基于PID神经网络解耦控制的变风量空调系统_付龙海(2)

未进行PID神经网络解耦控制时,如图3所示.在第130s,CO2气体体积含量设定值由290×10-6变为300×10-6,由于CO2气体体积含量设定值变大,新风阀开度变小以减少新风量.静压不能保持原先的稳定值,随着新风阀的变小而逐渐变小,最后偏离静压设定值,由170kPa降为160kPa以下.

加入PID神经网络解耦控制后,如图4所示.在第200s时CO2气体体积含量设定值由290×10-6变为300×10-6,新风阀开度变小,PID神经网络根据新风阀的开合度调节变频器的频率来控制风机转速,以保持管道静压值,静压值一直维持在180kPa,新风阀开度的变化对静压值没有影响,同时经过约100s 后,CO2气体体积含量也达到设定值300×10-6,整个系统保持稳定.说明加入PID神经网络解耦控制后可以消除新风阀-CO2气体体积含量回路对变频器-风机-静压回路的耦合影响.

　　图5所示为加入PID神经网络进行解耦控制时,静压设定值由100kPa变化为190kPa后,静压值和CO2气体体积含量变化的趋势.可知静压设定值变化后,静压值可以很好的跟踪设定值,同时CO2气体体积含量没有明显的变化,也具有良好的解耦控制效果.

有关解耦控制的最新技术

图5　加入PID 神经网络进行解耦控制时静压变化对CO 2气体体积含量的影响

Fig .5　Influence o f change in setting pressure o n CO 2volume co ntent with PID AN N decoupling contro l

4　结　论

　　变风量空调系统机组部分变频器-风机-静压回路和新风阀-CO 2气体体积含量回路之间存在着明显的耦合.本文用BP 神经网络建立起变风量空调系统机组部分变频器-风机-静压回路和新风阀-CO 2气体体积含量回路的动态模型,采用PID 神经网络解耦控制技术对这两个互相存在耦合的回路进行了解耦控制.通过在实际系统中运行,可以看出该解耦控制技术具有很好的解耦控制效果,为变风量空调系统的解耦控制提供了有效地方法.

参考文献:

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[2]　Zaheer -uddin M ,Zheng G R .A dynamic model of a multi -zone VA V system for control analysis [J ].ASHRA E T rans ,

1994,100(1):219-229.

[3]

舒怀林.PID 神经元网络对强耦合带时延多变量系统的解耦控制[J ].控制理论与应用,1998,15(6):920-924.[4]付龙海,李蒙.LO N W orks 总线在变风量空调系统的应用[J ].自动化与仪表,2003,18(5):29-31.

(中文编辑:唐　晴　英文编辑:付国彬)

“973”课题———“抗凝血材料关键科学与技术问题研究”通过验收

由西南交通大学主持的国家重点基础研究规划(“973”)项目———“抗凝血材料关键科学与技术问题研究”通过科技部组织的验收.西南交通大学材料科学与工程学院黄楠教授为该项目负责人.

历经5年的艰苦研究,已取得一系列重要成果:

(1)研制出的Ti -O 系薄膜将直接应用于血管支架、人工心脏瓣膜表面改性.

(2)提出了材料/血浆蛋白界面相互作用(电荷传递)理论,为先进抗凝血表面改性材料的设计与预测提供了理论指导.

(3)在无机材料表面生物化方面的取得的新结果可能开拓出一个具有重要的理论意义和应用价值的研究方向.

该课题的实施,使我国在无机生物材料表面改性方向研究处于国际前列,对于解决国家在本领域的重大需求有实质性的贡献和作用.近年来,该所研究人员共发表了150余篇论文,在重要国际会议上做特邀报告6次.研究所的出色工作得到国内外专家的高度关注,已与美国、德国、韩国以及香港地区多家境外研究机构建立了长期合作关系.西南交通大学学报编辑部　　17

第1期付龙海等:基于PID 神经网络解耦控制的变风量空调系统