VAV系统送风管道静压的线性神经元网络补偿控制  

Compensation control of supply duct's static-pressure using linear neural network in VAV systems

作　　者：许静[1] 任庆昌[1] 

机构地区：[1]西安建筑科技大学

出　　处：《暖通空调》2004年第7期19-21,42,共4页Heating Ventilating & Air Conditioning

基　　金：陕西省自然科学研究项目 (编号 :2 0 0 3F3 6) ;陕西省教育厅专项科研计划项目 (编号 :0 1JK170 )

摘　　要：利用神经元网络具有自学习以及超强非线性逼近的能力 ,提出了基于线性神经元网络的补偿控制方法。这种控制方法能够根据送风管道静压耦合因素的变化自适应地调节控制量 ,实现对管道静压的补偿控制。给出了神经元权系数的在线学习方法 。Based on the self learning and nonlinearity approximation ability of linear neural network, puts forward a compensation control method. This method can achieve compensation control by adjusting the variable adaptively according to the variation of coupled elements. Presents the online learning method of neuron weights and validates it with an experiment.

关 键 词：VAV系统 送风管道 变风量 神经元网络 线性神经元补偿控制 静压 

分 类 号：TU831[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]