基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中央空調(diào)溫度控制研究.pdf

1、隨著智能建筑的快速發(fā)展，樓宇自動(dòng)化控制系統(tǒng)也逐漸在控制算法以及控制精度上不斷提高；另外，80年代后人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起，其應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，作為基于人腦結(jié)構(gòu)和功能而建立起來(lái)的新學(xué)科，它可用于人工智能、模式識(shí)別、生物仿真、先進(jìn)控制等各種領(lǐng)域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在暖通空調(diào)領(lǐng)域的應(yīng)用也逐漸受到重視：而作為應(yīng)用廣泛的PID控制器，其具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、參數(shù)物理意義明確、動(dòng)態(tài)靜態(tài)特性優(yōu)良等許多優(yōu)點(diǎn)，因此常規(guī)PID控制在建筑智能領(lǐng)域同樣不能忽視；將應(yīng)用廣泛的PI

2、D控制器和具有學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，是智能控制的一種新的途徑。 遺傳算法(Genetic Algorithm-GA)是一種基于自然選擇和基因遺傳學(xué)原理的優(yōu)化搜索方法。它按照一定的適配值函數(shù)及一系列遺傳操作對(duì)各個(gè)體進(jìn)行篩選，從而使適配值高的個(gè)體被保留下來(lái)，組成新的群體，新群體中各個(gè)體適應(yīng)度不斷提高，直至滿足一定的極限條件。此時(shí)，群體中適配值最高的個(gè)體即為待優(yōu)化參數(shù)的最優(yōu)解。正是由于遺傳算法獨(dú)具的工作原理，使它能夠在復(fù)雜空間進(jìn)行

3、全局優(yōu)化搜索。遺傳算法應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)方面是用來(lái)優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的結(jié)構(gòu)，另一個(gè)方面是用GA學(xué)習(xí)ANN的權(quán)重。本文由遺傳算法優(yōu)化確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)閾值，確定一個(gè)較好的搜索空間，代替一般初始權(quán)閾值的隨機(jī)選取，然后在這個(gè)解空間里對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練、學(xué)習(xí)至收斂，搜索出最優(yōu)解或者近似最優(yōu)解。 針對(duì)智能建筑中較為常見(jiàn)的中央空調(diào)系統(tǒng)房間溫度的控制，本文對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法作了仿真以及實(shí)驗(yàn)研究，提出了將遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI