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文档简介
基于神经网络的房间空调器控制系统摘要:以神经网络为基础,综合考虑影响室内人员热舒适的多种重要环境因素,建立了房间空调器控制系统。介绍了该系统的结构和控制原理。该控制系统将比单纯以温度为控制参数的传统控制方法更能满足室内人员的舒适性和健康性要求,可达到创造良好舒适的室内环境的目的。关键字:神经网络房间空调器控制系统热舒适0前言通常中小型空间内的热环境由房间空调器来调节。房间空调器可用的调节手段一般有电子膨胀阀的控制、制冷压缩机的变频调节和风机转速的控制[1]。一套好的房间空调器应能通过这些可用的调节手段来调节影响室内环境的众多因素,在达到使室内人员热舒适的同时,又能实现经济性和节能的目的。然而,目前房间空调器单纯以温度为控制参数,忽略了其它几个影响室内环境的重要因素[2];另外因为空调系统的控制对象的随机、时变、时滞、和非线性特征比较明显,传统的控制方法如PID控制,对控制参数不易实现在线调节,自动调节能力较差。如果引入神经网络理论可很好地解决上述问题[3]。因此,本文基于神经网络建立了房间空调器控制系统。1房间空调器神经网络控制系统本文设计的房间空调器神经网络控制系统如图1所示。由于神经网络的非线性映射能力,神经网络控制器期望能够通过四个环境参数量,直接得出三个控制量的值。用神经网络控制器的实际输出与训练部分的输出之间的误差对网络进行训练,网络通过学习后能直接反映环境参数与控制量之间的映射关系。图1房间空调器神经网络控制系统神经网络控制器训练好之后,整个网络的控制就相当于一种开环控制,而且没有误差,能够比其他控制方法有更好的效果。1.1神经网络热舒适评判模型[4]神经网络热舒适评判模型既充分考虑了环境影响因素,又完全适用于每一个个体的热舒适感觉,因此将其作为房间空调器神经网络控制系统训练部分的核心。该评判模型的输入参数选为4个,即空气温度、空气湿度、空气流动速度和壁面平均辐射温度。该评判模型的输出参数取为1个,用来表征室内的热舒适程度,该参数能达到3种不同的值:0,0.5和1。其中0.5表示舒适,0表示偏冷,1表示偏暖。这里没有根据P.O.Fanger对人体热感觉7个级别的划分,是因为这里期望建立的是一个适合于任何个体的热舒适范围的神经网络评判模型,而且就单个个体来说,他也没必要分清楚到底是凉还是稍凉,暖还是稍暖。所以,这里将评价集定为3个元素。当然,实际BP网络输出只能接近这3数值,故需要神经网络在通过对样本的学习后,能够输出规定误差范围以内的值。例如,输出0.99表示系统评判该环境为偏暖,输出0.51表示系统评判该环境为舒适。由模型的输出参数(1个)和输入参数(4个),选定隐层节点数为5个。该模型如图2所示。图2神经网络热舒适评判模型1.2以神经网络热舒适评判模型为核心的训练部分图1中的训练部分(TrainingPart)直接向神经网络控制器(NNController)提供控制参数,其给出的控制参数的好坏将很大程度上决定室内环境的热舒适程度。因此,该训练部分以神经网络热舒适评判模型为核心,让其根据四个环境参数(空气温度、空气湿度、空气流动速度和壁面平均辐射温度)和室内人员的主观感觉,对室内人员的舒适区域进行学习,再以得出的室内人员的舒适区域为控制依据,用神经网络智能控制模块来调节影响室内居住环境的四个环境参数。这样,室内空调环境将很好地满足个人热舒适要求,可称之为“个性化空调”。图3为该训练部分的详细结构。通过传感器测得四个环境参数,输入到神经网络热舒适评判模块中,模块的输出值表示模块判断得出的舒适程度,其值在0~1之间。神经网络训练过程中,赋予这个输出值以实际的意义,“0.5”表示舒适,“0+”表示偏冷,“1-”表示偏暖,其中为模块设定误差。该模块输出值与空调器预先设定值0.5比较,得到偏差1。信号1为室内人员的实际舒适状况,即房间“主人”的输入。可在个性化空调的用户遥控器上另设“舒适”、“偏热”和“偏冷”三个键,用户只需选择其对房间空调环境的感觉是“舒适”、“偏热”、还是“偏冷”即可,而不必考虑具体怎样调节各个参数。信号1相应地只有三个值:0、0.5和1,分别代表偏冷,舒适和偏热。信号1与给定值0.5之间的差值为偏差2。偏差1与偏差2输入到舒适选择器里,该器件实现一种类试触发器的功能:在室内人员没有给出信号1的时候,即在没有偏差2的时候,它的输出等于偏差1,这种情况应该占大多数时间,因为大多数时间舒适状况应该由神经网络热舒适评判模块来判断。然而在神经网络没有完全学习到“主人”的热舒适区域或“主人”的舒适区域有波动的时候,神经网络热舒适评判模块的输出与“主人”的实际感觉可能有误差,这时候系统的自动调节结果并不能代表“主人”的主观意愿,那么他只需通过遥控板输入信号1,此时舒适选择器的输出等于偏差2,偏差1不起作用。柄室内人员输入弟信糕号蝇1地时,信梯号丢1争的值与神经网臂络热舒适评判兵模块输出值之节间的差值为偏锅差艇3舱,偏邮差姻3钉返回到热舒适翻评判模块中的参神经网络做权洪值修正,进行荒自学习,以使侍其能够更好地捧判密断纯“奖主坝人出”培的舒适区。坛传感器传来的没四个关于环境挤参数的信号输伸入到一个寄存香器中。该寄存纷器的目的是寄户存最近一次满秘足室内人员舒围适感觉的环境唤信号,因此寄方存指令由舒适基选择器的输出勤值给出。当这彼个输出值表辞示干“芒舒弦适级”驰时,寄存器就叙存下该时刻的橡四个环境信号伪,并输出到输期出端。豆四个关于环境依参数的信号同搅时与寄存器的厘输出相减,得钱到四个偏差信顺号(偏造差铁4鸦-梢7库),然后输入只到神经网络智粒能控制模块中跪。这四个偏差抬值分别表示当阵前四个环境参掌数与最近一次谊令室内人员舒碎适的四个环境狱参数之间的差带。这里之所以孩不直接用四个考环境参数测量张值作为输入,郑而用它们与最菌近一次舒适状赚态的环境参数惩值之差,是为修了考虑个体的脾差异因素,并非简化控制。因月为如果直接用钢四个环境参数思测量值作为输垂入的话,对于绣每套空调器,榴都需要以其用享户的舒适状况搅为依据来设计肿控制原则,而忽用差值的话,疤只需要根据偏蝴差的大小来设独定控制原则,魄这是可以统一肃制定的。胁最后,神经网航络智能控制模丰块根据传感器姿传来的偏差信购号,采用合适爱的控制算法,绵得出合适的压谊缩机频率、电箭子膨胀阀的开千度与风机风速共,并对其进行趋调节。错1.3世泄智能控制模块为压缩机的频率献是由空气温度追偏差、空气温衡度偏差变化率馅、湿度偏差、恢风速偏差、平予均辐射温度偏妨差和舒适感觉涂这六个参数输刊入到神经网络投中得到的网络狡输出值。需要堂说明的是,空贯气温度偏差、巩湿度偏差、风蛇速偏差和平均蓝辐射温度偏差贫为当前空气温授度、湿度、风表速和平均辐射淡温度这四个环炮境参数值与最演近一次室内人兄员舒适状态的限环境参数值之违差。空气温度腹偏差变化率定昌义为一个采样浪间隔内空气温插度偏差的差值炎,风速和风速着偏差指的也不选是风机转速或轮者空调出风口偶处风速,而是哨室内人员处的汇风速,由风速姿传感器测得。桂六个输入参数巷输入到神经网蚂络中,神经网虏络输出压缩机补频率值;这里非的神经网络可矛以采用一个三卧层前馈网络,疯各层间采澡用兼S灶型激活函数。蚁神经网络的希府望输出一般由宰人工调节经验段和实验法来确肢定,根据希望代输出与神经网旅络的实际输出乐的偏差来修正号权值。实际应帮用中的这部分漏神经网络不需衬要具有在线学鄙习功能,预先玩用一个能够模妨拟神经网络自还学习的仿真器斜来确定网络的区权值,权值确渔定后就无需再太改变了。颠风机的转速大请小由运算法怠则激1棉确定,运算法捉则灿1绞综合考虑压缩稍机频率、舒适炒感觉和风速偏候差,这样不但容能使风量与压浪缩机功率匹配埋,而且能使风偿速满足室内人昨员的舒适感觉旧。摆电子膨胀阀的缸开度一般根据演过热度偏差和疤过热度偏差变刃化率来决定,踩在运算法考则受2狭中加入压缩机斑频率和舒适感金觉的因素同样插是为了达到制爸冷剂流量和压写缩机功率匹配武,以及室内人更员热舒适的要肉求。2结论势以神经网络理据论为基础,综绕合考虑影响室忠内人员热舒适鹿的各种环境因注素,建立的房岩间空调器的控衔制系统,将比谅单纯以温度为警控制参数的传仍统控制方法更渴能满足室内人馅员的舒适性和疮健康性要求,稳可达到创造良健好舒适的室内丈环境的目的。参考文献由1妻陈芝久币等辉.拼保制冷装置自动疗化曲.短枪北野京梳,畏夸机械工业出版呆社妇,1997榜2POF纲anger.征Therm尚alcomf梢ort抽梅—岔Analy绞sisan专dappl期icatio味nine习nviron公mental犁engine召ering.狂卷Copenh隶agen荣,Da
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