神经网络控制技术下空调系统的研究

与传统的信息处理模式相比,人工神经网络(ANN)具有自适应性、可训练性、具有自我修正、能够进行并行处理和并行推理等功能;在理论上,它的速度远远超过了传统的算法,而且它的非线性,模拟并行性,高容错能力;它具有很强的鲁棒性,自联想的自学习能力,以及自适应能力。因此,将 BP神经网络应用到空调系统中,可以更好地对空调系统进行监控与诊断。

PID神经网络解耦控制技术在VAV中的应用

通过采用 PID神经元网络解耦控制技术 ,对耦合强烈的具有变风量空调系统传递函数矩阵形式的 4维传递函数矩阵系统进行解耦控制 ,通过解耦控制系统仿真研究 ,可以看出取得了很好的解耦效果 ,为变风量空调系统 (4个回路 )的解耦控制提供了有效的方法。

电子工程中的智能控制技术应用

计算机领域不断发展过程中,仿照人的思维研发出了智能技术,这类技术与精确算法进行结合,可以实现高精度、智能化以及高效的程序控制,还具有方便快捷的优势,在诸多电子工程领域得到运用。本文通过简述智能控制技术的特点及其在电子工程领域的应用优势,进一步探析了电力系统电子工程中智能控制技术的应用方向与未来发展趋势。

变电站电力系统的自动化智能控制

在变电站运行过程中,经常会在各种因素的影响下出现故障问题,从而对居民的正常生活带来影响。在新时代发展背景下,变电站电力系统也对自动化发展提出了更高的要求。通过自动化发展,可以有效提高电力系统的运行效率,方便对变电站电网运行状态进行监控,有效解决电网运行过程中存在的各种问题,为居民日常生活供电提供诸多便利条件,改善生活质量。对此本文将针对自动化控制技术在智能变电站中的主要作用进行分析,并提出自动化智能控制的主要方式与关键技术。