中央空调系统的模糊神经网络PID控制器研究

摘要

中央空调是智能建筑中重要的组成部分，随着我国经济的快速发展和人们的生活水平不断提高，中央空调的使用越来越普遍。然而，目前中央空调系统的控制器大多采用传统的PID和模糊控制算法，控制器难以取得满意的控制效果。因此，研究更为合理的控制策略，提高控制器的控制性能，对提供舒适的空调环境和降低空调能耗都具有重要的现实价值。
　　由于中央空调系统是一个非线性、时变、滞后的复杂系统，常规 PID控制器不能达到理想的控制效果。神经网络是在模拟人脑思维方式的基础上发展起来的，具有很强的并行处理、非线性逼近和自学习能力；模糊控制善于逻辑推理和知识表达，能模仿人的推理和决策。因此，本文利用神经网络和模糊控制各自的优点，采用模糊神经网络和 PID控制相结合的控制策略设计了一种模糊神经网络PID控制器。另外，针对模糊神经网络 PID控制器存在难于选取合理的隶属度函数中心值、宽度值以及网络连接权值的问题，采用了二阶振荡粒子群算法对模糊神经网络 PID控制器的参数进行优化。仿真结果表明，本文设计的模糊神经网络PID控制器能显著提高空调系统的稳定性和可靠性。
　　为了提高空调控制器的控制效果，本文在采用FPAA芯片实现常规PID控制器的基础上，通过离线调整 PID三个参数增量的方法来实现模糊神经网络 PID控制器，实验结果表明，此方法设计的模糊神经网络PID控制器不仅结构简单，且对空调系统具有良好的控制性能。

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第一章 绪 论

1.1 课题背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的主要工作

第二章 中央空调系统建模

2.1 中央空调系统概述

2.2 空调系统的空气处理机组和空调房间的数学建模

2.3 本章小结

第三章 神经网络与模糊控制理论

3.1 神经网络基本理论

3.2 模糊控制基本理论

3.3 本章小结

第四章 模糊神经网络PID控制器设计

4.1 PID、模糊PID控制原理

4.2 模糊神经网络

4.3 模糊神经网络PID控制器设计

4.4 实验仿真及分析

4.5 本章小结

第五章 基于粒子群算法的模糊神经PID控制器在中央空调系统中的应用

5.1 粒子群算法基本理论

5.2 粒子群算法优化模糊神经网络PID控制器

5.3 实验仿真及分析

5.4 本章小结

第六章 基于FPAA的模糊神经网络PID控制器在中央空调系统中的应用

6.1 FPAA简介

6.2 基于FPAA的PID控制器设计

6.3 基于FPAA的模糊神经网络PID控制器设计

6.4 本章小结

第七章 总结与展望

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢