基于神经网络的VAV空调解耦控制策略提升与工程应用

本篇硕士论文主要聚焦于"基于神经网络的变风量空调系统前馈解耦控制"的研究。变风量空调系统(VAV)因其节能、舒适性和灵活性，已成为现代空调系统中的主流选择。然而，VAV系统的复杂性在于其多变量、强耦合、非线性和时变性，这使得其控制挑战重重，限制了其广泛的应用。 作者张志强以上海古北财富中心的VAV系统项目为研究背景，针对系统稳定运行的问题，深入探讨了VAV系统的耦合特性。首先，论文分析了变风量空调系统常见的控制方式及其原理，揭示了控制难点以及不同控制回路间的相互影响。为了确保系统稳定性，论文将VAV系统分解为机组部分和末端部分，从系统内部工作原理出发进行了详细分析，并通过实验测试获取了精确的数学模型和参数。 在此基础上，作者创新性地提出了基于神经网络的多变量解耦控制策略，设计了一种BP神经网络解耦器结构，结合动量项的梯度下降学习算法。这种方法不仅实现了系统的解耦，还允许神经网络在运行过程中自我调整控制规则，显示出良好的解耦性和鲁棒性。此外，论文还涉及单神经元PID控制器的设计，这种控制器学习算法简单，适合工程实践。 文章的核心内容是关于神经网络解耦技术的应用，它能够减少对系统对象模型的依赖，通过学习过程优化控制性能。此外，作者还讨论了智能解耦控制算法在工程实现中的优缺点，并特别设计了一种基于CARE（控制器增益矩阵递归算法）的神经网络解耦器，为实际工程中的智能控制算法提供了实用的设计思路。 关键词：变风量空调系统、多变量解耦控制、神经网络解耦、自适应PID控制、CARE算法。通过这篇论文，作者为解决变风量空调系统控制难题提供了创新的解决方案，对于提升空调系统的效率和稳定性具有重要的理论和实践意义。