基于迭代學習與預測控制的變風量空調溫濕度控制研究.pdf

1、當前空調系統(tǒng)面臨的主要問題是：如何提高室內環(huán)境的舒適度以及如何降低空調的能耗問題。根據(jù)室內負荷調節(jié)送風量大小以維持室內環(huán)境穩(wěn)定的變風量空調系統(tǒng)，一定程度上解決了上述問題。但是傳統(tǒng)的變風量空調控制方法，一方面對被控系統(tǒng)數(shù)學模型的精度要求較高；另一方面結構復雜、控制精度不高、抗干擾能力較差，制約了變風量空調系統(tǒng)的推廣應用。因此，研究變風量空調的先進控制方法具有非常重要的理論意義和應用價值。
　　針對變風量空調溫濕度控制系統(tǒng)既會遇到存在

2、于每個固定時間間隔之間的重復性干擾又會遇到存在于某個時間間隔內的非重復性干擾問題，本文結合迭代學習控制與預測控制研究變風量空調的溫濕度控制。具體工作如下：
　　1．通過研究變風量空調溫濕度控制的工作原理，建立溫濕度控制系統(tǒng)的數(shù)學模型。
　　2．通過將迭代學習控制直接應用于濕度控制回路，仿真結果表明迭代學習控制能夠有效提高濕度控制回路的控制精度以及響應速度。
　　3．針對變風量溫濕度控制系統(tǒng)遇到的非重復性干擾問題，本文將

3、迭代學習控制與預測控制相結合提出了迭代預測控制算法，并針對變風量空調的濕度控制回路進行例子仿真測試，仿真結果表明，迭代預測控制既能夠提高系統(tǒng)抑制重復性干擾的能力，又能夠提高系統(tǒng)抑制非重復性干擾的能力。
　　4．針對溫度控制回路受濕度控制回路影響的問題，即控制系統(tǒng)存在多變量耦合問題，首先，通過前饋補償法實現(xiàn)了溫濕度控制的解耦，在解耦之后，將迭代預測控制應用于變風量空調的溫度控制。通過例子仿真驗證表明，迭代預測控制能夠獲得良好的控制精