【摘 要】
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针对目前传统PID控制对模型依赖性强，难以在线调整，对具有非线性和不确定性的变风量（VAV）空调系统的控制动态性能差的特点，提出将模糊神经网络应用于该系统．建立了模糊神经网络控制
【机 构】
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北京建筑工程学院电气与信息工程学院
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针对目前传统PID控制对模型依赖性强，难以在线调整，对具有非线性和不确定性的变风量（VAV）空调系统的控制动态性能差的特点，提出将模糊神经网络应用于该系统．建立了模糊神经网络控制器．基于变风量空调系统末端装置的数学模型进行了仿真研究．结果表明，该控制策略比传统PID控制更适合于VAV系统，控制系统具有更好的鲁棒性和自适应能力，可以取得更优的动态性能．
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