【摘 要】
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针对变风量(VAV)空调系统下位机设定点变动时,整个系统完全达到稳态时间过长,且各子系统易出现超调的问题,提出采用一种迭代学习控制(ILC)的设定值序列优化方法。以空调系统
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院,西安建筑科技大学环境与市政工程学院,西安交通大学能源与动力工程学院
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针对变风量(VAV)空调系统下位机设定点变动时,整个系统完全达到稳态时间过长,且各子系统易出现超调的问题,提出采用一种迭代学习控制(ILC)的设定值序列优化方法。以空调系统中变频风机—管道静压控制回路为实例,说明该方法的可行性。采用递推最小二乘法(RLS)建立该回路的动态模型,并给出了一种新的迭代学习期望轨迹,应用迭代学习PD控制律对其动态过程进行仿真分析,并将此算法用于空调实验平台验证其控制效果。结果表明,ILC可以改善空调子系统的动态特性,为VAV空调系统的全局稳态优化奠定了基础。
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