一种基于PMV指标的空调节能方法研究

【摘要】：研究表明,室内良好舒适的环境使人精神愉快、提高工作效率,适宜的热环境可提高生产率,追求舒适性已逐渐成空调系统的新趋势。舒适性空调主要面向的是两点：首先是满足人们对舒适性的要求；其次是对节能的要求。由丹麦的P.O.Fanger教授提出的综合舒适指标——PMV指标以其综合性受到了广泛的关注。 考虑的一年四季的变换,人对室内环境舒适度的要求会有区别,本课题研究的空调系统将根据四季气候情况的不同,将全年分为五个运行工况：冬季加热工况；春秋季风冷工况；冬、夏过渡工况；初夏全新风水冷工况；炎夏最小新风水冷工况。五种工况互相转换,全年可按工况进行调节,能有效减少空调系统能耗。 本文分析了各环境因素对PMV指标的影响。在人体自身因素一定情况下,得出空气温度与空气流速是主要影响因素的结论。在MATLAB6.5环境下进行建模,建立了基于BP网络改进算法-OBP算法的PMV指标预测器,解决了传统理论计算时PMV指标需要迭代、时效性差的问题。并对BP网络建立过程中各参数的取值和影响进行了分析和训练,最终得到了训练较好的网络。 基于五种工况,提出了热舒适性指标间接控制的模型。通过仿真实验,首先研究常规空调与热舒适性指标控制对空调系统的控制效果。然后研究了在热舒适性指标控制下,温度控制分别采用PID控制与模糊PID控制下的仿真结果。实验表明本文的控制方法,系统的性能指标优于其他控制方法,节能效果明显,在满足人体舒适性要求的前提下,可以及时对空调系统进行调控。 最后,根据空调系统智能控制的研究需要,初步建立了一个基于PCS7的实验平台,表明在实际运用中的可行性,为展开进一步的科研实验提供了实际条件 本文的研究成果对改变传统空调单纯控制室内温湿度的方法具有一定影响意义,通过运行不同工况,不仅能减少能耗,实现空调系统的节能,而且有利于提高空调控制系统的舒适性,提高环境质量。 【关键词】：PMV指标 模糊PID控制 神经网络 舒适性控制
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TU831
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 概述10-11
• 1.2 人体热舒适性控制的国内外研究发展现状11-14
• 1.2.1 国外研究现状与发展历程12-13
• 1.2.2 国内研究的现状与发展历程13-14
• 1.3 课题研究的意义和目的14-15
• 1.4 本课题的主要内容15-16
• 第二章 空调系统的节能与控制16-30
• 2.1 建筑与建筑热工设计的节能问题16-17
• 2.2 空调系统运行中的节能问题17-18
• 2.2.1 直接利用室外空气17
• 2.2.2 室内参数设置17-18
• 2.3 温湿度相关知识18-21
• 2.3.1 湿空气18
• 2.3.2 湿空气的状态参数18-20
• 2.3.3 焓20-21
• 2.3.4 焓湿图21
• 2.4 工况判断与转换21-29
• 2.4.1 工况分析与判断21-28
• 2.4.2 工况转换控制策略28-29
• 2.5 小结29-30
• 第三章 人体热舒适性指标——PMV指标30-43
• 3.1 人体热平衡方程30-31
• 3.2 人体热舒适性指标——PMV指标31-38
• 3.2.1 空气温度对PMV指标的影响32-34
• 3.2.2 空气流速对PMV的影响34-36
• 3.2.3 PMV指标的求解36-38
• 3.3 神经网络的OBP算法38-40
• 3.3.1 BP网络38
• 3.3.2 改进算法-OBP算法38-39
• 3.3.3 预测PMV指标的神经网络模型结构39-40
• 3.4 PMV指标预测模型的训练与评价40-41
• 3.5 小结41-43
• 第四章 基于PMV指标的空调模糊控制器设计43-55
• 4.1 热舒适性指标控制策略讨论43-47
• 4.1.1 常规空调与热舒适性指标控制比较43-45
• 4.1.2 热舒适性指标的直接控制45
• 4.1.3 热舒适性指标的间接控制45-47
• 4.2 基于PMV指标的空调控制器设计47-48
• 4.3 模糊PID控制48-54
• 4.3.1 模糊控制器的基本结构和构成48-49
• 4.3.2 模糊条件句与模糊控制规则49-51
• 4.3.3 模糊PID控制器的设计51-54
• 4.4 小结54-55
• 第五章 系统仿真与效果分析55-62
• 5.1 工程概述55-57
• 5.1.1 设计数据55-57
• 5.2 仿真模型的建立57-58
• 5.2.1 房间模型建立57-58
• 5.3 动态仿真58-61
• 5.3.1 常规空调与热舒适性指标控制仿真比较58-60
• 5.3.2 热舒适性指标控制下PID控制与模糊PID控制仿真比较60-61
• 5.4 小结61-62
• 第六章 DCS控制系统的设计与实现62-69
• 6.1 PCS7过程控制系统介绍62-65
• 6.2 系统设计方案65-66
• 6.3 系统软件模块66-68
• 6.3.1 常规PID控制块介绍67-68
• 6.4 小结68-69
• 第七章 小结69-71
• 致谢71-72
• 参考文献72-74
• 攻读硕士学位期间发表的论文74

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