智能变频空调模糊神经网络控制系统的探索与实现

"这篇硕士论文主要探讨了智能变频空调模糊神经网络控制系统的设计与实现，作者为王铁权，指导教师为井元伟，专业为控制理论与控制工程，来自东北大学。" 智能变频空调模糊神经网络控制系统的设计与实现旨在克服传统空调控制的局限性。传统空调系统依赖于温度传感器来控制压缩机的启停，这种控制方式导致温度调节不连续且无法迅速适应环境变化。模糊控制算法的引入改善了这一情况，使系统能更灵活地调整其工作状态以适应温度变化，通过连续、动态的变频调速来保持室内温度稳定。 然而，模糊控制在实际应用中也存在一些问题，如隶属函数和控制规则的设定往往依赖于专家经验，这可能导致控制效果的不确定性。此外，面对环境温度的突然变化，空调系统可能无法做出平滑过渡，造成温度突变，影响用户舒适度。 论文提出结合神经网络与模糊控制的方法，利用神经网络的自学习能力来优化模糊控制。首先，论文分析了传统控制和模糊变频控制的优缺点，以及国内外的研究进展，提出了一种基于模糊神经网络的智能变频空调控制系统设计思路。随后，设计了一种新的控制方案，针对国内实际情况进行了硬件控制和算法的初步设计。 在这一基础上，模糊控制与神经网络相结合的控制方法被应用于智能变频空调系统，设计了模糊神经网络控制算法。考虑到空调控制的非线性和时变性，选取温度偏差和温度偏差变化率作为输入，变频压缩机工作频率变化作为输出控制量，构建了模糊神经网络控制器和预测器。通过调整隶属函数和控制规则，进一步提升了系统的智能化水平。 仿真结果显示，这种方法能有效实现智能控制，同时，设计了室内机和室外机的控制系统，配合硬件控制电路的软件设计，经过实验研究优化了控制参数，验证了该方法的可行性。这篇论文为智能变频空调的控制提供了创新的解决方案，实现了更精确、舒适的温度控制。