智能变频空调模煳神经网络算法的设计与实现

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1、分类号　　　　密级　　UDC学　位　论　文智能变频空调模糊神经网络控制系统的设计与实现作者姓名：王铁权指导教师：井元伟教授东北大学信息科学与工程学院申请学位级别：硕　士学科类别：工　学学科专业名称：控制理论与控制工程论文提交日期：2008年11月15日论文答辩日期：2008年12月28日学位授予日期：2009年3月25日答辩委员会主席：评阅人：东　北　大　学2008年11月AThesisinControlTheoryAndControlEngineringDesignandRealizationofIntelligentVariabaleFrequencyAi

2、r-ConditionerControlSystemwithFuzzyNeuralNetworksbyWangTiequanSupervisor:ProfessorJingYuanweiNortheasternUniversityNovember2008独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：日期：学位论文版权使用授权书

3、本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年□一年□一年半□两年□学位论文作者签名：导师签名：签字日期：签字日期：-VI--VI-东北大学硕士学位论文摘　要智能变频空调模糊神经网络控制系统设计与实现摘　要传统空调器通过温度传感器感受室内温度变化来控制压缩机的启动和停止来实现对温度的控制。它对温度的调节是一种断续的变化过程，它的缺点

4、是不能根据环境温度变化及时调整空调器的工作状态。人们为了解决传统空调在室温波动时压缩机工作状态频繁切换的问题，将模糊控制算法引入到空调系统的控制中来，使得系统的自调整性有了很大提高。该系统能够根据室内温度变化，通过对压缩机进行连续、动态、实时地变频调速来调节室内温度。尽管常规模糊变频空调与传统空调相比，技术上有了很大进步，但是由于隶属函数和控制规则的获取经常依赖专家经验，而专家经验的正确与否经直接影响空调的控制效果。另外，当隶属函数和控制规则确定之后，一旦环境温度发生突变，空调器工作状态仍然按照既定的隶属函数和控制规则进行变化，中间没有过渡区，造成的温度突变会

5、使人感到不适。根据神经网络自学习能力强的特点，本文尝试采用将模糊控制与神经网络相结合的方法对压缩机进行控制，解决模常规模糊控制存在的不足。论文内容如下：首先介绍了传统空调控制方法和常规模糊变频空调控制存在的优点与不足，介绍了国内外研究现状，提出了“智能变频空调模糊神经网络控制系统设计与实现”的研究课题；通过对智能变频空调设计方案的比较，结合国内实际情况，确定了控制方案，对其硬件控制系统及算法进行了初步设计。在此基础上，通过对模糊控制和神经网络控制方法的学习研究，总结归纳了模糊与神经网络控制相结合的实现方法。根据变频空调控制过程的非线性与时变性特点，以温度偏差、

6、温度偏差变化率作为输入变量、变频压缩机工作频率变化作为输出控制量，研究设计了变频空调模糊神经网络控制器和预测器。该控制系统通过对隶属函数和控制规则的调整，来提高变频空调智能化程度。仿真结果表明该方法实现了变频空调的智能控制。根据智能变频空调对硬件控制的要求，分别设计了室内机和室外机控制系统。依据硬件控制电路设计了相应的软件。通过实验研究，优化了相关的控制参数，同时也验证了本理论方法的可行性。最后对全文内容进行了总结，并提出本设计存在的不足及需要研究改进之处。关键词：变频空调；模糊控制；神经网络；智能算法；控制系统-VI-东北大学硕士学位论文摘　要-VI-东北大

7、学硕士学位论文AbstractDesignandRealizatinofIntelligentVariabaleFrequencyAir-ConditionerControlSystemwithFuzzyNeuralNetworksAbstractTemperaturecontrolsystemofolderair-conditionerdependsonitssensorstomonitorindoortemperature’schangesandtocontrolthecompressortorunatacertainspeed.Thiskindofair

8、-conditioningsystem