本文提出一种人工神经网络（ＡＮＮ）方法，确定暖通空调（ＨＶＡＣ）系统对控制信号响应的时间迟延，在研究中选用了四层网络。在网络学习过程中采用了一种加速方法，以改善梯度下降法。对制热和制冷两种工作方式的实验数据，采用ＡＮＮ和传统算法两种方法确定时间迟延，并进行比较。结果表明ＡＮＮ可以有效地用于确定ＨＶＡＣ系统的时间迟延。
本文通过对竞争现象的分析,发现了在用PLC改造继电器——接触器控制系统中容易产生竞争的情况,提出了利用时间空余去消除竞争引起的\"1\"冒险的观点。同时介绍了时间空余以及时间空余的设置方法、特点,并且通过实例来说明它在PLC工控环境中的应用。
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