变结构模糊神经网络预测控制在变风量空调系统中的应用

神经网络控制

人工神经网络控制 摘要: 神经网络控制，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些功能的适应组合，将这样的系统统称为神经网络的控制系统。本文从人工神经网络，以及控制理论如何与神经网络相结合，详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。 关键词: 神经网络控制；控制系统；人工神经网络 人工神经网络的发展过程 神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。 在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。 生物神经元模型 神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与102~104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。每个神经元虽然都十分简单，但是如此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式，同时，如此大量的神经元与外部感受器之间的多种多样的连接方式也蕴含了变化莫测的反应方式。 图1 生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出，神经元各组成部分的功能来看，信息的处理与传递主要发生在突触附近，当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉冲幅度达到一定强度，即超过其阈值电位后，突触前膜将向突触间隙释放神经传递的化学物质，突触有两

变风量(VAV)空调系统简介

变风量（V A V）空调系统简介 变风量（Variable Air V olume）空调系统是一种通过改变送风量来调节室内温湿度的空调系统。Dleta控制公司是世界上首家设计、制造出一体化（即集控制器、执行机构和流速传感器于一身）的V A V控制器的BA产品制造商。变风量空调系统60年代起源于美国，自80年代开始在欧美、日本等国得到迅速发展，最重要的原因是变风量空调系统巨大的节能优势。经过十几年的普及和发展，目前变风量空调系统己占据了欧、美、日集中空调系统约30% 的市场份额，并在世界上越来越多的国家得到应用。进入90年代以来，采用V A V 技术的多层建筑与高层建筑已达到95%。变风量空调系统由空气处理机组、新风/排风/送风/回风管道、变风量空调箱、房间温控器等组成，其中变风量空调箱是该系统的最重要部分。 一、变风量空调系统（V A V）的优势变风量空调系统区别于其它空调形式的优势主要在以下几个方面: 1、节能由于空调系统在全年大部分时间里是在部分负荷下运行，而变风量空调系统是通过改变送风量来调节室温的，因此可以大幅度减少送风风机的动力耗能。据模拟测算，当风量减少到80% 时，风机耗能将减少到51%；当风量减少到50%时，风机耗能将减少到15%。全年空调负荷率为60% 时，变风量空调系统（变静压控制）可节约风机动力耗能78%。 2、新风作冷源因为变风量空调系统是全空气系统，在过渡季节可大量采用新风作为天然冷源，相对于风机盘管系统，能大幅度减少制冷机的能耗，亦可改善室内空气质量。 3、无冷凝水烦恼变风量空调系统是全空气系统，冷水管路不经过吊顶空间，避免了风机盘管系统中令人烦恼的冷凝水滴漏和污染吊顶问题。 4、系统灵活性好现代建筑工程中常需进行二次装修，若采用带V A V空调箱装置的变风量空调系统，其送风管与风口以软管连接，送风口的位置可以根据房间分隔的变化而任意改变，也可根据需要适当增加风口。而在采用定风量系统或风机盘管系统的建筑工程中，任何小的局部改造都显得很困难。 5、系统噪声低风机盘管系统存在现场噪声，而变风量空调系统噪声主要集中在机房，用户端噪声较小。 6、不会发生过冷或过热带V A V空调箱的变风量空调系统与一般定风量系统相比，能更有效地调节局部区域的温度，实现温度的独立控制，避免在局部区域产生过冷或过热现象。 7、提高楼宇智能化程度采用DDC数字控制的变风量空调系统，可以实现计算机联网运行，接入到楼宇自控系统中，从而提高楼宇智能化程度。 8、减少综合性初投资由于增加了系统静压控制以及V A V空调箱等环节，设备控制上的造价会有所提高。但由于变风量空调系统可以根据冷热负荷的分布，使送风量在建筑物内各个控制区域间平衡转移，从而使系统的设计总送风量减少，因此可以减小空调系统的设备容量，系统综合性初投资不一定会增加，甚至可以降低。 9、变风量空调系统结构简单，维修工作量小，使用寿命长。 二、变风量空调系统（V A V）控制原理变风量控制器和房间温控器一起构成室内串级控制，采用室内温度为主控制量，空气流量为辅助控制量。变风量控制器按房间温度传感器检测到的实际温度，与设定温度比较差值，以此输出所需风量的调整信号，调节变风量末端的风阀，改变送风量，使室内温度保持在设定范围。同时，风道压力传感器检测风道内的压力变化，采用PI或者PID调节，通过变频器控制变风量空调机送风机的转速，消除压力波动的影响，维持送风量。 三、变风量空调系统（V A V）常用控制方式 1、定静压控制工作原理：保证系统风道内某一点（或几点平均）静压一定的前提下，室内所需风量由V A VBOX风阀调节；系统送风量由风道内静压与该点所设定值的差值控制变

模糊神经网络技术研究的现状及展望

模糊神经网络技术研究的现状及展望 摘要：本文对模糊神经网络技术研究的现状进行了综述，首先介绍了模糊控制技术和神经网络技术的发展，然后结合各自的特点讨论了模糊神经网络协作体的产生以及优越性，接着对模糊神经网络的常见算法、结构确定、规则的提取等进行了阐述，指出了目前模糊神经网络的研究发展中还存在的一些问题，并对模糊神经网络的发展进行了展望。 关键字：模糊控制；神经网络；模糊神经网络 引言 系统的复杂性与所要求的精确性之间存在尖锐的矛盾。为此，通过模拟人类学习和自适应能力，人们提出了智能控制的思想。控制理论专家Austrom（1991）在IFAC大会上指出：模糊逻辑控制、神经网络与专家控制是三种典型的智能控制方法。通常专家系统建立在专家经验上，并非建立在工业过程所产生的操作数据上，且一般复杂系统所具有的不精确性、不确定性就算领域专家也很难把握，这使建立专家系统非常困难。而模糊逻辑和神经网络作为两种典型的智能控制方法，各有优缺点。模糊逻辑与神经网络的融合——模糊神经网络由于吸取了模糊逻辑和神经网络的优点，避免了两者的缺点，已成为当今智能控制研究的热点之一了。 1 模糊神经网络的提出 模糊集理论由美国著名控制论专家L.A.Zadeh于1965年创立[1]。1974年，英国著名学者E.H.Mamdani将模糊逻辑和模糊语言用于工业控制，提出了模糊控制论。至今，模糊控制已成功应用在被控对象缺乏精确数学描述及系统时滞、非线性严重的场合。 人工神经网络理论萌芽于上世纪40年代并于80年代中后期重掀热潮，其基本思想是从仿生学的角度对人脑的神经系统进行功能化模拟。人工神经网络可实现联想记忆，分类和优化计算等功能，在解决高度非线性和严重不确定系统的控制问题方面，显示了巨大的优势和潜力模糊控制系统与神经网络系统具有整体功能的等效性[2]，两者都是无模型的估计器，都不需要建立任何的数学模型，只需要根据输入的采样数据去估计其需要的决策：神经网络根据学习算法，而模糊控制系统则根据专家提出的一些语言规则来进行推理决策。实际上，两者具有相同的正规数学特性，且共享同一状态空间[3]。 另一方面，模糊控制系统与神经网络系统具有各自特性的互补性[。神经网络系统完成的是从输入到输出的“黑箱式”非线性映射，但不具备像模糊控制那样的因果规律以及模糊逻辑推理的将强的知识表达能力。将两者结合，后者正好弥补前者的这点不足，而神经网络的强大自学习能力则可避免模糊控制规则和隶属函数的主观性，从而提高模糊控制的置信度。因此，模糊逻辑和神经网络虽然有着本质上的不同，但由于两者都是用于处理不确定性问题，不精确性问题，两者又有着天然的联系。Hornik和White(1989)证明了神经网络的函数映射能力[4]；Kosko(1992)证明了可加性模糊系统的模糊逼近定理(FAT，Fuzzy Approximation Theorem)[5]；Wang和Mendel(1992)、Buckley和Hayashi(1993)、Dubots和Grabish(1993)、Watkins(1994)证明了各种可加性和非可加性模糊系统的模糊逼近定理[6]。这说明模糊逻辑和神经网络有着密切联系，正是由于这类理论上的共性，才使模糊逻辑和神经网络的结合成为可能。 2 模糊神经网络的学习算法 各种类型的模糊神经网络学习算法的共同方面是结构学习和参数学习两部分。结构学习是指按照一定的性能要求确定模糊系统的推理规则的条数，每条规则的前提和结论的隶属度函数以及由清晰化得到具体的规则数。参数学习是指进一步细化各隶属函数的参数以及模糊规则的其他参数，以使系统达到最优。结构学习主要是从输入输出数据中提取规则或由输入空间模糊划分获得规则，主要有启发式搜索、模糊网格法、树形划分法、基于模糊聚类的学习算

变风量空调系统控制方法研究

31 7期 总170期 July.2007 No.7 Total No.170 变风量空调系统控制方法研究 摘 要:简要介绍了变风量空调系统的概念及特点，对变风量末端装置和变风量系统的一些控制方法作了分析，详 细论述了变风量空调系统中的定静压控制方法、变静压控制方法和总风量控制方法的控制机理，并借助MATLAB仿真软件绘制出定静压控制的仿真曲线。 关键词:变风量空调系统；末端装置；定静压控制；变静压控制；总风量控制 中图分类号:TU831.3+5 文献标识码:B 文章编号:1002-3607（2007）07-0031-02 （1.西安建筑科技大学，西安 710055；2.陕西省设备安装工程公司，西安 710068） 李传东1 田应丽1 李 松2 冯 璐2 1 概述 变风量空调系统（VAV）是通过变风量末端装置调节送入房间的风量或新回风混合比来保证房间温度的，同时相应变频调节送、回风机来维持有效、稳定运行，并动态调整新风量保证室内空气品质及有效利用新风能源的一种高效的全空气系统[1]。 变风量空调系统具有以下的特点：①能实现局部区域的灵活控制，可根据负荷的变化或个人的舒适要求自动调节自己的工作环境。不用再加热方式或双风管方式就能适应各种室内舒适要求或工艺设计要求，完全消除再加热方式或双风管方式带来的冷热混合损失。②由于变风量空调系统能够自动调节送入各房间的风量，在考虑同时使用系数的情况下能够节约风机运行能耗和减少风机装机容量。③变风量空调系统属于全空气系统，因此具有全空气系统的特点，可以利用新风消除室内负荷，没有风机盘管凝水问题和霉变问题。 变风量空调系统比定风量空调系统多了末端装置和风量调节功能，也使其有了一整套由若干个控制回路组成的控制系统。至少有这样两个闭合的控制环路：根据室内温度偏差调节风阀以保证合适的支路流量；根据风道内静压偏差调节风机转速或入口导叶阀来保持主风道压力。其中支路流量控制可由变风量末端来实现，而送风机的控制则因为和机组内回风、混风、排风控制的相互影响及风机能耗问题，存在着不同的控制方法。 2 变风量末端装置的控制 变风量末端装置是变风量系统的一个主要设备。室 温控制就是依靠变风量末端装置对风量的控制来得以实现的。根据末端装置类型的不同，控制方式分为压力有关型和压力无关型。 若采用压力有关型末端装置，则只能实行单回路控制，根据室内温度实测值与设定值的偏差直接输出控制信号来调节末端装置的风阀，从而调节送风量，达到对室内温度的控制。 若采用压力无关型末端装置，则可进行温度的串级控制。根据室温测定值和设定值的偏差向风量控制回路给出设定风量，风量控制回路再根据设定风量和测定风量的偏差给出风阀的阀位信号，从而调节送风量，达到对室温的控制。其中温度控制器为主控制器，风量控制器为副控制器，二者构成串级控制环路。当房间温度变化时，室内温度控制器输出偏差信号不再直接调整风阀开度，而是去修正风量设定值，这样就不会产生采用压力有关型变风量末端装置时，由于控制器根据温度偏差直接对风阀进行调整所引起的VAV系统的振荡。 在部分负荷时，系统内变风量末端装置调节的结果使整个管道系统的阻力增加，系统的风量减少了，这时管道内的静压将增加，而导致系统漏风增加，还可能使风机处于不稳定状态工作，变风量末端装置还因阀门关得小而调节失灵，另外过度节流会导致噪声增加。因此在VAV末端装置调节的同时，还应对送风量与送风机进行有效的控制。 3 变风量空调系统的控制方法 3.1 定静压控制法 ·通风空调安装技术·

VAV变风量空调系统原理、特点、选型

VAV变风量空调系统原理、特点、选型VAV变风量集中空调系统，是相对于传统的定风量集中空调系统较先进的一种空调方式，是通过改变送入被控房间的风量（送风温度不变）来消除室内的冷、热负荷，保证房间的温度达到设定值并保持恒定，例如，夏季当室内温度高于设定值时就提高送风量，反之减小送风量；冬季当室内温度高于设定值时就减小送风量，反之提高送风量；VAV变风量集中空调系统是全空气系统的一种类别，60年代起源于美国，自80年开始在欧美、日本等国得到迅速发展，最重要的原因是变风量空调系统巨大的节能优势。经过十几年的普及和发展，目前变风量空调系统己占据了欧、美、日集中空调系统约30%的市场份额，并在世界上越来越多的国家得到应用。进入90年代以来，采用VAV变风量空调系统技术的多层建筑与高层建筑已达到95%，已被越来越多的中高端楼宇采用，并成为现代化智能化大楼的一部分，这种空调方式可以显著的降低空调系统的能耗和改善空调系统的性能，提高空调系统的舒适度。 一、VAV变风量空调系统组成：变风量空调系统有各种类型，他们均由四个基本部分构成：变风量末端装置（变风量空调箱、房间温控器）、空气处理及输送设备、风管系统（新风/排风/送风/回风管道）及自动控制系统。变风量空调系统基本构成图 二、VAV变风量空调系统原理：在空调系统中冷机风机、水泵是主要的耗电设备，要想降低空调系统的能耗，只能从这些设备中去考虑，而从根本上来说，空调系统的总能耗的多少最终是由室内达到的温湿度环境决定的，即空调系统的能耗维持着建筑物内温湿度与室外温湿度的差，要想降低空调系统能耗，必须首先从根本上，即合理的室内温湿度环境上进行分析研究，显 2 然最理想的模式就是任何情况下所需求的等于所供给的，VAV变风量空调系统的基本原理正是通过改变送入各房间的风量（改变风量调节温度）来满足室内人员对房间不同温湿度的要求，确保室内温度保持在设计范围内，从而使得空气处理机组在低负荷时的送风量下降，空气处理机组的送风机转速也随之而降低，并自动适应室外环境对建筑物内温湿度的影响，真正达到所需即所供，据国外多年成熟工程案例测算，总能耗相比FC+新风空调系统可节约30%～40%，节能效果非常显著。 三、VAV变风量空调系统的优点（详见VAV系统与FC+新风系统技术分析表）变风量空调系统区别于其它空调形式的优势主要表现在以下几个方面: 1、节能由于空调系统在全年大部分时间里是在部分负荷下运行，而变风量空调系统是通过改变送风量来调节室温的，因此可以大幅度减少送风风机的动力耗能。据模拟测算，当风量减少到80%时，风机耗能将减少到51%；当风量减少到50%时，风机耗能将减少到15%。全年空调负荷率为60%时，变风量空调系统（变静压控制）可节约风机动力耗能78%。 2、新风作冷源因为变风量空调系统是全空气系统，在过渡季节可大量采用新风作为天然冷源，相对于风机盘管系统，能大幅度减少制冷机的能耗，亦可改善室内空气质量。 3、无冷凝水烦恼变风量空调系统是全空气系统，冷水管路不经过吊顶空间，避免了风机盘管系统中令人烦恼的冷凝水滴漏和污染吊顶问题。 4、系统灵活性好现代建筑工程中常需进行二次装修，若采用带VAV空调箱装置的变风量空调系统，其送风管与风口以软管连接，送风口的位置可以根据房间分隔的变化而任意改变，也可根据需要适当增加风口，而在采用定风量系统或风机盘管系统的建筑工程中，任何小的局部改造都显得很困难。 5、系统噪声低风机盘管系统存在现场噪声，而变风量空调系统噪声主要集中在机房用户端噪声较小。 6、不会发生过冷或过热带VAV空调箱的变风量空调系统与一般定风量系统相比，能更有效地调节局部区域的温度，实现温度的独立控制，避免在局部区域产生过冷或过热现象。 7、可实现远程集中监控，提高楼宇智能化程度采用DDC数字控制的变风量空调系统，可以实现计算机联网运行，接入到楼宇自控系统中，从而提高楼宇智能化程度。

VAV变风量空调系统难点解析要点

VAV变风量空调系统难点解析 第一节 VAV空调系统概述 变风量VAV 中央空调是指空调系统根据区域负荷变化和要求，自动调整送风量的一种空调系统。其最大优点是节能显著，素有“节能之王”的美称；同时还具有使用舒适灵活，可用新风作冷源等优点。 变风量空调系统60年代起源于美国，自80年代开始在欧美、日本等国得到迅速发展，最重要的原因是变风量空调系统巨大的节能优势。经过十几年的普及和发展，目前变风量空调系统已占据了欧、美、日集中空调系统约30％的市场份额，并在世界上越来越多的国家得到应用。 变风量空调系统由变风量空气处理机组、新风/排风/送风/回风管道、变风量末端、房间温控器等组成，其中变风量末端是该系统最重要部分。 末端各区域的新风均由空气处理机组提供，为了保持室内空气清新，使用VAV的办公楼一般均禁止吸烟，也禁止随意打开窗户，以防破坏室内风平衡。 由于本项目办公区域采用吊顶回风，故在内装时需考虑回风顺畅、保证空气循环，不要将空间绝对封闭，应留出回风口。 第二节 VAV空调系统的特点及优势 变风量空调系统区别于其它空调形式的优势主要在以下几个方面： 1.节能 由于空调系统在全年大部分时间里是在部分负荷下运行，而变风量空调系统是通过改变送风量来调节室温的，因此可大幅度减少送风风机的动力耗能；同时在确定系统总风量时，还可以考虑一定的同时使用情况，所以能够节约风机运行能耗和减少风机装机容量。对不同的建筑物同时使用系数可取0.8 左右可以节约空调系统的总装机容量10%—30% 左右。有关文献介绍VAV 系统与定风量系统相比大约可以节能30%—70%，据实际测算当风量减少到80% 时，风机耗能将减少到约51% ；当风量减少到50% 时，风机耗能将减少到约15%；若全年空调负荷率只有60% 时，变风量空调系统可节约风机动力耗能75%。例如对于商场以空调机组每周运行100小时计，单位装机容量的节电量一年可达4000 度/Kw；对于写字楼以每周运行60小时计，单位装机容量的节电量也可达2300度/kW。节电效果相当可观，同时还延长了机组使用寿命。 2.舒适性高能实现各局部区域的灵活控制 可以根据负荷的变化或个人的要求自行设置环境温度，与一般空调系统相比能更有效地调节局部区域的温度，实现温度的独立控制，避免在局部区域产生过冷或过热现象，并由此可以减少制冷和供热负荷15%—30%。

实验八：基于神经网络的优化计算实验

实验八：基于神经网络的优化计算实验 一、实验目的 掌握连续Hopfield神经网络的结构和运行机制，理解连续Hopfield神经网络用于优化计算的基本原理,掌握连续Hopfield神经网络用于优化计算的一般步骤。 二、实验原理 连续Hopfield神经网络的能量函数的极小化过程表示了该神经网络从初始状态到稳定状态的一个演化过程。如果将约束优化问题的目标函数与连续Hopfield神经网络的能量函数对应起来，并把约束优化问题的解映射到连续Hopfield神经网络的一个稳定状态，那么当连续Hopfield神经网络的能量函数经演化达到最小值时，此时的连续Hopfield神经网络的稳定状态就对应于约束优化问题的最优解。 三、实验条件 VC＋＋6.0。 四、实验内容

1、参考求解TSP问题的连续Hopfield神经网络源代码，给出15个城市和20个城市的求解结果（包括最短路径和最佳路线），分析连续Hopfield神经网络求解不同规模TSP问题的算法性能。 2、对于同一个TSP问题（例如15个城市的TSP问题），设置不同的网络参数，分析不同参数对算法结果的影响。 3、上交源代码。 五、实验报告 1、画出连续Hopfield神经网络求解TSP问题的流程图。

2、根据实验内容，给出相应结果及分析。 (1)15个城市（测试文件TSP15.TXT）

tsp15.txt 最短路程 371 最佳路线 1914861351534712210111 →→→→→→→→→→→→→→→ (2)20个城市（测试文件TSP20.TXT） tsp20.txt 最短路程349 最佳路线 →→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→141618971315111735124289191610201 3、总结连续Hopfield神经网络和遗传算法用于TSP问题求解时的优缺点。

神经网络预测控制综述

神经网络预测控制综述 摘要：近年来，神经网络预测控制在工业过程控制中不仅得到广泛的应用，而且其理论研究也取得了很大进展。对当前各种神经刚络预测控制方法的现状及其工业应用进行了较深入地分析，并对其存在的问题和今后可能的发展趋势作了进一步探讨。 关键词：神经网络；预测控制：非线性系统；工业过程控制 Abstract: In recent years, neural network predictive control has not only been widely used in industrial process control, but also has made great progress in theoretical research. The current status of various neural network prediction control methods and their industrial applications are analyzed in depth, and the existing question and possible future development trends are further discussed. Keywords: neural network; predictive control: nonlinear system; industrial process control

20世纪70年代以来，人们从工业过程的特点出发，寻找对模型精度要去不高而同样能实现高质量控制性能的方法，预测控制就是在这种背景下发展起的[1]。预测控制技术最初山Richalet和Cutler提出[2],具有多步预测、滚动优化、反馈校正等机理，因此能够克服过程模型的不确定性，体现出优良的控制性能，在工业过程控制中取得了成功的应用。如Shell公司、Honeywell公司、Centum 公司，都在它们的分布式控制系统DCS上装备了商业化的预测控制软件包．并广泛地将其应用于石油、化工、冶金等工业过程中[3]。但是，预测函数控制是以被控对象的基函数的输出响应可以叠加为前提的，因而只适用于线性动态系统控制。对于实际中大量的复杂的非线性工业过程。不能取得理想的控制效果。而神经网络具有分布存储、并行处理、联想记忆、自组织和自学习等功能，以神经元组成的神经网络可以逼近任意的：线性系统。使控制系统具有智能化、鲁棒性和适应性，能处理高维数、非线性、干扰强、难建模的复杂工业过程。因此，将神经网络应用于预测控制，既是实际应用的需要，同时也为预测控制理论的发展开辟了广阔的前景。本文对基于神经网络的预测控制的研究现状进行总结，并展望未来的发展趋势。 l神经网络预测控制的基本算法的发展[4] 实际中的控制对象都带有一定的菲线性，大多数具有弱非线性的对象可用线性化模型近似，并应用已有的线性控制理论的研究成果来获得较好的控制效果。而对具有强非线性的系统的控制则一直是控制界研究的热点和难点。 就预测控制的基本原理而言，只要从被控对象能够抽取出满足要求的预测模型，它便可以应用于任何类型的系统，包括线性和非线性系统。 由于神经网络理论在求解非线性方面的巨大优势，很快被应用于非线性预测控制中。其主要设计思想是：利用一个或多个神经刚络，对非线性系统的过程信息进行前向多步预测，然后通过优化一个含有这些预测信息的多步优化目标函数，获得非线性预测控制律。在实际应用与理论研究中形成了许多不同的算法。如神经网络的内模控制、神经网络的增量型模型算法控制等，近来一些学者对有约束神经网络的预测控制也作了相应的研究。文献[5]设计了多层前馈神经网络，使控制律离线求解。文献[6]采用两个网络进行预测，但结构复杂，距离实际应用还有一定的距离，文献[7]利用递阶遗传算法，经训练得出离线神经网络模型．经多步预测得出对象的预测模型，给出了具有时延的非线性系统的优化预测控制。将神经网络用于GPC的研究成果有利用Tank．Hopfield网络处理GPC矩阵求逆的算法，基于神经网络误差修正的GPC算法、利用小脑模型进行提前计算的GPC 算法、基于GPC的对角递归神经网络控制方法以及用神经网络处理约束情形的预

变风量空调系统控制_杨国荣

暖通空调自动控制暖通空调ＨＶ＆ＡＣ　２０１２年第４２卷第１１期１５ 　变风量空调系统控制 华东建筑设计研究院有限公司　杨国荣☆ 摘要　简述了变风量末端装置控制的功能和传感器设置。详细阐述了变风量空气处理机组基本控制要求、控制原理图及风量控制方法。介绍了新风的控制要求、控制原理图及最小新风量的控制要求。 关键词　变风量空调系统　末端　空气处理机组　控制　方法　原理　最小新风量Ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ａｉｒ　ｖｏｌｕｍｅ　ａｉｒ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ Ｂｙ　Ｙａｎｇ　Ｇｕｏｒｏｎｇ★ Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｂｒｉｅｆｌｙ　ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ　ｔｈｅ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ＶＡＶ　ｔｅｒｍｉｎａｌｓ　ａｎｄ　ｓｅｎｓｏｒ　ｓｅｔｔｉｎｇ．Ｅｘｐｏｕｎｄｓ　ｔｈｅ　ｂａｓｉｃｃｏｎｔｒｏｌ　ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ，ｃｏｎｔｒｏｌ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ　ｃｈａｒｔ　ａｎｄ　ａｉｒ　ｖｏｌｕｍｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｏｆ　ＶＡＶ　ａｉｒ　ｈａｎｄｌｉｎｇ　ｕｎｉｔｓ．Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓ　ｔｈｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ　ｃｈａｒｔ　ｏｆ　ｏｕｔｄｏｏｒ　ａｉｒ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｍｉｎｉｍｕｍ　ｏｕｔｄｏｏｒ　ａｉｒｒａｔｅ　ｄｅｍａｎｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　ＶＡＶ　ａｉｒ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ，ｔｅｒｍｉｎａｌ，ａｉｒ　ｈａｎｄｌｉｎｇ　ｕｎｉｔ，ｃｏｎｔｒｏｌ，ｍｅｔｈｏｄ，ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ，ｍｉｎｉｍｕｍ　ａｉｒ　ｒａｔｅ ★Ｅａｓｔ　Ｃｈｉｎａ　Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌ　Ｄｅｓｉｇｎ　＆Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　Ｃｏ．，Ｌｔｄ．，Ｂｅｉｊｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ ０　引言 自２０世纪９０年代上海１３栋高层及超高层办公建筑采用变风量空调系统［１］起，变风量空调系统逐渐在高级办公建筑中得到应用。到２１世纪初，变风量空调系统已普遍应用在高级、高层办公建筑。近年来，变风量空调系统开始应用到别墅等非办公类民用建筑中。 变风量空调技术的发展与其控制技术的发展同步进行，自控技术的突破与发展引领了变风量空调技术的发展。自变风量空调系统在我国应用以来，暖通空调和楼宇控制方面许多专家对该系统的控制策略和控制方式进行了大量研究，得到了丰硕的成果，推进了变风量空调技术的发展。《变风量空调系统设计》全面介绍了变风量末端装置及其系统的控制原理和要求［２］。童锡东等人在分析变风量末端装置和空调方式的基础上总结了各种变风量系统的控制特点［３］。陈武等人根据变风量空调系统的热力模型，通过仿真研究建立变风量空调系统的动态模型和风机控制方法［４］。刘涛及胡益雄等人根据变风量空调系统的基本特点，研究了该系统及末端的模糊控制策略［５－６］。李超等人与钱以明等人结合全空气系统特点研究了变风量空调系统新风控制要求的控制策略［７－８］。 在工程实践方面，我国基本建立起从末端装置、控制系统到运行调试的整个变风量空调系统供应体系。数百栋办公建筑采用了变风量空调系统。但是，就已建成的采用变风量空调系统的办公建筑而言，运行和控制效果良好的建筑物不是很多，节能的建筑物很少。究其原因，主要可归纳为以下几方面。 １）设计方面：空调系统设计不合理，不能满足或难以满足空调使用和运行要求；变风量末端装置选型不合理，偏大或偏小；空气处理机组的组合方式不合理，其功能不能满足使用要求，机组的风量或机外余压偏大或偏小；控制策略和控制要求不明确，没有向自控承包商提供要求明确的控制需求信息。 ２）业主方面：将变风量系统中的末端装置采购与控制系统采购分开进行，没有一个承包商对整个系统负责；重视末端装置与控制器等硬件设备，轻视调试等软件服务，采购合同中服务部分所占费用比例较低，难以保证系统调试质量。 ＊☆杨国荣，男，１９５７年６月生，工学硕士，教授级高级工程师，机电中心主任兼总工程师 ２００００２上海市江西中路２４６号６楼 （０２１）６３２１７４２０－６０４３ Ｅ－ｍａｉｌ：ｇｕｏｒｏｎｇ＿ｙａｎｇ＠ｅｃａｄｉ．ｃｏｍ 收稿日期：２０１２－０７－２０

基于神经网络的优化计算实验报告

人工智能实验报告 实验六基于神经网络的优化计算实验 一、实验目的： 掌握连续Hopfield神经网络的结构和运行机制，理解连续Hopfield神经网络用于优化计算的基本原理,掌握连续Hopfield神经网络用于优化计算的一般步骤。 二、实验原理 连续Hopfield神经网络的能量函数的极小化过程表示了该神经网络从初始状态到稳定状态的一个演化过程。如果将约束优化问题的目标函数与连续Hopfield神经网络的能量函数对应起来，并把约束优化问题的解映射到连续Hopfield神经网络的一个稳定状态，那么当连续Hopfield神经网络的能量函数经演化达到最小值时，此时的连续Hopfield神经网络的稳定状态就对应于约束优化问题的最优解。 三、实验条件： VC＋＋6.0。 四、实验内容： 1、参考求解TSP问题的连续Hopfield神经网络源代码，给出15个城市和20个城市的求解结果（包括最短路径和最佳路线），分析连续Hopfield神经网络求解不同规模TSP问题的算法性能。 2、对于同一个TSP问题（例如15个城市的TSP问题），设置不同的网络参数，分析不同参数对算法结果的影响。 3、上交源代码。

五、实验报告要求： 1、画出连续Hopfield神经网络求解TSP问题的流程图。 2、根据实验内容，给出相应结果及分析。 (1)15个城市（测试文件TSP15.TXT）

tsp15.txt 最短路程 371 最佳路线 →→→→→→→→→→→→→→→1914861351534712210111 (2)20个城市（测试文件TSP20.TXT） tsp20.txt 最短路程349 最佳路线 →→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→141618971315111735124289191610201 3、总结连续Hopfield神经网络和遗传算法用于TSP问题求解时的优缺点。 遗传算法易出现早熟收敛和收敛性差的缺点。 Hopfield算法对高速计算特别有效，但网络不稳定。 用Hopfield解TSP问题效果并不理想。相对前面的遗传算法解TSP 性能有相当大差距。

基于神经网络的优化计算实验

实验六基于神经网络的优化计算实验 一、实验目的 掌握连续Hopfield神经网络的结构和运行机制，理解连续Hopfield神经网络用于优化计算的基本原理,掌握连续Hopfield神经网络用于优化计算的一般步骤。 二、实验原理 连续Hopfield神经网络的能量函数的极小化过程表示了该神经网络从初始状态到稳定状态的一个演化过程。如果将约束优化问题的目标函数与连续Hopfield神经网络的能量函数对应起来，并把约束优化问题的解映射到连续Hopfield神经网络的一个稳定状态，那么当连续Hopfield神经网络的能量函数经演化达到最小值时，此时的连续Hopfield神经网络的稳定状态就对应于约束优化问题的最优解。 实验报告 1、画出连续Hopfield神经网络求解TSP问题的流程图。

2、根据实验内容，给出相应结果及分析。 (1)、参考求解TSP问题的连续Hopfield神经网络源代码（设置参数A=15,B=15,D=0.015, u0=0.02,h=0.5，r= cityNumber*10），给出15个城市和20个城市的求解结果（包括最短路径和最佳路线），分析连续Hopfield神经网络求解不同规模TSP问题的算法性能。 1）int main(int argc,char *argv[])：修改路径计算的代码 2）最后要求输出：

TSP4 (2)、对于同一个TSP问题（例如15个城市的TSP问题），设置不同的网络参数（A=50,B=50,D=0.01,C=50，u0=0.02, h=0.5，r=cityNumber*100； A=0.5, B=0.5, D=0.5, C=0.2，u0=0.02,h=0.5,r=cityNumber*100； A=500,B=500,D=500,C=200，u0=0.02,h=0.5, r=cityNumber*100; A=5, B=5, D=0.01, C=5，u0=0.02,h=0.5, r=cityNumber*100），分析不同参数对算法结果的影响。 1）int main(int argc,char *argv[])：增加全局约束的参数C，网络动态方程也需增加全局约束项。 2）bool is_a_road()：在是否是一条可行路径中，需要增加满足全局约束的判断 3）最后要求输出： 情况一 情况二

模糊神经网络的基本原理与应用概述

模糊神经网络的基本原理与应用概述 摘要：模糊神经网络（FNN）是将人工神经网络与模糊逻辑系统相结合的一种具有强大的自学习和自整定功能的网络,是智能控制理论研究领域中一个十分活跃的分支,因此模糊神经网络控制的研究具有重要的意义。本文旨在分析模糊神经网络的基本原理及相关应用。 关键字：模糊神经网络，模糊控制，神经网络控制，BP算法。 Abstract:A fuzzy neural network is a neural network and fuzzy logic system with the combination of a powerful. The self-learning and self-tuning function of the network, is a very intelligent control theory research in the field of active branches. So the fuzzy neural network control research has the vital significance. The purpose of this paper is to analysis the basic principle of fuzzy neural networks and related applications. Key Words: Fuzzy Neural Network, Fuzzy Control, Neural Network Control, BP Algorithm.

1人工神经网络的基本原理与应用概述 人工神经网络的概念 人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是由大量神经元通过极其丰富和完善的联接而构成的自适应非线性动态系统,它使用大量简单的相连的人工神经元来模仿生物神经网络的能力,从外界环境或其它神经元获得信息,同时加以简单的运算,将结果输出到外界或其它人工神经元。神经网络在输入信息的影响下进入一定状态,由于神经元之间相互联系以及神经元本身的动力学特性,这种外界刺激的兴奋模式会自动地迅速演变成新的平衡状态,这样具有特定结构的神经网络就可定义出一类模式变换即实现一种映射关系。由于人工神经元在网络中不同的联接方式,就形成了不同的人工神经网络模式,其中误差反向传播网络(Back-Propagation Network,简称BP网络)是目前人工神经网络模式中最具代表性,应用得最广泛的一种模型【1,2】。 人工神经网络研究的发展简史 人工神经网络的研究己有近半个世纪的历史但它的发展并不是一帆风顺的,神经网络的研究大体上可分为以下五个阶段[3]。 (1) 孕育期(1956年之前):1943年Mcculloch与Pitts共同合作发表了“A logical calculus of ideas immanent in Nervous Activity”一文,提出了神经元数学模型(即MP模型)。1949年Hebb提出Hebb学习法则,对神经网络的发展做出了重大贡献。可以说,MP模型与学习规则为神经科学与电脑科学之间架起了沟通的桥梁,也为后来人工神经网络的迅速发展奠定了坚实的基础。 (2)诞生期(1957年一1968年):1960年Widrow提出了自适应线性元件模型,Rossenbaltt在1957年提出了第一种人工神经网络模式一感知机模式,由二元值神经元组成,该模式的产生激起了人工神经网络研究的又一次新高潮。(3)挫折期(1969年一1981年):1969年Minsky等人写的《感知机》一书以数学方法证明了当时的人工神经网络模式的学习能力受到很大限制。之后,人工神经网络的研究一直处于低潮。

神经网络控制完整版

神经网络控制 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

人工神经网络控制 摘要: 神经网络控制，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些功能的适应组合，将这样的系统统称为神经网络的控制系统。本文从人工神经网络，以及控制理论如何与神经网络相结合，详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。 关键词: 神经网络控制；控制系统；人工神经网络 人工神经网络的发展过程 神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。 在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。 生物神经元模型 神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与 102~104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。每个神经元虽然都十分简单，但是如此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式，同时，如此大量的神经元与外部感受器之间的多种多样的连接方式也蕴含了变化莫测的反应方式。 图1 生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出，神经元各组成部分的功能来看，信息的处理与传递主要发生在突触附近，当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉

变风量系统及控制原理

提要：本文主旨指导初学者了解一些变风量系统的基本概念，提供变风量系统设计流程及设计方案选择指南，同时着重介绍Onyx-2000变风量系统基本控制策略。 一、变风量空调系统基本概念 1.1 变风量空调系统定义 众所周知，变风量空调系统是通过改变送风量也可调节送风温度来控制某一空调区域温度的一种空调系统。该系统是通过变风量末端装置调节送入房间的风量，并相应调节空调机（AHU）的风量来适应该系统的风量需求。变风量空调系统可根据空调负荷的变化及室内要求参数的改变，自动调节空调送风量（达到最小送风量时调节送风温度），以满足室内人员的舒适要求或其他工艺要求。同时根据实际送风量自动调节送风机的转速，最大限度地减少风机动力，节约能量。 1.2 国内外发展概况 变风量(Variable Air Volume)空调系统于20世纪60年代起源于美国。在当时定风量系统加末端再热和双风道系统在很长一段时间内占据舒适 性空调的主导地位，因此，变风量系统出现以后并没有立刻得到推广，直到1973年西方石油危机之后，能源危机推动了变风量系统的研究和应用，此后20年中不断发展，如今已经成为美国空调系统的主流。

变风量系统在发展初期,因支管风量平衡的需要和控制设备的局限,大 多要求采用高速送风系统,主要送风速度在12.5m/s以上,并且推荐采用静 压复得法设计风管系统。尽可能地采用圆形或椭圆形风管,以减小摩擦阻力。但是高速送风系统的风机耗能大,且管路系统噪音增加。随着压力无关型V AV box基本上全面取代压力相关型VAV box及DDC控制器的发展,于是 变风量空调方式在低速送风系统中的应用越来越普遍。 在日本,将变风量空调方式用于低速送风系统的研究与开发值得关注。 由于传统的皮托管流量传感器在5m/s的风速下难以测定,因此日本人开发研究了超声波流量传感器和电磁式流量传感器等多种适用于低速送风系 统的前端设备,一方面节能,另一方面降低了风管噪音,因此,进入90年代以后,无论是新建还是70年代以前建造的空调系统的翻新改造,基本上都采 用变风量空调系统。 我国在70年代即有人研究VAV系统的开发和应用，并在地下厂房、纺织厂、体育馆等建筑中就采用过VAV系统。在80年代末期我国出现的首批智能化建筑中，也曾采用过VAV系统，但由于建设过程和使用过程中的种种问题，有些工程两三年后使用单位便取消了变风量系统的运行方式，相应的自控设备也拆除了，这使得变风量系统的优点没有发挥出来，变风量系统附加的投资难以得到回报。在此期间，变风量空调技术(包括控制技术和设备)，也在不断地发展和完善。目前，在国内智能建筑的高速发展过程中，急需全面深刻地分析变风量空调系统的发展趋势和技术关键，总结工程实例，促进这一重要技术的平稳发展。

变风量系统基本原理与控制策略

变风量系统基本原理与控制策略 [日期：2006-07-19] 来源：千家网作者：霍小平贾捷燕叶大法 杨国荣 [字体：大中 小] 提要：本文主旨指导初学者了解一些变风量系统的基本概念，提供变风量系统设计流程及设计方案选择指南，同时着重介绍Onyx-2000变风量系统基本控制策略。 一、变风量空调系统基本概念 1.1 变风量空调系统定义 众所周知，变风量空调系统是通过改变送风量也可调节送风温度来控制某一空调区域温度的一种空调系统。该系统是通过变风量末端装置调节送入房间的风量，并相应调节空调机（AHU）的风量来适应该系统的风量需求。变风量空调系统可根据空调负荷的变化及室内要求参数的改变，自动调节空调送风量（达到最小送风量时调节送风温度），以满足室内人员的舒适要求或其他工艺要求。同时根据实际送风量自动调节送风机的转速，最大限度地减少风机动力，节约能量。 1.2 国内外发展概况 变风量(Variable Air Volume)空调系统于20世纪60年代起源于美国。在当时定风量系统加末端再热和双风道系统在很长一段时间内占据舒适性空调的主导地位，因此，变风量系统出现以后并没有立刻得到推广，直到1973年西方石油危机之后，能源危机推动了变风量系统的研究和应用，此后20年中不断发展，如今已经成为美国空调系统的主流。 变风量系统在发展初期,因支管风量平衡的需要和控制设备的局限,大多要求采用高速送风系统,主要送风速度在12.5m/s以上,并且推荐采用静压复得法设计风管系统。尽可能地采用圆形或椭圆形风管,以减小摩擦阻力。但是高速送风系统的风机耗能大,且管路系统噪音增加。随着压力无关型VAV box基本上全面取代压力相关型VAV box及DDC控制器的发展,于是变风量空调方式在低速送风系统中的应用越来越普遍。 在日本,将变风量空调方式用于低速送风系统的研究与开发值得关注。由于传统的皮托管流量传感器在5m/s的风速下难以测定,因此日本人开发研究了超声波流量传感器和电磁式流量传感器等多种适用于低速送风系统的前端设备,一方面节能,另一方面降低了风管噪音,因此,进入90年代以后,无论是新建还是70年代以前建造的空调系统的翻新改造,基本上都采用变风量空调系统。 我国在70年代即有人研究VAV系统的开发和应用，并在地下厂房、纺织厂、体育馆等建筑中就采用过VAV系统。在80年代末期我国出现的首批智能化建筑中，也曾采用过VAV系统，但由于建设过程和使用过程中的种种问题，有些工程