面向室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度預(yù)測(cè)與控制模型優(yōu)化研究.pdf

1、如今人們對(duì)室內(nèi)環(huán)境質(zhì)量的要求越來越高，人們最能直接感受到的是室內(nèi)熱濕環(huán)境，現(xiàn)今調(diào)節(jié)室內(nèi)熱濕環(huán)境的主要手段是空調(diào)控制系統(tǒng)。傳統(tǒng)的空調(diào)控制系統(tǒng)主要通過單一的溫度指標(biāo)來控制室內(nèi)的熱濕環(huán)境，不是真正基于人的熱舒適度，并且其能耗也非常巨大。所以建立起室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度控制系統(tǒng)是現(xiàn)在迫在眉睫的問題。然而，選取一個(gè)室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是室內(nèi)熱舒適度控制實(shí)現(xiàn)的必要前提條件，利用這一評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，綜合考慮室內(nèi)的環(huán)境因素，使得室內(nèi)環(huán)境朝著人們希望的

2、狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整和改變。綜上，本文的研究成果如下：
　?。?）本文選取PMV熱舒適模型作為評(píng)價(jià)室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。因?yàn)镻MV值的計(jì)算過程非常復(fù)雜，時(shí)滯性非常明顯。為了解決這些問題，選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)PMV熱舒適度進(jìn)行預(yù)測(cè)建模。最后通過實(shí)驗(yàn)仿真，驗(yàn)證了面向室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度PMV預(yù)測(cè)模型的可行性，也能將此模型應(yīng)用在空調(diào)的實(shí)時(shí)控制之中。
　?。?）由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有預(yù)測(cè)精度低、收斂速度慢、易于陷入局部最優(yōu)的缺陷。

3、針對(duì)這些缺陷，本文決定選用PSO算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行優(yōu)化。并且在PSO算法的速度更新、慣性權(quán)值、加速系數(shù)三個(gè)方面做出改進(jìn)，提出了改進(jìn)的PSO算法—IPSO算法。并且利用IPSO算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，建立起IPSO優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PMV實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型。通過模型實(shí)驗(yàn)仿真，并對(duì)比BP預(yù)測(cè)模型與PSO優(yōu)化的BP預(yù)測(cè)模型，得出本文建立的預(yù)測(cè)模型收斂更快，預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確。
　　（3）由于傳統(tǒng)的空調(diào)控制系統(tǒng)本身就是非線性、大滯后的復(fù)雜系統(tǒng)，所