基于蟻群與神經(jīng)網(wǎng)絡算法的變風量空調末端控制研究

1、萬方數(shù)據(jù)西安建筑科技大學碩士論文基于蟻群與神經(jīng)網(wǎng)絡算法的變風量空調末端控制研究專業(yè)：控制理論與控制工程碩士生：閆婷指導老師：趙敏華摘要以熱舒適指標PMV作為變風量空調控制系統(tǒng)的控制目標，能夠很大程度上實現(xiàn)舒適與節(jié)能的統(tǒng)一，因而越來越受到人們地重視。本文首先說明傳統(tǒng)溫度控制空調方式存在的不迅速、不舒適、不節(jié)能等問題，而熱舒適控制空調系統(tǒng)控制目標為熱舒適指標PMV，因其能夠衡量熱環(huán)境對人體綜合作用效果，在近幾年成為行業(yè)研究熱點。通過調節(jié)室內(nèi)

2、濕熱環(huán)境參數(shù)的控制方式，使人體感覺始終處于舒適范圍，將作用點轉化為人體本身，推翻傳統(tǒng)空調控制模式。熱舒適控制“以人為本”，有效地解決了傳統(tǒng)溫度控制空調方式存在的問題。其次，指出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡存在冗余性、收斂速度慢等不足，因此引入蟻群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡，在Matlab中編程建立模型預測PMV指標，比較兩種方法可知，利用蟻群算法整定BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法后，不僅加快了算法的收斂速度，而且在保證精度的同時大大提高了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的性能。最后，引入粒子群

3、算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡，與蟻群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡預測結果對比后，其均能較好地完成對BP模型參數(shù)的選取。然后，使用DesignBuilder軟件建立模型，采用冬季典型工況日的24小時氣象參數(shù)，模擬計算出定PMV控制與溫度設定為20℃控制時房間逐時的PMV值與房間負荷。計算可知，控制PMV=0.5的定PMV與控制室內(nèi)溫度為20℃的空調控制方式相比，各時刻房間的熱舒適性都比較好，然而以20℃的定溫度控制空調方式，房間的熱環(huán)境與定PMV控制空調系統(tǒng)相比