变风量空调系统的迭代学习控制研究

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1、C0mputerEngineeringq砌Applicnlions计算帆工程s霞再@工程与应用@变风量空调系统的迭代学习控制研究闫秀英“2，任庆昌1，孟庆龙3YANxiuying“2，RENQingchang’，MENGQinglonf1．西安建筑科技大学信息与控制工程学院，西安7100552．西安建筑科技大学环境与市政T程学院，西安7100553．西安交通大学能源与动力工程学院。西安7100491．D印ar虹ll锄tofInfo肿砒ion&Con仃olEngille州ng，Xi’柚Univers畸ofArc衄ecn鹏&Tcch

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3、wai卜conm廿oningsy暑tem．ComputerEngineeI’iⅡgandAppHcations．20ll。47(16)：2ll-213．Abs仃act：Aset-poilItsequ朋ce叩timizatioIlme山odbasedon几CisproposedtosolVe也epfoblen塔ofl伽gadjustingtime柚dove硌h00twhencon仃oller’sset·poiIltchangesiIl、，AVair．conditioningsystetll．Themettlodologyisder

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5、ILCc釉iIllprovemedyn锄icch蹦lctdsticsofsubsystems，whichlaysthefoundationoffhllsteady—sta艟0ptiIIlizationofVA、，ai卜conditionillgsystem．-(eywords：variableairvol啪e；iterativele啪iIlgconn．0l；desircd廿司ecto哆；steadys眦摘要：针对变风量(wⅣ)空调系统下位机设定点变动时，整个系统完全达到稳态时间过长，且各子系统易出现超调的问题，提出采用一种迭代学

6、习控制(ILc)的设定值序列优化方法。以空调系统中变频风机一管道静压控制回路为实例，说明该方法的可行性。采用递推最小二乘法(RLs)建立该回路的动态模型，并给出了一种新的迭代学习期望轨迹，应用迭代学习PD控制律对其动态过程进行仿真分析，并将此算法用于空调实验平台验证其控制效果。结果表明，lLc可以改善空调子系统的动态特性，为wⅣ空调系统的全局稳态优化奠定了基础。关键词：变风量；迭代学习控制；期望轨迹；稳态DOI：lO．3778巧．is蛐．1002．8331．2011．16．064文章编譬：1002．8331(2011)16．02

7、11．03文献标识码：A中图分类譬：TP273+．51前言空调系统能耗在建筑总能耗中占很大比重，V：fw空调系统的采用一定程度上降低了空调系统的能耗，从而引起了国内外空溯研究人员以及自控厂商的重视。如何对wⅣ空溯大系统实施优化控制和能量管理，改善系统的运行状态，提高运行效益，是目前研究的热点问题。当前针对各种控制与优化策略的研究多局限在仿真的层面上。很少有合适的空调实验系统去验证各种策略的可行性。实际的空调系统是一个规模庞大、结构复杂、变量众多、干扰多等特点的复杂大系统，具有宏观重复性(时均特性)与微观随机性(脉动特性)的特点。

8、空．凋控制系统的最终目的是通过对系统中的温湿度、流量、压力等参数按照一定的控制策略实施控制，保证系统在稳定运行的同时。实现系统的局部以及全局优化，达到降低能耗、节约能源的目的。由于空渊运行环境(如外界气候等)、空调负荷(如人流变动等)、设备老化等原因，使得空调系