基于模糊神经网络的变频空调系统的动态特性模拟及节能研究

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随着生活水平的提高,空调已成为人们日常生活的必需品,由空调所带来的能耗也在逐年递增。变频空调因为一系列的优点受到人们的青睐。为积极响应国家节能减排的号召,探究以变频空调为对象的空调能耗问题意义重大。  一个典型的房间空调系统主要由温度控制系统、制冷系统、房间三部分组成。本课题将从理论和数值模拟相结合的方法对上述三个方面展开分析,最后对房间空调系统进行仿真研究和能耗分析。房间温度控制系统借助模糊神经网络方法来构建;制冷系统动态仿真模型采用动态集中参数法进行建立,其中制冷剂的物性采用拟合关联式方法进行了计算;房间模型是以桂林电子科技大学教学楼个人办公室为参考对象而建立的,在合理假设的基础上,由能量守恒定律建立房间模型的热力学平衡方程;完整房间空调系统动态仿真模型通过Matlab软件中的simulink构建,分别仿真了从开机到室内温度稳定在目标温度这一过程、添加室外环境干扰量和室内负荷干扰量三种不同情况下制冷系统性能的变化情况。  房间温度控制系统采用模糊神经网络控制方式,其超调量同 PID控制相比较小2℃左右,达到稳定的时间缩短了600s左右,首次达到目标温度的时间短200s左右。同传统模糊控制相比,超调量小1.5℃左右,其它变化相差不大。采用拟合关联式方法用于系统仿真时制冷剂物性的计算,其误差控制在0.5%以内,满足计算要求。对系统进行仿真可以看出频率、室外环境温度和室内负荷对制冷系统的影响,从而指导用户合理使用空调。最后对能耗进行分析,提出降低能耗的措施,响应国家节能减排的要求。
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