基于CAN总线的太阳能新风测控系统设计与控制算法研究

【摘要】： 本文在与北工大合作搭建的太阳能新风系统的基础上,设计了基于CAN总线的新风系统测控平台,并且论述模糊自适应控制器在该平台中太阳能集热蓄热系统的研究应用。 本文先从课题背景和理论分析入手,阐明了课题的研究方向,而后结合实际工程阐述了测控系统的设计方案。在具体研究新风系统的结构和工作模式的基础上,分析了系统的测控需求,针对新风系统的特点,完成了测控系统整体方案规划与硬件平台的设计,提出了传感器、执行器和CAN总线系统设备的选型方案和测控系统硬件平台详细设计过程。 本文通过研究模糊自适应控制理论,设计了一个模糊自适应控制器,对新风系统中集热蓄热部分进行温度控制,实现了太阳能热利用系统中水温的自动调节。自适应模糊控制是模糊控制理论与自适应控制理论相互交叉、相互渗透而形成的一个研究领域,在运行过程中能不断修正自己的控制规则来改善控制性能,收敛速度快、鲁棒性好,非常适用于非线性和多变量复杂系统。本方案把模糊控制与神经网络结合起来,将模糊控制中的隶属函数和模糊规则转换到神经网络中,利用神经网络自学习功能进行训练,不断修正神经网络的连接权重,以便达到调整隶属函数的分布,实现对控制器的优化。 本文对太阳能新风空调中蓄热闭环系统进行了仿真试验,并让它同经典的模糊控制进行了比较,比较结果表明,采用本文所提出的模糊自适应控制系统对太阳能热利用系统的水温进行控制时,具有推理速度快,跟踪性能好,稳态误差小的优点。 【关键词】：太阳能新风测控系统 CAN总线 模糊自适应控制 Matlab仿真
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TP273.5
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 太阳能应用的现状与意义9-12
• 1.1.1 太阳能应用的现状9-10
• 1.1.2 太阳能应用的意义10-12
• 1.2 自动控制理论介绍12-16
• 1.2.1 模糊控制与神经网络12-14
• 1.2.2 模糊神经网络理论14-16
• 第二章 太阳能新风系统结构和工作原理16-30
• 2.1 太阳能新风系统的应用背景16-17
• 2.2 太阳能新风系统的系统结构和工作原理17-20
• 2.3 太阳能新风系统集蓄热部分装置20-30
• 2.3.1 太阳能新风系统集热部分装置20-22
• 2.3.2 太阳能新风系统蓄热部分装置22-28
• 2.3.3 太阳能新风系统集蓄热系统各模式控制方案28-30
• 第三章 太阳能新风测控系统方案设计与实现30-44
• 3.1 现场总线方案选择30-35
• 3.1.1 几种常用的现场总线30-31
• 3.1.2 CAN总线协议31-35
• 3.2 太阳能新风测控系统硬件平台方案35-44
• 3.2.1 系统硬件平台整体架构35-37
• 3.2.2 iCAN系列功能模块37-41
• 3.2.3 传感器的选型41-42
• 3.2.4 执行器的选型42-43
• 3.2.5 变频器的选型43-44
• 第四章 模糊自适应控制系统44-64
• 4.1 模糊控制的基本概念44-48
• 4.1.1 模糊控制系统45-47
• 4.1.2 模糊控制系统的特性47-48
• 4.2 模糊自适应控制48-54
• 4.2.1 自适应模糊控制49-51
• 4.2.2 遗忘因子最小二乘法51-54
• 4.3 利用补偿模糊神经网络优化模糊控制器54-64
• 4.3.1 补偿模糊神经网络的结构55-57
• 4.3.2 补偿模糊推理57-58
• 4.3.3 补偿模糊神经网络的学习算法58-64
• 第五章 太阳能新风系统中模糊自适应控制器设计及系统仿真64-78
• 5.1 模糊控制器的设计64-69
• 5.1.1 模糊控制器的输人变量和输出变量64-65
• 5.1.2 模糊控制规则的设计65-67
• 5.1.3 选择模糊化和去模糊化的方法67
• 5.1.4 论域、量化因子、比例因子的选择67-69
• 5.2 太阳能热利用系统的控制器设计及仿真69-78
• 5.2.1 太阳能热利用系统控制器设计69-74
• 5.2.2 太阳能热利用控制系统仿真实验74-78
• 第六章 总结与展望78-80
• 6.1 工作总结78
• 6.2 课题展望78-80
• 参考文献80-83
• 致谢83-84
• 在学期间发表的学术论文84

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