水源热泵供热水系统的节能优化控制研究

【摘要】：课题以水源热泵供热水系统为受控对象,研究了其节能优化控制方法,主要进行的研究工作如下: 分部件建立了水源热泵供热水系统的数学模型,并使用MATLAB建立了仿真平台。通过对本课题组承担的北京地区某高档住宅小区水源热泵供热水系统的抽测实验,24小时不间断记录了4天小区热水用量数据。将这些数据作为仿真平台的扰动信号,以加强仿真系统和实际供热水系统的相似性。通过大量仿真结果,分析真实供热水系统的物理特性。透过这些分析,总结了真实系统的控制经验,从中总结模糊控制规则,设计了模糊控制器。同时,在建立的MATLAB仿真平台上,加入了真实系统的实测数据,检验了系统数学模型的准确性和所设计的模糊控制器的控制效果。仿真结果表明,控制器能够很好地跟随用水量的变化,并能保证热水温度的稳定在2℃以内。 搭建了与供热水系统特性相近,扰动更加多样化,控制难度更大的实验平台。并用热泵控制器OP7200编写模糊控制程序,来实现实验台的温度控制。采用基于RBF神经网络的模型参考控制对模糊控制器进行进一步的完善,提高控制器的自适应性能。通过实验证明,控制器的性能得到了改善,控制精度有很大提高。 研究结果表明,增加补水量回路并使用智能控制方法能有效改善供热水系统的性能。 【关键词】：水源热泵 RBF神经网络 模糊控制 供热水系统建模
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TU833
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 引言8-10
• 1 绪论10-22
• 1.1 课题背景10-14
• 1.1.1 水源热泵的工作原理及特点10-11
• 1.1.2 热泵在国内外的发展状况11-12
• 1.1.3 课题来源12-14
• 1.2 系统建模中传热学的重要意义14-15
• 1.3 智能控制的发展概况15-21
• 1.3.1 智能控制的概念及特征15-17
• 1.3.2 智能控制的分支及应用17-18
• 1.3.3 神经网络在控制中的应用18-20
• 1.3.4 模糊控制理论在控制中的应用20-21
• 1.4 课题研究工作21-22
• 2 水源热泵系统的建模与仿真22-31
• 2.1 换热器模型23-27
• 2.2 系统的小偏量模型27-29
• 2.3 模型的仿真29-31
• 3 模糊控制器的设计31-44
• 3.1 模糊控制概述31-33
• 3.2 模糊控制器的数学计算33-36
• 3.3 模糊控制算法设计36-44
• 3.3.1 瞬态热水用量的实验记录36-39
• 3.3.2 模糊控制器的设计39-43
• 3.3.3 模糊控制效果的仿真43-44
• 4 模糊控制器的检验44-60
• 4.1 引言44
• 4.2 温控箱的实验平台介绍44-47
• 4.3 模糊控制算法47
• 4.4 程序设计47-53
• 4.5 控制效果53-60
• 5 模型参考控制方法60-70
• 5.1 RBF神经网络概述60-62
• 5.1.1 径向基函数神经网络简介60-61
• 5.1.2 径向基函数神经网络模型61-62
• 5.1.3 径向基函数性质62
• 5.2 基于RBF神经网络的模型参考控制器62-65
• 5.3 实验结果65-70
• 结论70-72
• 参考文献72-75
• 在学研究成果75-76
• 致谢76

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