变风量空调系统控制优化方法研究

提出了“总风量-阀位控制法”和“最大负荷率-最小风量法”分别优化变风量空调系统送风静压和送风温度,并应用到一座实际建筑的变风量空调系统中.建立了变风量空调风系统模型,利用TRNSYS对大楼典型层风系统进行模拟,用实测数据验证模型正确性,模拟分析了典型日变风量系统优化前后的风机能耗.模拟结果表明,与定静压定送风温度的原控制方法相比,优化控制能节约风机能耗,在部分负荷下效果尤为明显,冬季和过渡季试验日的节能率分别为19.38%和15.58%.对2种控制方法下的全年能耗和室内热舒适性进行了试验对比测试,结果表明,全年的节能率为7.16%,而且室内热舒适性得到显著提高.     

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.     

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.     

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.     

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。     

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.     

基于LonWorks现场总线技术的变风量空调系统温度PID控制

采用LonWorks现场总线技术和PID控制算法,对变风量空调系统的送风温度和回风温度进行了控制方法的研究.以某一空调房间为控制区域,运用该方法进行了实时控制,测量了送风温度和回风温度随时间变化的趋势曲线.试验结果表明,该方法可行有效,控制效果良好.     

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。     

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。