本文關(guān)鍵詞：變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)解耦優(yōu)化方法研究

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【摘要】：隨著智能建筑技術(shù)不斷發(fā)展和人們生活水平的不斷提高,空調(diào)系統(tǒng)在智能建筑中的使用越來越廣,其能耗約占建筑能耗的百分之五十。因此,空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能控制以及舒適度的研究已經(jīng)成為控制領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。當(dāng)前,大多數(shù)空調(diào)系統(tǒng)主要是以溫度控制為主,然而,隨著人們生活水平的不斷提高,空調(diào)系統(tǒng)已經(jīng)將舒適度作為重要的性能指標(biāo),不僅要求有良好的溫度還要求有良好的濕度。變風(fēng)量空調(diào)是多變量、強(qiáng)耦合、非線性系統(tǒng),特別是溫度和濕度的強(qiáng)耦合性是空調(diào)系統(tǒng)控制的難點(diǎn)。本文以實(shí)際工程項(xiàng)目為背景,根據(jù)系統(tǒng)要求,完成了空調(diào)系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)和子系統(tǒng)設(shè)計(jì),研究變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的解耦控制思想和控制策略,將智能控制方法與解耦控制有機(jī)結(jié)合,對室內(nèi)溫度和濕度進(jìn)行控制,提出了空調(diào)系統(tǒng)解耦優(yōu)化控制方法,改善溫濕度控制間的耦合問題,進(jìn)而達(dá)到節(jié)能控制的目的。首先,分析變風(fēng)量空調(diào)在國內(nèi)外的發(fā)展情況,研究變風(fēng)量空調(diào)末端控制器的工作原理、控制方式等內(nèi)容。本文以某辦公樓的實(shí)際工程為背景,設(shè)計(jì)變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的總體方案,主要包括:網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)、樓宇控制系統(tǒng)架構(gòu)、空調(diào)通風(fēng)系統(tǒng),并完成部分系統(tǒng)設(shè)備的選型。其次,針對變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)多變量、強(qiáng)耦合等特點(diǎn),本文采用了空調(diào)解耦控制方法。設(shè)計(jì)了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦控制器,將小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合,提高了系統(tǒng)的解耦控制效果,并利用α階時延逆系統(tǒng)調(diào)節(jié)解耦控制器,將對象補(bǔ)償成為具有線性傳遞關(guān)系的且已解耦的一種規(guī)范化系統(tǒng),然后再用線性系統(tǒng)理論完成偽線性系統(tǒng)的綜合,使空調(diào)系統(tǒng)達(dá)到節(jié)能、舒適的目標(biāo)。最后,本文針對變風(fēng)量空調(diào)溫濕度回路進(jìn)行建模,并進(jìn)行了蝙蝠解耦優(yōu)化和螢火蟲解耦優(yōu)化方法研究,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:采用螢火蟲解耦控制方案具有更好的控制效果。
【關(guān)鍵詞】：變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng) 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 蝙蝠算法 螢火蟲算法 α階時延逆系統(tǒng) 解耦控制
【學(xué)位授予單位】：沈陽建筑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TU83
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-20
• 1.1 課題研究的背景及意義10-11
• 1.2 智能建筑及空調(diào)系統(tǒng)11-15
• 1.2.1 智能建筑11-12
• 1.2.2 空調(diào)系統(tǒng)的發(fā)展與調(diào)節(jié)12-13
• 1.2.3 空調(diào)系統(tǒng)的分類13-15
• 1.3 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的發(fā)展與應(yīng)用15-17
• 1.4 變風(fēng)量空調(diào)解耦控制的發(fā)展及應(yīng)用17-18
• 1.5 課題主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)18-20
• 第二章 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)20-32
• 2.1 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的概述20-22
• 2.1.1 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的組成20-21
• 2.1.2 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的分類21-22
• 2.1.3 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的特點(diǎn)22
• 2.2 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的控制方法分析22-24
• 2.2.1 變風(fēng)量空調(diào)控制特點(diǎn)22-23
• 2.2.2 變風(fēng)量空調(diào)控制方法23-24
• 2.3 智能建筑樓宇控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)24-28
• 2.3.1 工程項(xiàng)目背景24-26
• 2.3.2 樓宇自動控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及要求26-27
• 2.3.3 基于TCP/IP網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)27-28
• 2.4 智能建筑中的變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)28-30
• 2.5 本章小結(jié)30-32
• 第三章 變風(fēng)量空調(diào)溫濕度解耦控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)32-48
• 3.1 解耦控制方法分析32-35
• 3.1.1 對角線解耦法32-33
• 3.1.2 前饋補(bǔ)償解耦法33-34
• 3.1.3 靜態(tài)解耦34
• 3.1.4 內(nèi)模解耦34-35
• 3.2 變風(fēng)量空調(diào)溫濕度控制回路及耦合特性分析35-38
• 3.2.1 變風(fēng)量空調(diào)溫濕度回路分析35-37
• 3.2.2 變風(fēng)量空調(diào)溫濕度耦合特性分析37-38
• 3.3 變風(fēng)量空調(diào)控制系統(tǒng)溫濕度回路模型建立38-41
• 3.3.1 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)溫濕度耦合模型38-39
• 3.3.2 空調(diào)區(qū)域溫度控制回路39
• 3.3.3 空調(diào)區(qū)域含濕量控制回路39-40
• 3.3.4 工程項(xiàng)目參數(shù)與數(shù)學(xué)模型40-41
• 3.4 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫濕度解耦控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)41-47
• 3.4.1 變風(fēng)量空調(diào)解耦控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)41-43
• 3.4.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) α 階時延系統(tǒng)解耦器設(shè)計(jì)43-46
• 3.4.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) α 階時延系統(tǒng)解耦仿真46-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 第四章 變風(fēng)量空調(diào)溫濕度回路解耦優(yōu)化及仿真48-60
• 4.1 基于蝙蝠算法（BA）的溫濕度解耦優(yōu)化方法48-52
• 4.1.1 蝙蝠算法的原理48-49
• 4.1.2 蝙蝠算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)49-51
• 4.1.3 基于BA-BPNN的溫濕度回路解耦仿真51-52
• 4.2 基于螢火蟲算法（GSO）的溫濕度回路解耦優(yōu)化方法52-57
• 4.2.1 螢火蟲算法的原理52-53
• 4.2.2 螢火蟲算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)53-56
• 4.2.3 基于GSO-BPNN的溫濕度回路解耦仿真56-57
• 4.3 變風(fēng)量空調(diào)溫濕度回路解耦策略對比分析57-58
• 4.4 本章小結(jié)58-60
• 第五章 結(jié)論60-62
• 5.1 結(jié)論60
• 5.2 展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-64
• 作者簡介64
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文64
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間參與學(xué)科競賽64-66
• 致謝66-67

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：818115