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2.1 多变量VAV空调系统的分析 4
2.1.1 对多变量VAV空调系统运行过程的分析 4
2.1.2 VAV空调系统的耦合分析 5
2.2 系统控制对象的数学模型的分析 5
2.2.1 VAV空调控制系统结构概述 5
2.2.2 区域内温度的总风量的分析 6
2.2.3 新风量的测量分析 7
2.2.4 送风温度的分析 9
2.3 本章小结 10
3 涉及有关模糊解耦的建模概况及分析 11
3.1 模糊控制系统的工作原理 11
3.1.1 输入与输出语言变量的选择 11
3.1.2 定义各模糊变量的模糊子集 11
3.2 VAV空调系统室内温度模糊控制系统的分析 13
3.2.1 论域的选择 13
3.2.2 语言变量值的确定 14
3.3 自调整模糊技术在VAV空调系统中的建立 17
3.3.1 两个调整因子与多个调整因子 18
3.3.2 模糊控制的自优化 18
3.4 本章小结 18
4 变风量空调系统的数学建模 19
4.1 变风量送风方式下的数学模型 19
4.1.1 变风量送风方式下的系统数学模型 19
4.1.2 空气处理装置的数学模型 20
4.1.3 风机的数学模型 21
4.1.4 风管/水管以及风门/水阀的数学模型 22
4.1.5 气动调节阀的数学模型 23
4.2 多变量空调系统模糊解耦控制系统的建模 25
4.2.1 VAV空调系统输入/输出变量的隶属度函数 25
4.2.2 多变量模糊解耦控制系统的设计 26
4.2.3 模糊神经网络对房间内温度的调节 27
4.2.4 模糊神经网络预测控制在VAV空调系统中的建模 29
4.3 本章小结 29
5 结论 30
致谢 30
参考文献 31
1 绪论
1.1 变风量空调系统的概况以及发展现状
1.2 VAV空调控制系统控制方法的分析
变风量空调系统与定风量一样，同样为全空气系统的一种空调方式。它是通过改变送风量，来处理和改善某一空调区域的温度，而且并没有改变送风温度，而根据改善后的状态与区域内的负荷变换相结合适应。因此比起传统的定风量空调系统来讲，变风量空调系统是经由过程变换送风量来符合处理区域内温度的目的的，所以其节能效果更好。但是除此之外，在绪论中也提及由于变风量空调系统是一个强耦合、非线性而且参数时变的复杂多变量系统，采用传统的处理计算易引起处理机制的不稳定、达不到预期的节能效果等状态的产生。因此变风量空调系统的控制问题是极其重要的，因此在生产学习实践中产生了智能控制，它有以下几种控制方式。
1.2.1 模糊控制
在工程实践中，人们发现通过一个经验丰富的工程师的操作来控制一个复杂的控制系统可以得到满意的控制结果，由此便产生了模糊控制。一九751五年，在美国加州大学，L.A.Zedeh教授经由对各种过程详细的钻研提出了模糊集合理论，以此奠定了模糊控制的理论基础。其核心是建立一种语言阐述的数学模式，经由各类进程将一些庞大复杂的系统或者运行过程的人为处理语言进行相联系的转换。而由于人们的操作语言是通过操作人员长期熟练丰富的操作所积累得到的，它根据人们的自然语言加以论述，得到一定的条件语句，即得到相应的控制规则。根据计算机达成复杂的语言控制策略，计算机则作为处理器的功能被搬上该理论的舞台。传统的处理方法无法解除这类根深蒂固的模糊是因为人们常态语句的模糊程度之高。故而这类语言控制的机制同时被称作模糊语言控制，即模糊控制。模糊集合和模糊理论的出现，阐明了对应处理策略的限制要求，也就构成了初代的模糊控制处理器。如此一来，适时地解决了有关模糊控制规则的难点，这样一个重要的理论就这样诞生了。
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