2.1 暖通空调广义预测控制结构

　　如前面所描述暖通空调系统具有非线性、时变性、大滞后和大惯性等特点，还受到许多的干扰。干扰一：热冷水干扰，因为在盘管中热/冷水流量、重力的改变，这些干扰折合成热/冷水温度改变导致系统发生变化。干扰二：外界的扰乱，主要有太阳光、房间外温度、室外气体侵入和新风温度的改变以及风机运转速度的改变，这些因素都干扰着空调送风风量的改变。干扰三：室内内部扰乱，主要是进出的太频繁、室内耗能发热机器的使用。

　　空调广义推测操作掌控在 RBF 模糊神经电子网络系统下分为三部分。想要完成空调广义推测操作掌控，必须要有精确的推测输出功能，在此概念的根本上，要先建设精确速度的在线改良政策和可行的反馈更对。就是将得到的想要的室内气温传递和改进后，对完成转动改良掌控操作的RBF 模糊神经电子网络经过梯度下降来更正的，以此可获得最好的控制特征。室内真实的气温和室内所设定的理想气温差的改变情况是RBF 模糊神经电子网络，调节空调阀电压是RBF 模糊神经电子网络。

　　2.2 暖通空调控制器在线滚动优化

　　通过仿真物体鉴别供给的部分推测传递的消息完成空调广义推测操作的在线滚动改良，在线的转动改良是依靠改良的数据和选用的改良做法实施的，从中获得恰当的操纵规则，在线改良的算计量要思索，暖通空调广义推测操作通过RBF 模糊电子网络神经来实现。依据功能标准，通过改良办法取得的将来操作长度调节阀内冷冻水电压，同时当下时段的调节阀电压是用第一分量来表示。改良算法选取了经常用的梯度下降办法这样就降低了在线算计的繁琐性。改良经过里面最主要的是算计功能标准对RBF模糊神经电子网络操纵设备数据的系数。经过RBF 模糊神经电子网络和订正办法，通过空调广义推测仿真物体得到的数据来实现已给目的数据的改良，以此调节阀电压能够精确的供给，进而完成暖通空调推测操纵的在线转动改良得到恰当的操纵准则。

　　2.3 暖通空调广义预测控制反馈校正

　　当推掌控的算法在转动改良时，改良的根本点要和现实体系相一致。因为暖通空调体系被很多因素影响打扰，可能会造成识别真相的配置失败。既根据不改变 RBF 模糊神经网真相的推测大概不能和现实空气处理部分一样。这就需要利用附带的推测方法填补真相推测的不足，或者对基本真相在线修改。何况转动改良唯有在反馈更正的根本上才可以显现出它的优越。对 RBF 模糊神经网络各隐单元的“是心”和“宽度”和隐层到输出层的权值采用梯度下降法进行调整，在控制的每一步，都实时检测被控对象的实际输出与 RBF 模糊神经网络预测器输出之间的误差，若此误差大于预先设定的允许误差，则利用上述修正方法修正暖通空调预测模型的 RBF 模糊神经网络参数：否则，维持原有的RBF模糊神经网络预测模型。

　　结束语

　　综上所述，暖通空调控制系统的研究是使用者与设计者非常关注的问题，关系到经济与安全的协调、基础设施的投资，并与国家现行法规及未来的经济发展息息相关。要真正的做好暖通空调控制系统的研究，需要我们在工作中不断的探索，不断的提高和总结。

　　参考文献

　　[1]赵舒畅.基于LON 总线技术的暖通空调控制系统[D].北京：北京工业大学，2001.

　　[2]管恩柱，李宝丹.暖通空调控制系统设计田.今日科苑，2009，（24）：38.

　　[3]王桂君.谈暖通空调控制系统田.科技风，，2009，（12）：266.

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