模糊预测控制在VAV空调系统中的应用——应用模糊控制的逻辑推理性能．借助于神经网络的学习能力．提出一种基于神经网络的模糊预测控制模型。并利用该模型对VAV(变风量)空调系统的提前开机时间进行预测控制，可获得较高的预测精度和较好的控制效果。
针对变风量中央空调系统具有多变量、大滞后和非线性的系统特性及常规控制算法系统响应慢、控制精度不高等问题,提出了模糊神经网络预测控制策略.该方法将模糊神经网络控制与预测控制技术相结合,建立了模糊神经网络与预测控制结合的复合控制器模型,通过优化变风量控制方式,有效地实现了中央空调系统的预测控制.结果表明,该控制方法能使系统具有良好的动态性能和稳态性能,控制精度高,节能效果显著,具有广泛的应用前景.
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