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.     

前馈解耦控制器在恒温恒湿空调控制系统中的应用

采用机理分析和实验分析相结合的方法,建立了恒温恒湿空调系统的数学模型,推导了四输入、四输出的传递函数矩阵,并采用前馈补偿法设计解耦补偿器,使恒温恒湿空调系统的传递函数矩阵变换为对角矩阵,从而解除了各个控制回路之间的耦合.仿真结果表明,该解耦控制器在恒温恒湿空调系统中的应用效果较好,改善和提高了系统的品质和性能.     

轿车空调车内温度的模糊控制

对于轿车空调这类强非线性系统,普通线性控制策略难以满足对控制效果的要求,智能控制策略更适合控制这类系统,应用普通模糊控制器和状态反馈加权模糊控制器对轿车室内温度进行控制,结果表明,应用状态反馈加权模糊控制器能更有效地控制车室内温度。     

多智能体分布式智能控制在VAV空调系统中的应

针对变风量（VAV）空调系统的特性，将VAV系统分解为多个智能体，提出了基于多智能体技术的分布式智能控制方法，有效地解决了变风量空调系统回路间的解耦和协调问题。建立了VAV系统的动态仿真程序，仿真结果表明该控制方法是有效的。     

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IACO-PID的空调房间温度控制优化

空调房间温度控制器受外界环境干扰大,具有时变性和非线性,传统控制方法难以获得高精度的控制效果,为此提出一种基于改进蚁群算法优化PID的空调房间温度控制优化方法(IACO-PID).首先分析当前空调房间温度控制器存在的不足,然后采用蚁群算法对空调房间温度控制器控制参数求解,并针对蚁群算法的不足进行改进,最后采用仿真对比实验测试改进蚁群算法优化PID的优越性.实验结果表明,改进蚁群算法优化PID空调房间温度控制器的控制精度高,抗干扰能力强,具有较快的响应速度.     

基于离线优化的压电陶瓷物镜驱动系统PID控制器

针对数字共焦显微技术中的压电陶瓷物镜驱动系统,分析了模糊PID控制器的控制性能,提出了离线优化思想,将初始参数的优化从在线实时调整中分离出来,在离线状态下预先采用遗传算法完成全局优化,以减小在线调整时间及调整次数,提高响应速度. 经优化的初始参数配置于模糊PID控制中,对系统进行在线实时反馈调整,控制系统进行步进定位驱动. 在Matlab环境下的实验结果表明,该方法显著提高了系统的控制精度和响应速度,为驱动系统的进一步研究提供理论依据.      

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。     

基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制

针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性.     

空调试验台预处理室温湿度计算机解耦控制

本文讨论解耦控制理论在空调温湿度控制系统中的应用。推导了适用于空调温湿度控制系统的双变量解耦控制算法,并将其应用于设计实验台预处理室温湿度计算控制系统。现场试验结果表明,所设计的解耦控制方案是可行的。温湿度解耦控制能够改善系统的调节品质,提高控制精度。     

多区域变风量空调系统送风温度的优化节能控制

在分析变风量空调系统局部控制的基础上,提出了两种实时的优化控制方案。其一是利用变风量末端风门开度的信号,将它们作为各区域相对负荷的指示信号,对送风温度进行实时优化;其二是针对周边区域采用定风量末端控制太阳辐射热负 空调系统,根据周边区域相对负荷大小,实时优化定风量末端的开／停控制。     

变风量空调系统新风量的实时预测

在多区域变风量（Variable Air Volume，VAV）空调系统的新风控制中，现行的控制方案不可避免地遇到困难，使用预测的方法来实施前馈控制，对可能出现的扰动提前作出补偿将有可能改善目前多区域VAV空调系统的新风控制问题，ARIMA模型可以较准确地预测非稳态随机过程的时间序列，以季节性ARIMA模型为预测模型，在利用CO2浓度检测室内人数的基础上，对一大楼中各区域的新风要求进行了预测，结果表明，季节性的ARIMA模型可以很好地满足空调系统新风预测的要求。     

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。     

采用软测量技术提高变风量空调系统的性能

变风量空调箱是变风量空调系统中最关键的设备,其串级控制系统由内、外环2个回路组成.作为内环的风量控制回路对变风量空调的性能起着重要作用.将高等过程控制中的软测量技术应用于内环回路的风量测量,使用软测量技术得到的测量结果对风量传感器的运行进行动态监测,当风量传感器的测量结果与软测量结果相差达到一定程度时,可以认为风量传感器出现了故障,在报警的同时,使用软测量结果临时替代风量传感器作为风量的测量值,仍可以使变风量系统具有较好的运行性能.     

过渡季节VAV空调系统送风温度的优化控制策略

变风量空调系统中,如何在良好室内空气品质与节能之间进行权衡一直是研究的难点．通过对多区域变风量空调及其控制系统进行分析研究,按照ASHRAE通风标准对新风量的要求,针对混和送风系统提出并在Tmsys仿真平台上分析了送风温度优化控制方案在不同负荷条件下的控制效果．研究结果表明,室外新风温度低于室内温度设定值时,送风温度的设定值受到设计风量和运行时刻各个空调区域风阀开度大小的限制．当过渡季节早晚的新风温度低于室内设定温度的工况时,若将送风温度由13℃升高到16℃,不但可以减少2．8％的空调系统能耗,而且有助于改善空气品质．     

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.