VAV空调系统基于神经网络预测控制地研究.pdfVIP

第zo卷第4期增刊 仪器仪表学报 1999年8月 VAV空调系统基于神经网络预测控制的研究 吴爱国 高德云黄瑞祥 袁 浩(天津大学自动化学院天津300072) 。一_一闫浏翻—I 摘要本文简要阐述了VAV空谓系统的特点，并指出了经典PJJj控制和现代控制理论应用在该系统上的缺点，在此基础上 进行基于神经阿络预测控制方案的设计。NN作为预删模型，用来预测该系统的四个状态参数，包括室内温度．室内湿度，进 风静压，送风温度。优化控制的陆能指标包括两个冈素——状态参数，以及总的能耗。 关键词vAv(Vari㈣blAir--Volume)审调系统NNl神经网络控制)预测控制 各个控制回路之间耦合强烈，完全解耦是很困难的。 1引 言 (4)随着时间的推移，设备会老化和更换．从而造成系 统参数的变化。(5)在许多系统里，系统的数学模型很 1984年，美国康涅狄格(Connecticut)州哈特福特 凋系统建立的模型用328个非线性时变方程进行描 市(Hartford)，将一座金融人厦进行改造，定名为“城 Palace 述o“。 市宫”(City Building)，这就是世界公认的第· 座智能建筑。我国十90年代才起步，但迅猛发展势* 令Iii：人瞩目。伴随着全球性信息产业的革命，智能建筑 将成为2l世纪世界经济的增长点和许多发达国家的 厩_司 国策。 -王』__：；_ 一_}#is 智能建筑足智力劳动场所。所以其环境设}卜的原 士!■。—一 Ns 71。。Qd,9 则就是“以人为本”，一切同绕着为用户创造舒适玎，境、 WetF 提高用户的工作效率进行。其中．暖通空调行、II：扮演r 图】VAV空调系统结构图 一个举足轻重的角色。由于空调耗能，般占整个杆能 本文选用了‘个较简单常用的VAV空调系统 建筑的40％以卜，节能问题日益突出“．对丁能牦大户 (带一个区域说明，对十多区域的控制类似)，系统构成 ^ 的建筑空调设备运行的节能更为人f『】所关注。在备种 ^ 如图1所示。空调空间的回风，由变速回风机控制进入 空调方式中．VAV(变风最)空调系统有其自身的优 回风管道。在vAV空调系统中央处理单元的入口处， 点．如节能性，灵活性。室内发热负荷人，而且篾：化翱繁 ， 依靠调节排风风门和新风风门，使得大部分的回风(剩 的智能建筑o]，常采用vAV卒调系统，或与CAV(定 余的通过排气管道排出)和室外新风按一定的比例混 风量)空调系统、FCU(风虮盘管)宰凋系统相结合的方 合。然后，通过过滤器到达制冷水盘管，在这里，空气温 式。本文针对VAV