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题名智能建筑实验平台的系统设计研究
被引量：4
- 1
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作者
陈曦
张九根
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机构
南京工业大学建筑智能化研究所
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
2008年第10期31-33,147,共4页
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文摘
从建筑电气与智能化专业的教学内容和目的出发,对搭建的中央空调系统、供电、照明系统以及恒压供水系统的集成系统进行系统设计。同时设计了部分可以供学生做的相关实验。
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关键词
EBI
系统集成
系统设计
实验平台
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Keywords
EBI
system integration
system design
experimental platform
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分类号
TU855
[建筑科学]
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题名地铁冰蓄冷空调系统负荷预测研究
被引量：3
- 2
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作者
陈哲
张九根
陈浩
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机构
南京工业大学建筑智能化研究所
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2018年第23期169-174,178,共7页
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文摘
地铁的运营特点和负荷分布特点使得其应用冰蓄冷技术能够实现"削峰填谷"以及提高空调设备使用率,均衡峰谷电网负荷,节省运行费。以南京地铁2号线某地下车站通风空调系统为研究对象,将实时负荷计算结果作为神经网络的训练数据,并通过遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值构成GA-BP算法,采用分段训练的方法,建立地铁工作日和休息日逐时负荷24 h的提前神经网络预测模型。运用BP算法和GA-BP算法对该模型进行预测。结果表明,基于分段预测的神经网络预测模型能够满足地铁冰蓄冷空调系统负荷预测的要求,并且采用GA-BP算法的预测精度更高。
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关键词
冰蓄冷空调
节能
BP神经网络
遗传算法
负荷预测
建模
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Keywords
ice storage air conditioning
energy conservation
BP neural network
genetic algorithm
load forecasting
modeling
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分类号
TN876-34
[电子电信—信息与通信工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名中央空调冷冻水系统遗传蚁群算法优化控制研究
被引量：13
- 3
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作者
喻锴
张九根
朱元
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机构
南京工业大学电气工程与控制科学学院
南京工业大学建筑智能化研究所
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第11期135-139,共5页
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文摘
针对中央空调冷冻水系统控制存在的节能及稳定有效缺陷的问题,提出一种遗传蚁群算法综合优化控制策略。首先对冷冻水系统建模;然后利用遗传算法对蚁群算法的运行参数进行优化,使蚁群算法寻优能力更佳;最后采用改进蚁群算法优化冷冻水变流量PID控制器参数。通过仿真以及实验对比分析发现,在对蚁群算法的运行参数优化过后,系统的稳定性明显加强,具有较强的鲁棒性,在满足室内负荷的前提下,节能效果也有所改善。
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关键词
中央空调
冷冻水系统
遗传算法
蚁群算法
PID控制器
参数优化
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Keywords
central air-conditioning
chilled water system
genetic algorithm
ant colony optimization algorithm
PID controller
parameter optimization
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分类号
TN876-34
[电子电信—信息与通信工程]
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于解析法的变风量空调解耦优化控制
被引量：5
- 4
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作者
陈大鹏
张九根
梁星
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机构
南京工业大学电气工程与控制科学学院
南京工业大学建筑智能化研究所
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第18期235-241,共7页
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文摘
为了解决变风量空调中变量众多、耦合严重、延迟时间大、易出现不确定摄动等问题,提出了一种基于解析法的PID解耦控制策略。通过建立送风温度与室内温度两支耦合回路模型,并构建合适的期望闭环传函阵,推导出解耦控制器矩阵的理想表述形式。利用劳斯降阶与一阶帕德近似将其转换成PID形式,通过改变唯一的调节变量并根据谱半径幅频曲线来满足稳定性与鲁棒稳定性等要求,从而获得各参数的具体数值。结果表明,相比于前馈补偿PID法,基于解析法的解耦策略不仅能够完全消除两支回路间的耦合效应,还具有更平稳的跟踪性能,受不确定摄动的影响更小。
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关键词
变风量空调
解析法
解耦
PID控制
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Keywords
variable air volume air conditioning
analytic method
decoupling
PID control
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名VAV空调系统的内模解耦方法
被引量：3
- 5
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作者
陈哲
张九根
梁芯萌
谢金鑫
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机构
南京工业大学电气工程与控制科学学院
南京工业大学建筑智能化研究所
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第1期290-295,共6页
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文摘
针对变风量空调系统变量众多、耦合严重、多时滞等特点,提出基于改进型Butterworth滤波器的内模控制结构,实现系统的动态解耦。通过机理分析的结果结合实验平台测得的数据建立变风量空调系统的三阶耦合数学模型;采用内模控制结构对系统解耦,针对传统低通滤波器控制效果的不足设计改进型Butterworth滤波器;为了便于控制器的可实现,采用改进自适应遗传算法对模型降阶。实验结果表明,基于遗传的算法降阶的模型与原始模型高度匹配,解耦控制效果理想。
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关键词
变风量空调
系统建模
内模解耦
BUTTERWORTH滤波器
遗传算法降阶
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Keywords
VAV air conditioning
system modeling
Internal model decoupling
Butterworth filter
genetic algorithm order reduction
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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