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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:胡玉玲[1]
机构地区:[1]北京建筑工程学院电气与信息工程学院,北京100044
出 处:《北京建筑工程学院学报》2007年第3期25-28,共4页Journal of Beijing Institute of Civil Engineering and Architecture
摘 要:针对目前传统PID控制对模型依赖性强,难以在线调整,对具有非线性和不确定性的变风量(VAV)空调系统的控制动态性能差的特点,提出将模糊神经网络应用于该系统.建立了模糊神经网络控制器,基于变风量空调系统末端装置的数学模型进行了仿真研究.结果表明,该控制策略比传统PID控制更适合于VAV系统,控制系统具有更好的鲁棒性和自适应能力,可以取得更优的动态性能.Aim at traditional PID depending on model strongly, regulating parameters difficulty, having bad dynamic control capability to variable air volume (VAV) air conditioning system which has nonlinear and uncertainty, a fuzzy neural network controller is proposed. Based on the VAV air conditioning terminal unit model, the simulation experiment has been done. The result shown this fuzzy neural network control strategy has more excellent robust and better dynamic characteristics than traditional PID control. It is more suitable to control of VAV system.
关 键 词:模糊神经网络 变风量空调系统 不确定性 末端控制
分 类 号:TP273.4[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TB657.2[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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