CN107655160A - 一种基于神经网络预测的中央空调调节系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于神经网络预测的中央空调调节系统，包括中央控制器，中央控制器的内部设置有神经网络控制器和神经网络预测器，中央控制器的输入端连接有供电模块、风压检测器和温度传感器，中央控制器的输出端连接有变频器和送风机，变频器连接有空调机组，空调机组与送风机相连接，送风机连接有出风管道，风压检测器和温度传感器设置在出风管道上；通过中央控制器收集风压检测器检测送风机的出风管道的各个出风口的风压情况，以及温度传感器在各个出风口所采集到的室内温度和出风口温度信息，再结合神经网络控制器和神经网络预测器进行训练预测，快速得到预测结果并反馈给中央控制器，实现动态调控，具有稳定性好、响应速度快等优点。

Description

一种基于神经网络预测的中央空调调节系统
技术领域
本发明涉及一种中央空调，特别是一种基于神经网络预测的中央空调调节系统。
背景技术
中央空调是一个庞大而复杂的系统，其主要包括空调冷热源系统、冷却水和冷冻水系统、控制系统等，由于系统热容量大，惯性大且通风管道较长等原因，使得整个系统存在着很大的滞后性，空调系统能耗与各个影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系，具有很强的动态性，目前的中央空调大都采用传统方法（如定静压控制、变静压控制、总风量控制等）来克服系统滞后性所带来的影响，但这些方法都是基于理论基础来进行调节，存在较大的局限性，对于具有非线性特性的中央空调系统来说，在稳定性和响应速度上都难以达到较好的性能指标。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种动态调控、稳定性好、响应速度快的基于神经网络预测节能中央空调控制系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于神经网络预测的中央空调调节系统，包括中央控制器，所述中央控制器的内部设置有神经网络控制器和神经网络预测器，所述中央控制器的输入端连接有供电模块、风压检测器和温度传感器，所述中央控制器的输出端连接有变频器和送风机，所述变频器连接有空调机组，所述空调机组与所述送风机相连接，所述送风机连接有出风管道，所述风压检测器和所述温度传感器设置在所述出风管道上。
所述风压检测器和温度传感器设置在所述出风管道的出风口处。
所述神经网络控制器为BP神经网络控制器。
所述神经网络预测器为Elman神经网络预测器。
所述温度传感器的型号为DS18B20。
所述中央控制器内的芯片信号为S3C2416。
本发明的有益效果是：本发明通过中央控制器收集风压检测器检测送风机的出风管道的各个出风口的风压情况，以及温度传感器在各个出风口所采集到的室内温度和出风口温度信息，再结合神经网络控制器和神经网络预测器进行训练预测，快速得到预测结果并反馈给中央控制器，实现动态调控，具有稳定性好、响应速度快等优点。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明的结构示意图；
图2是本发明的神经网络控制器和神经网络预测器工作原理图。
具体实施方式
参照图1、图2，一种基于神经网络预测的中央空调调节系统，包括中央控制器，所述中央控制器内的主控芯片的型号为S3C2416，所述中央控制器的内部设置有神经网络控制器和神经网络预测器，在本实施例中，所述神经网络控制器为BP神经网络控制器，所述神经网络预测器为Elman神经网络预测器，通过将所述BP神经网络控制器和Elman神经网络预测器相结合，能够实现对所述中央控制器所采集的信息进行快速预测；所述中央控制器的输入端连接有供电模块、风压检测器和温度传感器，所述供电模块为整个系统提供工作电源，所述温度传感器的型号为DS18B20；所述中央控制器的输出端连接有变频器和送风机，所述变频器连接有空调机组，所述空调机组与所述送风机相连接，所述送风机连接有出风管道，所述风压检测器和温度传感器设置在所述出风管道的出风口处，能够提高所获取到的数据的可靠性；通过中央控制器收集风压检测器检测送风机的出风管道的各个出风口的风压情况，以及温度传感器在各个出风口所采集到的室内温度和出风口温度信息，再结合神经网络控制器和神经网络预测器进行训练预测，快速得到预测结果并反馈给中央控制器，实现动态调控，具有稳定性好、响应速度快等优点。
本发明的工作原理如下：
参照图1、图2，其中，TO为空调的设定温度，Tc为风道温度；Ts为总的温差值；p为风道静压，所述风道温度TO、总的温差值Ts和风道静压p为所述风压检测器和温度传感器所采集得到；T为所述神经网络控制器的控制输出，用于控制被控对象（温度、风压等）和所述神经网络预测器；Tcm为输出温度；Tp为所述神经网络预测器所预测的预测温度；为所述输出温度与预测温度的误差值；为所述输出温度与设定温度误差值；为控制输出差量，为所述神经网络预测器结合、两者的值以及输出温度Tcm，进行训练预测所得到；所述神经网络预测器和神经网络控制器将最终得到的控制输出差量传输给所述中央控制器，所述中央控制器根据实际需求调节所述变频器，从而改变所述空调机组的制冷量；并通过调节所述送风机的转速来控制出风管道的出风量，最终实现动态调控。
以上的实施方式不能限定本发明创造的保护范围，专业技术领域的人员在不脱离本发明创造整体构思的情况下，所做的均等修饰与变化，均仍属于本发明创造涵盖的范围之内。

Claims (6)

1.一种基于神经网络预测的中央空调调节系统，包括中央控制器，其特征在于所述中央控制器的内部设置有神经网络控制器和神经网络预测器，所述中央控制器的输入端连接有供电模块、风压检测器和温度传感器，所述中央控制器的输出端连接有变频器和送风机，所述变频器连接有空调机组，所述空调机组与所述送风机相连接，所述送风机连接有出风管道，所述风压检测器和所述温度传感器设置在所述出风管道上。
2.根据权利要求1所述的，其特征在于所述风压检测器和温度传感器设置在所述出风管道的出风口处。
3.根据权利要求1所述的，其特征在于所述神经网络控制器为BP神经网络控制器。
4.根据权利要求1所述的，其特征在于所述神经网络预测器为Elman神经网络预测器。
5.根据权利要求1所述的，其特征在于所述温度传感器的型号为DS18B20。
6.根据权利要求1所述的，其特征在于所述中央控制器内的芯片信号为S3C2416。
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