空调房间温度的智能单神经元内模控制

空调系统在智能建筑中使用越来越普遍,但其能耗大,约占整个建筑能耗的60-70%。因此,如何有效设计空调系统的控制策略成为建筑节能和提高建筑舒适度的重要研究内容。空调房间是一个复杂的热动力模型,受室外气温、人体活动、电源电压波动等干扰。而常规Smith预估器对被控对象参数和结构的变化十分敏感,鉴于此,将单神经元PID作为Smith预估的主控制器,并对其学习规则进行改进,采用仿人智能思想对神经元的比例系数进行在线自调整。仿真结果表明,所提出的控制方法具有超调小、抗干扰能力和鲁棒性强的优点,对空调房间的温度控制是行之有效的。