变风量空调系统智能控制研究
发布时间：2022-02-13 15:40
随着社会的快速发展,人们生活质量日益提高,智能建筑在我国迎来了高速发展阶段。中央空调系统是智能建筑极其重要的一部分,其主要任务是调节室内空气品质,为人们提供一个舒适的大气环境。对于全空气调节而言,大多数情况下变风量空调系统（VAV）在节能性和舒适性上都要优于传统的空气调节方式,因此对VAV空调系统的研究和发展成为了人们的重点关注对象。由于VAV系统结构复杂且具有非线性、时变性、滞后性和耦合性,在实际应用中,传统控制方法下的VAV系统动态特性较差,且系统抗干扰性能有待提升,扰动严重时室内温度甚至在长时间无法稳定,导致VAV系统的节能性和舒适性不能完全发挥出来。本文主要对VAV系统的风机频率-管道静压控制回路以及空调房间温度控制回路进行了研究,以智能算法与PID控制相结合的方式来优化风机频率-管道静压控制回路和空调房间温度控制回路的控制效果。系统的工作方式为定静压控制,末端装置（VAV box）选为压力无关型,对室内温度控制存在的干扰及非线性问题给出解决方案,并建立了风机频率-管道静压、空调房间及末端装置的传递函数模型。在计算机上设计了改进的单神经元PID控制器和模糊PID控制器,并将改进...
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
AHU机组监测界面
3变风量空调系统模型建立23图3.8空调房间监测界面3.3.1变风量空调系统管道静压模型在定静压控制方式下，系统的输入为风机频率，输出为管道末端静压值，影响系统静压值稳定的原因（即系统的扰动）是当室内负荷发生变化，空调房间对进风量的需求改变，总送风管道压降改变，导致风道静压值变化。为稳定风道末端静压，风机频率（转速）也会随之变化，在满足房间负荷对风量要求的同时，使得风机的转速（频率）是维持在一个相对较小的值，因此研究风机转速（变频器频率）与风机节能间的关系就变得极其重要。通过电机学相关知识可知，风机转速与电压频率成正比关系：60fnp=（3.13）式（3.13）中，n—风机转速，r/min；f—变频器的频率，Hz；p—风机磁极对数。当风机转速发生变化时，风机的流量、扬程、功率之间的关系可表达为：
4变风量空调系统的智能控制研究43对于模糊PID控制器的设计需要完成工作有如下几点：（1）确定模糊控制器各变量的论域及隶属度函数取VAV空调系统室内温度与设定温度的偏差e和偏差变化率ce作为输入的精确量，其中e和ce的基本论域为[6,+6]C和[0.06,+0.06]C，经计算取尺度因子0.5和100，pK、iK、dK基本论域为为[0.3,+0.3]C、[0.6,+0.6]C、[0.3,+0.3]C。反变换的尺度因子分别为0.02、0.05、0.005。模糊子集定为[NB,NM,NS,NO,PS,PM,PB]7级，e和ce隶属度函数为梯形函数，pK、iK、dK的隶属度函数为三角形函数。将以上分析所得数据写入Matlab中的模糊PID控制器的论域及隶属度函数的编辑界面，如图4.7所示：（a）e和ce论域及隶属度函数（b）pK、iK和dK的论域及隶属度函数图4.7论域及隶属度函数编辑界面（2）设计模糊规则模糊PID控制最重要的一步是建立推理规则，对于参数pK、iK、dK的整定是建立在专家的实践经验上的，因此建立模糊规则之前，需要的各个参数对房间温度的变化影响做分析。当变风量空调系统（VAV）的房间温度偏差e较大时，pK应取较大值（增快响应速度），iK取较小值（或为零），dK也取较小值；当e较小时，pK减小，适当增大iK（消除静差），当偏差变化率ce增大时dK也应增大，当e与ce变化方向相同，应适当增大pK值，当e与ce变化方向反，应适当减小pK值[49]。根据以上分析，利用Mandani方法确立pK、iK、dK的推理规则，如下表4.1、表4.2、表4.3所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]变风量空调系统控制策略仿真与实验研究[J]. 孟庆龙,王文强,葛俊伶. 建筑科学. 2020(02)
[2]基于新风阀静压差控制的VAV系统新风量变设定值在线控制方法[J]. 华鹏敏,赵天怡,代武贺,张吉礼. 暖通空调. 2019(11)
[3]变风量空调系统温湿度解耦控制[J]. 闫秀联,颜菲菲,闫秀英. 制冷与空调(四川). 2019(03)
[4]智能楼宇技术在中央空调系统中的应用和推广[J]. 焦阳. 智能建筑. 2018(09)
[5]变风量空调送风静压控制仿真研究[J]. 白燕,任庆昌. 计算机仿真. 2017(04)
[6]变风量空调控制系统控制方法的选择分析[J]. 曹振华. 应用能源技术. 2016(12)
[7]中央空调系统的动态参数优化研究[J]. 蒋红梅,任庆昌,冯增喜. 西安建筑科技大学学报(自然科学版). 2012(05)
[8]变风量空调的自适应解耦控制研究[J]. 蒋红梅,任庆昌. 计算机工程与应用. 2012(30)
[9]浅谈空调自动化系统的控制技术[J]. 陈桂明. 企业技术开发. 2011(16)
[10]主控室空调系统动态冷负荷跟踪试验研究[J]. 郑仕建,徐楠. 节能技术. 2010(05)
硕士论文
[1]基于预估模糊PID的空调系统控制研究[D]. 张俊雄.中南林业科技大学 2018
[2]基于智能算法的变风量空调系统控制策略研究[D]. 李程萌.北京建筑大学 2018
[3]变风量空调房间温湿度解耦双闭环控制系统研究[D]. 颜菲菲.西安建筑科技大学 2018
[4]VAV空调系统室内有效吹风温度控制研究[D]. 翟志伟.西安建筑科技大学 2018
[5]变风量空调系统静压特性实验与仿真研究[D]. 丁帅.长安大学 2017
[6]基于TRNSYS-FLUENT协同仿真的变风量空调系统控制及优化[D]. 葛宣鸣.上海交通大学 2017
[7]变风量空调系统变静压设定值及新风量保障控制方法研究[D]. 刘超.大连理工大学 2016
[8]变风量空调自动控制系统仿真与优化[D]. 张美丽.华北电力大学 2016
[9]客房变风量空调末端智能控制系统的研究[D]. 彭琼林.湖南工业大学 2014
[10]基于神经网络的VAV系统预测控制策略研究及实现[D]. 冉义兵.北京建筑大学 2014
本文编号：3623460
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
AHU机组监测界面
3变风量空调系统模型建立23图3.8空调房间监测界面3.3.1变风量空调系统管道静压模型在定静压控制方式下，系统的输入为风机频率，输出为管道末端静压值，影响系统静压值稳定的原因（即系统的扰动）是当室内负荷发生变化，空调房间对进风量的需求改变，总送风管道压降改变，导致风道静压值变化。为稳定风道末端静压，风机频率（转速）也会随之变化，在满足房间负荷对风量要求的同时，使得风机的转速（频率）是维持在一个相对较小的值，因此研究风机转速（变频器频率）与风机节能间的关系就变得极其重要。通过电机学相关知识可知，风机转速与电压频率成正比关系：60fnp=（3.13）式（3.13）中，n—风机转速，r/min；f—变频器的频率，Hz；p—风机磁极对数。当风机转速发生变化时，风机的流量、扬程、功率之间的关系可表达为：
4变风量空调系统的智能控制研究43对于模糊PID控制器的设计需要完成工作有如下几点：（1）确定模糊控制器各变量的论域及隶属度函数取VAV空调系统室内温度与设定温度的偏差e和偏差变化率ce作为输入的精确量，其中e和ce的基本论域为[6,+6]C和[0.06,+0.06]C，经计算取尺度因子0.5和100，pK、iK、dK基本论域为为[0.3,+0.3]C、[0.6,+0.6]C、[0.3,+0.3]C。反变换的尺度因子分别为0.02、0.05、0.005。模糊子集定为[NB,NM,NS,NO,PS,PM,PB]7级，e和ce隶属度函数为梯形函数，pK、iK、dK的隶属度函数为三角形函数。将以上分析所得数据写入Matlab中的模糊PID控制器的论域及隶属度函数的编辑界面，如图4.7所示：（a）e和ce论域及隶属度函数（b）pK、iK和dK的论域及隶属度函数图4.7论域及隶属度函数编辑界面（2）设计模糊规则模糊PID控制最重要的一步是建立推理规则，对于参数pK、iK、dK的整定是建立在专家的实践经验上的，因此建立模糊规则之前，需要的各个参数对房间温度的变化影响做分析。当变风量空调系统（VAV）的房间温度偏差e较大时，pK应取较大值（增快响应速度），iK取较小值（或为零），dK也取较小值；当e较小时，pK减小，适当增大iK（消除静差），当偏差变化率ce增大时dK也应增大，当e与ce变化方向相同，应适当增大pK值，当e与ce变化方向反，应适当减小pK值[49]。根据以上分析，利用Mandani方法确立pK、iK、dK的推理规则，如下表4.1、表4.2、表4.3所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]变风量空调系统控制策略仿真与实验研究[J]. 孟庆龙,王文强,葛俊伶. 建筑科学. 2020(02)
[2]基于新风阀静压差控制的VAV系统新风量变设定值在线控制方法[J]. 华鹏敏,赵天怡,代武贺,张吉礼. 暖通空调. 2019(11)
[3]变风量空调系统温湿度解耦控制[J]. 闫秀联,颜菲菲,闫秀英. 制冷与空调(四川). 2019(03)
[4]智能楼宇技术在中央空调系统中的应用和推广[J]. 焦阳. 智能建筑. 2018(09)
[5]变风量空调送风静压控制仿真研究[J]. 白燕,任庆昌. 计算机仿真. 2017(04)
[6]变风量空调控制系统控制方法的选择分析[J]. 曹振华. 应用能源技术. 2016(12)
[7]中央空调系统的动态参数优化研究[J]. 蒋红梅,任庆昌,冯增喜. 西安建筑科技大学学报(自然科学版). 2012(05)
[8]变风量空调的自适应解耦控制研究[J]. 蒋红梅,任庆昌. 计算机工程与应用. 2012(30)
[9]浅谈空调自动化系统的控制技术[J]. 陈桂明. 企业技术开发. 2011(16)
[10]主控室空调系统动态冷负荷跟踪试验研究[J]. 郑仕建,徐楠. 节能技术. 2010(05)
硕士论文
[1]基于预估模糊PID的空调系统控制研究[D]. 张俊雄.中南林业科技大学 2018
[2]基于智能算法的变风量空调系统控制策略研究[D]. 李程萌.北京建筑大学 2018
[3]变风量空调房间温湿度解耦双闭环控制系统研究[D]. 颜菲菲.西安建筑科技大学 2018
[4]VAV空调系统室内有效吹风温度控制研究[D]. 翟志伟.西安建筑科技大学 2018
[5]变风量空调系统静压特性实验与仿真研究[D]. 丁帅.长安大学 2017
[6]基于TRNSYS-FLUENT协同仿真的变风量空调系统控制及优化[D]. 葛宣鸣.上海交通大学 2017
[7]变风量空调系统变静压设定值及新风量保障控制方法研究[D]. 刘超.大连理工大学 2016
[8]变风量空调自动控制系统仿真与优化[D]. 张美丽.华北电力大学 2016
[9]客房变风量空调末端智能控制系统的研究[D]. 彭琼林.湖南工业大学 2014
[10]基于神经网络的VAV系统预测控制策略研究及实现[D]. 冉义兵.北京建筑大学 2014
本文编号：3623460
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/boshibiyelunwen/3623460.html
