基于MATLAB神经网络的变风量空调控制的仿真.pdf

基于MATLAB神经网络的变风量空调控制仿真，其核心知识点包括MATLAB和神经网络在空调系统仿真的应用。 MATLAB是一个高级数学计算软件，它以矩阵为基本运算单位，能够完成数值计算、符号计算、建模仿真等任务。MATLAB包含大量内置函数和工具箱，其中Simulink是其动态系统建模和仿真的扩展包。Simulink利用基于Windows的图形化用户界面，使得用户能更专注于系统模型的构建，而不是语言编程。 MATLAB神经网络工具箱，是专门用于神经网络应用的工具箱，它集合了众多神经网络算法，并提供了170多种相关函数。它为神经网络的设计、分析、计算提供了便利，特别是在权值训练方面，大大简化了神经网络的设计过程，提高了工作效率。神经网络工具箱包括感知机、BP网络（反向传播网络）、竞争层神经网络和反馈网络等，这些都是当前神经网络领域的先进成果。 神经网络控制在多个领域有广泛应用，包括模式识别、人工智能、控制工程和信号处理等。在空调领域，神经网络不仅可以应用于控制系统，还有其他方面的应用，如空调负荷预测、系统故障诊断和建筑物能耗分析。传统的变风量（VAV）空调系统存在一些控制上的缺点，比如低负荷时改变送风温度导致新风供应不足，以及控制参数多、系统不易稳定等问题。而神经网络控制方法能有效克服这些缺点，因为它可以控制多个参数，不需要事先知道输入和输出间的精确关系，且建模过程简单，工作量小。 本篇文档还提及了建立VAV空调房间数学模型的过程。在房间模型中，根据能量守恒定律，建立了反映室内温度变化的微分方程。在这个模型中，涉及室内温度对时间的导数、空气质量和比热容、以及相关的气流量和热量等参数。这个模型是VAV空调系统仿真控制的基础。 仿真过程包括建立模型、样本训练和控制实现几个方面。通过MATLAB神经网络工具箱，可以直观、方便地进行神经网络的仿真实现，并通过训练样本提高仿真精度。控制实现部分涉及将建立的模型和训练好的神经网络应用于VAV空调系统的控制，并对控制效果进行分析，进而得到响应曲线。 仿真结果在理论研究中有一定的指导意义和参考价值，能够帮助研究者了解神经网络在VAV空调控制中的具体应用和效果，从而为实际的空调系统设计提供理论依据和技术支持。 总结来说，文档提供了MATLAB软件及其神经网络工具箱在VAV空调系统仿真中的应用方法和过程，展示了神经网络在空调控制领域中相较于传统方法的优势，以及如何通过建模、仿真和训练来提高空调系统的控制效果。这些知识点为从事相关领域研究的工程师和学生提供了理论基础和实践指导。