摘要
伴随科技的飞速发展，智能建筑在人们生活中的运用日益广泛。中央空调是智能建筑中不可或缺的一部分，成为学术界研究的要点。变风量空调系统具备能耗低、易控制等优点，成为空调领域中的重要对象。如何促进变风量空调系统高效、节能地运转，提供更加舒适的环境，成为本文的研究重点。 本文以香格里拉酒店建筑空调系统为研究背景，完成了相应的空调系统设计方案，并以其中的部分子系统为例进行详述。为满足用户对于室内环境舒适且耗能低的需求，采用了相应的变风量空调系统温、湿控制器。由于空调系统存在惯性大、滞后性强的非线性特征，导致常规控制方式不能取得良好的控制效果。故此，本文的研究引进了Elman神经网络智能预测技术，结合变风量空调系统特点、建立了数学模型，并通过仿真分析，验证了预测结果的可行性，促进变风量空调控制系统形成稳定的性能，以此实现低能耗、高效运转的目的。 为了获取更良好的室内环境，本文采用基于Elman神经网络预测控制的解耦控制方案，从而获得良好的性能优势，解决变风量空调控制系统的室内温、湿度耦合问题，使得变风量空调系统运行得到更快的响应速度，取得良好的控制效果。通过蝙蝠算法实现对解耦模型阈值和权值优化并对不同工况环境下的变风量空调的解耦系统进行仿真，结果表明所设计系统的有效性。 为了使得空调的响应速度和动态性能更加优化，采用了基于Elman神经网络和Smith-PID方法的参数整定方案。该方法对比传统控制方法具有独特的优势，通过MATLAB进行仿真试验和能耗测试，对变风量空调系统进行了实验平台的设计，在解耦控制前、解耦控制后和加入引入神经网络解耦控制后的效果进行了对比分析和能耗测试，验证了系统设计的有效性，能有效满足环境的舒适性要求和节能要求。
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