人工神经网络应用于空调系统故障诊断的研究

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BP神经网络PID控制在空调系统中的应用

ｔｈｎＢｅｒｌｎｔｒｒＰＩｃｎｒｌｓｓｍ．ＴｅＢｅｒｌｎｔｏｋＰＤｃｎｒｌｓｓｅｉｒｕｔｂｅｆｒｉｔａＰｎｕａｅｗｏｋｏＤｏｔｙｔｍｅｏｅｈＰｎｕａｅｗｒＩｏｔｙｔｍｓｍｏｅｓｉｌｏｏａ
ｃｅｅｈｉｖｄ．Ｔｈｅｓｍｕｌｔｏｅｓｌｓｓｏｔａｈｃｍｅｓｍｏｅｓａｉｉｙ，ｏｍａｌｒｏｅｓｏｔｎｄｓｒｅｄｌｎｉａｉｎｒｕｔｈｗｈｔｔｅｓｈｅｉｒｔｂｌｔｆｓｌｅｖｒｈｏｓａｈｏｔｒｍｏｅｉｇ
ｔｙ，ａｄａｓａａｇｎｅｇｏｓｍｐｔｏｎｌｏｈｓｌｒｅｅｒｙｃｎｕｉｎ．ＩｈｉａｒａｎｅＰＩｃｎｒｌｓｈｅｅｂｓｄｎＢＰｕａｔｒｓｎｔｓｐｐｅｗＤｏｔｏｃｍａｅｏｎｅｒｌｎｅｗｏｋｗａ
ｐｏｏｅ．ｈｅｇｔｏｅＢｅｏｋａｅｃｎｉｏｅ，ｎｅｅＰＤｐｒｍｔｒｏｌｅａｊｓｎｉｔｂ－ｒｐｓｄＴｅｗｉｈｓｆｈＰｎｔｒｒｏｄｔｎｄａｄｔｎｔＩａａｅｅｓｎｉｄｕｔｔｓｏｅａｔｗｉｈｈｎｍｅ
２．中国市政工程两南设计研究院，Ｉ成都６０８）四Ｊｌ１０１摘要：对空调房间这样一个多于扰、惯性、度非线性系统控制性能优化较困难，统的控制策略不但在控制精度、敏针大高传灵

智能化故障诊断系统的研究与应用

智能化故障诊断系统的研究与应用随着智能时代的到来，人工智能技术在各个领域的应用也日益广泛。

在制造业领域中，智能化故障诊断系统已成为一个重要的研究课题。

智能化故障诊断系统是指基于人工智能和机器学习等技术，对机器设备的故障进行自动化的检测、诊断和预测。

这种系统的应用能够大大提高设备的可靠性和工作效率，减少设备故障带来的经济损失和人员安全风险。

一般来说，智能化故障诊断系统主要分为以下两个部分：数据采集与处理和故障诊断与预测。

第一部分是数据采集与处理。

数据采集是指通过传感器或监控设备等手段，实时采集设备的工作参数数据和环境参数数据等信息，并将其送到后台系统中进行处理和分析。

这种数据的处理一般包括数据清洗、数据集成、数据转换和特征提取等过程，使得数据能够更好地反映设备的运行状态和可能的故障情况。

第二部分是故障诊断与预测。

数据采集和处理后，需要根据一定的算法和模型来进行故障的诊断和预测。

这种算法和模型通常基于机器学习、人工神经网络或其他相关技术来构建。

通过对实时数据的分析和学习，系统能够自行判断设备是否出现了故障，并利用历史数据推断出将来可能出现的故障情况。

实际上，智能化故障诊断系统在实际应用中存在一些挑战和问题。

其中最主要的就是如何建立可靠的算法和模型，并如何对其进行实时更新和调整，以保证系统的准确性和稳定性。

此外，如何处理大量的实时数据、如何有效地存储和管理历史数据等问题也需要我们不断探索和解决。

在实际应用中，智能化故障诊断系统已经广泛应用于各类大型机器设备和工业生产线中。

这类系统不仅能够实现实时监控和故障诊断，还能通过对数据的分析和处理，提高设备的运行效率和维护管理水平。

此外，一些新兴的应用领域，如智能家居、医疗健康等领域，也开始探索智能化故障诊断系统的应用空间。

总的来说，智能化故障诊断系统的研究和应用具有重要的意义和价值。

这种技术的发展不仅能够提高制造业的生产效率和质量，还可以在未来的智能化社会中发挥更加重要的作用。

基于智能算法的空调系统优化设计研究

基于智能算法的空调系统优化设计研究随着现代科技的不断发展，智能化技术正在越来越多地运用于生活中的各个方面，其中，智能算法在空调系统的优化设计方面也发挥了重要作用。

本文将结合实际案例和专业知识，探讨基于智能算法的空调系统优化设计研究。

一、智能算法在空调系统中的应用智能算法是指利用计算机程序模拟人脑结构和功能的算法。

在空调系统中，智能算法主要应用于空调系统的优化、节能、控制等方面。

例如，利用智能算法可以实现对室内温度、湿度、空气质量等多项指标的自动调节，提高空调系统的智能化水平和用户体验。

此外，智能算法还可以通过对空调系统的数据分析和处理，优化加热、制冷、通风、空气净化等多种功能模式，提高整体的能效比和节能效果。

二、智能算法在空调系统优化设计中的作用空调系统的优化设计是保证系统性能、降低运营成本、提高用户舒适性等诸多方面综合考虑的问题。

基于智能算法的空调系统优化设计可以克服传统设备设计过程中的种种不足之处，更好地适应于现代人体舒适性、智能化控制等方面的需求。

1、基于智能算法的空调系统设计包括多种优化算法，涉及温度控制、模糊控制、神经网络控制、人工智能控制等多种技术。

2、应用现代技术手段，如人工神经网络、遗传算法、粒子群优化算法等，建立空调系统性能模型，优化筛选设计参数，加入智能控制策略，实现冷源系统、回路系统、空气系统等方面的优化设计。

3、结合系统性能分析和实际使用情况对空调系统进行后续优化和调整，以保证优化设计的持续有效性和长期稳定性。

三、基于智能算法的空调系统优化设计实例以某商业楼层的中央空调系统为例，我们将探讨基于智能算法的空调系统优化设计的实现过程。

1、空调系统优化前在商业楼层内，共有四个办公室和一个礼堂，室外温度保持在28℃，热负荷总和为4.5kW，空调系统采用的是风冷式封闭式循环水冷却机组，制冷量8.0kW，回水温度30℃；送水温度和冷却水位分别为12℃和35mm，颗粒过滤器安装在冷却水口处，压缩机设置为自旋式。

基于概率神经网络的中央空调故障诊断研究

运行相关的供暖、风、调（通空ＨＶＡ系统所消耗ｃ）
的能源占整个国民经济的能耗在３％左右，且Ｏ并
需要建立复杂的数学模型，中央空调系统子设备而比较多，是典型的非线性复杂系统，比较难以建立
ｔｅｐｏａｉｓｉｎｕａｎｔｒｓｐａｔｃｌａｉｎｉｌｆｒｃｎｒｌｉｃｎｉｉｎｎａｌｈｒｂｂｌｔｃｅｒｌｅｗｏｋｉｒｃｉａ，ｒｐｄａｄｓｍｐｅｏｅｔａｒｏｄｔｉｇｆｕｔｉａｏ
中央空调是现代写字楼应用最广的基础设施
目前，神经网络来进行故障诊断的研究已经用研究和应在用。因为神经网络方法是一种典型的黑箱方法，不
之一，是主要的耗能终端之一。据统计，建筑也跟
ｄｔｃｉｎａｄｄａｎｓｓｅｅｔｎｉｇｏｉ．ｏＫＥＹＷＯＲＤＳｐｏａｉｓｉｎｕａｎｔｒ；ｃｎｒｌｉｃｎｉｏｉｇａｌｄｔｃｉｎａｄｄａｎｓｒｂｂｌｔｅｒｌｅｗｏｋｅｔａａｒｏｄｔｎｎ；ｆｕｔｅｅｔｎｉｏｉｉｃｉｏｇｓ
（ｕｎｚｏｎｔｕｅｆｎｒｙＣｎｅｓｎＣｉｅｅＡａｅｆｃｎｅＧａｇｈｕＩｓｉｔｅｇｏｖｒｉ，ｈｎｓｃｄｍｙｏｉｃ）ｔｏＥｏＳｅ
ＡＢＴＳＲＡＣＴＴｈｈｓｃｌｄｌｂｕｅｔａａｒｏｄｔｎｎｓｅｔｂｉｅｎｅｈｔｔｅｐｙｉａｍｏｅａｏｔｃｎｒｌｉｃｎｉｉｉｇｗａｓａｌｈｄｕｄｒｔｅｓａｉｏｓｃｃｎｉｏｓＴｈｐｉｇｒｌｔｎｈｐｂｔｅａｌｓａｅｎｉｅｖｃｏｂｕｅｔａａｒｏｄｔｎ。ｉｅｍａｐｎｅａｉｓｉｅｗｅｎｆｕｔｔｔｓａｄｅｇｎｅｔｒａｏｔｃｎｒｌｉｏｃｎｉｏｉｇｗａｏｎｅｈｏｇｘｒｃｉｎｔｅｒｓｄａｏｉｅｖｃｏ．Ｔｈａｌｄｔｃｉｎｏｄｔｎｎｓｆｕｄｄｔｒｕｈｅｔａｔｈｅｉｕｌｆｅｇｎｅｔｒｉｏｅｆｕｔｅｅｔｏａｄｄａｎｓｓｗｅｅｉｌｍｅｔｄｏｈａｉｆｉｌｘｅｉｅｔｔｓｏｅｌｕｌｉｇａｒｃｎｎｉｇｏｉｒｍｐｅｎｅｎｔｅｂｓｏｅｄｅｐｒｎｅｔｆｒａｒａｂｉｎｉｏ — ｓｆｍｄｄｔｎｎｉｉｉｇ，ｗｈｃｓａｔｆｉｌｎｒｄｃｄｉｔｅｉｓｆｕｔｎｙｏｅｏｉｈｗａｒｉｃａｌｉｔｏｕｅｎｏｓｒｅａｌｏｅｂｎ．Ｔｈｅｕｔｎｉａｅｉｙｓｅｒｓｌｉｄｃｔｓ

人工神经网络在HVAC系统的应用

Ｍ —Ｐ神经元输入、出关系式为：输
式中
ｎ — 神经元数量 — Ｍ —Ｐ神经元模型反映了神经元的４个主要特
Ｙ）
１
一）０
（１）
（）２
性：神经元是个多输入、输出的单元，有非线性单具输入、出，输具有可塑性，出是各个输入综合作用输
（．津大学环境科学与工程学院，天津３０７；２武安市工程建设监理有限公司，１天００２．
河北武安０６０５３０）
摘
要：阐述了构成人工神经网络（Ｎ的Ｍ — ＡＮ）Ｐ神经元模型的结构、出输入的函数关系输
ｔｅｒｌｔｏｈｉｅｗｅｎｏｔｕｎｎｕｕｃｉｎ，ａｄｃｎｅｔｏａｒｉｉｇｒｌｈｅａｉｎｓｐｂｔｅｕｐｔａｄｉｐｔｆｎｔｏｎｏｖｎｉｎｔａｎｎｕｅ— ＢＰｅｏｋｉｌｎｔｒｎＡＮＮｗａｅｅａｏａｅ．ＴｅａｐｉａｉｎｆＡＮＮｎＨＶＡＣｓｓｅｉｅｉｗｅｒｌｂｒｔｄｈｐｌｃｔｏｓｏｉｙｔｍｓｒｖｅｄ，ｉｃｕｉｇｆｒｃｓｎｉｄｘｓｏｎｌｄｎｏｅａｔｏｎｅｅｆ
及人工神经网络中最常用的学习规则一
介绍了ＢＰ网络的改进算法。
Ｂ应
用，包括预期平均评价指标（Ｍ的预测、间冷负荷的预测、ＰＶ）房能量管理、障诊断及其他应用。故

空调系统的神经网络信息融合故障诊断研究

在空调系统运行中，常发生冷热盘管结垢、滤过器堵塞、门卡死或泄漏、阀风机叶片磨损、机皮带风
１神经网络信息融合模型
１１信息融合技术及Ｄ— ．Ｓ证据理论
信息融合这一概念首先由美国国防部提出，现已广泛应用于军事及民用领域。信息融合技术是指
（天津中德职业技术学院自动化工程系，天津３０９）０１１
摘要：空调系统的故障诊断十分复杂。针对传统故障诊断的不足，出神经网络与信息融提
合相结合的故障综合诊断方法，来自多个时刻的故障信息进行融合，对得到更为准确的故障综合诊
断结果。通过在集中空调教学模型上的仿真试验，证明了该故障诊断方法的可靠性。
关键词：故障诊断；信息融合；神经网络；空调系统
中图分类号：Ｔ９５Ｕ９文献标识码：Ｂ文章编号：１０４１（０６００７０００— ４６２０）７— ０４— ３
Ａｂｓｒｃ：ｔａｔＴｈａｌｄａｎｓｓｏｉ－ｏｉｉｎｉｇｓｓｅｉｅｙｃｍｐｉａｅｅｆｕｔｉｇｏｉｆａｒｃｎｄｔｎｙｔｍｓｖｒｏｌｔｄ．Ｔａｉｇａｍｔｔｅｏｃｋｎｉａｈｄｆｃｅｃｆｃｎｅｉｎｌｆｕｔｄａｏｉｈｅｃｍｐｅｅｓｖａｌｄａｏｉｔｏａｅｎｎｕａｅ－ｅｉｎｙｏｏｖｎｔａａｌｉｇｓｓ，ｔｏｒｈｎｉｅｆｕｔｉｇｓｓｍｅｈｄｂｓｄｏｅｒｎｔｉｏｎｎｌｗｏｋａｄｉｆｒｔｏｕｉｎｔｃｏｏｉｓｉｕｏｗａｄ，ｔｅｆｕｔｉｏａｉｎｃｍｉｇｆｏｓｖｒｌｔｍｅｓｒｎｎｏｍａｉｎｆｓｏｅｈｎｌｇｅｓｐｔｆｒｒｈａｌｎｒｔｏｏｎｒｍｅｅａｉｓｉｆｍｆｅｕｓｄ，ａｄｈｍｏｅｘｃｅｕｌｏｏｒｈｎｉｅａｌｉｇｏｉｓｏｔｉｅｎｔｅｒｅａｔｒｓｔｆｃｍｐｅｅｓｖｆｕｔｄａｎｓｓｉｂａｎｄ．Ｔｈｅｌｔｏｅｔｏｅｍｕａｉｎｔｓｎｔａｈｎｄｌｏｅ￣ａｉｅｉ－ｏｄｔｏｉｇｓｓｅｈｓｐｏｅｈｅｉｂｌｔｆｔｅｃｍｐｅｅｓｖａｌｅｃｉｇｍｏｅｆｃｎｌｚｄａｒｃｎｉｉｎｎｙｔｍａｒｖｄｔｅｒｌａｉｉｏｈｏｒｈｎｉｅｆｕｔｙｄｉｇｏｉｔｏａｎｓｓｍｅｈｄ．Ｋｅｒｓ：ｆｕｔｄａｏｉ；ｉｏｍａｉｎｆｓｏｎｕａｅｗｏｋ；ａｒｃｎｉｉｎｎｙｔｍｙｗｏｄａｌｉｇｓｓｎｒｔｏｕｉｎ；ｎｆｅｒｎｔｒｉ－ｏｄｔｏｉｇｓｓｅｌ

基于人工智能的智能故障诊断系统设计与实现

基于人工智能的智能故障诊断系统设计与实现现如今，随着科技的不断进步和应用的广泛普及，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种前沿的技术手段，正逐渐渗透到各行各业。

其中，基于人工智能的智能故障诊断系统的设计与实现，成为了许多行业中的热门话题。

本文将从设计原理、关键技术、实施过程和应用前景等方面，深入探讨基于人工智能的智能故障诊断系统。

一、设计原理基于人工智能的智能故障诊断系统是依托于人工智能技术，通过对设备、机器或系统进行数据分析、模式识别和逻辑推理等，实现对故障的准确诊断。

其设计原理主要包括以下几个方面：1. 数据采集和预处理：智能故障诊断系统首先需要收集相关设备或系统的数据，如传感器数据、设备运行数据等。

而后，对这些数据进行清洗、转换和预处理，提取有效特征并消除噪声，以为后续诊断模型的训练和优化提供可靠的数据源。

2. 特征提取和选择：基于采集到的数据，系统需要从中提取出有效的特征信息。

这些特征可以包括设备运行状态、异常数据、频率分布、时间序列等。

在特征提取的过程中，需要结合专业知识和领域经验进行判断和选择，以获得最具代表性的特征。

3. 模型训练和优化：诊断模型是智能故障诊断系统的核心组成部分，其作用是通过对已有数据的学习和推理，建立起故障诊断的模型。

常用的模型包括人工神经网络、决策树、支持向量机等。

通过大量数据的训练和模型参数的优化，提高模型的准确性和泛化能力。

4. 故障诊断和处理：当系统接收到待诊断的数据时，通过将其输入预训练好的模型中，进行故障诊断和推理分析。

模型将根据输入数据的特征和已有的知识，对可能存在的故障进行鉴别和判断，并输出对应的故障诊断结果。

根据诊断结果，系统可以进一步对故障进行处理和修复。

二、关键技术为了实现基于人工智能的智能故障诊断系统，需要借助一些关键技术的支持，下面将介绍其中几种常用的技术：1. 机器学习与数据挖掘：机器学习是智能故障诊断系统的基础技术之一。

神经网络法及其在暖通空调负荷预测中的应用

于联想记忆和优化计算的新途径，动了神经网络推
的发展；１８年，Ｄ．．ｕｌａｔＪ．Ｃｅｌｄ６９ＥＲｍｅｈｒ．Ｍｃｌｌｎ和Ｌａ合著的ＰｒｌｓｉｕｅｒｃｓｉｇＥｐｏａｉｎｉａａｅＤｉｒｔｄＰｏｅｓ：ｘｌｒｔｌｌｔｂｎｏｎ
能的一条重要途径，映了人脑功能的许多基本特反
ＳＡ．ａｐｒ写了影响很大的《知器》一书，得．Ｐｔｅｔ编感出了悲观结论，当时与感知器有关的研究及其发对
展产生了恶劣的影响。国在此后十几年里从未资美
Ｍ．ＨｏＥ．每提出了自适应线性单元网络和Ｗｉｄｏｎｒｗ．Ｈｏｒ习规则。ｆ学ｌ６年，著名的人工智能学者Ｍ．．ｎｓｙ９９ＬＭｉｋ和
为ＡＮ）是由众多的神经元经可调的连接权值广Ｎ泛地互相连接而形成的复杂网络系统，是从微观它结构和功能上对人脑的抽象、简化，是模拟人类智
征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记
忆等。
助神经网络研究课题，使神经网络的研究进人了一
个缓慢发展的低潮。
ＡＮＮ主要应用领域有：语音识别、图象识别与理解、计算机视觉、智能机器人、智能控制、系统辩识、负荷预测、故障检测、实时语言翻译、企业管理、市场分析、决策优化、物资调运、自适应控制、专家系统、智能接口、神经生理学、心理学

基于神经网络控制的空调系统

基于神经网络控制的空调系统摘要：该文针对空调系统的控制问题分析了传统PID控制的不足，论述了神经网络的控制原理，探讨了神经网络控制的优点，仿真实验表明该系统在中央空调中具有应用的可行性。

关键词：空调系统温度控制神经网络随着科学技术的不断发展，空调作为人们生活提高的标志得到了越来越广泛的使用，它可以给人们的生活带来一个温度适宜、湿度恰当、空气清洁的舒适环境。

带有电加热的空调系统其控制规律通常采用PID规律，但由于空调系统固有的大惯性、大时滞、强耦合的非线性特性，很难建立精确的数学模型，PID控制无论在参数整定还是控制精度及控制过程中尚存不足。

神经网络具有强非线性映射能力以及对复杂问题具有自学习和自适应能力，具有很强的综合信息能力，不依赖精确的数学模型。

该文提出了一种可替换一般PID控制、利用神经网络PID构成的控制器，在空调系统控制特性方面有明显的改善，可实现最优化控制。

1电加热的单神经元自适应PID控制该文提出的电加热单神经元自适应PID控制，是在空调系统电加热中应用神经网络作为控制器。

单神经元实现自适应PID控制结构如图1所示。

神经元初始权系数的选择对控制性能的好坏、训练过程时间影响很大，在设计过程中，需要经过几个不同的学习速率的训练，观察每一次训练后的误差平方和的下降速率来判断所选学习速率是否合适。

2仿真分析根据电加热过程，可写出其差分方程模型。

设初始条件为零，则有：Y(k+2)+0.75Y(k+1)+0.125Y(k)=0.125u(k)仿真过程如下：系统起动时，先进行开环控制，u = 0.2，待输出达到期望值的0.95时，神经元控制器投入运行，考虑到本系统温度实时变化、上升时间长、大惯性、无振荡的特点，k,ηp,ηI,ηd的选取原则如下：K值的变化，相当于P，I，D三项同时变化，因此在参数选择时，应根据系统稳态指标要求首先预选K；对阶跃输入，当有较大超调，并且出现多次衰减振荡时，应维持ηI ,ηd不变，而减少K值；若输出只有明显多次等幅振荡，应减小ηp，其它参数不变；若输出上升时间长，无超调，应增大K，其余参数不变；5）若输出调节时间长，增大ηi 必然会导致超调过大，可适当增大ηp，其余参数不变；本课题分别在不同情况下进行了仿真试验，图2示出了学习速率选取相同和不同时仿真输出曲线，曲线1为ηp=ηi=ηd=η=100，k=0.02情况下，曲线2为k=0.02，ηp=5000，ηi=30的情况。

人工神经网络在空调系统负荷预测中的应用

出了利用人工神经网络（Ｎ具有的高度的并行处理和可完成复杂的输入输出的非线性映射能力，ＡＮ）进行空调系统负荷预测精度高、准确度好。ＡＮ是一种有效的空调负荷预测手段。Ｎ
关键词：人工神经网络；空调负荷；预测
中图分类号：Ｕ３Ｔ８１文献标识码：Ａ文章编号：０８—１３（０７００１０１０９３２０）６— ２１— ３
ＡｂｔａｔＣｎｅｔｄｓｍｅｔｅｒｂｕｒｉｃａｅｔｅｗｒ，ｎｒｄｃｓｔｅａｐｃｔｎｏｉ－ｏｄｔｎｎｏｌｇｌａｏｅａｔｇｓｒｃ：ｏｎｃｅｏｈｏｙａｏｔｔｉｎｕｒｎｔｏｋｉｔｏｕｅｐｈａｏｆａｒｃｎｉｏｉｇｃｏｉｏｄｆｒｃｓｉａｆｌｉｌａｈｉｉｎｎｂｓｎａｔｃａｅｔｅｗｏｋｏｈａｉｆｔｅｒ，ａｄｓｏｈｅｅｒｈｃｎｉｏｂｕｏｌｇｌａｒｄｃｉｎｉｅｗｒｄａｅｏｒｆｉｎｕｒｎｔｒｎｔｅｂｓｏｏｄｉｌｉｌａｓｈｙｎｈｗｔｅｒｓａｃｏｄｔｎａｏｔｃｉｏｄｐｅｉｔｎｔｏｌ．ｉｎｏｈ
１１神经元及其特性．

间负荷计算，经历了稳定传热计算、利用周期性不稳定传热法进行计算和动态负荷计算时期Ｊ。近年
来，随着计算机技术的飞速发展，种计算机技术也各

神经网络PID在毛细管辐射空调系统中的应用

神经网络 PID 在毛细管辐射空调系统中的应用周帅 1 王凌云 2 徐菱虹 1 饶丹琳 11华中科技大学环境科学与工程学院 2华中科技大学电气与电子工程学院摘要：针对辐射空调系统具有大滞后、大惯性、非线性等特点，将神经网络 PID 控制器引入毛细管辐射空调系统中。

在TRNSYS 中搭建地源热泵+毛细管辐射+置换通风空调系统模型，采用神经网络PID 控制器对毛细管辐射末端的供水温度进行控制，模拟显示神经网络 PID 控制器对室内温度的调节速度较快，控制效果良好，室内温度维持在设定温度依 0.3益的范围内，相对湿度维持在40%～70%之间，室内具有较高的舒适性。

关键词：神经网络 PID 控制器毛细管辐射置换通风 Application of Neural Networks PID Controller in CapillaryRadiant Air Conditioning SystemZHOU Shuai 1 ,WANG Lingyun 2 ,XU Linghong 1 ,RAO Danlin11College of Environmental Sciences and Engineering,Huazhong University of Science &Technology 2College of Electrical and Electronic Engineering,Huazhong University of Science &TechnologyAbstract: In view of the characteristics of large spaces,large inertia,nonlinearity and so on,the neural network PIDcontroller was used in the capillary radiation air conditioning system.In this paper,a model of ground source heat pump +capillary radiation +displacement ventilation air conditioning system was developed in TRNSYS program,where the supply water temperature of the capillary radiation system was controlled by the neural network PID controller.It was found that the effect of the neural network PID controller on indoor temperature was fast and effective.And the indoor temperature was maintained at the design temperature with the fluctuation being within a range of 依 0.3益and the relative humidity was maintained between 40%and 70%,realising the high comfort environment in the interior.Keywords:neural networks,PID controller,capillary radiant system,displacement ventilation收稿日期： 2016419作者简介：周帅（1991~），男，硕士研究生；湖北武汉华中科技大学东 15楼405室（430074）； Email:*****************基金项目：湖北省科技支撑计划项目（2014BAA137）毛细管辐射空调系统作为一种新型的空调系统，具有较高的舒适性和节能潜力[1-3]。

人工神经网络在空调系统中的应用

人工神经网络在空调系统中的应用摘要简要介绍了人工神经网络的结构及特点，并且详细论述了神经网络在中央空调水系统、风系统、制冷系统、负荷预测、系统的仿真设计和建筑运行能耗评价等方面的应用概况，指出了神经网络在空调领域今后的发展方向。

关键词神经网络；空调；应用中图分类号TP387 文献标识码 A 文章编号1673-9671-(2012)071-0184-02中央空调系统是一个庞大复杂的系统，主要包括：空调冷热源系统、水或空气系统、控制系统等，空调系统能耗与影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系，具有很强的动态性。

而人工神经网络可以实现从输入到输出的任意非线性映射，能够模拟高度非线性系统，具有较强的学习能力、自适应能力、容错能力和联想能力，已成为复杂的非线性系统建模、仿真、预测的新型工具，人工神经网络自20世纪40年代初被首度提出来以后，经过几十年的发展，广泛运用于模式识别和图像处理、控制与优化、人工智能等方面。

随着我国空调事业的快速发展及节能减排新形下，人工神经网络在空调系统中的运用越来越受到广大暖通空调研究者的关注。

1 神经网络神经网络是对人脑或生物神经网络的抽象和建模，具有从环境学习的能力，以类似生物的交互方式适应环境。

人工神经网络是一个由大量简单的神经元广泛联接组成的复合系统，当系统被训练达到平衡后，由各个神经元的权值组成的整个网络的分布状态，就是所求的结果。

网络学习的过程也就是各神经元权值的调整过程。

人工神经网络根据连接方式不同可以分为两大类：无反馈的前向神经网络和相互连接型网络（包括反馈网络），图1为BP神经网络系统结构简图，BP 网络就是一种误差反向传播的前向网络，神经网络的学习算法总体来讲可分为有监督学习和无监督学习。

人工神经网络的具有强容错性、冗余性、鲁棒性和信息分布式并行处理及快速进行大量计算能力特点，能适应复杂环境和进行多目标控制。

图1 BP网络系统结构2 人工神经网络在空调系统中的应用2.1 空调风系统方面的应用变风量系统（V A V系统）的基本思想是：当室内负荷发生变化时，改变送入室内风量，以满足室内人员的舒适性或工艺性要求，实现送风量的自动调节，最大限度地减少风机动力，节约运行能耗。

人工智能在汽车空调系统中的模拟应用

人工智能在汽车空调系统中的模拟应用人工智能被应用与汽车空调系统（AACS）仿真模拟中，基于系统特征参数和神经网络，建立了AACS模型。

在该模型的基础上，讨论了AACS模型的不同控制方法。

结果显示，与开关控制法（通断控制，双位调节）和常规模糊控制法相比，神经模糊控制法最优。

可以使汽车舱室内温度快速下降到设计温度，而且波动很小。

标签：神经网络；汽车空调系统（AACS）；仿真；建立模型0 前言随着汽车空调系统的发展，提高冷却性能、降低耗油量，并保持一个舒适的环境，是人们一直追求的目标。

人们通常采用传统开发方式来达到目标，即“理论+实验+经验”。

由于成本高、周期长和不稳定性，技术具有一定的局限性，极大的影响其发展，随着计算机仿真技术的发展，通过建立数据模型，对产品和汽车的控制越来越容易，越来越高效。

但是对于AACS系统，计算机仿真存在一些困难，不能通过传统的模拟方法解决。

这是因为一个简单而准确的模型，很难通过传统方法建立。

AACS性能受到很多外界因素的影响，比如汽车空调压缩机速率、太阳辐射、周围环境温度、热负荷的变化、开关门窗和风速等影响因素。

这些因素都决定了AACS是复杂的、多变的、线性的或非线性的系统。

因此，很难通过常规方法去开发一款AACS控制系统的动态模型。

基于神经网络和模糊逻辑的人工智能技术是一种创新性方法。

因为学习和想象技能、模糊的想法，都可以很好的解决非线性问题。

学术研究表明，可以解决制冷领域的很多非线性问题，本文，通过反向传播神经网络建立AACS模型，也通过建模对一种新型的人工智能方法进行了研究。

1 建模通过对AACS的理论分析，发现有很多因素会影响系统性能：压缩机速度、冷凝器的速度和蒸发器的风速、冷凝器和蒸发器的温度、车厢内温度、室外温度等因素。

所有这些因素都会影响到车厢内的舒适度，主要通过车厢内温度的冷却速度，以及在设计温度的波动幅度来反映。

更重要的是，这些因素之间相互联系，很难通过AACS的物理理论来建立完整的模型。

人工智能在暖通空调中的最新应用与展望

人工智能在暖通空调中的最新应用与展望摘要：通过将节能降费的目的与智慧楼宇技术相融合，对其进行改进，提高其运营管理的效能，从而达到节能降费的目的。

因此，文章在对智能技术概念进行界定的基础上，对其在负载预报方面的研究和运用进行了讨论，以期为有关人员的工作和研究带来一些有益的启示。

关键词：人工智能；暖通空调；应用引言“人工智能”技术日益成熟，对智能化楼宇的技术支持日益增多，并对其进行了进一步的充实与改进。

而随着智能化楼宇对采暖方式的需求日趋多元化，采用多种不同的方式进行节能改造或将是一种趋势。

所以，对暖通空调的智能化控制是目前建筑业的一个重要课题，只有对其进行优化和改进，以保证用户的舒适度，从而降低能耗，节约运营费用。

1.人工智能技术的定义人工智能是研究和开发人类智能理论、方法、技术和应用体系的新兴技术学科。

人工智能对企业、政府和社会都有深刻的影响，同时也对世界的可持续发展产生了巨大的冲击，EdOswald把人工智能分成三个大的时期：一是人工智能的弱化。

第二个层次是强大的 AI。

第三个层次是超出了人的智力，可以进行自我思想，并且在没有人为干预的情况下进行思维和行动。

虽然人工智能已经在很长一段时期内被界定为不同的概念，但是它的中心思想是要制造出能够和人同样思维的、或者超过人的机器人。

暖通系统是我国目前最主要的应用技术之一，其运营能耗占到了整个系统能源消耗的半数，而应用人工智能技术可以极大地提高采暖系统的节能降耗。

由于将智能技术和热传导技术有机地融合在一起，使其在建筑业得到了很好的发展。

专家系统和决策支持系统已经得到了广泛的运用，并获得了良好的社会和经济效果。

本论文将就近年来的电力负荷预报、系统调控、故障检测及智能化楼宇与智能化技术的高效融合进行论述。

2暖通空调设计原则暖通空调系统的设计要遵循以下三个基本原理。

第一个是实用的原理。

即暖通的作用在于调整室内的温度，使其具有更好的居住条件，从而改善居住条件，从而达到改善居住品质的目的。

神经网络故障诊断技术应用在暖通空调系统的可实现性

应故障征兆，输出节点对应故障原因：进行模式分类
１雠）
ｂ最釜件信Ｉ
圈３ＮＮ的训练和在线残差评估
时，先用一批故摩样本对模型进行训练．网络训练好后，故障的模式分类就是根据给定的一组征兆，实现征兆到故障之间非线性映射的过程．４为故障模图式的３种分类方式。２４用神经元网络作自适应误差补偿．其基本思想是在存在未建模非线性时，用神经元网络神补偿建模误差对残差的影响，使得故障检测不受建模误差的影响，以检测早期故障，提高正确
实时环境的要求；另外，当遇到未见过的新故障或新信息时，如此建立的专家故障诊断系统往往不能正确处理，因推理能力弱而出现“ 会匹配冲突” “ 、组合爆炸无穷递归” 及“ 等问题。要解决这些问题，除非不断进行规则更新，可是新规则与原有规则很有可能相互牵连，必然导致在规则添加和删除时遇蓟这难以处理的困难。而神经网络可以有效地解决这一困难。从知识表达的角度来看，神经网络是一类新的知识表达体系，相对于传统的专家系统的高层逻辑模型而言．它只是一种低层的数值模型，其信息的处理只通过大量的称之为节点和简单神经元之间的相互作用来进行。由于它具有分布式信息保持方式，这就为知识的获取、达以及推理提供了全新的表途径。在传统的专家系统知识体系中．用符号或数据结构来表征知识，通过这些方式序列地操作或处理以获得推理结果。然而在神经网络知识系统中，情况就大不相同了，知识不是清晰的逻辑表达式，而是被隐含在整个网络中，尽管从网络的任何节点无法知道它代表何种逻辑概念，但是从整体上对问题却具有求解能力。不过仅利用神经网络的知识系统也存在一些不足，在某种意义上．神经网络仅是一个数值计算“ 黑箱” 人们不知道网络究竟学习了什么，，也不知道网络以怎样的传输途径来达到一个输出结果，因而也就对结果的解释发生了困难。从这个角度来说，传统的专家系统与神经网络用于故障诊断各有所长，当百专补充，应而不是简单取代。模糊神经网络具有神经网络和专家系统集成的功能，所以，近年来，人们在应用神经元网络解决故障诊断问题时，明显的趋势就是希望能够在神经元网络的有一框架下集成定性知识。为此，模糊神经网络成为研究的一个热点。模糊神经网络一般是在普通前馈神经网络中加人一个模糊化层，完成一个输人录属度

ANN理论在HVAC领域的应用

学环境与化学工程学院邢广成强天伟
［摘要］人工神经网￣（ＮＮ）－Ａ作为人工智能的一个分支，它以独有的特性吸引了众多的学者对其进行研究和应用。该文章￣．－ＺＳ神经网络在暖通空调领域的应用与研究现状进行了论述，阐述了人工神经网络在暖通空调系统负荷预测、能量管理、故障诊断、系统控
制和其它方面的应用
［关键词］工神经网络暖通空调负荷预测故障诊断系统控制人
１｝．既述
人工神经网络（￣ｆ・ｌｅｒｌｅｗｒ，Ａｉ￣ａＮｕａＮｔｏｋ简称ＡＮ是一种旨在模拟ｉｉＮ）人脑结构及其功能的信息处理系统。南于人Ｔ神经网络具有复杂的非线性动力学特性、并行处理机制、学习、联想和记忆等功能，以及它的高度白组织、自适应能力和灵活性而受到自然科学领域学者广泛重视” 。人Ｔ神经网络的研究从始至今已有将近７年的时间，Ｏ在这段时间里它由启蒙到低潮，由低潮到复兴。启蒙时期开始于１４年，又９３心理学家ｗ．．ＣｌｃＳＭｃｕｌｈ和数学家Ｗ．ｉｓ出了第一个人工神经网络模型ｏＰｔ提ｔＭ模型结束于１６年，Ｐ ‘ ；９９人工智能创始人之一Ｍ．ｉｋ和ｓａｅＭｎｙ．ｐｄｓＰ版《知器）ｅｅｐｏｓ书。低潮期始于１７年，束于１８年，感（ｒｉｎ）Ｐｅｒ－９０结９６ＤＲｍｌａ和Ｊｃｅａｄ．ｕｅａ．ｃｌｎ等人提出多层神经网络模型的反向传播学习ｈＭｌ算法（ＰＢ算法）。复兴时期以１８年在圣地亚哥举行的首届国际神经网９７络学术会议为开始，至今仍受到国内外学者的广泛关注与研究。神经网络以其独特的结构和处理信息的方法，已在许多领域取得了显著的成效，尤其是人工神经网络对非线性系统的预测能力，更显示ｍ其广阔的应用前景。对于暖通空调领域的研究者来说，人Ｔ神经网络具有以下优点：）１具有以任意精度逼近复杂的非线性函数的特性；）２存复杂环境和多目标控制要求中具有很强的自习能力；）学３具有冗余性和很强的容错性及鲁棒性；）的信息并行分布处理机制；）有４快速５具快速寻找最优解的能力。人工神经网络所具有的这些特点，使其在暖通空调领域的各个方面得到了很好的应用。２人工神经网络在暖通空调领域的应用．２１．负荷预测在空调系统设计中，空调负荷计算的准确性直接影响到设备型号与管道尺寸的选取，进而影响到系统的初投资和舒适性。美国供暖制冷空调工程师学会（ＨＥ提出过一项关于 “ ＡＳＡＲ）大能量预测器的开发 ” 的项目，该项目主要由ＪＦＫｅｄｒＪ．ａｅｌ．．ｒｉｅ和．Ｈｂｒ负责，Ｓ主要目的是预测供暖、通风和空调系统的负荷及水、电负荷。Ｂａｌ．ｅｓｏＷｉｉｍｒｄｅＰＦｕｔｎ，ｌａｙｌＪｔｅｓｎＭｔｓ．．ｈｓｎ．ｅｎｏ与ａｉＯＯｌｏ等研究者将人ｌ神经网络技术应用到ＳｖｔＢａｓＴ空凋系统负荷预测中，并对相同的两组数据进行了仿真实验。网络的输人参量为时间（一年月一日一、时）干球温度、相对湿度、太阳辐射照度和风速，出参量为电负荷、输冷水负荷、热水负荷。美国威斯康星大学和日本Ｓｉｚ公司Ｉｈｍｉｕ同时对四种常用的负荷预测方法的精度进行了比较，他们以一个供冷和供热季节的数据以及第二天的天气参数来计算每种方法的预测精度，结果显示神经网络预测模型的负荷预测精度最高。在对计算机产生的数据进行初始比较之后，神经网络预测模型被用于另外两个建筑物空调负荷的预测。结果显示神经网络模型所预测的第二天的冷负荷与实际冷负荷更接近。高立新等人房间冷负荷的影响因素分为：用功能、将使设计地区、朝向、室内计算温度、外墙面积、外窗面积、屋顶面积、外墙形式、窗形外式、人员密度、灯具功率密度、发热设备功率密度、新风标准等。最终确定６ＡＮ个Ｎ输人参数：窗墙比、地比、员密度、墙人灯具功率密度、发热设备功率密度、室内计算温度。输出参数为单位建筑面积冷负荷。杨自强等人在缺少实测负荷的情况下，ｌ利用神经网络预测模型对建筑面积为３００的办公楼某日的逐时冷负荷进行预测。研究结果００ｍ表明利用神经网络模型预测的某日时冷负荷值与动态计算值十分接逐近，只有在个别峰谷负荷时刻有些偏差，说明神经网络预测负荷实用、可靠。王海涛等人１７１利用前馈神经网络对合肥市某建筑物的夏季空调动态负荷进行了预测，输入层为７个单元，隐含层为１个，出层为１，６输个即建筑物逐时冷负荷。预测结果显示，利用前馈神经网络预测某一天的逐时冷负荷与动态计算值十分接近，只有在个别时刻有些偏差。说明利用神经网络可以对建筑物逐时冷负荷进行准确有效的预测。石磊等人１分别采用Ｂ神经网络模型对西安某办公楼冷负荷进行Ｐ了预测，预测结果的标准偏值为２７７Ｗ，差系数值为６１％，１０．偏６．１期望偏差百分数为４４与动态模拟程序的计算结果相吻合。这说明利．％，６用神经网络预测建筑物冷负荷是可靠的，但是预测中缺少实测数据，仍需对预测模型进行进一步的验证和改进。２２能量管理．

CMAC模型下的中央空调系统故障诊断

用于工程的故障诊断系统非常必要。
０引言
随着中央空凋系统设备性能的提高，复杂性也不断增加，对故障诊断方法的需求日益明显。当设备发生故障时，用故障诊断技术，过状态监测等应通方法，以缩短故障修复时问，可提高系统可用度。设
备故障诊断的研究和应用，对故障修复、障排除和故
故障预防都有十分重要的意义，别是故障的预测特
更有意义。它可以根据设备过去和当前的状态及发
信号处理的方法和基于知识的方法等］。其中，基
于知识的故障诊断技术是故障诊断领域中最引人注
ｏｊｃｔＦＤｏｎａａｎｉｏｅｓｓｍ，ａｚｄｔａｔｒｂｔｏＤｃｔｌｉｃｄｉｒｙｔｉｉａｌｅｔｅｅｓｖｎｆｌｏｓｌ，ｄｔｍ — ｅｆｅｒｒｏｔｎｅｔｓｎｙｈｈｅｅｕｔｐｓｉｙａｅｓｕａｓｂｎｈｉ
据。
关键词：央空调；障诊断；ＭＣ网络中故ＣＡ
中图分类号：Ｐ０．Ｔ２６３文献标识ｎｉｉｎｒｓｓｅａｅｉｔｅＣＭＡＣｄｌｏｅｔａｉｏｄｔｅｙｔｍｂｓｄＯｌｈｏｍｏｅ
ｌｔｎｒｓｌｈｗｔａｈａｉｅｕｔｓｏｈｔｔｅＣＭＡＣｍｏｅａｉｔｕｉｈｔｅｓｖｎｆｕｔｉｔｎｔＩｐｏｉｅａｉｂｕｏｏｓｄｌｃｎｄｓｉｓｈｅｅａｌｄｓｉｃｌｔｒｖｄｓａｂｓｓａｏｔｈｗｇｓｙ．

洁净室空调系统的故障诊断研究

洁净室空调系统的故障诊断研究【摘要】随着社会经济发展，人们生产生活的水平越来越高，空调的应用范围越发广泛。

随着空调技术的发展和功能增多，其系统变得更加复杂庞大，这在一定程度上增加了空调系统发生故障的几率。

在医疗行业，越来越多的洁净室被设置，并安装上空调系统，由于其用途的特殊性，如果洁净室的空调系统发生故障，有可能威胁到人民生命财产的安全，因此，如何诊断空调系统的故障显得很重要。

本文主要阐述了对洁净室空调系统进行故障诊断的作用，并介绍当前主要的诊断方法以及应用状况。

【关键词】空调；故障诊断；洁净室；神经网络；模糊理论1.前言系统故障的含义是系统在运行的过程中，发生了异常，由此引发其他零部件丧失功能的一种状态。

机器系统故障可以依据严重性分为硬件故障和软件故障。

一般空调系统的硬件故障是指空调设备的零件失效导致的运行异常状态，主要有阀门被堵塞、风机停转、传感器完全失灵等。

空调硬故障大多是突然发生的，因此问题相对严重，但因为是器件问题，容易被检测到导致故障的原因。

而空调系统的软件故障是指机器的性能变差而导致的运行异常状态，具体有盘管结垢、传感器一定程度失效、风道发生泄漏以及阀门关闭不紧等。

通常软件故障的发生过程是缓慢的，在发展到一定程度后才能会显示出设备运行异常状态，因而在故障初期不易被检测到。

空调故障诊断主要指相关人员根据空调系统运行中出现的异常状态，检测、判定设备出现的问题以及出现问题的器件，并能预测该设备恶化发展的趋势并且确定相应维修、维护等对策。

2.洁净空调系统故障诊断的作用由于现在空调设备使用广泛，对人们的生活生产起到较重要的作用，所以维护空调系统的正常运行，具有非常重大的社会效益和经济意义。

尤其对医院洁净室的空调系统进行维护，其作用更为重大。

因为空调系统需要经常运行，长期下来，其器件有所损耗而导致各种不同性能出现衰退；又因为一般的暖通空调系统具有各种热湿处理功能，导致各参数要不断进行耦合，这就使得系统存在较为复杂的故障关联性，常常是一个器件出现问题，导致一系列的连锁反应，从而影响到整体的设备运行状况。

人工智能在智能空调中的创新应用

人工智能在智能空调中的应用
语音识别和语音交互
语音识别技术：通过语音识别技术，智能空调可以识别用户的语音指令，实现更加便捷的操作
语音交互体验：智能空调的语音交互功能，让用户可以通过语音与空调进行交互，实现更加智能化的控制
语音指令自定义：用户可以通过自定义语音指令，让智能空调更加符合自己的使用习惯
技术难题：人工智能在智能空调中的应用需要解决一些技术难题，如传感器精度、数据传输速度等。
用户隐私保护：智能空调需要收集用户的个人信息以实现个性化服务，但如何保护用户隐私是一个重要问题。
法律法规限制：各国对人工智能的法律法规不尽相同，需要遵守相关法律法规以避免法律风险。
人工智能在智能空调中的未来发展方向
智能化控制：基于语音识别和语音交互的智能空调能够实现智能化控制，根据室内温度、湿度等环境因素自动调节空调运行状态。
个性化定制：用户可以通过语音指令对智能空调进行个性化定制，如设定温度、风速等，满足不同需求。
基于图像识别和人脸识别的智能空调调节
图像识别技术：通过摄像头捕捉室内人员数量和位置，自动调节空调温度和风速人脸识别技术：识别不同人的面部特征，自动调节温度和湿度，满足个性化需求智能控制算法：结合图像识别和人脸识别结果，优化空调运行效率，降低能耗
人工智能在智能空调中的创新应用
汇报人：
目录
添加目录标题
01
智能空调的发展趋势
02
人工智能在智能空调中的应用
03
人工智能在智能空调中的创新应用案例
04
人工智能在智能空调中的挑战和未来发展
05
结论
06
添加章节标题
智能空调的发展趋势
智能空调市场的现状

数据中心空调系统智能化研究

数据中心空调系统智能化应用案例
▪ 数据中心空调系统智能化中的边缘计算技术,
1.边缘计算技术可以在数据中心空调系统内部部署边缘计算设备，将数据在本地进行处理和存储，减少了数据传输的时延和带宽需求，提高了系统的实时性和可靠性。 2.边缘计算技术可以实现数据中心空调系统的本地控制和管理，无需依赖云端，提高了系统的安全性、可靠性和可扩展性。 3.边缘计算技术可以与人工智能技术结合，实现数据中心空调系统的智能化控制和优化，提高系统的能效和经济性。
数据中心空调系统智能化研究
数据中心空调系统智能化关键技术
数据中心空调系统智能化关键技术
▪ 数据中心空调系统智能化关键技术
1.数据中心空调系统智能化关键技术1：智能控制技术 -智能控制技术是数据中心空调系统智能化的核心技术，可以实现对空调系统的自动控制和优化运行。 -智能控制技术主要包括模糊控制、神经网络控制、专家系统控制等。 2.数据中心空调系统智能化关键技术2：传感器技术 -传感器技术是实现数据中心空调系统智能化的基础，可以实时监测空调系统的运行状态和环境参数。 -传感器技术主要包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器、流量传感器等。 3.数据中心空调系统智能化关键技术3：通信技术 -通信技术是实现数据中心空调系统信息传输和共享的基础，可以实现不同设备之间的相互通信。 -通信技术主要包括有线通信技术、无线通信技术等。
数据中心空调系统智能化研究
数据中心空调系统智能化节能策略
数据中心空调系统智能化节能策略
▪ 精细化温度控制
1.通过实施基于传感器的精细化温度控制策略，数据中心空调系统可以根据机架或服务器的实际温度需求进行调节，从而实现更精细化的温度控制。 2.通过采用先进的控制算法和传感技术，可以实现对数据中心温度的实时监测和调整，从而确保服务器运行在最佳温度范围内，降低能耗。 3.通过对数据中心内部的热量进行再利用，可以减少能耗。例如，可以通过将服务器排出的热量用于加热数据中心的其他区域，或将其作为冷却剂来降低数据中心的整体温度。