开题报告-基于MATLAB的空调房间温度控制仿真.docVIP

选题的依据及意义： （一）选题依据 随着计算机技术、软件技术和系统仿真技术的迅速发展，控制技术得到迅速的发展和广泛的应用，控制系统的计算机辅助设计技术已经进入到一个新的阶段，出现了MATLAB/Simulink为代表的面相对象的集成仿真环境。利用MATLAB/Simulink进行空调控制系统的分析设计简洁、快速有效，其设计分析结果有很强的实用性和对实际工程有很高的参考价值。 在传统空调控制系统中，电机的转速是恒定的，这对于控制温度、通风量以及供水压力等都十分不利；设计者在设计时重点考虑的是系统控制温度、通风量以及水压等目的，如：设计挡板装置进行风量的调节、设计调节水压控制阀门实现对水压力的控制等。 传统的控制方法虽然也能够实现空调系统的温度以及通风量控制等目的，但是在节能降耗上却是空白。存在的主要问题有： （1）无法依据环境负荷的变化对空调系统进行控制。在设计中，设计者更多的是考虑建筑环境的最大负荷，同时留有30%裕度。对于商用建筑而言，日常使用的温度、通风量等都不会实现满负荷，从而造成了较高的余量，导致了能源的浪费； （2）使用调节阀门控制水流量存在控制不准确的问题。无法准确控制水量和水压力，会导致空调系统温度和水冷量不匹配，与原始设计值相差甚远，造成大量的电能浪费； （3）水泵的频繁启停会使其发热缩短使用寿命，甚至烧坏。水泵在开启时，较大的启动电流会冲击电机，产生电弧，损坏设备。如今，对空调的控制不再是机械式的恒温控制，已经步入到以计算机为基础的智能控制阶段。作为一个变量多、复杂程度高、时间变化大的系统，该系统中各项因素之间的关系十分复杂，存在严重的非线性和强耦合关系。神经网络控制以及模糊控制在解决这类问题时具有明显的优越性。其中，前者的主要优点在于：它具有自适应功能，但该优点也正是它的一个不足之处，这是因为，在专家系统中得出的规则无法直接在神经网络中得到应用。相比之下，模糊控制系统则是由专家系统直接提供规则，这些规则填充于规则矩阵中，在这一点上，它要比训练一个神经网络简单得多；但是模糊控制也存在弊端，模糊控制的自适应能力较差。结合上文分析，联想到将神经网络控制和模糊控制相结合，共同应用于空调节能系统中，实现最优控制。采用神经网络控制对采集到的温度、湿度以及人数等参数进行处理，得到人体的舒适度值；采用模糊控制将人体的舒适度值控制在最佳值附近，实现空调的智能化控制，同时也实现了节能。 在智能控制技术中，模糊控制系统是一个重要的分支，其基础为：模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑的规则推理；结合运用计算机技术共同构成一种数字控制系统，系统中存在具有控制作用的反馈通道闭环结构。在当前的制冷领域，模糊控制已经得到了广泛的应用。在空调的智能控制系统中，模糊控制依靠各个房间的温度传感器得到各自的温度值，从而计算出温度的变化率，然后采用模糊算法控制中央空调的运行状态，从而控制变频压缩机和风扇等的转速。在神经网络控制中，模仿的是人类大脑中的神经系统，建立类似与以神经细胞为基础的模型，其节点为神经元，其活动网络为网络拓扑结构。在神经网络系统中，最简单的处理单元是神经元。 采用神经网络控制，在理论上可以实现与非线性映射的一一对映，即：无限逼近非线性映射，从而解决了复杂和不确定的系统控制问题，并且保证了整个系统的稳定性、鲁棒性以及容错性。在该网络中，有多个输入和多个输出，因此实现了对环境变化的实时控制。在空调节能控制中应用神经网络具有十分重要的现实意义，通过传感器得到各个房间内的湿度、温度、人数等信息，并输入神经网络控制系统中，通过相关程序计算出人体的舒适度值，通过反馈控制实现最优化控制。 空调房间的模型，可以用带延迟的模型来近似仿真控制对象，仿真对象的近似数学传递函数模型为[5] 为在100个采样时间的外加干扰，，输入为阶跃响应信号。 研究目标、主要特色及工作进度： （一）研究目标 （1）论述空调房间温度控制仿真的课题目的、研究意义，空调房间温度控制的国内外发展与现状及空调房间温度控制算法。 （2）仿真设计对象空调的类型的确定，通过查找相关文献了解有关的概念。 （3）通过了解空调对象的理论知识和原理，建立空调房间温度控制仿真的数学模型。 （4）了解仿真对象的软件设计方案及各子模块的软件实现。 （5）学习空调系统的几种常用控制方法，学习常规PID控制、神经网络PID控制、模糊PID控制三种控制方法，以房间温度调节为系统设计目标，以超调小、响应时间快、稳态性能好为综合性能指标，在M文件环境或Simulink环境下，搭建仿真对象模型和控制系统模型，进行控制设计与仿真。 （二）主要特色 （1）动态响应调节速度快。 （2）抗干扰能力强。 （3）在超调和调节时间等性能指标方面有很大的提高。 （4）精确度和稳定性比较高。 （三）工作进度 序