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神经网络函授毕业论文范文 和基于模糊神经网络的空调冷冻水系统模型预测*类函授毕业论文范文

主题:神经网络论文写作 时间:2024-03-11

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李 元,贾鹤鸣

(东北林业大学机电工程学院,黑龙江 哈尔滨 150040)

摘 要:针对温室空调冷冻水系统回水温度快速准确调节问题,提出基于模糊径向基神经网络的变流量回水温度智能预测方法.首先,按照模糊控制理论对冷冻水系统旁通阀门的水量开度、泵组转速等输入量进行模糊化处理;然后利用径向基神经网络进行温度预测,当期望温度与预测温度残差小于门限值时,停止迭代并输出温度,完成冷冻水系统的非线性预测建模.

关键词:空调;冷冻水系统;模糊理论;径向基神经网络;节能控制

中图分类号:TP273 文献标志码:A DOI:10.3969/j.issn.1674-9146.2017.03.026

能源危机已逐渐成为当今时代的重要话题之一,其中建筑节能话题尤为突出[1-3].温室空调系统的重要组成部分之一是空调冷冻水系统,研究温室空调冷冻水系统的节能控制方法,已成为当下的研究热点[4-5].

温室空调冷冻水系统具有非线性、大滞后、大惯性及强耦合典型特性,本文设计模糊RBF神经网络对系统模型进行辨识学习,以提升系统模型的精度,降低系统在运行中的能耗.

1 温室空调冷冻水系统组成

温室空调系统分为多个子系统,冷冻水系统即为其中较难调节的环节之一,亦是整个系统的重要子系统之一.冷冻水系统具有管网结构分布复杂、组成系统设备繁多、温度滞后时间长等难点.冷冻水系统就是将空调系统中的冷热源产生的冷量通过在楼宇中分布的管网输送到末端用户系统.温室空调的冷冻水系统包含水处理设备、冷水机组、旁通管、泵组、定压设备、管路、分水器、水处理设备、末端设备等(见图 1).

通过风机盘管组件调节冷量即可大大降低冷冻水水泵电机的能耗,进而节约冷冻水整体输送环路的运行与维护费用.

根据上述分析,保持冷冻水空调主机的供水温度不变,持续对冷冻水的回流水温度进行检测.

当冷冻水的回水水温高于预设值时,空调系统末端负荷增加,这时控制系统发出加大冷冻水流量的指令.

当温控系统检测到冷冻水的回水温度低于预设值时,表明空调系统末端负荷减小,此时需要降低空调冷冻水流量.

以上即为冷冻水系统变流量调节的节能工作原理.图2中的系统框图给出了冷冻水系统变流量的温度控制实现过程.

2 基于模糊RBF的冷冻水系统建模

冷冻水系统变流量模糊RBF模型,训练时可将阀门开度作为输入量,将期望回水温度当作输出量,中间工作过程采用模糊规则,由此建立模糊RBF模型.

本文采用Tkagi-Sugneo模糊逻辑系统,优点是它的输出能由规则库量的隶属度函数精确确定,因此,能用系统辨识的方法来确定该系统的参数,可以用确定系统阶数的方法来确定规则数.Tkagi-Sugneo模糊逻辑系统,模糊规则有如下特殊形式

3)然后计算E对系数矩阵P,B,C的偏导数,根据梯度下降法更新P,B,C,不断迭代,直至小于阈值,停止操作.

3 仿真分析

由于模糊RBF网络扩展速度值(spread)选取影响预测输出,第28页表 1给出了不同spread值的比较结果.由表1得,选取spread值的决定系数在0.3和0.4时较好,逼近效果最佳.

因此,选取spread值为0.3,更有利于本实验的进行,仿真结果见图3.

由图 3可以看出在不同的测试时间阶段上,模糊 RBF网络的决定系数R2均大于BP神经网络,模糊 RBF网络输出的预测温度在仿真时间内更加接近期望温度,且模糊RBF神经网络波动更低,而BP神经网络出现较大波动.因此RBF神经网络在模型预测上更加准确,可以在后续控制过程中改善由于滞后原因造成的水温调节不准确的问题.

图4为收敛曲线比较结果.BP神经网络迭代次数较多,收敛也十分缓慢,第10次迭代时BP神经网络误差依旧较大,然而模糊PBF神经网络误差已经大幅降低;在第15次迭代之后模糊RBF神经网络误差已经十分微小,同一时间的BP神经网络误差却还超过0.001.

模糊RBF网络收敛速度更快,迭代次数更少,误差更小,模糊RBF网络与BP神经网络相比,在速度与精度上占有很大优势.

4 结论

针对冷冻水系统的变流量温度控制问题,设计一种能够快速收敛且准确预测输出的模糊神经网络控制方法,模糊运算能够提高系统的自适应与抗干扰能力.利用RBF系统建模后的系统能够实现全局寻优与快速收敛,误差更低,迭代次数更少,非线性逼近精度更高,在一定程度上缓解了冷冻水系统响应速度慢、回水温度调节差的矛盾,具有更高的工程实用价值.

该文结束语:此文为一篇关于模糊神经网络和冷冻水和空调方面的神经网络论文题目、论文提纲、神经网络论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文.

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