2025-01-17
针对空调系统控制对象多变量、非线性、大滞后、时变性的特点,将PI控制和模糊控制结合起来,提出了模糊自适应PI控制,并进行了仿真。仿真结果表明这种方法的控制效果优于常规的PI控制,并消除了模糊控制稳态误差较大的缺点,具有响应时间短、控制精度高、稳定性好等优点。
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。
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。
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。
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。
针对空调系统控制对象多变量、非线性、大滞后、时变性的特点,将模糊控制方法与smith预估补偿方法相结合,构成模糊smith集成控制系统,并对该系统进行iate积分性能指标寻求最优,因而取得较好的控制效果。
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.
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。
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。
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。
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。
基于模糊自适应控制的变风量空调系统——针对变风量空捌系统非线性、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。并存mafiab环境下进行了改变设定值的系统仿真实验。
中央空调系统的自适应模糊控制器设计——本文研究了中央空调冷冻水系统的模糊控制方法。在研究传统模糊控制仿真结果的基础上,分析了量化因子和比例因子在模糊控制中的作用。提出了一种在线修正量化因子和比例因子的自适应模糊控制方法。
本文研究了中央空调冷冻水系统的模糊控制方法。在研究传统模糊控制仿真结果的基础上,分析了量化因子和比例因子在模糊控制中的作用。提出了一种在线修正量化因子和比例因子的自适应模糊控制方法。实验结果表明,采用改进的模糊控制算法在过渡时间、最大超调量等方面均优于传统的模糊控制系统。
将自适应模糊控制技术引入到集中空调pid控制系统中,以提高系统的控制精度、稳定性和其他性能。引入温湿度参考模型,构造了模糊自适应机构,实现了在线修改模糊控制系统规则库。采用三角型隶属度函数、最小值推理法和加权平均法简化了模糊推理过程。给出了自适应模糊控制技术的控制规则集、知识库修正方法和控制策略,并进行了系统仿真研究和性能分析。
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。
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。
由于hvac系统具有大时滞、强扰动、被控对象参数未知或是时变的特点,对其实施常规pid控制往往效果欠佳。本文介绍了一种基于广义预测控制思想的自适应pid控制器,能够较好的适应这些特征。并利用matlab对控制系统进行了仿真,与常规的pid控制进行比较,发现其能够处理大范围变化的运行工况,并且能够达到好的控制效果。
基于gpc的pid自适应控制器在空调系统中的仿真研究——由于hvac系统具有大时滞、强扰动、被控对象参数未知或是时变的特点,对其实施常规pid控制往往效果欠佳。本文介绍了一种基于广义预测控制思想的自适应p1d控制器,能够较好的适应这些特征。并利用matlab对控制...
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。
研究空调系统控制的优化问题,针对变风量空调系统是一个时变、非线性、纯滞后的复杂系统,要求达到舒适节能的环境。传统模糊控制和pid控制方法难以获得较好的控制性能。为解决控制系统中超调量大、振荡和控制精度不高等问题,提出了史密斯预估的自适应模糊-pid复合控制策略。在传统的模糊控制中加入自适应环节,通过模糊自适应校正解决了因模糊规则粗糙而造成控制精度不高,适应能力弱的问题。针对大滞后系统,采用史密斯预估补偿,减小了控制系统的超调和振荡。同时,用模糊与pid相并联的复合控制方式,提高了系统的动态性能指标和稳态精度。仿真结果证明,改进的控制策略响应快、控制精度高、鲁棒性强,为变风量空调系统的智能控制设计提供了参考依据。
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动有很好的调节作用。
职位:船舶结构工程师
擅长专业:土建 安装 装饰 市政 园林
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