空调系统中温度的控制方法研究

摘要

将先进的自动控制策略和技术应用与暖通空调系统中，可以提高空调房间温度的控制精度，节约了人力物力，优质的控制策略可以使空调运行的能耗大幅降低，从而实现了节能的目的。文章提出了基于极点配置和Smith预估补偿的空调系统温度控制、基于极点配置和Pade近似法的空调系统温度控制、新型二自由度空调温度控制和DRNN神经模糊PID的空调系统温度控制等新的控制方法，并且利用MATLAB仿真软件对本文提出的新的控制方法进行了验证分析。本文的主要创新点可以概括为以下几点： 1.提出了基于极点配置和Smith预估补偿的空调系统温度控制的新方法。极点配置和Smith预估补偿的空调系统温度控制可以克服空调系统纯滞后特性给系统运行带来的负面影响，能够较快的使空调房空气温度调节到设定值，可以达到改善空调系统控制品质的目的。该新型控制方法弥补了传统Smith预估补偿控制太依赖精确数学模型对模型误差敏感的缺点。基于极点配置和Smith预估补偿的空调系统温度控制兼顾了使空调系统拥有优质的动态特性和削弱时滞对空调运行的不利影响的双重优点。 2.研究了基于极点配置和Pade近似的空调系统温度控制的新方法。基于极点配置和Pade近似的空调温度控制，不仅利用了极点配置方法能够保证系统具有良好的动态特性和稳定性的优势，而且结合了Pade近似算法可以实现系统模型函数的降阶，简化模型的优点。 3.提出了一种新型二自由度的空调系统温度控制的新方法。一方面，新型二自由度控制可以加强空调系统抗干扰能力，另一方面，新型二自由度控制具有使空调系统快速响应的能力。 4.提出了DRNN神经网络模糊PID的空调系统温度控制的新方法。将高级神经网络DRNN与模糊PID控制相结合，利用DRNN神经网络具有储存反馈系统内部信息的能力，从而能够根据空调室内温度变化实时调节，增强了空调系统温度控制的抗干扰能力。

目录

声明

第一章 绪论

1.1选题背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3控制方法的概述

1.4本文的主要工作

第二章 空调温度控制系统的建模

2.1空调温度控制系统的主要特征

2.2空调系统的结构

2.3空调温度控制系统模型的建立

2.4基于MATLAB/Simulink的系统仿真技术

第三章 基于极点配置和Smith预估补偿的空调系统温度控制

3.1概述

3.2极点配置技术

3.3 Smith预估补偿控制

3.4基于极点配置和Smith预估补偿的控制器设计

3.5控制系统仿真

3.6本章小结

第四章 基于极点配置和Pade近似法的空调系统温度控制

4.1概述

4.2 Pade近似算法

4.3基于极点配置和Pade近似的控制

4.4控制系统仿真

4.5本章小结

第五章 新型二自由度的空调系统温度控制

5.1概述

5.2二自由度PID控制

5.3极点配置的二自由度控制

5.4控制系统仿真

5.5本章小结

第六章 DRNN神经网络模糊PID的空调系统温度控制

6.1概述

6.2模糊PID控制

6.3 DRNN神经网络

6.4 DRNN神经网络模糊PID控制

6.5 DRNN神经模糊系统结构

6.6系统仿真

6.7本章小结

第七章 结论与展望

7.1结论

7.2展望

参考文献

附录

作者简历