王军[1]2003年在《基于LonWorks技术的变风量空调多变量解耦控制的研究》文中研究表明变风量空调系统具有多变量、彼此耦合强烈、非线性等特点，其自动控制系统的多个控制回路同时工作时，各个控制回路之间具有强烈的耦合作用，相互影响，相互干扰。这种耦合作用直接影响到变风量空调系统的控制品质和稳定性，本文通过建立被控对象的数学模型和设计解耦控制系统的方法以减小多个控制回路之间的耦合，提高变风量空调系统的控制性能和稳定性。 本文首次建立了变风量空调系统的机理模型，并通过采用机理分析和实验数据分析相结合的方法，建立了所研究的五输入、五输出的变风量空调系统的传递函数矩阵，并对这五个控制回路的被控对象的非线性数学模型，采用两种方法加以处理：第一种方法是在系统的工作点附近进行泰勒级数展开，使输出的变化量与输入的变化量之间呈现近似的线性关系；第二种方法是将非线性的数学模型进行分段线性化，即用分段线性化来逼近非线性化的模型。本文研究表明，这两种线性化方法用来处理变风量空调系统的非线性问题都是有效的。 解耦控制是一个难度比较大的研究领域，很重要的原因是解耦补偿器的设计很困难，一般情况下，叁输入、叁输出系统解耦的难度就已经很大。本文采用前馈补偿法设计了变风量空调系统的解耦补偿器，并得出了五输入、五输出变风量空调系统前馈补偿解耦器的传递函数矩阵，该解耦补偿器可以使本文所研究的变风量空调控制系统的开环传递函数矩阵和闭环传递函数矩阵都变换为对角矩阵，从而解除五个控制回路之间的耦合，使变风量空调系统实现解耦。此前未见到国内外文献有这方面的报道。 本文采用逆推法与遗传算法相结合的PID控制器的设计方法可以有效地控制变风量空调系统。本文直接找出PID参数与闭环控制系统的特征方程的根之间的关系，只要使特征方程的根在z平面的单位圆内任意取值，然后再求出相应的PID参数，则闭环控制系统必然是稳定的。本文所采用的这种确定PID参数的方法，虽然可以使特征方程的根在z平面的单位圆内任意取值，但各种取值情况对变风量空调系统的控制品质的影响却不同，因此，要对各种特征方程的根的取值情况进行寻优，本文采用遗传算法对特征方程的根进行寻优，从而使控制器的参数得以优化。 西安建筑科技大学博士学位论文一 本文在变风量空调系统解耦控制的研究过程中，将网络控制技术中的Lonworks技术与变风量空调技术有机地结合起来，建立了基于Lonworks技术的变风量空调解耦控制实验系统，目前国内尚未见到有关这方面的报道，该实验系统在国内具有先进水平。 本文提出了实现Lonworks和METASYS网络进行数据交换的新见解。在本文所研究的变风量空调解耦控制系统的实验装置中，存在着Lonworks和METASYS两套系统，而这两套系统的通信协议遵守不同的标准，使得这两套系统之间的数据交换出现困难。本文在处理这一问题时采用了一个巧妙的方法。由于 LON网络、METASYS网络及Visual Basic都支持动态数据交换 （DDE）协议，因此，可以将 LON网络的数据通过该系统中的 LNS DDE Server送到 VisualBasic上；同时将METASYS网络的数据通过 Metalink DDE送到同一个Visual Basic上，经过Visual Basic进行处理后，分别送给LON网络和WITASYS网络，从而实现这两个网络的数据交换。该方法简单实用，不仅节省了硬件投资，还节省了开发网关所需的时间。
宫涛[2]2004年在《变风量空调系统中最小总送风量控制的研究》文中进行了进一步梳理从节能和提高室内环境质量的角度来看，暖通空调(HVAC)自控系统是楼宇自动化中最重要的系统。因此，采用有效的空气调节方式对智能建筑的能量管理控制(energy management control，EMC)具有重要意义。目前，变风量(variable air volume，VAV)空调系统以其巨大的节能潜力逐渐成为国内外空调系统的主流。本论文对变风量空调系统中的定静压控制和最小总送风量控制进行实验研究。针对目前变风量空调系统的模型都是用机理建模方法建立的情况，本论文用最小二乘法对机组部分进行系统辨识，建立了水阀—送风温度、变频风机—静压两个回路的模型，经验证比较接近实际系统；采用遗传算法对PID控制器的参数进行寻优，寻优结果令人满意；设计了变风量空调系统的LON控制网络，以此为实现手段，进行了定静压控制和最小总送风量控制，并在两种控制方式下，分析了各个回路的耦合情况、两种控制方式的稳定性和节能效果。实验结果表明，定静压控制方式下系统较为稳定，最小总送风量控制比定静压更加节能，但它延长了末端阀位的调节时间，在系统调试时，我们可通过选择合适的采样时间来缩短阀门的调节过程，所以最小总送风量控制具有广阔的应用前景。同时，论文还给出了以Visual Basic设计的监控软件。该软件操作界面良好，通过DDE技术与系统软件实现了数据交换。
任庆昌[3]2005年在《楼宇自控系统的先进控制策略》文中研究说明本文指出楼宇自控系统(BAS)的应用与研究包括硬件体系结构和控制策略、算法、软件两大方面,对后一方面重视不够是造成当前国内相当一批 BAS 系统不能充分发挥经济效益的重要原因。作为可参考典型例证,文中介绍了西安建筑科技大学开发研究的几种楼宇自控系统先进控制策略。
张义[4]2010年在《变风量空调系统控制的优化》文中进行了进一步梳理变风量空调系统具有非线性、多变量、强耦合及时变等特点,所以变风量空调控制系统的设计和运行的难度比定风量空调系统要大。变风量空调系统凭借节能、舒适的优势越来越成为市场的主流。鉴于这种形势,有关变风量空调系统的研究也越来越得到人们的重视,目前,变风量空调系统的研究主要集中在稳定运行和节能研究两个方面。本文以变风量空调系统工程设计实例为基础,分析变风量空调系统控制所涉及到的内容以及控制理论在实际工程应用中所面临的问题,从两方面提出对变风量空调系统的控制进行优化。对于室内温度的控制,由于空调房间是一个多干扰、大惯性、高度非线性的系统,传统的PID控制不但在控制精度、灵敏度以及系统稳定性上存在不足,而且能耗比较大。本文提出基于BP神经网络自校正PID的控制方案,BP神经网络通过在线自学习,不断的整定PID参数,使其达到某种程度的最优,更有效的对室内温度进行控制。通过对空调房间的建模以及MATLAB仿真结果来看,BP神经网络PID控制比单纯的BP神经网络控制或PID控制系统更稳定,超调量更小,更适合应用于复杂的空调系统控制中。对于变风量空调空气处理机组,由于其包含的控制子系统较多,而且各个子系统之间或多或少存在耦合作用,严重时可能会导致整个控制系统不能稳定的运行。本文针对空气处理机组的送风温度与送风管道静压两个耦合被控对象提出了基于前馈补偿方法的解耦控制方案,并对两个耦合子系统进行了建模和MATLAB仿真研究,仿真结果令人满意,验证了文中提出的解耦控制策略的可行性和有效性,为变风量空调系统的整体稳定运行和今后在工程实践中的应用奠定了理论基础。
参考文献：
[1]. 基于LonWorks技术的变风量空调多变量解耦控制的研究[D]. 王军. 西安建筑科技大学. 2003
[2]. 变风量空调系统中最小总送风量控制的研究[D]. 宫涛. 西安建筑科技大学. 2004
[3]. 楼宇自控系统的先进控制策略[J]. 任庆昌. 智能建筑. 2005
[4]. 变风量空调系统控制的优化[D]. 张义. 重庆大学. 2010