基于模糊神经网络的变风量空调室内温度控制系统

本文将模糊理论的知识表达与神经网络的自学习能力结合起来,针对变风量空调温度控制系统提出了一种模糊神经网络控制方案,并详细阐述了模糊神经网络的结构、算法。对变风量空调室内温度控制系统进行仿真,验证了模糊神经网络应用于温度自动控制系统的可行性。     

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     

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。     

PLC+模糊控制蒸发冷却空调控制系统的开发

研究蒸发冷却空调系统的自动控制.通过引入变风量空调系统总风量控制方法的设计思路对风机进行变频控制,同时对末端控制器采用模糊控制技术,使得整个空调系统达到一定的节能目的.     

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.     

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。     

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.     

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.     

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。     

单调函数关系限定下的模糊算子的研究

鉴于标准的模糊算子运算随着运算次数增加,结果越来越模糊的局限性,考虑了模糊算术因子之间的相关关系,介绍了限定性的模糊算子和有关模糊结构元的理论,给出了二元运算之间因子存在单调函数约束限制的模糊算子,利用结构元的方法,还给出了此类模糊运算结果的解析表达形式。     

汽车空调鼓风机自适应控制算法的研究

汽车空调的工作条件很复杂,并且取决于许多因素,例如隔热,密封和温湿度.为了提高汽车空调鼓风机的工作效率,改善车内温湿度环境并达到节能减排的目的,通过模糊算法与PID算法相结合,并对粒子群优化算法进改进来对PID参数进行优化的方法.在Matlab的simulink平台上建立鼓风机控制的数学模型,对模型进行仿真,并对仿真结果进行分析.仿真结果表明,改进的粒子群优化算法优化的模糊PID控制策略具有较高的鼓风机控制精度.,鼓风机的响应时间较短且超调量小,能迅速达到稳定状态,达到试验预期效果.     

模糊规划中模糊量的几种处理方法

随着模糊环境下的规划问题在日常生活中的广泛应用,模糊规划问题显得日趋重要。对处理模糊规划问题中模糊量的现有的方法作了一个总结和分类,最后对这些处理方法作了一个简单的比较分析。     

基于反馈控制理论的模糊控制数学模型

模糊数学和模糊理论描述了比精确数学更为广泛的世界。在基于反馈的控制理论和技术应用领域中，许多控制对象和过程借助于模糊数学，可以将“模糊”和“精确”相互转换，使得系统内部是模糊的，而其输入和输出则是精确的，文中给出了恒温控制的模糊控制数学模型。     

模糊相对熵及在模式识别中的应用

目的研究模糊相对熵在模式识别中的应用。方法利用模糊相对熵的一个修正公式——加权模糊相对熵研究模糊相对熵在模糊模式识别中的应用。结果数值例子说明模糊相对熵方法和最大最小贴近度方法得出了一致的模糊识别的结果。结论模糊相对熵方法用于模式识别是很有实际意义的。     

基于模糊结构元方法的模糊线性回归模型

由于统计分析中线性回归分析方法的可靠性不高，人们提出模糊线性回归方法，但是这种方法有随着自变量的增大回归函数将越来越模糊的缺陷。利用模糊结构元的方法揭示了这一缺陷，并采用模糊函数拟合数据点的方法克服了这一缺陷，这里的模糊函数采用模糊结构元的表示方法。理论证明这是一种有效的模糊回归分析方法，并通过实例加以应用，取得了很好的效果。     

由模糊结构元线性生成的模糊数运算

为了解决模糊数计算上的困难,引入了区间[-1,1]上单调函数的某魑同序单调变换,利用模糊结构元理论．将模糊数的四则运算转换为同序单调函数之间的相应运算．由于模糊结构元线性生成的模糊数是一类最简单而实用的模糊数,因此,重点讨论了由模糊结构元线性生成的模糊数的四则运算,以及它们的隶属函数表达式。结果表明。基于结构元方法表示的模糊数运算的隶属函数是容易得到的,这种表达式是基于模糊结构元的隶属函数形式给出的。