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模糊控制和自适应模糊神经网络控制在太阳能新风系统中的应用研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 22:18:11
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模糊控制和自适应模糊神经网络控制在太阳能新风系统中的应用研究【摘要】:太阳能新风系统是现代建筑供暖领域研究的热点,尤其是结合相变蓄热材料的太阳能新风系统在国内研究相当少见,为了节约

【摘要】:太阳能新风系统是现代建筑供暖领域研究的热点,尤其是结合相变蓄热材料的太阳能新风系统在国内研究相当少见,为了节约资源、保护环境和提高能源的利用率,本文对新风系统进行了详细的理论分析和实验研究。 本文先后搭建了两个太阳能新风系统:太阳能新风模拟系统和太阳能新风系统实验平台。在前期工作中,主要是对太阳能新风模拟系统的结构进行了详细设计,并提出了系统的运行模式和模糊控制方法,针对系统的不同模式,设计出了不同模糊控制器,并通过实验数据证明了其优越的控制性能。在后期工作中,主要是以太阳能新风系统实验平台作为研究对象,根据前期工作中对新风系统的理论研究和模糊控制器的设计经验,更加合理设计了系统的结构、运行模式和模糊控制器,为了减少系统智能控制的开发复杂度,进一步提出了模糊神经自适应控制算法,并完成相关设计工作。本文的主要内容如下: 1、搭建了太阳能新风模拟系统,以此模拟系统为研究对象,首先,分析了系统的工作原理,根据实际应用时的工作环境,规划出四种运行模式,并对每种模式结构进行了详细的介绍,其次,针对此模拟系统,选择了合适的模糊控制器模型,根据控制要求,设计了不同模式下的模糊控制器。最后,通过对实验数据的处理分析,证明了其控制方案的可行性。 2、搭建了太阳能新风系统实验平台,首先比较了太阳能新风系统实验平台与太阳能新风模拟系统的结构和控制区别,介绍了系统参数的测量和处理。之后,分析了系统运行模式的需求,并且完成对每个模式结构分别进行的详细设计。最后,结合此实验平台的特点,重点设计了模糊控制器,通过对实验数据的处理分析,证明了其很好的控制性能。 3、利用模糊逻辑和神经网络两者之间的互补性质,以太阳能新风系统实验平台为研究对象,提出并设计了模糊神经自适应控制算法,通过实验结果验证了其设计的合理性。 4、利用了LabWindows/CVI开发环境建立了系统的监控界面,实现了各种运行模式的自动切换。通过ActiveX技术调用MATLAB模糊工具箱来完成模糊控制器的设计。 5、以太阳能新风模拟系统和太阳能新系统实验平台这两个工作平台进行了大量的手动操作实验和自动运行实验,通过对实验数据的分析,不断改善系统的结构和控制算法的设计。 【关键词】:太阳能新风系统 相变蓄热 模糊控制 模糊神经网络
【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TU18;TU832
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-7
  • 目录7-9
  • 第一章 绪论9-17
  • 1.1 课题背景9-10
  • 1.2 太阳能新风系统的研究现状10-12
  • 1.2.1 国外研究现状10-11
  • 1.2.2 国内研究现状11-12
  • 1.3 智能控制策略分析12-14
  • 1.3.1 国外研究现状13-14
  • 1.3.2 国内研究现状14
  • 1.4 本文主要的研究工作14-15
  • 1.5 论文主要章节和内容安排15-17
  • 第二章 太阳能新风模拟系统17-26
  • 2.1 太阳能新风模拟系统设计要求17
  • 2.2 太阳能新风模拟系统工作原理与结构设计17-20
  • 2.2.1 系统工作原理17-18
  • 2.2.2 系统整体结构设计18-20
  • 2.3 太阳能新风模拟系统运行模式20-25
  • 2.3.1 模式需求分析20-22
  • 2.3.2 模式结构设计22-25
  • 2.4 本章小结25-26
  • 第三章 太阳能新风模拟系统模糊控制器设计与实现26-43
  • 3.1 模糊控制系统26-28
  • 3.1.1 模糊控制系统的基本概念26-27
  • 3.1.2 模糊控制系统的特点27-28
  • 3.2 模糊控制算法选择28-33
  • 3.2.1 双输入、单输出量的选择28-30
  • 3.2.2 Mamdani推理模型30-31
  • 3.2.3 解模糊方法—重心法31-33
  • 3.3 太阳能新风模拟系统模糊控制器的设计33-38
  • 3.3.1 太阳能新风模拟系统的控制要求33
  • 3.3.2 太阳能新风模拟系统模糊控制器的设计33-38
  • 3.4 太阳能新风模拟系统模糊控制性能分析38-40
  • 3.4.1 不同设定温度点之间的切换性能分析38-39
  • 3.4.2 相同设定温度点时不同模式之间的切换性能分析39-40
  • 3.5 太阳能新风模拟系统模糊控制软件实现40-41
  • 3.6 本章小结41-43
  • 第四章 太阳能新风系统实验平台43-53
  • 4.1 太阳能新风系统实验平台与太阳能新风模拟系统区别43-45
  • 4.2 太阳能新风系统实验平台的结构设计与参数测量45-46
  • 4.2.1 系统的工作原理与结构设计45-46
  • 4.2.2 系统参数测量与处理46
  • 4.3 太阳能新风系统实验平台的运行模式46-52
  • 4.3.1 模式需求分析46-47
  • 4.3.2 模式结构设计47-52
  • 4.4 本章小结52-53
  • 第五章 太阳能新风系统实验平台模糊控制器的设计与实验结果分析53-60
  • 5.1 太阳能新风系统实验平台与太阳能新风模拟系统的控制区别53
  • 5.2 太阳能新风系统实验平台模糊控制器的设计53-56
  • 5.3 太阳能新风系统实验平台的实验结果分析56-59
  • 5.3.1 各种模式下系统工作性能分析56-58
  • 5.3.2 相同设定温度点时不同模式之间的切换性能分析58-59
  • 5.4 本章小结59-60
  • 第六章 太阳能新风系统实验平台的模糊神经自适应控制算法设计与实验结果分析60-73
  • 6.1 模糊控制与神经网络的比较60
  • 6.2 BP算法60-62
  • 6.2.1 梯度法60-61
  • 6.2.2 BP算法原理61-62
  • 6.3 基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络62-67
  • 6.3.1 系统结构64-65
  • 6.3.2 学习算法65-67
  • 6.4 太阳能新风系统实验平台的模糊神经控制系统设计67-71
  • 6.5 实验结果分析71-72
  • 6.6 本章小结72-73
  • 第七章 总结与展望73-75
  • 7.1 总结73
  • 7.2 展望73-75
  • 参考文献75-81
  • 致谢81-82
  • 攻读学位期间发表的学术论文82


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