LonWorks空调机组智能控制器:模糊RBF神经网络自适应控制
需积分: 8 140 浏览量
更新于2024-08-11
收藏 356KB PDF 举报
"智能空调机组控制器设计 (2010年),该设计采用LonWorks现场总线技术,结合神经元芯片和主处理器实现主从式架构,利用模糊RBF神经网络自适应控制算法对空调系统的温度、湿度等参数进行有效控制。研究结果表明,这种智能控制器在实际应用中表现出良好的性能,验证了系统的高效性和先进性。LonWorks总线适用于智能建筑的集成,模糊神经网络则提供了适应性强的控制解决方案。"
本文主要探讨了在2010年的一项研究中,针对空调机组智能控制的设计与实现。设计的目标是创建一个基于LonWorks现场总线技术的智能控制器,旨在提升空调系统的自动化和智能化水平。LonWorks是一种分布式控制系统,因其在通信效率、可靠性和可扩展性上的优势,被广泛应用于楼宇自动化和智能建筑领域。
在硬件设计上,采用了主从式结构,其中神经元芯片作为从设备负责数据采集和初步处理,主处理器则执行更高层次的控制策略。这种方法能够有效地分担计算负载,提高系统的实时响应能力。
控制算法方面,研究者提出了模糊RBF神经网络自适应控制策略。模糊逻辑可以处理不确定性和非线性问题,而径向基函数(RBF)神经网络则具备快速学习和泛化能力,能够根据系统运行状态动态调整控制参数。这种结合模糊逻辑和神经网络的方法,使得控制器能对空调系统的温度、湿度等多目标进行灵活、精确的控制,从而实现更高效的能源管理和舒适环境的维持。
实验结果显示,智能控制器在实际应用中表现优秀,不仅能够有效地控制空调系统的各项参数,还展示了其在复杂环境下的适应性和稳定性。这进一步证明了LonWorks总线技术在智能建筑中的适用性,以及模糊神经网络在自适应控制中的优越性能。
总结来说,这项工作为智能建筑的空调控制系统提供了一种创新的设计方案,通过集成先进的通信技术和智能控制理论,提升了空调系统的智能化程度,有助于实现更加节能、舒适的室内环境。同时,这也为后续的空调控制技术研发和优化提供了有价值的参考。
2019-07-26 上传
2019-07-26 上传
2021-01-13 上传
2024-10-30 上传
2024-10-30 上传
weixin_38709312
- 粉丝: 3
- 资源: 913
最新资源
- 新代数控API接口实现CNC数据采集技术解析
- Java版Window任务管理器的设计与实现
- 响应式网页模板及前端源码合集:HTML、CSS、JS与H5
- 可爱贪吃蛇动画特效的Canvas实现教程
- 微信小程序婚礼邀请函教程
- SOCR UCLA WebGis修改:整合世界银行数据
- BUPT计网课程设计:实现具有中继转发功能的DNS服务器
- C# Winform记事本工具开发教程与功能介绍
- 移动端自适应H5网页模板与前端源码包
- Logadm日志管理工具:创建与删除日志条目的详细指南
- 双日记微信小程序开源项目-百度地图集成
- ThreeJS天空盒素材集锦 35+ 优质效果
- 百度地图Java源码深度解析:GoogleDapper中文翻译与应用
- Linux系统调查工具:BashScripts脚本集合
- Kubernetes v1.20 完整二进制安装指南与脚本
- 百度地图开发java源码-KSYMediaPlayerKit_Android库更新与使用说明