变风量空调系统模糊PID控制的仿真

针对目前变风量(VAV)空调系统参数整定困难,将模糊控制和常规PID控制相结合,提出一种基于模糊控制规则的模糊PID控制方法及模糊PID控制器的设计思路,并将其应用于VAV空调室温控制中．通过与常规PID控制器的室温控制仿真曲线比较表明：当条件变化时,模糊PID室温控制实现了参数在线自整定,取得了较好的控制效果;模糊PID控制动态响应快,控制精度高,超调量小,具有较强的鲁棒性;所需送风量更接近实际负荷的需要,达到了既舒适又节能的效果．     

基于遗传算法的模糊控制规则优化的研究

模糊控制规则的正确选择是模糊控制器设计的关键,它决定了模糊控制系统的动态、静态性能和控制效果．针对传统的获取控制规则方法的不足,提出了在一个待优化模糊控制器的基础上,采用改进的遗传算法优化其模糊控制规则,从而使经过优化所获得的控制规则更加合理．最后对优化后的模糊控制器进行仿真比较研究,并将其应用于温室,实现温室温度的模糊控制．结果表明模糊控制规则经过优化后的模糊控制器的控制品质有较大的改善和提高．     

前馈补偿法在空调系统控制中的应用

采用机理分析和实验数据分析相结合的方法，建立了变风量空调的数学模型，并依据此模型建立了四输入、四输出的变风量空调系统的传递函数矩阵．针对该系统采用前馈补偿法设计了变风量空调系统的解耦补偿器，该解耦补偿器可以使所研究的变风量空调控制系统的开环和闭环传递函数矩阵都变换为对角矩阵，从而解除各个控制回路之间的耦合，使变风量空调系统实现解耦．实验结果表明，该解耦控制方法在变风量空调中的应用效果较好，提高了系统的控制品质和性能。     

对变风量空调系统的探讨

变风量空调系统具有节约能耗、空调品质高、运行维护简单等突出优点,已获得了越来越广泛的应用.空气处理机组是变风量空调系统中的关键空调设备,对它的运行控制直接影响到变风量空调系统的成败和节能的效果.在系统设计过程中,空气处理机组控制方案与控制参数的确定.应引起空调设计师与自控设计师的高度重视.变风量空调系统中空气处理机组的控制功能,除应具备常规定风量空气处理机组中的各类保护与报警功能外,还必须具备送风温度控制功能、送风量控制功能、排风量控制功能、新风量控制功能等.为充分发挥变风量空调系统的优势,自控运行方案还应分冬季、夏季、过渡季三个运行工况设定.本文论述变风量空调系统中空气处理机组的送风温度、送风量、新风量等参数的控制方式和设定值的选择,提出了完整的变风量空调系统中空气处理机组的控制方案,并讨论变风量空调系统过渡季运行方案.     

采用逆系统设计和二次型最优控制提高变风量箱的性能

采用逆系统设计方法对变风量空调箱的控制系统,包括控制系统的内环(风量控制回路)和外环(房间温度控制回路),进行逆系统设计.消除了在设计时将非线性系统做近似线性化处理所带来的设计缺陷;同时采用二次型最优控制技术对变风量空调箱的控制器进行优化设计,使控制器的参数达到最优值.逆系统设计方法与二次型最优控制技术相结合能有效地改进和提高变风量箱的控制品质和性能.     

一种优化控制变风量空调系统的新方法

采用状态反馈解耦和遗传算法优化控制器相结合的方法提高变风量(VAV)空调系统中室内温度回路的控制精度和品质.采用状态反馈解耦以解除送风温度控制回路与室内温度控制回路之间的耦合,随后采用逆推法找到闭环控制系统特性方程的根与控制器参数的关系,再用遗传算法优化设计控制器的参数.实验结果表明,这些措施有效地提高了VAV空调系统中室内温度回路的控制精度和品质.     

高层建筑结构地震反应的分散遗传-模糊控制研究

文章针对地震作用下高层建筑结构半主动控制问题,引入分散控制的策略,将模糊逻辑理论与遗传算法原理相结合,应用遗传算法优化子系统模糊规则库,提出分散遗传-模糊控制(decentralized genetic-fuzzycontrol,简称DGFC)算法,并应用于高层结构振动控制中,通过MR阻尼器实现结构地震反应控制;对某20层钢结构Benchmark结构模型进行数值计算与分析,结果表明,DGFC算法可以有效地抑制结构地震反应,且保证了系统鲁棒性和可靠性。     

模糊控制在变风量空调VAVBOX中的设计研究

介绍了模糊控制技术在变风量空调中的应用,通过对模糊控制器的设计及改进实现对变风量空调VAVBOX的控制以达到使空调舒适与节能的要求.     

浅谈变风量空调系统的效果分析

介绍了变风量空调系统(VAV系统)的原理、发展及特点,总结了末端装置的型式及工作原理,重点阐述了变风量空调系统的控制和设计方面的相关问题。     

基于分层遗传算法的模糊控制

介绍了模糊控制系统和遗传算法的基本内容及二者间的融合 .基于遗传算法的模糊系统模型辨识 ,引出了可以对实际复杂系统总结出较完善控制规则的分层遗传算法的模糊控制 .分层遗传算法通过基因操作使控制基因和由控制基因控制的参数基因都得到改变 ,进而使控制规则的结构和形状及个数得到了优化 .将这种分层模糊控制技术应用于铝电解工业中的极距控制 ,可使改进后的极距控制系统的动态性能和稳态误差都得到提高 .     

基于NN-PID算法的变风量空调系统空气品质控制

目的针对典型会议室环境,基于需求控制通风策略,对变风量中央空调系统房间空气品质控制进行研究。方法以典型的会议室环境为研究对象,分别建立空调新风系统模型及房间CO2浓度模型;设计NN-PID(神经网络-PID)算法,并进行控制与仿真;在变风量空调实验平台上进行验证。结果所设计的NN-PID算法能有效利用神经网络训练过程,在线自整定PID参数,控制效果优于传统PID算法。结论根据室内CO2浓度变化控制新风量,能很好地适应室内CO2浓度的动态特性,提高室内空气品质。     

变风量空调系统室内湿度控制分析

在变风量空调及其控制系统动态仿真软件的基础上，根据ASHRAE Standard 62-2001标准对于湿度控制的要求，分析了送风温度和冷媒水供水温度对空调区域相对湿度控制的影响．同时提出并分析了满足ASHRAE Standard 62-2001标准对湿度控制要求的送风温度优化控制策略。     

基于LabVIEW构建的数据库在变风量（VAV）空调系统中的应用

在变风量（VAV）空调自动控制系统中，对系统进行控制时需要检测采集许多实时数据，如房间温度、湿度、CO2浓度以及各种水阀、风阀、变风量箱、变频器、电加热器、加湿器等控制元件的数据，同时应用这些数据进行系统自动控制。本文介绍使用NI公司的LabVIEW软件及其数据库工具包，把变风量（VAV）空调系统运行中的各种数据进行集中实时存取。良好的数据库为系统辨识、解耦、仿真、控制以及优化提供强大的数据支持。     

基于区间二型模糊PD控制规律的中央空调性能试验台控制

空调性能试验台系统主要用于测试空调的制冷性能，是一个耦合性强、滞后时间大、高不确定性的非线性系统。为解决采用PID等传统控制方法控制效果不佳的问题，分析了空调试验台系统的控制原理，建立了试验台系统的数学模型，研究了区间二型模糊PD控制规律，并将其应用于试验台系统。仿真结果表明，区间二型模糊PD控制规律具有较好的控制效果，在强耦合、大滞后的复杂系统中具有广阔的应用前景。     

基于多目标遗传算法的模糊分类系统设计

提出了一种基于多目标遗传算法的模糊建模方法,实现了具备最大分类精度、最少特征变量和模糊规则数目的模糊分类系统的设计.首先,为缓解维数灾难问题,采用多目标遗传算法进行特征变量的选择和论域的模糊划分,构造基于栅格划分的初始模糊分类系统.然后为减少规则数目,提高模糊系统的解释性,采用遗传算法进行规则选择,得到具备较少规则数目的精简模糊分类系统.最后为提高精确性,采用约束遗传算法对精简模糊分类系统进行整体优化,在解释性不变的前提下,提高模糊分类系统的精确性.Iris和W ine分类系统的仿真,验证了该方法的有效性.     

遗传算法参数自适应控制的新方法

根据遗传算法参数自适应控制方法的不同分类,采用基于启发式规则的参数控制方法对遗传算法的种群数进行了宏观调控和微观调控。并采用不同特点的模糊控制器分别控制交叉率和变异率,使种群数、交叉率和变异率都能够随进化的实际情况发生自动调整,形成了一种新的种群数变化的模糊自适应遗传算法。实验数据表明这种算法能够有效防止遗传算法早收敛,同时也说明对参数进行自适应控制能够使遗传算法性能大大提高。     

采用神经网络和遗传算法组合的自学习模糊控制器

本文提出一种新型的、采用神经网络和遗传算法组合自学习构造模糊控制器的方法。该方法将神经网络的实时增强学习能力融合于遗传算法的全局搜索中,提高了系统的收敛速度、实时学习能力和控制性能,而不需要提供系统动力学知识和先验控制经验。作者以倒立摆系统和家用空调器作为控制对象,通过仿真计算检验了该方法的有效性。     

基于遗传算法的模糊规则自动获取

在遗传算法的基础上,给出了一种能够自动获取模糊规则的剪枝算法,并以此建立了新的网络模型．模拟结果验证了该模型的有效性。     

基于遗传模糊算法的智能车辆避障路径规划研究

利用模糊逻辑和遗传算法构建一种智能车辆避障路径规划方法.首先建立智能车辆的动力学模型,然后设计模糊控制器,以智能车辆与目标点及障碍物中心点的角度差、智能车辆与障碍物的距离为输入量,智能车辆的速度、转角为输出量分别建立避障行为模糊规则表和趋向目标模糊规则表,最后利用遗传算法对避障行为模糊规则表进行优化.仿真结果表明,该方法是正确和有效的.