列车车厢中CO2浓度控制系统的仿真

空调列车车厢内空气品质不佳的主要原因是由于车厢内的新风量不足导致CO2浓度偏高.以车厢内CO2浓度为控制对象,实现对新风量的控制.通过对硬座车厢内的CO2浓度控制系统建立数学模型,并采用PID控制,在simulink环境下对空调列车车厢内的CO2浓度进行了仿真控制,使其维持在设定浓度1500×10-6,达到合理控制新风量的目的,对今后改善列车车厢内空气品质提供了重要的理论依据.图5,参5.     

基于PMV指标的列车空调模糊控制研究

采用热舒适控制不仅能满足人体的舒适感,而且还能满足系统节能的需要.对热舒适控制中的各变量进行了分析,采用模糊控制技术,选择空气温度作为直接受控的参数,并通过调节送风量来实现.以车厢内PMV值的偏差及偏差变化率作为模糊控制器的输入,进行新风量的合理控制,使列车空调的控制随着人体舒适感的变化而变化.     

铁路客车空调新风量的确定及控制

对于铁路系统来说,保证空调客车乘坐的舒适度及降低能源消耗、减少空调客车的运行成本,具有重要的意义.针对空调客车新风量的确定进行了分析,并采用模糊控制技术,以车厢内二氧化碳浓度偏差及偏差变化率作为模糊控制器的输入,进行新风量的合理控制,为改善车厢内的空气品质提供了一个切实可行的方法.     

旅客列车硬座车厢内气流模拟与浓度场分析

采用稳态不可压缩雷诺时均N-S方程、k-ε湍流模型,对旅客列车空调硬座车厢内气流场和浓度场进行了数值计算。采用立方体代表旅客,以人体呼出的CO2作为代表性污染物,研究了非空载下车厢内气流和浓度分布。计算结果表明：现有的送风方式除车厢两端外,车厢内沿长度方向气流分布比较均匀;人体散热和太阳辐射对车厢内流场温度场影响较大,非空载时车厢内流场分布与空载时有较大差别,太阳照射和人体产生的热气流使车厢内存在较大的温度梯度;车厢内过道区浓度较低,但座位区由于人员集中,人体呼吸区污染物积聚,浓度偏高,且车厢中部断面污染     

基于模糊控制的局部通风机智能控制系统

 针对传统矿井局部通风机控制系统存在的缺陷,设计了基于模糊控制理论的局部通风机智能控制系统.引入巷道温度、瓦斯浓度及巷道等效深度等参数,应用模糊控制理论建立变频器控制电压与现场温度、瓦斯浓度的函数关系,并建立考虑巷道等效深度影响的变频器控制电压计算方法,利用变频调速技术,实现了对局部通风机通风量的智能控制.实际运行结果显示,该智能控制系统能够保证掘进巷道的通风安全,可节约36.9%的电力消耗,且可实现局部通风机工作效率的最大化.     

基于空调车厢内气流分布的人体热舒适研究

利用带浮升力效应的K—ε湍流模型对空调硬座车内三维素流流动和传热进行了数值模拟。将人体散热和太阳辐射作为能量方程的附加源项,采用有限容积法将计算区域离散为均匀网格,用SIMPLE算法求解离散控制方程,研究了空调硬座车内空气流动速度、温度及热舒适性评价指标PMV分布规律。研究结果为空调车内气流组织的优化设计提供依据,对改善车厢内人体热舒适环境具有指导意义。图7,参8。     

基于RBF神经网络PID控制的高速列车速度跟踪

速度跟踪控制是列车自动驾驶的一个重要研究方向,但现有速度跟踪控制的性能尚需改进.本文探究了径向基函数(RBF)神经网络PID控制对高速列车速度的跟踪控制.首先改进了高速列车多质点模型;然后研究了被控对象RBF网络整定的PID控制算法,结合反馈控制设计了速度跟踪控制器,根据速度误差用神经网络PID控制决定牵引力和制动力;最后进行了数字化仿真,在仿真过程中考虑了阻力和车厢之间的作用力,并对3种方法进行了对比,结果表明,RBF神经网络PID控制具有最小的速度和距离跟踪误差.相对于单质点模型,本文的多质点模型提高了建模精度,控制系统具有响应速度快、跟踪性能好等优势.     

重庆地区商场CO2浓度测试

在商业建筑设计时，室内CO2浓度的数值作为新风量设计的依据，它直接影响到商场内的空气品质。同时，受CO2浓度控制的新风量，也影响到空调总负荷的多少，设计中为在满足室内空气品质的基础上达到新风量最小，同类型商业建筑中CO2浓度值是重要的参考数据。为此作者实测了重庆地区某大型商场，在分析CO2浓度测量数据的基础上，得出目前重庆地区商业建筑室内CO2污染比较严重的结论，并提出了设计中应加大送风量，同时改进送排风，合理分配室内气流的意见。     

基于粒函数的模糊控制系统设计与仿真

模糊控制是基于模糊数学思想和理论建立的控制方法,在控制领域特别适用于一些无法用精确模型进行数学建模的控制系统.但对于模糊控制系统,模糊控制器的运算复杂和由于规则太多引起的规则爆炸问题始终没有很好地解决.通过引入粒函数,简化了模糊控制系统和解决了规则爆炸问题,并且将粒函数方法应用于单容水箱模糊控制系统中进行仿真.实验结果显示,粒函数方法不仅可以简化模糊控制系统的复杂性和解决规则爆炸问题,并且证明在理论和实际中粒函数器完全可以等效模糊控制器.粒函数方法适用于众多模糊控制系统中,通过示例,可以举一反三,将粒函数方法复制到其他应用场合.     

基于模糊PID控制的泵流量控制系统研究

为了增强脱硫除尘离心泵流量控制系统的稳定性和提高其控制精度,使系统具有较强的抗干扰和自适应能力．建立了流量控制系统的数学模型,分析了控制系统的性能,设计了模糊PID控制器,确定了偏差e、偏差变化ec、输出量Kp、Ki、Kd的隶属度函数,建立了Kp、Ki、Kd的模糊控制规则表,利用Matlab／Simulink进行仿真,比较了系统在未加入和加入PID及模糊PID控制情况下的性能,结果表明,模糊PID控制效果最好,具有响应快、抗干扰等优越性。     

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.     

空调卧室空气环境的数值模拟

用CFD方法模拟了空调卧室内制冷制热运行时3种不同的住宅空调模式(包括普通窗式空调器、分体机及具有引入新风的热回收装置的窗式空调器)分别位于高位置和低位置时室内空气温度及流速、有机污染物(甲醛)浓度及CO2的分布,并进行比较.结果表明,空调器的类型、位置及新风量对空气环境影响较大.夏季制冷运行时,带热回收装置的窗式空调器置于低位置时可以获得良好的室内流场分布,稀释和携带走室内的CO2和污染物;而该装置置于高处时,流场结构不合理;其它空调模式下由于没有引入新风,产生室内污染物堆积.冬季制热运行与夏季制冷运行时的结论相同.     

CO2释放对碳酸钙过饱和溶液析晶过程的影响

建立了碳酸钙过饱和溶液析晶动力学过程的双参数测量系统 ,该系统可监测碳酸钙析晶速率 ,同时能实时计算CO2 释放速率 ,以用于定量研究溶液中CO2 气体向大气释放对碳酸钙过饱和溶液自发沉淀过程的影响 .研究结果表明 ,碳酸钙析晶过程不是一个孤立过程 ,而是伴随有CO2 气体向大气释放的过程 .这 2个过程彼此影响 :CO2气体的释放使溶液 pH上升 ,从而促使CaCO3 析出 ;而CaCO3 的析出改变了溶液中总碳浓度和总钙浓度的比值 ,从而改变了CO2 的析出速率 .实验获得的可重复的定量数据证实CO2 释放和CaCO3 析晶是不可分割的统一过程 .     

AIP系统丝网填料旋转床功耗研究

对不依赖空气动力装置(AIP)系统的水吸收CO2不锈钢丝网填料旋转床吸收器功耗特性进行了理论分析和实验研究,建立了该型吸收器功率消耗模型.设计了合适的实验方案并依此进行了实验,根据实验采集的大量数据经回归分析得到了计算旋转床吸收器功率消耗的半经验公式.理论模型计算值与实验值的对比表明,两者相对误差小于±5%.研究得到的模型为AIP系统旋转床吸收器电机选配提供了重要参考依据.     

水泥回转窑二次风温模糊控制

应用模糊控制理论设计了水泥回转窑二次风温控制系统，阐述了输入信号处理，模糊推理及模糊决策的算法，并结合二次风温控制的实际提出了单输出的模糊控制器应用于多输入对象控制的一种方法，使控制系统得到简化。     

以正规多项式为基函数的标准模糊系统逼近误差公式证明

为提高模糊系统的逼近精度及扩大基函数的选择范围,定义了论域的正规二次多项式模糊划分.在标准模糊系统的基础上,提出以正规二次多项式为基函数的一类模糊系统;通过采用数值分析中的余项与辅助函数方法,对该类模糊系统进行了逼近误差精度的理论分析,给出了从SISO到MISO的一阶和准二阶误差逼近精度公式;指出该系统逼近精度公式使用的约束条件及应注意的问题.     

汽车自动巡航系统智能控制策略

为了在汽车巡航控制中实现车距控制,在汽车模型及其工作原理的基础上,建立了基于模糊控制理论的基本控制策略和利用神经元修正的车距智能控制的方案,并设计了模糊控制和单神经元的控制策略,以基本的模糊控制和神经元修正模块组成车距控制控制器,根据汽车行驶的目标距离和实际距离之间的偏差和速度大小来调接控制参数,采用神经元控制对模糊决策得出的输出控制量进行加权修正。仿真结果表明了所设计的智能控制策略的可行性和有效性。     

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。