空調熱舒適度預測及控制算法研究.pdf

1、隨著生活水平的不斷提高，人們對生活品質的要求也愈來愈高。在現代生活中，人類的工作、娛樂、生活等大部分時間均處于室內，因此，人們對室內環(huán)境品質的需求也越來越高。為順應人們對舒適、節(jié)能、健康的室內環(huán)境的追求，本文對室內環(huán)境熱舒適度預測建模與室內環(huán)境熱舒適度控制在空調系統(tǒng)中的應用做了相應研究。
　　針對熱舒適度預測是一個復雜的非線性過程，不便于空調的實時控制應用的問題，本文提出一種改進的粒子群算法(PSO)優(yōu)化反向傳播(BP)神經網絡的

2、熱舒適度預測模型。這一預測模型通過采用PSO算法優(yōu)化BP神經網絡的初始權值和閾值，改善了傳統(tǒng)BP算法收斂速度慢及對網絡初始值敏感的問題。同時，本文針對標準PSO算法易出現早熟收斂、局部尋優(yōu)能力弱等缺點，提出了相應改進策略，進一步提高了PSO優(yōu)化BP神經網絡的能力。實驗結果表明:基于改進的PSO-BP算法的熱舒適度預測模型較傳統(tǒng)BP模型和標準PSO-BP模型，具有預測精度高且算法收斂速度快的特點。
　　本文針對室內環(huán)境熱舒適度控制在

3、空調系統(tǒng)中應用實現的問題，做了控制變量、控制方式、控制算法等分析比較研究，并最終確定以溫度與風速作為系統(tǒng)中的控制變量，以熱舒適度的直接控制方式結合智能模糊控制算法實現室內環(huán)境的熱舒適度控制。同時，本文通過對模糊控制器的設計步驟與設計要點的研究，設計了熱舒適度模糊控制器，并對空調系統(tǒng)的熱舒適度模糊控制器進行了仿真實現。仿真結果表明，本文設計的模糊控制器性能比傳統(tǒng)PID控制器更佳，并且采用熱舒適度模糊控制的空調系統(tǒng)比傳統(tǒng)溫度控制的空調系統(tǒng)能