發(fā)布時間：2017-05-11 02:15

  本文關鍵詞：基于迭代學習與預測控制的變風量空調溫濕度控制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：當前空調系統(tǒng)面臨的主要問題是:如何提高室內環(huán)境的舒適度以及如何降低空調的能耗問題。根據(jù)室內負荷調節(jié)送風量大小以維持室內環(huán)境穩(wěn)定的變風量空調系統(tǒng),一定程度上解決了上述問題。但是傳統(tǒng)的變風量空調控制方法,一方面對被控系統(tǒng)數(shù)學模型的精度要求較高;另一方面結構復雜、控制精度不高、抗干擾能力較差,制約了變風量空調系統(tǒng)的推廣應用。因此,研究變風量空調的先進控制方法具有非常重要的理論意義和應用價值。針對變風量空調溫濕度控制系統(tǒng)既會遇到存在于每個固定時間間隔之間的重復性干擾又會遇到存在于某個時間間隔內的非重復性干擾問題,本文結合迭代學習控制與預測控制研究變風量空調的溫濕度控制。具體工作如下:1.通過研究變風量空調溫濕度控制的工作原理,建立溫濕度控制系統(tǒng)的數(shù)學模型。2.通過將迭代學習控制直接應用于濕度控制回路,仿真結果表明迭代學習控制能夠有效提高濕度控制回路的控制精度以及響應速度。3.針對變風量溫濕度控制系統(tǒng)遇到的非重復性干擾問題,本文將迭代學習控制與預測控制相結合提出了迭代預測控制算法,并針對變風量空調的濕度控制回路進行例子仿真測試,仿真結果表明,迭代預測控制既能夠提高系統(tǒng)抑制重復性干擾的能力,又能夠提高系統(tǒng)抑制非重復性干擾的能力。4.針對溫度控制回路受濕度控制回路影響的問題,即控制系統(tǒng)存在多變量耦合問題,首先,通過前饋補償法實現(xiàn)了溫濕度控制的解耦,在解耦之后,將迭代預測控制應用于變風量空調的溫度控制。通過例子仿真驗證表明,迭代預測控制能夠獲得良好的控制精度和響應速度,并且提高了系統(tǒng)的抗干擾能力。
【關鍵詞】：變風量空調系統(tǒng) 溫度 濕度 多變量解耦 迭代學習控制 預測控制
【學位授予單位】：浙江工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP273;TB657.2
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國內研究現(xiàn)狀12
• 1.3 課題研究的主要內容12-13
• 1.4 論文章節(jié)安排13-15
• 第2章 迭代學習控制與預測控制15-28
• 2.1 迭代學習控制15-19
• 2.1.1 基本原理15-16
• 2.1.2 迭代學習控制的應用條件及特點16-17
• 2.1.3 幾種典型的迭代學習控制律17-19
• 2.2 預測控制19-27
• 2.2.1 預測控制的基本原理19-21
• 2.2.2 基于狀態(tài)方程的預測控制21-23
• 2.2.3 預測控制系統(tǒng)的參數(shù)整定與設計23-27
• 2.3 小結27-28
• 第3章 變風量空調系統(tǒng)及其溫濕度控制系統(tǒng)建模28-41
• 3.1 變風量空調系統(tǒng)的定義28-29
• 3.2 變風量空調系統(tǒng)的基本組成結構29-30
• 3.3 變風量空調系統(tǒng)的末端裝置30-34
• 3.3.1 末端裝置的分類30-32
• 3.3.2 末端裝置的控制回路32-34
• 3.4 變風量空調溫濕度控制系統(tǒng)的建模34-40
• 3.4.1 房間模型34-36
• 3.4.2 表冷器模型36-37
• 3.4.3 系統(tǒng)數(shù)學模型37-40
• 3.5 小結40-41
• 第4章 基于迭代學習的變風量空調溫濕度控制研究41-59
• 4.1 間歇過程的軌跡跟蹤41-42
• 4.2 二維系統(tǒng)理論42-45
• 4.2.1 二維系統(tǒng)模型42-43
• 4.2.2 二維系統(tǒng)的響應43-45
• 4.3 基于迭代學習的溫濕度控制研究45-53
• 4.3.1 控制器的設計45-47
• 4.3.2 濕度控制仿真測試47-53
• 4.4 迭代預測控制算法53-58
• 4.4.1 迭代預測控制算法的提出及分析53-57
• 4.4.2 仿真57-58
• 4.5 小結58-59
• 第5章 基于迭代預測控制的變風量空調溫度控制59-71
• 5.1 溫濕度模型的解耦59-64
• 5.1.1 多變量控制過程的解耦59-62
• 5.1.2 溫濕度控制系統(tǒng)解耦設計62-64
• 5.2 變風量空調溫度控制64-70
• 5.2.1 溫濕度控制系統(tǒng)解耦仿真64-66
• 5.2.2 基于迭代預測控制的溫濕度控制的例子仿真66-70
• 5.3 小結70-71
• 第6章 總結與展望71-73
• 6.1 研究總結71
• 6.2 工作展望71-73
• 參考文獻73-76
• 致謝76-77
• 攻讀學位期間參加的科研項目和成果77

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本文編號：356048