| 【中文题名】 | 变风量空调系统温、湿度串级调节仿真研究 |
| 【英文题名】 | Simulation Research on Cascade Control of Temperature and Humidity in VAV System |
| 【学科专业】 | 供热、供燃气、通风及空调工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-3-13 |
| 【中关键词】 | 变风量,机理建模,串级控制,PID整定,BP网络, |
| 【英关键词】 | VAV,mechanism modeling,PID tuning,Cascade control,BP neural network, |
| 【分类导航】 | 工业技术>建筑科学>房屋建筑设备>空气调节、采暖、通风及其设备>空气调节>空气调节系统 |
| 【论文摘要】 |
针对定风量系统存在的不能根据负荷变化调节供冷量,造成空调房间过冷、系统不节能的问题,变风量系统在建筑负荷减小时通过保持送风温差不变、减小送风量的方法来控制系统的供冷量。变风量系统要想取得良好的运行效果,必须具有良好的控制性能。
本文从变风量系统的机理分析入手,建立了变风量系统主要环节的数学模型。然后通过对变风量系统的四个基本控制单元:空气处理器控制、送回风系统的平衡控制、变风量末端控制以及系统新风量控制方法的分析,系统分析了变风量系统的控制原理。在理论分析的基础上,利用Matlab/Simulink工具建立了变风量系统的仿真控制系统,设计了室内温度和相对湿度的串级控制系统。通过仿真试验,证明这种控制系统具有良好的控制效果。
本文将神经网络控制与经典PID控制结合起来,通过采用神经网络来对PID控制器的参数比例带δ、积分时间T_I和微分时间T_D进行自整定,并将这种控制方法引入对表冷器的控制中,仿真结果表明BP网络自整定PID控制器的控制性能优于用经典方法整定的PID控制器。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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Abstract |
5-9 |
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第1章 绪论 |
9-17 |
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1.1 课题背景 |
9-10 |
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1.2 课题的提出及意义 |
10 |
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1.3 国内外的研究现状 |
10-16 |
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1.3.1 现有VAV系统控制方法概述 |
11 |
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1.3.2 VAV系统控制研究现状 |
11-16 |
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1.4 本课题的主要工作 |
16-17 |
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第2章 变风量系统的仿真建模 |
17-39 |
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2.1 变风量系统仿真对象的建立 |
17-19 |
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2.1.1 变风量系统的组成 |
17 |
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2.1.2 仿真模型的参数设定 |
17-19 |
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2.2 变风量系统的模块化建模 |
19-38 |
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2.2.1 模块化建模的基本思想 |
19-20 |
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2.2.2 模块划分的原则 |
20-21 |
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2.2.3 模块综合原则 |
21 |
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2.2.4 变风量系统的集总参数建模 |
21-38 |
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2.3 本章小结 |
38-39 |
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第3章 变风量系统的控制原理 |
39-52 |
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3.1 空气处理器（AHU）的自动控制 |
39-44 |
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3.1.1 混风温度控制 |
39-40 |
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3.1.2 表面换热器的空气温度调节 |
40-42 |
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3.1.3 电加热器的加热量的调节 |
42-43 |
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3.1.4 空气湿度控制 |
43-44 |
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3.2 变风量系统的风量控制 |
44-48 |
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3.2.1 送、回风量的平衡控制 |
44-46 |
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3.2.2 风机的风量控制 |
46-48 |
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3.3 新风量控制 |
48-50 |
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3.3.1 设定最小新风阀位 |
48-49 |
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3.3.2 根据新风量变化调节新风阀开度 |
49 |
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3.3.3 风机跟踪法控制新风量 |
49 |
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3.3.4 利用回风阀开度调节新风量 |
49-50 |
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3.4 变风量末端的控制 |
50-51 |
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3.5 本章小结 |
51-52 |
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第4章 变风量系统典型工况的模拟仿真与分析 |
52-68 |
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4.1 变风量系统仿真平台的结构 |
52-53 |
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4.2 变风量系统的控制与分析 |
53-62 |
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4.2.1 空气处理的控制过程分析 |
53-54 |
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4.2.2 室内相对湿度的控制与分析 |
54-59 |
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4.2.3 室内温度的控制与分析 |
59-62 |
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4.3 变风量系统全天的运行仿真与分析 |
62-66 |
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4.3.1 变风量系统与定风量系统设计负荷差异分析 |
62-64 |
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4.3.2 空调系统工作情况下室内温度波动分析 |
64-66 |
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4.4 过渡季节变风量系统的节能分析 |
66-67 |
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4.5 本章小结 |
67-68 |
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第5章 神经网络PID控制器的设计与整定 |
68-85 |
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5.1 PID控制算法介绍 |
68-71 |
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5.1.1 三种基本的调节规律 |
68-70 |
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5.1.2 常用调节系统的特性分析与整定 |
70-71 |
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5.2 传统PID控制的参数整定方法及其所存在的问题 |
71-73 |
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5.3 神经网络控制的现状及其应用 |
73-75 |
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5.4 BP网络自整定PID算法原理 |
75-82 |
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5.4.1 BP网络的结构 |
75-76 |
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5.4.2 BP学习算法 |
76-78 |
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5.4.3 BP学习算法的分析与改进 |
78-79 |
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5.4.4 基于BP神经网络的PID整定 |
79-82 |
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5.5 BP神经网络控制在表冷器控制上的应用 |
82-84 |
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5.6 本章小结 |
84-85 |
|
结论 |
85-86 |
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参考文献 |
86-91 |
|
致谢 |
91 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.125558 |
