太阳能新风系统设计与控制方法研究

【摘要】：论文研究一种太阳能与相变蓄热技术相结合的新型新风系统,属于绿色能源与节能领域的研究课题,研究内容具有很好的应用前景及社会效益。 论文首先建立了小型太阳能新风系统模拟装置,完成了系统建模、仿真与控制方法的研究,为太阳能新风系统实际实验平台的研制奠定了基础。然后,完成了太阳能相变蓄热新风系统实验平台的系统方案设计与研制工作,深入分析了这种新型新风系统的运行规律,对新风系统的控制方法进行了理论研究与实验验证。 论文的主要研究工作及成果如下： l、建立了小型太阳能新风系统模拟装置,进行了设计方案验证、多种运行模式控制实验等研究工作。根据模拟系统的热力学特性及实验数据,构建了仿真模型,结合模糊控制实验对仿真模型进行了验证。 2、针对太阳能相变蓄热新风系统实验平台测控量多、运行模式多,控制关系复杂等特点,提出了系统设计方案,建立了基于太阳能和相变蓄热技术的新风系统实验平台。该实验平台采用相变蓄热材料进行储能,在无日照时可继续提供热能,实现对太阳能的有效利用；实验平台具有9种运行模式,可进行多种环境条件下对新风控制的实验研究。 3、在新风系统实验平台上设计完成了大量控制实验,对不同运行模式、不同运行阶段的特性进行了探索和研究,获得了较为全面的新风系统运行特性与控制规律,包括新风温度与变频器控制电压之间的控制关系、变频器控制电压范围、新风温度可控范围、太阳能热水温度与新风设定温度关系、模式切换时的系统特性等,为后续系统控制器的设计提供了充分的实验数据与控制经验。 4、针对太阳能相变蓄热新风系统的参数时变、非线性、环境影响因素多等特点,提出了有效的模糊控制策略。该策略采取针对不同的运行模式设计不同的模糊控制规则,以及在同一运行模式下粗调模糊控制器与细调模糊控制器相结合的控制方案,在提高系统响应速度的同时确保了系统的控制精度与稳定性。实验结果证明,这一控制策略的运用保证了对新风系统温度的准确控制。 5、将自适应神经模糊控制技术应用于太阳能相变蓄热新风系统的模糊控制器设计,根据BP神经网络理论,依据实验数据样本,实现Takagi-Sugeno型模糊控制器的自动建立。此方法可成为新风系统模糊控制规则设计的有效辅助手段,提高模糊控制器的设计效率。实验结果表明,自动建立的模糊控制器在太阳能全部供新风和蓄热槽供新风两种运行模式下的控制结果达到了人工设计模糊控制器的控制精度。 6、提出了PID继电自整定与单神经元自适应PID控制相结合的方法,并应用该方法设计了太阳能相变蓄热新风系统的自适应PID控制器。该自适应PID控制器具有在继电自整定确定初始参数的基础上进行自适应参数调整的特点。通过不同新风温度设定控制实验以及不同运行模式变换时对新风温度的稳定控制实验,其实验结果满足新风系统的控制精度要求。 【关键词】：太阳能 相变蓄热 新风系统 模糊控制 自适应PID控制
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TK51
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-23
• 1.1 引言11-12
• 1.2 太阳能在建筑供暖领域的应用12-14
• 1.3 太阳能供暖与蓄热技术14-16
• 1.4 空调新风系统与智能控制16-21
• 1.4.1 新风系统应用现状16-18
• 1.4.2 智能控制与应用18-21
• 1.5 本文研究的主要内容21-23
• 第二章 太阳能相变蓄热新风系统模拟装置与控制仿真23-41
• 2.1 引言23
• 2.2 太阳能相变蓄热新风系统模拟装置23-28
• 2.2.1 新风系统模拟装置的组成结构23-24
• 2.2.2 新风系统模拟装置的运行模式24-26
• 2.2.3 新风系统模拟装置的测控系统设计26-28
• 2.3 新风系统模拟装置的控制实验与模糊控制器设计28-33
• 2.3.1 新风系统模拟装置手动控制实验28-30
• 2.3.2 新风系统模拟装置的模糊控制30-33
• 2.4 新风换热模型与仿真33-39
• 2.4.1 风机盘管换热模型的建立34-36
• 2.4.2 Matlab/Simulink风机盘管仿真模型与实验验证36-38
• 2.4.3 太阳能全部供风模式下的建模与控制仿真38-39
• 2.5 本章小结39-41
• 第三章 太阳能相变蓄热新风系统实验平台设计41-61
• 3.1 引言41
• 3.2 太阳能相变蓄热新风系统实验平台的原理与结构组成41-43
• 3.3 太阳能集热部分与运行模式43-44
• 3.4 太阳能蓄热供风部分与运行模式44-49
• 3.5 实验平台测控系统硬件设计49-53
• 3.5.1 实验平台测控系统测控量归类统计49-50
• 3.5.2 实验平台测控系统硬件组成方案设计50-51
• 3.5.3 实验平台测控系统相关设备51-53
• 3.6 实验平台测控系统软件设计53-59
• 3.6.1 iCAN功能模块通讯编程53-54
• 3.6.2 iCAN功能模块数据采集与转换处理54-55
• 3.6.3 实验平台系统软件功能55-59
• 3.7 本章小结59-61
• 第四章 模糊控制在太阳能新风系统实验平台中的研究61-85
• 4.1 引言61
• 4.2 模糊逻辑理论与模糊控制系统61-67
• 4.2.1 模糊逻辑理论61-66
• 4.2.2 模糊控制系统66-67
• 4.3 太阳能新风系统实验平台手控实验与系统特性分析67-72
• 4.3.1 实验第一阶段系统运行结果与特性分析68-69
• 4.3.2 实验第二阶段系统运行结果与特性分析69-70
• 4.3.3 实验第三阶段系统运行结果与特性分析70-71
• 4.3.4 实验第四阶段系统运行结果与特性分析71-72
• 4.4 太阳能新风系统实验平台的模糊控制器设计72-80
• 4.4.1 太阳能全部供风模式下的模糊控制器设计73-77
• 4.4.2 太阳能边蓄热边供风模式的模糊控制器设计77-79
• 4.4.3 蓄热槽供风模式和电锅炉全部供风模式的模糊控制器79-80
• 4.4.4 太阳能全蓄热模式的控制80
• 4.5 不同运行模式下模糊控制实验结果分析80-84
• 4.5.1 太阳能全部供风模式下系统的模糊控制实验与结果分析80-81
• 4.5.2 蓄热槽供风模式下系统的模糊控制实验与结果分析81-82
• 4.5.3 相同设定温度下模式切换时系统的模糊控制实验与结果分析82-84
• 4.6 本章小结84-85
• 第五章 自适应神经模糊控制在太阳能新风系统实验平台中的研究85-101
• 5.1 引言85
• 5.2 BP神经网络的算法与原理85-89
• 5.2.1 神经网络的学习规则85-86
• 5.2.2 BP算法原理86-87
• 5.2.3 BP网络的前馈计算87
• 5.2.4 BP网络权系数的调整规则87-89
• 5.3 基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络89-92
• 5.3.1 模糊系统的Takagi-Sugeno模型89-90
• 5.3.2 Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络结构90-91
• 5.3.3 学习算法91-92
• 5.4 太阳能新风系统实验平台的自适应神经模糊控制设计92-97
• 5.5 自适应神经模糊控制实验结果分析97-99
• 5.6 本章小结99-101
• 第六章 自适应PID控制在太阳能新风系统实验平台中的研究101-121
• 6.1 引言101
• 6.2 自适应PID控制101-106
• 6.2.1 数字PID控制器102-104
• 6.2.2 自适应PID控制104-106
• 6.3 PID参数整定方法106-114
• 6.3.1 PID参数自整定106-107
• 6.3.2 PID控制器参数整定基本方法107-110
• 6.3.3 PID继电自整定110-112
• 6.3.4 太阳能新风系统实验平台的PID继电自整定112-114
• 6.4 单神经元自适应PID控制114-116
• 6.4.1 人工神经网络原理114-115
• 6.4.2 单神经元自适应PID控制器原理115-116
• 6.5 自适应PID控制实验结果与分析116-119
• 6.5.1 自适应PID与常规PID控制结果比较116-117
• 6.5.2 不同新风设定温度和不同运行模式变化下的控制结果117-119
• 6.6 本章小结119-121
• 第七章 总结与展望121-124
• 7.1 总结121-123
• 7.2 展望123-124
• 参考文献124-132
• 致谢132-133
• 攻读博士期间发表的学术论文及参加的科研项目133

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