VAV系统送风管道静压神经元网络控制的仿真研究

• 作者: 任庆昌 许静
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 变风量空调系统 神经元网络 线性神经元补偿控制 静压
• 年，卷（期）: 2004,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 108-110,87
• 页数: 4页
• 分类号: TP29
• 字数: 2500字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2004.08.032

摘要

变风量(variable air volume ,VAV)空调系统中送风管道静压的控制效果直接决定了VAV系统的稳定性和节能能力.但送风管道静压的强耦合特性往往使得其控制效果很不理想.针对这种情况,该文利用了神经元网络具有自学习以及超强非线性逼近的能力,提出了基于线性神经元网络的补偿控制方法.这种控制方法能够在线学习,根据送风管道静压耦合因素的变化自适应的调节控制量,实现对管道静压的补偿控制.文中给出了神经元权系数的在线学习公式,建立了被控对象数学模型,并通过Matlab仿真验证了控制算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任庆昌		114	688	13.0	19.0
2	许静		8	22	3.0	4.0