基于迭代学习与预测控制的变风量空调温湿度控制研究

摘要

当前空调系统面临的主要问题是：如何提高室内环境的舒适度以及如何降低空调的能耗问题。根据室内负荷调节送风量大小以维持室内环境稳定的变风量空调系统，一定程度上解决了上述问题。但是传统的变风量空调控制方法，一方面对被控系统数学模型的精度要求较高；另一方面结构复杂、控制精度不高、抗干扰能力较差，制约了变风量空调系统的推广应用。因此，研究变风量空调的先进控制方法具有非常重要的理论意义和应用价值。
　　针对变风量空调温湿度控制系统既会遇到存在于每个固定时间间隔之间的重复性干扰又会遇到存在于某个时间间隔内的非重复性干扰问题，本文结合迭代学习控制与预测控制研究变风量空调的温湿度控制。具体工作如下：
　　1．通过研究变风量空调温湿度控制的工作原理，建立温湿度控制系统的数学模型。
　　2．通过将迭代学习控制直接应用于湿度控制回路，仿真结果表明迭代学习控制能够有效提高湿度控制回路的控制精度以及响应速度。
　　3．针对变风量温湿度控制系统遇到的非重复性干扰问题，本文将迭代学习控制与预测控制相结合提出了迭代预测控制算法，并针对变风量空调的湿度控制回路进行例子仿真测试，仿真结果表明，迭代预测控制既能够提高系统抑制重复性干扰的能力，又能够提高系统抑制非重复性干扰的能力。
　　4．针对温度控制回路受湿度控制回路影响的问题，即控制系统存在多变量耦合问题，首先，通过前馈补偿法实现了温湿度控制的解耦，在解耦之后，将迭代预测控制应用于变风量空调的温度控制。通过例子仿真验证表明，迭代预测控制能够获得良好的控制精度和响应速度，并且提高了系统的抗干扰能力。

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第1章 绪 论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.3 课题研究的主要内容

1.4 论文章节安排

第2章 迭代学习控制与预测控制

2.1 迭代学习控制

2.2 预测控制

2.3 小结

第3章 变风量空调系统及其温湿度控制系统建模

3.1 变风量空调系统的定义

3.2 变风量空调系统的基本组成结构

3.3 变风量空调系统的末端装置

3.4 变风量空调温湿度控制系统的建模

3.5 小结

第4章 基于迭代学习的变风量空调温湿度控制研究

4.1 间歇过程的轨迹跟踪

4.2 二维系统理论

4.3 基于迭代学习的温湿度控制研究

4.4 迭代预测控制算法

4.5 小结

第5章 基于迭代预测控制的变风量空调温度控制

5.1 温湿度模型的解耦

5.2 变风量空调温度控制

5.3 小结

第6章 总结与展望

6.1 研究总结

6.2 工作展望

参考文献

致谢

攻读学位期间参加的科研项目和成果