行了空调负荷预测,结果表明该方法简便、足够准确可靠。
人工神经网络是一个大量简单的处理单元广泛连接组成的复合网络,用来模拟大脑神经系统的结构和功能。近年来成为高科技研究领域中一门令人瞩目的新兴学科。目前,神经网络在智能控制、语音识别和合成、图形文字识别、数据压缩、知识工程、最优化问题求解、智能计算机等领域进行的实践和取得的初步成果,预示着人工智能的应用不久将会有重大突破。本文主要介绍神经网络的发展及其基本原理,以及几种常用的神经网络及它们的训练算法,并介绍神经网络的各种应用,着重其在制冷空调方面的应用。神经网络在控制领域的应用已越来越引起人们的注意,本文还将论述神经网络在控制方面应用的相关理论及在制冷空调系统控制上的尝试。
针对空调系统中的不同故障,分析了空调箱的故障特性,并讨论了不同故障对空调系统能耗及热舒适性的影响.仿真试验结果表明,送风温度的测量故障会导致系统能耗的增加.根据故障特性,提出了一种基于神经网络的数据处理方法,用以检测和诊断空调箱中的传感器故障.该方法首先选取历史数据对神经网络进行训练,实现对系统运行状态的识别和预测.然后,通过比较测量值与预测值,计算出相对误差,实现对故障的诊断.最后,利用基于trnsys的仿真器,对神经网络的故障诊断策略进行了验证.结果表明,神经网络可以有效诊断空调系统中的温度、流量和压力传感器故障.
本文在初步分析双层客车发电车噪声源和噪声控制原理的基础上,介绍了我厂双层客车发电车所采用的噪声控制措施。分析该车在静止和运行工况下的噪声测试结果,并得出若干结论。此外,还就发电车噪声容许值标准及进一步降低噪声的措施提出建议。
在空调控制过程中,广泛存在惯性滞后对象,用常规的控制方法很难取得良好的控制效果。文章结合神经网络和预测控制的优点,提出了神经网络预测控制方法,并对某一空调系统滞后模型进行了仿真。从仿真结果看,此种方案在对不同对象的适应性、响应速度、抗干扰及稳定性等方面均有明显的改善,更符合实际工业过程控制的特点。
职位:市政工程材料员
擅长专业:土建 安装 装饰 市政 园林
文辑推荐
知识推荐
百科推荐