浅谈变风量系统

本文介绍了央视工程的VAV系统,浅谈了作者对工程该系统的部分了解。并在一些方面对VAV系统和其它系统进行了一些简单比较。比较了VAV系统在温度控制、降低能耗、运行费用等方面的优势。     

变风量空调系统的优化控制算法

变风量空调系统因为控制过程复杂,所以目前难以推广,市场上广泛使用的是定风量空调系统.针对这种情况,从理论上提出了变风量空气处理机组送风温度的优化控制算法,并用Matlab 仿真软件对其进行了仿真分析,仿真结果表明,该算法以更低的能耗达到更佳的运行效果.     

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。     

变风量空调末端系统的辨识

该文根据江森变风量空调运行工艺的许可,对变风量空调末端系统（VAV BOX）控制回路的内环采用开环辨识的方法,对外环采用闭环辨识的方法进行了研究．利用小波理论对实验数据进行处理,并在最后给出了模型的验证,结果说明所建立的模型是相当理想的．     

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。     

关于智能建筑中空调自控系统的几点浅谈

本文简要地介绍了智能建筑中的空调自控系统,介绍了近年来发展起来的VAV-TRAV空调系统的做法。     

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．     

VAV空调系统中的自动控制浅析

变风量空调系统是节能性卓越、舒适性良好的全空气空调系统。其运行过程需要有适当的控制手段,以保证系统的节能效果和运行的稳定性。为满足人们的需要,利用现代化先进的自动控制系统大力开发节能型空调系统,VAV变风量空调系统应运而生,VAV空调系统节能效果良好。     

论变风量空调系统

通过对变风量系统的介绍与系统分析,知道了变风量系统的特点,并且与传统空调系统的比较知道该系统在空调节能方面有比较明显的优势。配合变风量系统的自动控制系统,可以满足一般民用空调温湿度的要求。     

浅谈现代建筑空调的自控系统技术与应用

随着我国经济的发展,国外许多先进和成熟的空调技术在各地得到高度重视和应用,本文简要地介绍了智能建筑中的空调自控系统,介绍了近年来发展起来的VAV—TRAV空调系统的做法及变风量空调系统设计进行探讨。     

变风量空调系统中基于预测的末端再热控制策略

在对多区域变风量空调及其控制系统分析研究的基础上,提出一种优化的新风控制策略———基于预测的末端再热控制策略.该策略通过预测的方法对系统实施前馈控制,使用末端再热器调整区域的送风量,从而能够合理地分配新风.仿真结果表明,该新风控制策略与最大新风比控制策略相比,可以使系统保持较小的总新风吸入量,通过有效地控制各区域新风的配给,在保证各区域新风要求的同时,节约系统的能耗.     

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。     

变风量空调系统运行调节实验的设计

本文以中原工学院楼宇自动化实验室为基础,对变风量空调系统运行调节实验设计进行讨论。通过该实验,可以让学生更好地了解和掌握变风量空调系统运行过程及基本控制原理,对提高学生的专业知识水平和综合素质具有重要作用。     

基于遗传算法的变风量空调模糊控制系统的研究

针对变风量空调模糊控制系统控制规则的获取依赖人类经验的问题,提出将遗传算法与模糊控制相结合。在推导适应度值函数的基础上,利用遗传算法获取控制规则,改善控制效果。一定程度上解决了人为调试获取规则困难的问题。仿真结果表明,在变风量空调系统中将遗传算法与模糊控制相结合是可行的。     

基于改进角分类神经网络的变风量空调系统故障诊断

针对变风量空调系统的故障诊断问题及其特点,提出了一种基于改进角分类神经网络--FDCC的故障诊断模型.该模型克服了CC4角分类神经网络输出结果为二进制的局限,根据故障模式所落入的k最近邻的样本泛化空间来进行故障诊断,并输出结果向量,其各分量为各故障原因可能出现的概率.     

基于DDE的变风量空调系统的网络监控

利用DDE协议实现了LON网络和METASYS网络之间的数据交换,从而构建了变风量空调系统的网络监控系统,实验证明该方法简单易行.     

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。     

基于主成分分析法的变风量空调系统传感器故障诊断

在已经建立的建筑空调系统仿真器的基础上,针对变风量（VAV）空调系统的传感器故障,提出一种基于主成分分析（PCA）和法则相结合的传感器故障诊断方法。建立了PCA模型,将由传感器测量值所组成的测量空间分解为主成分和残差两个子空间,进行故障检测后再由基于法则的策略进行故障重构。仿真试验表明,该方法不仅能够准确地检测并隔离传感器故障,而且可以初步地进行故障重构,为进一步研究传感器的故障诊断提供了必要的基础。     

变风量空调系统送风温度优化及容错控制

针对变风量空调(VAV)系统提出了基于湿度控制的送风温度优化及容错控制方法.该方法可以满足ASHRAE标准62-2001对室内空气品质和湿度的新要求,并提出了主成分分析、联合角度分析和故障补偿法则,该法则可以分别用于空调系统故障的检测、诊断和重构,从而实现对变风量空调系统的客错,保证系统优化目标的实现.在变风量空调系统的仿真器上进行了基于湿度控制的送风温度优化以及多种故障下的检测和诊断试验.     

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.