技术中心

【英文篇名】 Compensation control of supply duct's static-pressure using linear neural network in VAV systems 【作者中文名】 许静; 任庆昌; 【作者英文名】 By Xu Jing and Ren QingchangXi'an University of Architecture and Technology; Xi'an; China; 【作者单位】 西安建筑科技大学; 【文献出处】 暖通空调, Hv 神经元网络; 线性神经元补偿控制; 静压; 【英文关键词】 variable air volume; neural network; linear neural compensating control; static pressure; 【摘要】 利用神经元网络具有自学习以及超强非线性逼近的能力 ,提出了基于线性神经元网络的补偿控制方法。这种控制方法能够根据送风管道静压耦合因素的变化自适应地调节控制量 ,实现对管道静压的补偿控制。给出了神经元权系数的在线学习方法 ,并通过实验验证了控制算法的有效性 【英文摘要】 Based on the self learning and nonlinearity approximation ability of linear neural network, puts forward a compensation control method. This method can achieve compensation control by adjusting the variable adaptively according to the variation of coupled elements. Presents the online learning method of neuron weights and validates it with an experiment. 【基金】 陕西省自然科学研究项目 (编号 :2 0 0 3F3 6) ;; 陕西省教育厅专项科研计划项目 (编号 :0 1JK170 )