VAV系统送风管道静压神经元网络控制的仿真研究

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 8次 | 上传用户:yao_huaxin
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变风量(variableairvolume,VAV)空调系统中送风管道静压的控制效果直接决定了VAV系统的稳定性和节能能力。但送风管道静压的强耦合特性往往使得其控制效果很不理想。针对这种情况,该文利用了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。这种控制方法能够在线学习,根据送风管道静压耦合因素的变化自适应的调节控制量,实现对管道静压的补偿控制。文中给出了神经元权系数的在线学习公式,建立了被控对象数学模型,并通过Matlab仿真验证了控制算法的有效性。
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