信息技术
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신식기술
INFORMATION TECHNOLOGY
2015年
2期
168-171
,共4页
变风量空调%解耦控制%BP神经网络%PID控制
變風量空調%解耦控製%BP神經網絡%PID控製
변풍량공조%해우공제%BP신경망락%PID공제
VAV air conditioning system%decoupling control%BP neural network%PID control
分析变风量空调系统多区域运行时的耦合关系,针对变风量空调参数多变、强耦合的特点,提出了一种改进的误差反向传播算法的神经网络分散解耦控制方法,对送风量-室内温度进行解耦;然后采用基于BP神经网络的PID控制方法对解耦后的2个近似独立的单输入单输出系统进行控制.仿真结果表明,神经网络分散解耦算法具有很强的自学习功能和自适应解耦能力,控制系统响应快,稳态误差小,有效提高变风量空调系统的控制精度及性能指标.
分析變風量空調繫統多區域運行時的耦閤關繫,針對變風量空調參數多變、彊耦閤的特點,提齣瞭一種改進的誤差反嚮傳播算法的神經網絡分散解耦控製方法,對送風量-室內溫度進行解耦;然後採用基于BP神經網絡的PID控製方法對解耦後的2箇近似獨立的單輸入單輸齣繫統進行控製.倣真結果錶明,神經網絡分散解耦算法具有很彊的自學習功能和自適應解耦能力,控製繫統響應快,穩態誤差小,有效提高變風量空調繫統的控製精度及性能指標.
분석변풍량공조계통다구역운행시적우합관계,침대변풍량공조삼수다변、강우합적특점,제출료일충개진적오차반향전파산법적신경망락분산해우공제방법,대송풍량-실내온도진행해우;연후채용기우BP신경망락적PID공제방법대해우후적2개근사독립적단수입단수출계통진행공제.방진결과표명,신경망락분산해우산법구유흔강적자학습공능화자괄응해우능력,공제계통향응쾌,은태오차소,유효제고변풍량공조계통적공제정도급성능지표.
