中央空调控制器神经网络预测控制算法的研究

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仿真是当代科学研究和项目开发过程中的重要手段,它可以节约开发成本,缩短开发周期。在仿真回路中接入硬件进行的实时仿真成为半实物仿真。由于在实时仿真的回路中接入了真实的硬件,因此其仿真结果更接近于实际情况。 Matlab/Simulink是比较好的仿真建模工具,而且Matlab中提供了RTW实时开发环境。利用RTW可以把Matlab/Simulink建立的数学模型生成可执行程序,该程序可以下载到目标机中实时运行,通过目标机的板卡同控制器实物进行I/O信号连接和数据传输,使仿真系统更接近实际,从而得到接近实际情况的结果。 本研究的课题是以岭澳核电站的制冷中央空调控制系统为实际工程背景,把空气处理机组和空调房间作为控制对象,采用Matlab/Simulink对控制对象进行建模,并利用RTW生成实时可执行程序,下载到xPC目标机中运行,来仿真中央空调系统对象。中央空调控制器采用单片机控制器,目标机通过研华的A/D,D/A板卡与写有神经网络预测控制算法的单片机空调控制器进行实时的数据交换,建立整个实时仿真系统。 作者的主要工作是研究基于神经网络的预测控制算法,包括其参数设置对控制系统的影响分析,使其能在单片机控制器上编程实现,并通过实时仿真研究验证了控制算法的正确性和实用性,使其可以运用到相关的中央空调系统上。 论文在对控制对象建模中,进一步完善了阀门仿真模块和表冷器仿真模块,使整个空调系统工作状态涵盖了干工况、湿工况、半干半湿工况三种工况,对于业界一直回避的半干半湿工况有了一定的突破。作者从仿真过程曲线着手,大胆直观地总结了预测时限N2、控制时限Nu、控制量加权系数ρ、线性搜索参数α四个参数对控制器设计的影响,可供后人参考。
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