基于多变量的变风量空调系统优化控制方法研究1
针对变风量空调系统具有多变量，非线性和不确定性的特点，普通的模糊神经网络控制已经难以达到其多变量动态控制的要求。本文提出了一种基于T-S模糊模型的递归神经网络预测控制策略。通过T-S模糊递归神经网络预测器在线建立被控对象的数学模型，并用RBF神经网络控制器对所得到的信息在线修正，从而改善系统的控制效果。仿真结果表明：T-S模糊递归神经网络预测控制具有很强的鲁棒性和自适应能力，控制精度高，控制效果好，安全可靠等优点。
变风量空调 神经网络 RBF神经网络 预测控制
李界家 瞿睿
沈阳建筑大学信息与控制工程学院, 辽宁，沈阳 110168
国内会议
厦门
中文
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2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）