基于模糊神经网络的变风量空调末端控制方法

针对变风量空调系统末端的稳定控制问题,根据被控对象的特点,提出了采用模糊神经网络(FNN)控制变风量空调系统末端的方案。在MATLAB仿真环境下对模糊神经网络的控制效果进行了模拟仿真,并与普通模糊控制器及典型PID控制器的控制效果进行了比较,结果表明模糊神经网络控制器可以稳定、有效的控制变风量系统的末端装置。     

基于模糊神经网络的变风量空调末端控制方法

针对变风量空调系统末端的稳定控制问题,根据被控对象的特点,提出了采用模糊神经网络(FNN)控制变风量空调系统末端的方案.在MATLAB仿真环境下对模糊神经网络的控制效果进行了模拟仿真,并与普通模糊控制器及典型PID控制器的控制效果进行了比较,结果表明模糊神经网络控制器可以稳定、有效的控制变风量系统的末端装置.     

基于模糊PID控制的VAV控制系统研究与实现

为了提高变风量空调系统的控制效果,分别设计了变风量空调系统的送风温度、室内温度(视为回风温度)以及新风模糊PID控制系统,通过调节冷冻水阀门的开度来控制送风温度,通过调节变频风机的转速来控制室内温度,通过调节新风阀门的开度来控制新风量,通过调节回风阀门的开度来控制回风量.应用所设计的模糊PID控制器对送风温度、空调房间的温度(即回风温度)以及二氧化碳体积分数进行了实时在线控制,控制结果表明模糊PID控制器设计合理,控制效果良好.     

建筑设备节能控制策略

由于变风量空调控制系统具有非线性、大滞后、时变性的特点,该文提出了一种基于改进型Elman神经网络预测和改进型T-S模糊神经网络控制的结构,其预测输出与实际输出的差值作为T-S模糊神经网络控制器的输入,使空调控制系统具有较高的控制精度和良好的动态特性。由于变风量空调运行时各变量之间的耦合关系,又结合了解耦的控制方法,达到了抑制温度和湿度耦合的控制效果。仿真结果表明:与传统PID控制相比,该控制系统具有较强的鲁棒性,学习能力强,控制精度高,控制效果好,有较强的解耦控制能力。     

基于PSO的改进的PID控制器在VAV空调系统温度控制中的应用

以变风量空调系统的温度控制作为研究对象,在现有的研究基础上,提出了粒子群优化算法改进的BP神经网络PID控制方法。应用BP神经网络进行PID参数在线整定,粒子群优化算法提高BP神经网络的学习速率和收敛性,结合三者各自的优势以提高变风量空调系统的控制性能。     

模糊-自适应神经元解耦控制在VAV中的应用

采用模糊控制器和自适应神经元解耦补偿器的解耦控制技术 ,对耦合强烈的具有变风量空调系统传递函数矩阵形式的 4维传递函数矩阵系统进行解耦控制。通过解耦系统仿真研究 ,为变风量空调系统的解耦控制提供了有效的方法     

基于神经网络的变风量空调控制回路设计

针对变风量空调系统的结构原理和功能特性,以房间温度控制回路为例,利用PID控制方法,研究设计变风量空调系统的控制回路。通过对实际系统的控制结果表明,实现对系统的神经网络控制,可取得更好的控制效果。     

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.     

模糊—自适应神经元解耦控制在VAV中的应用

采用模糊控制器和自适应神经元解耦补偿器的解耦控制技术，对耦合强烈的具有变风量空调系统传递函数矩阵形式的4维传递函数矩阵系统进行解耦控制。通过解耦系统仿真研究，为变风量空调系统的解耦控制提供了有效的方法。     

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.     

模糊控制与模糊神经网络研究的现状及展望

回顾了模糊控制理论的发展历程，介绍了模糊产品和模糊硬件的开发概况，阐述了将模糊逻辑与神经网络相结合的模糊神经网络技术的研究动态，并对模糊控制学科的发展进行了展望。     

模糊神经网络在陶瓷配料系统控制中的应用

将模糊控制和神经网络技术相结合 ,借助神经网络的学习能力和信息存储能力来实现模糊推理过程 ,并记忆和调整模糊规则 ,从而自动生成模糊控制规则 ,建立模糊神经网络。系统对模糊神经网络进行离线学习 ,将训练好的模糊神经网络用于在线控制 ,仿真结果表明 ,本文方法用于对陶瓷配料系统的控制 ,取得了无超调、无静差等令人满意的效果     

用模糊控制技术调整神经网络参数

神经网络很多参数都依靠经验来选择．本文以广东省第二次土壤普查成果资料数据库为例子,提出一种利用模糊控制技术调整神经网络参数的方法,并通过建立神经网络参数的控制规则表,实现了对神经网络部分参数的模糊控制．     

模糊神经网络在玻璃熔炉温度控制中的应用

设计了模糊神经网络控制技术、现场总线技术相结合的方法,并将此方法应用于蓄热式马蹄焰玻璃熔炉的温度控制系统.实验结果表明：系统稳定可靠,控制效果良好,满足生产工艺要求.     

模糊数学理论及其应用评述

模糊数学自１９６５年诞生以来取得了突飞猛进的发展，尤其是在当今，模糊控制技术作为一项新的工程技术在国内外得到了广泛的应用，模糊产品层出不穷．本文综述了模糊数学的发展历程，尤其对模糊控制及其应用、模糊神经网络技术及我国的模糊数学研究作了较全面的论述．     

一种基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器

设计了一种新的基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器,该系统利用模糊神经网络对被控对象进行模糊辨识,同时,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,从而实现PID控制的自适应和智能化。仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

压球烘干系统的智能模糊控制器的设计

本文针对压球车间传统的烘干控制系统气体流量不稳定,温度波动大等问题,提出了烘干温度的参数自整定模糊PID控制算法,将模糊控制与PID控制相结合来建立一个自动调节温度的控制器。并且通过Matlab的仿真功能将其与传统PID控制器进行比较。仿真结果表明该控制系统不仅调整时间短而且稳态误差小,并且在动态响应性能方面都要优于传统的PID控制器。     

采用模糊控制器的感应电机直接转矩控制

提出了一种采用模糊控制器的异步电机直接转矩控制系统,应用模糊逻辑来确定逆变器的开关状态,把磁链位置、磁链误差和转矩误差作为模糊变量,模糊控制器基于一套模糊规则来选择开关状态,从而有效地提高系统在启动和转矩指令突变时的响应速度。     

模糊神经网络技术用于结构主动控制的研究

提出了一种基于神经网络调整规范化因子的模糊神经网络控制策略，并以表面布置压电片的梁结构为控制对象进行了仿真．实验结果表明，该控制策略适用于不精确被控对象模型和非线性系统的控制．     

神经网络自适应模糊控制器设计与应用

把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。