【摘 要】
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随着智能建筑的快速发展,楼宇自动化控制系统也逐渐在控制算法以及控制精度上不断提高;另外,80年代后人工神经网络的兴起,其应用领域不断扩大,作为基于人脑结构和功能而建立
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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随着智能建筑的快速发展,楼宇自动化控制系统也逐渐在控制算法以及控制精度上不断提高;另外,80年代后人工神经网络的兴起,其应用领域不断扩大,作为基于人脑结构和功能而建立起来的新学科,它可用于人工智能、模式识别、生物仿真、先进控制等各种领域,人工神经网络在暖通空调领域的应用也逐渐受到重视;而作为应用广泛的PID控制器,其具有结构简单、参数物理意义明确、动态静态特性优良等许多优点,因此常规PID控制在建筑智能领域同样不能忽视;将应用广泛的PID控制器和具有学习功能的神经网络相结合,是智能控制的一种新的途径。针对智能建筑中较为常见的中央空调系统房间温度的控制,本文对神经网络PID控制算法作了仿真以及实验研究,提出了将最优控制和神经网络PID相结合的方法,对于空调房间温度的控制有良好的效果。首先对神经网络PID控制算法进行了数字仿真和分析,对神经网络PID控制器设计中的一些问题作了理论分析;然后利用MATLAB软件SIMULINK平台对中央空调系统房间温度控制进行了仿真,并提出了将最优化控制和神经网络PID相结合的一种算法;最后通过水域温度控制的实验,验证了神经网络PID控制算法的实用和有效性。
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