基于多变量的变风量空调系统优化控制方法研究1

摘要

针对变风量空调系统具有多变量，非线性和不确定性的特点，普通的模糊神经网络控制已经难以达到其多变量动态控制的要求。本文提出了一种基于T-S模糊模型的递归神经网络预测控制策略。通过T-S模糊递归神经网络预测器在线建立被控对象的数学模型，并用RBF神经网络控制器对所得到的信息在线修正，从而改善系统的控制效果。仿真结果表明：T-S模糊递归神经网络预测控制具有很强的鲁棒性和自适应能力，控制精度高，控制效果好，安全可靠等优点。