基于PMV的变风量空调末端控制及优化研究

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空调系统是日常生活中人们用来调节室内温度的主要工具。随着人们对室内舒适度要求的不断提高,针对空调系统的舒适性和节能性的需求也日益增长。由于空调系统是一个复杂的非线性系统,因此对其进行控制往往不能够达到很好的效果,无论是节能性还是舒适度都不能达到令人满意的状态,本课题将热舒适指标运用到空调系统的控制中,将其转移到人体自身中,使得空调更加人性化,也体现了“以人为本”的概念。本文以热舒适指标PMV为理论基础和预测指标,对影响其结果的六个参数变量进行了分析,最终决定通过对温度和送风量的控制来改变PMV的预测效果,为确定系统控制变量提供了理论依据。由于空调是一个强耦合系统,所以本文首先对空调的温湿度进行了解耦和优化。因PMV指标的计算工作量大,过程复杂,因此采用了BP神经网络建立了PMV的预测模型,并采用鸟群算法提升了预测模型的精度和收敛速度。针对变风量空调时变性和滞后性的缺点,基于PMV的预测模型又提出了模糊PID控制作为热舒适的控制器,并采用BSA算法对PID模糊控制器的量化因子和比例因子进行了优化,通过MATLAB仿真平台搭建,建立了空调末端热舒适控制模型,并将仿真结果与传统的温度控制进行了对比和节能性测试,最终验证了本课题所设计的以PMV为预测指标的空调末端系统的舒适性和节能性。
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